Data Science. SQL hub
Відкрити в Telegram
По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РКН: https://vk.cc/cIi9vo #VRHSZ
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science. SQL hub
Канал Data Science. SQL hub (@sqlhub) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 35 960 підписників, посідаючи 3 610 місце в категорії Технології та додатки та 17 707 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 35 960 підписників.
За останніми даними від 31 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 66, а за останні 24 години на 19, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.43%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.46% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 311 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 243 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 10.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sql, индекс, postgres, index, sqlite.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“По всем вопросам- @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml книги📚
РКН: https://vk.cc/cIi9vo
#VRHSZ”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 01 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
35 960
Підписники
+1924 години
+147 днів
+6630 день
Архів дописів
35 970
✅ Как настроить реакцию на изменения в таблицах Postgres?
Как передать эти изменения в микросервисы, в Kafka и в другие СУБД, например в Clickhouse?
Расскажем на открытом уроке «Событийная интеграция Postgres» посвященный курсу «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков»
✅ Научитесь выбирать правильный способ событийной интеграции
✅ Посмотрите, как и что можно реализовать для надежной передачи данных из Postgres во внешние системы
👉Узнаете про опыт других предприятий и протестируйте обучение на открытом уроке
https://tglink.io/c54fbe760b67?erid=2W5zFJpxYBz
#реклама
О рекламодателе
35 970
🧠 Как оценивать качество RAG-систем: метрики и MLflow в действии
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — мощная архитектура, но её тонко настраивать сложно. Ответы могут казаться "разумными", даже если они на самом деле некорректны. Как понять, работает ли ваша система так, как надо?
В свежем гайде от CodeCut показано, как системно оценивать качество RAG-моделей, а не надеяться на «на глаз»:
🔹 Метрики качества:
- Context Precision / Recall — насколько релевантны и достаточны извлечённые документы
- Faithfulness — насколько ответ действительно основан на контексте, а не «галлюцинирует»
- Answer Relevance — насколько сам ответ полезен и по теме
🔹 Интеграция с MLflow:
Можно логировать не только метрики, но и:
- Извлечённые документы
- Ответы модели
- Ground truth (если есть)
- Скриншоты или HTML-рендеринг всей цепочки
🔹 Автоматическая разметка:
Используется GPT/Claude для автоматического суждения о faithfulness и relevance — удобно при отсутствии human-annotators.
📌 Вывод:
Если вы строите RAG-решения, важно думать не только о качестве retrieval и LLM по отдельности, но и о том, как оценивать весь pipeline.
Метрики + MLflow дают структуру, чтобы сравнивать улучшения и принимать обоснованные решения.
Полный гайд: codecut.ai — 🔍 стоит заглянуть!
#RAG #MLflow #LLM #Evaluation #AIProduct
@sqlhub
35 970
День открытых дверей онлайн-магистратуры МФТИ “Науки о данных” (Data Science)
Здравствуйте! На связи Юлия Соболь, руководитель онлайн-магистратур МФТИ.
Если вы задумывались о переходе в Data Science из смежных областей, то наверняка размышляли, как лучше всего построить этот переход.
Мы в онлайн-магистратуре МФТИ “Науки о данных”, с одной стороны, помогаем начать свою карьеру в работе с данными (или систематизировать знания, если вы уже работаете в сфере), с другой, помогаем развить продуктовое мышление и запустить свой проект. Это здорово помогает преобразовать карьеру в портфельную, то есть независимую от одного работодателя.
Больше 150 студентов наших программ пришли в профессию или получили повышение в текущей сфере, но больше всего мы ценим десятки продуктов на базе ML, которые родились, благодаря командной работе студентов. Такие проекты можно развивать не только автономно, но и “под крылом” высокотехнологических компаний.
На эту встречу мы пригласили двух выпускниц нашей программы, Анну Звереву, руководителя направления ML/AI дирекции по ESG в Сбербанке, и Екатерину Чуйко, старшего разработчика в Multilogin.
Приглашаю послушать из первых уст об опыте обучения в онлайн-магистратуре, о том, как складывалась карьера девушек, с какими сложностями они столкнулись и как их преодолевали.
Также кратко обсудим:
🔹 тренды и перспективы Data Science
🔹 как строится обучение в онлайн-магистратуре
🔹 как студенты стажируются у индустриальных партнеров МФТИ и делают с ними проекты
🔹 и как успешно стартовать в Data Science в 2025 году и зарабатывать от 250 000 руб. в месяц (это мы написали для кликбейта, но об этом, конечно, тоже поговорим)
Приходите на День открытых дверей - это будет живой эфир, ждем ваших вопросов!
