Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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📈 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 35 829 підписників, посідаючи 3 839 місце в категорії Технології та додатки та 18 139 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 35 829 підписників.
За останніми даними від 14 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -37, а за останні 24 години на -16, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.95%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.13% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 566 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 480 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 13.
- 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 15 червня, 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.
35 829
Підписники
-1624 години
-447 днів
-3730 день
Архів дописів
35 829
💚 Авито запускает Weekend Offer для опытных DS-инженеров! Ускоренный отбор за выходные и возможность попасть в одну из пяти команд: автомодерация, монетизация, поисковое ранжирование, AI Lab и вертикальные команды DS.
Вас ждет:
— конкурентная зарплата и удаленка по всей России;
— реальные задачи на большом масштабе — разработка алгоритмов для проверки объявлений, внедрение ML-моделей, оптимизация процессов и DS-поддержка;
— участие в разработке новых продуктов — предлагаем для этого мощное железо и бюджет на обучение;
— сильное IT-комьюнити, которое любит опенсорс.
🚀Регистрируйтесь до 27 февраля и развивайте крупнейший в мире сервис объявлений: https://u.to/dV67IQ
35 829
🖥 pgai — набор инструментов от Timescale, предназначенных для упрощения разработки AI-приложений с использованием PostgreSQL!
💡 Они помогают работать с технологиями, такими как RAG и семантический поиск, а также упрощает создание и синхронизацию эмбеддингов в базе данных PostgreSQL. Это позволяет выполнять семантический поиск и генерировать ответы с использованием моделей, таких как OpenAI или Ollama, прямо в SQL-запросах, что значительно облегчает создание приложений с ИИ на основе реляционных данных.
🔐 Лицензия: PostgreSQL
🖥 Github
@sqlhub
35 829
PostgreSQL 17: архитектура и тюнинг SQL-запросов
Погрузись в архитектуру и прокачай оптимизацию запросов одной из самых популярных open source СУБД – PostgreSQL.
🌐 В программе курса:
🤩 Разберем, как работают СУБД вообще и PostgreSQL в частности: что такое MVCC, ACID, WAL, LRU, PPC/TPC и другие фундаментальные понятия архитектуры баз данных
🤩 Получите свой собственный выделенный облачный PostgreSQL-сервер (8 vCPU, 12G RAM, 100G NVMe) – БЕСПЛАТНО на время обучения предоставляется
🤩 Получите теорию и практику EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE на разных типа запросов
🤩 Изучите архитектуру хранения данных в PostgreSQL, типы и особенности индексов, а также получите полезные советы и трюки оптимизации БД
🗓 Старт курса: 6 марта. Продолжительность: 5 недель обучения (четверг, 18:00 МСК).
Изучить программу и записаться можно здесь.
🤩Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы Алексей Рыбак.
Автор курса — Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО.
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqwZUTvc
35 829
🖥 ToolJet — это платформа с открытым исходным кодом для низкокодовой разработки, предназначенная для создания и развертывания бизнес-приложений с минимальными усилиями!
🌟 Она предоставляет интуитивно понятный интерфейс с возможностью перетаскивания компонентов, что позволяет быстро создавать сложные и отзывчивые пользовательские интерфейсы. ToolJet поддерживает интеграцию с более чем 50 различными источниками данных, включая базы данных (PostgreSQL, MongoDB, MySQL), облачные хранилища, GraphQL, API, а также такие сервисы, как Airtable, Google Sheets и OpenAI.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@sqlhub
35 829
Как подготовить вашу модель для общения с внешним миром?
Расскажем на открытом уроке «Интеграция модели с внешним миром - написание API», посвященному курсу Machine Learning. Advanced
Мы познакомимся с понятием API, рассмотрим один из самых популярных фреймворков для его создания FastAPI и напишем API для нашей модели. Рассмотрим три варианта передачи параметров в модель.
✅ Практика: Перенесем модель из Jupyter notebook в отдельную модель Python и создадим API для нашей ML модели
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/iCq8/?erid=2W5zFGMUVQ4
#реклама
О рекламодателе
35 829
🌐 Meilisearch — это поисковый движок с открытым исходным кодом, обеспечивающий быстрый и удобный поиск в веб-приложениях!
