Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Data Science. SQL hub
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Data Science. SQL hub analitikasi
Data Science. SQL hub (@sqlhub) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 35 817 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 821-o'rinni va Rossiya mintaqasida 18 102-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 35 817 obunachiga ega bo‘ldi.
21 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -52 ga, so‘nggi 24 soatda esa -20 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.42% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.88% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 658 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 389 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 11 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent sql, индекс, postgres, index, sqlite kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 22 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
35 817
Obunachilar
-2024 soatlar
-197 kunlar
-5230 kunlar
Postlar arxiv
35 812
🎯 SqliSniper— это полезный инструмент, написанный на Python, предназначенный для обнаружения слепых SQL-инъекций.
Слепая инъекция SQL - это тип атаки
SQLi, которая задает базе данных истинные или ложные вопросы и определяет истинность на основе ответа приложений.
Эта атака часто используется, когда веб-приложение настроено на отображение общих сообщений об ошибках, но при этом не фильтрует код, уязвимый для внедрения SQL.
▪Github
@sqlhub35 812
Хотите попробовать себя в роли аналитика и попрактиковаться на реальных задачах? Приходите на бесплатный курс-симулятор Нетологии и Yandex Cloud «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens».
В этой профессии много разных направлений — аналитик данных, BI-аналитик, продуктовый аналитик, Data Scientist. Но везде пригодится навык работы с инструментами-помощниками, которые вы и освоите на курсе.
Эксперты-практики расскажут, как делать простые отчёты, исследовать данные и строить интерактивные дашборды. А чтобы понять, что анализ данных — это точно ваше, вместе решите практические задачи из реальных кейсов.
Воспользуйтесь шансом попробовать новые инструменты и запишитесь на бесплатный курс Нетологии.
Регистрация: https://netolo.gy/cVdi
Реклама. ООО "Нетология". Erid LatgBonMP
35 812
💥 Прими участие в онлайн-хакатоне HomeHack от Хоум Банка и Sk Fintech Hub с 1 по 6 марта 2024 и поборись за призовой фонд в 1 000 000 рублей. Регистрируйся до 29 февраля по ссылке: https://cnrlink.com/hhsqlbd
👤 К индивидуальному участию в мероприятии приглашаются системные аналитики, аналитики данных и разработчики Oracle любого уровня подготовки со всей России.
🎯 Участникам предстоит создать решение в одном из двух треков:
1. Эффективное управление клиентской документацией: предложи решение для реализации новой системы хранения и обработки данных для оптимизации пространства и обеспечения безопасности;
2. SQL Сhallenge: покажи свои навыки SQL и PL/SQL! Решай захватывающие задачи и докажи, что ты настоящий мастер в работе с данными.
🏆 Регистрируйся, побеждай, обменивайся опытом с экспертами, получи кейс в портфолио и стань членом команды Хоум Банк.
👉 Успей подать заявку на участие до 29 февраля на онлайн-платформе Codenrock: https://cnrlink.com/hhsqlbd
Реклама. ООО "ХКФ БАНК". ИНН 7735057951. erid: LjN8JtGQz
35 812
🖥 Полезная шпаргалка PySpark
PySpark — это API Apache Spark, который представляет собой систему с открытым исходным кодом, применяемую для распределенной обработки больших данных.
#pyspark
▪Руководство по PySpark для начинающих
@sqlhub
35 812
Продуктовые аналитики, какие планы на выходные?
2 и 3 марта Тинькофф проведет Weekend Offer для специалистов с опытом от 2 лет. Можете пройти собеседование и попасть в команду за пару дней.
Если устроитесь, будете решать сложные финтех-задачи, развивать продукты для миллионов, пользоваться бенефитами и расти.
Оставьте заявку до 28 февраля и участвуйте онлайн.
АО «Тинькофф Банк», ИНН 7710140679
35 812
🖥 Открытая модель SQL-запросы из естественного языка
На HuggingFace вышла модель Text-to-SQL на 6.91 млрд. параметров.
Модель позволяет превращать обычный текстовый запрос к БД в SQL-выражение:
Вопрос: Выведи день, когда пришло больше всего пользователей
Ответ:
SELECT created_at::DATE AS day, COUNT(*) AS user_count
FROM users
GROUP BY day
ORDER BY user_count DESC
LIMIT 1;
Код:
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatdb/natural-sql-7b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"chatdb/natural-sql-7b",
device_map="auto",
torch_dtype=torch.float16,
)
#sql #llm
@sqlhub35 812
🎓 Бесплатный курс по работе с Managed Service for Greenplum®
За последние четыре года в России число вакансий в области аналитики данных увеличилось в 10 раз — такие данные приводит HeadHunter. Узнайте больше о том, как работать с одним из самых востребованных инструментов для работы с данными — сервисом для управления кластерами СУБД Greenplum в инфраструктуре Yandex Cloud.
На курсе вы научитесь:
⏺ создавать облачную инсталляцию Greenplum и работать с ней;
⏺ писать и оптимизировать запросы с учётом специфики Greenplum;
⏺ проектировать оптимальную физическую модель данных.
Обучение будет полезно дата-архитекторам, DevOps-инженерам, разработчикам и администраторам баз данных. Узнайте больше о курсе по ссылке.