📍Где: онлайн, МФТИ
🗓 Когда: 17 июля (четверг), 19:00 мск
➡️ Зарегистрироваться ⬅️
35 970
🧠 Исследователь OpenAI Ноам Браун заявил:
"Все эти модные AI-системы с роутерами, обвязками и агентами смоет масштабом.
Будущее — за моделями, которые просто работают хорошо из коробки."
Что это значит?
▪ GPT‑5, похоже, не будет использовать роутеры — то есть, не будет выбирать отдельную подмодель под каждый запрос.
▪ Вместо этого — одна большая универсальная модель, способная справляться со всем сразу.
Но возникает важный вопрос:
Как они собираются держать цену инференса низкой?
Без роутера даже на простой вопрос будет отвечать вся огромная модель — это дорого.
Если OpenAI реально решила эту задачу, это будет революция:
▪ Без костылей
▪ Без сборок из агентов
▪ Просто умная, быстрая и универсальная модель
Следим внимательно. Это может многое изменить.
35 970
🛠️ AI + SQL = мгновенный доступ к данным в базе
На картинке — простой пример, как с помощью
FastMCP и SQLAlchemy можно подключить инструмент к базе данных, который по человеческому запросу выводит список всех таблиц.
📦 Что происходит:
1. Человек пишет: *"Show me all tables in the ecommerce database"*
2. AI вызывает list_tables(), получает список через SQLAlchemy
3. Возвращается JSON и сгенерированный ответ на естественном языке
⚙️ Используемые технологии:
- FastMCP — для регистрации инструментов и взаимодействия с агентами
- @mcp.tool — декоратор, позволяющий превращать функции в доступные действия для ИИ
- inspect() из SQLAlchemy — безопасный способ получить метаданные БД
🧠 Это база для создания умных ботов-помощников, которые умеют работать с реальными базами данных и выдавать ответы, понятные человеку.
Интерфейс будущего уже здесь — не SQL-запрос, а обычный вопрос на английском.
@sqlhub35 970
👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
👩💻 Backend — t.me/backend_ready
📱 GitHub & Git — t.me/github_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
👩💻 Весь IT — t.me/it_ready
👩💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!
35 970
Repost from Machinelearning
+2
🔥 Китай выпускает новую опенсорс модель: Kimi K2 — llm уровня Claude 4, которая обходит DeepSeek v3, Qwen и даже GPT-4.1
Размер — 1 триллион параметров, при этом:
📊 В бенчмарках:
- 65.8% на SWE-bench Verified, против 50.2% у Claude Sonnet 4 и 40.8% у GPT-4.1
- Лучшие результаты среди открытых моделей по кодингу, математике и агентным задачам
- Архитектура MoE на базе DeepSeek V3, 1 трлн параметров, 32B активны.
Также доступна через API:
- $0.15 за миллион входных токенов (при попадании в кэш)
- $0.60 за миллион входных токенов (если кэш не сработал)
- $2.50 за миллион выходных токенов
Почти в 5 раз дешевле, чем Claude 4 Sonnet и Gemini 2.5 Pro!
🟡 Github
@ai_machinelearning_big_data
#kimi #china #llm #ml #ai
35 970
Как начать в Data Science, когда все вокруг уже сеньоры?
В Вышке открыт набор на онлайн-магистратуру «Магистр по наукам о данных». Поступить можно даже без технического бэкграунда, а учиться — в удобном формате.
Уже сейчас идет марафон подготовки к вступительным испытаниям, после которого вы сможете успешно поступить на программу.
За 4 встречи вы
— Разберетесь в математике
— Попрактикуетесь на задачах вступительных испытаний
— Познакомитесь с преподавателями и магистратурой
— Получите доступ в чат комьюнити
Когда: 9-14 июля, 18:00 (МСК)
Где: онлайн
📎 Зарегистрироваться и начать карьеру в DS
35 970
▶️ Для Claude Code выпустили фреймворк, который превращает одну нейросеть в полноценную команду ИИ-разработчиков.
Система готова из коробки и может сразу писать проекты любой сложности.