🌟 Он поддерживает поиск по мере ввода, толерантность к опечаткам, фильтрацию данных и фасетный поиск, что делает его мощным инструментом для создания интуитивных поисковых систем. API Meilisearch прост в интеграции, а его высокая производительность позволяет обрабатывать запросы менее чем за 50 мс.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
35 829
Как Docker упрощает жизнь аналитиков и инженеров данных
Когда вы работаете с данными, например, анализируете их или строите модели машинного обучения, Docker позволяет сосредоточиться на самой работе, не отвлекаясь на настройку окружения. Это как иметь готовую мастерскую со всеми нужными инструментами, где вы можете сразу приступить к работе.
На бесплатом вебинаре вы научитесь упаковывать приложения вместе со всеми зависимостями, избегать проблем с несовместимостью ➡️ повысите эффективность работы и сэкономите время на настройку окружения.
Что будем делать на вебинаре:
🟠Разберём основы Docker и как контейнеры упрощают работу;
🟠Выполним анализ данных, запустив Python прямо внутри контейнера;
🟠 Автоматизируем окружение с помощью Docker Compose (Python + PostgreSQL);
🟠 Настроим удобный доступ к результатам анализа;
🟠Организуем ускоренную обработку больших данных.
🕗Встречаемся 5 февраля 19:00 по мск
Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
35 829
🖥 Dolt — это реляционная база данных с функциями контроля версий, аналогичными Git!
🌟 Она позволяет не только выполнять SQL-запросы, но и отслеживать изменения данных на уровне строк, создавать ветки, выполнять слияния и просматривать историю изменений. Каждая операция с данными может быть закоммичена, а история изменений доступна для анализа, что делает Dolt уникальным инструментом для управления данными в командах.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@sqlhub
35 829
🖥 ScyllaDB — это высокопроизводительное NoSQL-хранилище данных, совместимое с Apache Cassandra, но с улучшенной производительностью и масштабируемостью!
🌟 ScyllaDB разработана на основе фреймворка Seastar, что позволяет использовать асинхронные вызовы для оптимизации работы с многопоточными системами и улучшения работы на современных многоядерных процессорах.
🖥 Github
@sqlhub
35 829
📊 Metabase — это мощная и простая в использовании платформа для бизнес-аналитики!
🌟 Она позволяет визуализировать данные, создавать отчёты и дашборды, а также находить инсайты без необходимости писать сложные SQL-запросы. Metabase поддерживает подключение к различным базам данных, включая MySQL, PostgreSQL, MongoDB и другие, предоставляя интуитивный интерфейс для работы с данными.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@sqlhub
35 829
🖥 Azimutt — это инструмент для визуализации, проектирования и анализа баз данных, который помогает разработчикам и аналитикам лучше понимать структуры сложных и масштабных схем!
🌟 Он позволяет генерировать современные диаграммы сущностей и связей (ERD), исследовать связи между таблицами, искать данные в схемах и документировать базы данных. Azimutt разработан с учетом реальных задач и может обрабатывать даже большие и сложные схемы.
💡 Среди ключевых возможностей — масштабируемая визуализация ERD, поиск и фильтрация таблиц и связей, выполнение SQL-запросов с визуализацией внешних ключей и инструмент для обнаружения проблем в структуре базы данных. Это делает Azimutt полезным как для анализа существующих баз, так и для их проектирования.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
35 829
Как построить витрину данных, как в крупной IT-компании?
Объединение данных из разных источников — то, с чем в какой-то момент сталкиватся каждый аналитик или дата-инженер.
Представьте, что вы тренер футбольной команды. И у вас есть витрина данных, которая собирает информацию о каждом игроке, включая количество забитых голов, ассистов, время на поле и количество проведенных матчей. Такая витрина помогает выявить слабые места в команде и сфокусироваться на их улучшении.
Как строить витрину данных разберём в прямом эфире нашего бесплатного вебинара в режиме решения реальной рабочей задачи📊. Спикер вебинара — Айгуль Сибгатуллина, Data Engineer в Сбер.
Что будет на вебинаре:
• Построим воркфлоу от этапа получения ТЗ до создания полноценной витрины;
• Разберемся с методологией на разных диалектах;
• Узучим Spark в работе дата-инженера: преобразования, оптимизации, планы запросов;
• Используем AI для ускорения процессов.
