Data Science. SQL hub
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 36 043 підписників, посідаючи 3 729 місце в категорії Технології та додатки та 17 585 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 36 043 підписників.
За останніми даними від 05 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 75, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.27%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.91% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 342 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 408 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
- 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 06 листопада, 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.
1) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('OREILLY');
2) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('О Reilly');
3) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('O'Reilly');
4) INSERT INTO publisher (name) VALUES ('O-Reilly');
Ответ:
1, 2, 4
@sqlhub
select id,sum(value) over(partition by i order by y), * from table1
Примечание: все поля существуют в таблице и соответствуют нужному типу данных.
Ответ
Да, отработает. Классический пример аналитической функции, внутри которой сначала выполняется группировка (partition by), потом выполняется сортировка (order by) и применяется агрегирующая функция. В данном случае все написано правильно. Этот вопрос проверяет у кандидата знание оконных функций.
@sqlhubGROUP BY, чтобы сгруппировать похожие записи вместе, а затем удалить количество записей в каждой группе.
SELECT column_name, COUNT(*)
FROM table_name
GROUP BY column_name
HAVING COUNT(*) > 1;
2. Стандартизация текстовых полей
UPDATE table_name
SET column_name = UPPER(column_name);
Вы также можете использовать функцию REPLACE для замены определенных символов или строк в текстовых полях. Например:
UPDATE table_name
SET column_name = REPLACE(column_name, 'OldString', 'NewString');
3. Обработка отсутствующих или нулевых значений
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE column_name IS NULL;
Затем вы можете удалить эти записи или заменить отсутствующие значения значением по умолчанию. Например:
UPDATE table_name
SET column_name = 'DefaultValue'
WHERE column_name IS NULL;
4. Удаление кривых символов
UPDATE table_name
SET column_name = REPLACE(column_name, 'InvalidChar', '');
UPDATE table_name
SET column_name = REGEXP_REPLACE(column_name, '[^a-zA-Z0–9 ]', '');
5. Обработка выбросов
Чтобы определить и удалить выбросов, мы можем использовать функции AVG и STDDEV для расчета среднего и стандартного отклонения столбца.
SELECT AVG(column_name), STDDEV(column_name)
FROM table_name;
6. Корректировка форматов дат
Функция STR_TO_DATE может преобразовать строку в формат даты. Синтаксис функции следующий:
SELECT STR_TO_DATE(date_string, format_string)
FROM table_name;
7. Очистка текстовых данных
Функция REPLACE может заменить подстроку в строке. Функция TRIM позволяет удалить из строки ведущие и последующие пробелы. Синтаксис выглядит следующим образом:
SELECT UPPER(column_name)
FROM table_name;
SELECT REPLACE(column_name, 'old_string', 'new_string')
FROM table_name;
SELECT TRIM(column_name)
FROM table_name;
8. Проверка типов данных
Важно убедиться, что ваши данные имеют правильный тип данных. Для проверки и преобразования типов данных можно использовать функции CAST или CONVERT. Например:
SELECT CAST(column_name AS INT)
FROM table_name;
SELECT CONVERT(column_name, DATE)
FROM table_name;
@sqlhub