Что внутри:
• ИИ-агенты с разными ролями — один пишет код, другой проверяет, третий ищет уязвимости и передаёт задачи дальше по цепочке
• Генератор структуры проекта — помогает агентам понимать архитектуру и держать весь контекст
• Интеграция с MCP — ИИ использует только актуальные спецификации и документацию
🔧 Установка и подробности — по ссылке: https://github.com/peterkrueck/Claude-Code-Development-Kit
35 970
🔥 Дата-инженеры, встречаемся на митапе ЮMoney
Приходите на митап High SQL — он пройдёт 15 июля в 19:00 (по мск) офлайн в Санкт-Петербурге и онлайн из любой точки мира. Вот о чём поговорим со спикерами из ЮMoney и приглашённым экспертом Дмитрием Аношиным:
🟣101 Performance Tuning: невредные советы. Проверяем и анализируем самые популярные советы по оптимизации хранилищ на основе реляционных баз данных.
🟣Качество данных: от осознания до реализации. Если вы тоже сталкивались с ошибками в отчётах, дублированием данных и недоверием к аналитике, этот доклад для вас.
🟣Обзор фреймворка DBT и примеры его использования. Почему он стал таким популярным? Рассмотрим основные возможности DBT, альтернативы и как DBT используют в дата-командах.
✅ Участие бесплатное, но нужно зарегистрироваться на сайте.
35 970
🧠 Хитрая SQL-задача: вторая покупка в течение 7 дней
У вас есть таблица
purchases:
purchases (
id SERIAL PRIMARY KEY,
customer_id INT,
purchase_date DATE,
amount NUMERIC
)
customer_id
- first_purchase_date
- second_purchase_date
✅ Решение:
WITH ordered_purchases AS (
SELECT
customer_id,
purchase_date,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY purchase_date) AS rn
FROM purchases
),
first_second_purchases AS (
SELECT
p1.customer_id,
p1.purchase_date AS first_purchase_date,
p2.purchase_date AS second_purchase_date
FROM ordered_purchases p1
JOIN ordered_purchases p2
ON p1.customer_id = p2.customer_id
AND p1.rn = 1
AND p2.rn = 2
)
SELECT *
FROM first_second_purchases
WHERE second_purchase_date <= first_purchase_date + INTERVAL '7 days';
ROW_NUMBER() присваивает каждой покупке порядковый номер в рамках клиента.
- Через self-join соединяем первую и вторую покупку клиента.
- Далее фильтруем, оставляя только те, у кого вторая покупка была не позднее 7 дней после первой.
⚠️ Важно:
- Клиенты с одной покупкой исключаются — у них нет второй.
- Мы не ищем любые две покупки в пределах 7 дней, а только первую и вторую по порядку.
- INTERVAL '7 days' обеспечивает корректное сравнение дат.
@sqlhub35 970
Курс с углублённым изучением профессии аналитика данных.
Станьте незаменимым специалистом на рынке труда с курсом от Нетологии.
Преподаватели курса — эксперты из крупных компаний: Сбера, Яндекса, Gett, Работы.ру и других.
Вы изучите:
- продвинутые инструменты — A/B-тестирование, аналитику больших данных, SQL и Python;
- современные российские BI-решения — AW BI и DataLens;
- нейросети, которые можно использовать при анализе.
А ещё все студенты получат доступ к профессиональному комьюнити с еженедельными офлайн и онлайн-митапами. На них разбираем актуальные инструменты и делимся опытом.
До конца июля на курс действует сразу 2 скидки: летняя — 40%, и дополнительная — 10 000 рублей по промокоду DATA10.
➡️ Посмотреть программу курса
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5wZyTuJ
35 970
🧠 Хитрая SQL-задача: вторая покупка в течение 7 дней
У вас есть таблица
purchases:
purchases (
id SERIAL PRIMARY KEY,
customer_id INT,
purchase_date DATE,
amount NUMERIC
)
customer_id
- first_purchase_date
- second_purchase_date
✅ Решение:
WITH ordered_purchases AS (
SELECT
customer_id,
purchase_date,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY purchase_date) AS rn
FROM purchases
),
first_second_purchases AS (
SELECT
p1.customer_id,
p1.purchase_date AS first_purchase_date,
p2.purchase_date AS second_purchase_date
FROM ordered_purchases p1
JOIN ordered_purchases p2
ON p1.customer_id = p2.customer_id
AND p1.rn = 1
AND p2.rn = 2
)
SELECT *
FROM first_second_purchases
WHERE second_purchase_date <= first_purchase_date + INTERVAL '7 days';
ROW_NUMBER() присваивает каждой покупке номер в пределах одного клиента.
- Мы соединяем первую и вторую покупки клиента через self-join.
- В финальном SELECT фильтруем только те пары, где разница между датами ≤ 7 дней.
⚠️ Важно:
- Клиенты с одной покупкой отфильтруются (у них нет второй).