🕗Встречаемся 28 января 19:00 по мск
Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
35 829
🖥 TiDB — это распределённая SQL-база данных с открытым исходным кодом, разработанная для современных облачных приложений и больших данных!
🌟 Она предлагает совместимость с MySQL, поддерживая стандартный SQL и MySQL-протоколы, что облегчает миграцию существующих приложений. TiDB обеспечивает строгую согласованность данных, распределённые транзакции (используя двухфазный коммит) и горизонтальное масштабирование, позволяя работать с огромными объёмами данных без изменения архитектуры.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@sqlhub
35 829
🖥 sync — инструмент для синхронизации данных из рабочих баз данных в локальные экземпляры в реальном времени!
🌟 Он поддерживает MongoDB (с репликацией) и MySQL, с возможностью инкрементальной синхронизации через Change Streams для MongoDB и binlog для MySQL. Этот инструмент позволяет синхронизировать данные как в режиме начальной синхронизации, так и в реальном времени, обеспечивая высокую отказоустойчивость и возможность возобновления с последней позиции при перезапуске.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
35 829
🖥 Эта статья объясняет, как оптимизаторы запросов в реляционных базах данных преобразуют SQL-запросы в эффективные планы выполнения!
🌟 Она подробно рассматривает концепции реляционной алгебры, лежащей в основе оптимизации, включая операции выбора, проекции, объединения и их эквивалентности. Автор иллюстрирует процесс перевода SQL-запросов в реляционные выражения, применение правил оптимизации и использование статистики для выбора лучшего плана выполнения.
🔗 Ссылка: *клик*
@sqlhub
35 829
🖥 PeepDB — это инструмент командной строки и библиотека на Python, созданные для быстрого анализа баз данных!
🌟 Он поддерживает такие популярные СУБД, как MySQL, PostgreSQL, SQLite, MongoDB и Firebase, позволяя разработчикам и администраторам легко просматривать данные и структуры таблиц без написания сложных SQL-запросов. Удобный CLI-интерфейс делает инструмент простым в использовании, даже для начинающих специалистов.
🌟 PeepDB предлагает такие функции, как пагинация для работы с большими наборами данных, вывод результатов в форматах таблиц или JSON, а также возможность локального сохранения данных соединений с базой. Это делает инструмент полезным для отладки, анализа и быстрого доступа к данным, экономя время и усилия в сравнении с традиционными методами.
🔐 Лицензия: GPL-3.0
🖥 Github
@sqlhub
35 829
🖥 sxt-proof-of-sql — высокопроизводительный доказатель с нулевым разглашением (ZK prover)!
🌟 Этот инструмент криптографически гарантирует, что SQL-запросы выполняются точно и на неизмененных данных. Он предназначен для обеспечения доверительных вычислений как с ончейн, так и с офчейн данными, позволяя разработчикам создавать более сложные DeFi-протоколы с использованием данных в смарт-контрактах.
🖥 Github
@sqlhub
35 829
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
35 829
🖥 kh-sql-projects — репозиторий, который содержит исходный код популярных SQL-проектов для начинающих, промежуточных и опытных разработчиков!
🌟 Проекты включают различные базы данных и системы управления, такие как управление библиотеками, студентами, больничные системы, системы бронирования и учета инвентаря. Все проекты написаны для базы данных PostgreSQL и предлагают практические примеры для работы с SQL.
🖥 Github
@sqlhub
35 829
🔥 Sequin — это инструмент для захвата изменений данных (CDC) в PostgreSQL, который упрощает потоковую передачу строк и изменений из PostgreSQL в такие платформы, как Kafka и SQS!
🌟 Он позволяет выполнять бэкап существующих строк и в реальном времени передавать новые изменения. Sequin поддерживает различные приемники данных, включая HTTP-эндпоинты, что позволяет начать работу без дополнительной инфраструктуры.
💡 В отличие от других решений, таких как Debezium, Sequin не требует использования Kafka для работы. Он функционирует как автономный Docker-контейнер, который можно развернуть рядом с вашей базой данных PostgreSQL. Sequin обеспечивает надежную доставку всех изменений базы данных к указанным приемникам, поддерживает маршрутизацию сообщений с использованием SQL-условий и предоставляет возможность выполнения бэкапов данных.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