- Сравнение выполняется через INTERVAL '7 days', чтобы корректно обрабатывать даты.
- Это не поиск любых двух покупок в пределах 7 дней, а именно проверка интервала между первой и второй.
@sqlhub35 970
Как начать в Data Science, когда все вокруг уже сеньоры?
В Вышке открыт набор на онлайн-магистратуру «Магистр по наукам о данных». Поступить можно даже без технического бэкграунда, а учиться — в удобном формате.
Уже сейчас идет марафон подготовки к вступительным испытаниям, после которого вы сможете успешно поступить на программу.
За 4 встречи вы
— Разберетесь в математике
— Попрактикуетесь на задачах вступительных испытаний
— Познакомитесь с преподавателями и магистратурой
— Получите доступ в чат комьюнити
Когда: 9-14 июля, 18:00 (МСК)
Где: онлайн
📎 Зарегистрироваться и начать карьеру в DS
35 970
⚡Крутейший релиз от Anthropic — парни выпустили собственные бесплатные курсы!
Вы нижете десятки лекций, тесты и даже сертификаты по различным темам: от Anthropic API до MCP и лучших практик Claude Code. Всё с реальными примерами от разработчиков.
Забираем здесь.
35 970
🌊 OceanBase — распределённая СУБД от Ant Group с поддержкой векторного поиска. Это необычная opensource-база данных, сочетающая реляционную модель с возможностями векторного поиска для AI-сценариев. Изначально создавалась для обработки финансовых транзакций Alibaba, но теперь доступна всем.
OceanBase имеет архитектуру на основе Paxos-протокола, обеспечивающая нулевую потерю данных (RPO=0) и восстановление за 8 секунд. Опробовать её можно в Docker или развернуть кластер в Kubernetes через ob-operator.
🤖 GitHub
@sqlhub
35 970
Где получить навыки для работы в ИТ
Если хочется не просто учиться, а быть в окружении тех, кто живет кодом, — вам в Т-Академию.
Прокачайтесь в разработке или аналитике на бесплатной программе: будете решать реальные ИТ-задачи и создадите pet-проект, который можно добавить в портфолио.
Занятия онлайн, можно учиться из любого города и совмещать с работой или учебой.
Наставниками станут приглашенные эксперты из Т-Банка — сможете разбирать задачи и учиться у ведущих специалистов.
Помимо технической базы, — развитие гибких навыков, подготовка к собеседованиям, практикумы и встречи в ИТ-хабах Т-Банка.
Подойдет тем, кто хочет развиваться в ИТ.
Набор уже открыт. Успейте подать заявку до 31 июля
35 970
👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
👩💻 Backend — t.me/backend_ready
📱 GitHub & Git — t.me/github_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
👩💻 Весь IT — t.me/it_ready
👩💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!
35 970
Repost from Machinelearning
+2
🤖 Reachy Mini — первый доступный робот от Hugging face
Reachy Mini — это выразительный и полностью open-source робот, созданный для взаимодействия с человеком, коммуникации и экспериментов с ИИ.
🧠 Что делает его особенным?
- Все ПО открыто и написано на Python, а скоро будет достнуо — и на JavaScript и Scratch
- Базовая версия стоит $299, еще доступна wireless-версия за $449
- Открытая архитектура и SDK — идеален для экспериментов с LLM, аудио- и визуальными агентами
С ним можно разрабатывать, тестировать, запускать и делиться реальными ИИ-приложениями — на базе современных LLM-моделей.
Технические характеристики
- Высота: 28 см, в режиме сна — 23 см
- Ширина: 16 см, вес: 1.5 кг
- Поставляется в виде конструктора:
- Lite-версия — базовый функционал
- Полноценная версия — автономная версия с Raspberry 5 внутри, встроенным питанием, Wi‑Fi, микрофонами и камерой
🎤 Датчики и интерфейсы
- Микрофоны: Lite — 2, Wireless — 4 встроенных микрофонов
hyper.ai
- Камера: широкоугольная фронтальная камера (в wireless-версии)
- Акселерометр: встроен в Wireless-версию
🔗 Подробнее: http://hf.co/blog/reachy-mini
@ai_machinelearning_big_data
#huggingface #Reachy #opensource #Python
35 970
🧠 Хитрая SQL-задача с подвохом: «Найди самого преданного клиента»
У тебя есть таблица
purchases со следующей структурой:
purchases (
id SERIAL PRIMARY KEY,
user_id INT,
item_id INT,
amount DECIMAL,
purchase_date DATE
)