35 812
🖥 Dataflare
Полезный и бесплатный менеджер баз данных.
Инстркмент предназначен для удобного подключения к вашим БД
PostgreSQL, MySQL, MariaDB, MSSQL, SQLite, управления таблицами и выполнения запросов
Он отличается простотой и лёгкостью использования, что позволяет без труда управлять вашей базой данных и улучшить эффективность работы
Dataflare основан на Tauri, в нем используется Rust в качестве бэкенда, Dataflare обеспечивает отличную производительность и быстрое выполнение операций, будь то запросы к данным, выполнение SQL или другие операции.
https://dataflare.app/
@sqlhub35 812
Вебинар Tarantool «Анализируем данные в real-time»
Когда: 21 февраля, 16:00 МСК
Где: онлайн
Расскажем, как организовать анализ большого объема данных в реальном времени с помощью in-memory колоночной СУБД. На вебинаре поговорим о том:
• Как объединить транзакционные и аналитические (OLAP и OLTP) системы и сократить затраты на дублирование данных.
• Как ускорить аналитические запросы и формировать отчетность в real-time.
• Как организовать хранение и управление данными (Feature Store) для ML-задач.
Также мы рассмотрим практические кейсы применения продукта Tarantool Column Store: формирование финансовой отчетности с минимальными задержками, ускорение и повышение точности антифрод-систем, повышение производительности системы выдачи кредитов.
Спикеры:
• Николай Карлов, директор инновационных проектов VK Tech,
• Руслан Галиев, продуктовый менеджер Tarantool Column Store.
Вебинар будет полезен архитекторам, дата-инженерам, инженерам DevOps и разработчикам аналитических систем.
Регистрация
35 812
35 812
Data Engineer в Яндекс 360
Москва/СПБ
middle, senior
Яндекс 360 — это Почта, Диск, Телемост с видеозвонками, Документы, Мессенджер, Рассылки, Заметки, Календарь, Трекер, Вики и Формы. Каждый день этими сервисами пользуются миллионы человек и тысячи компаний.
Наши продукты, команды и, конечно, объёмы данных быстро растут. Мы ищем дата-инженера, который поможет организовать хранилище, навести порядок и вывести аналитику наших сервисов на новый уровень.
Какие задачи вас ждут
- Вести разработку ETL-процессов поставки данных
- Выявлять неэффективность в существующих процессах и оптимизировать их
- Проектировать структуру хранения данных
- Погружаться в данные из прикладных бизнес-областей и становиться в них экспертом
- Сопровождать разработанные ETL-процессы
- Участвовать в развитии платформы DWH
Мы ждём, что вы
- Уверенно владеете Python
- Уверенно владеете SQL (join, агрегация, оконные функции, оптимизация сложных запросов)
- Умеете пользоваться Git
- Знаете, как строить и оптимизировать ETL-процессы
Будет плюсом, если вы
- Разбираетесь в слоях DWH и моделях хранения данных
- Работали с большими объёмами данных
Откликнуться
35 812
🦆 Вышла новая версия DuckDB v0.10.0
Некоторые основные моменты релиза:
- Переработанный и гораздо более быстрый CSV-ридер
- Поддержка нескольких баз данных
- Новый менеджер секретных ключей
- Добавлены массивы фиксированной длины
- Менеджер временной памяти
- Добавлено адаптивное сжатие данных с плавающей запятой без потерь
- Новый редактор CLI
- ...и многое другое
▪Релиз
▪DuckDb
@sqlhub
35 812
🖥 Разница между двумя временными метками - представляет собо интервал.
Чтобы получить его в единицах измерения (например, часах или секундах) в Oracle #SQL
Сначала вы извлекаете необходимый интервал времени, затем преобразовываете его в целевую единицу (час/секунду и тд).
например:
EXTRACT ( DAY FROM diff ) * 24 ) +
EXTRACT ( HOUR FROM diff ) +
EXTRACT ( MINUTE FROM diff ) / 60...
@sqlhub35 812
erid: LjN8KbbV4
Как джуну или мидлу в аналитике данных подняться на следующий уровень?
Допустим, у вас есть опыт в продуктовых задачах и вы разбираетесь в продуктовой аналитике. Чтобы дорасти до синьора, нужно не только расширять компетенции, но и смотреть на задачи с точки зрения бизнеса.
Научитесь всему этому на курсе «Hard Аналитика» от karpov.school, который создавали ведущие аналитики из «Райффайзена», «Яндекса», и VK. Поэтому программа включает в себя только самые актуальные знания для углубления в продуктовую аналитику.
Курс стартует 15 февраля — вот что вас ждёт:
— Разберётесь, как сократить сроки проведения экспериментов и проверять нужные бизнесу гипотезы;
— Научитесь делать удобные дашборды, быстро прогружать запросы в базе данных и использовать машинное обучение в аналитике;
— Узнаете, как общаться с заказчиком, объяснять и правильно преподносить проделанную работу.
Получите скидку 5% по промокоду SQLHUB! Залетайте на курс и выходите на новый уровень в аналитике: https://clc.to/ZQvzzA
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
35 812
35 812
🖥 Загрузка SQL-таблиц в Pandas DataFrames позволяет анализировать и предварительно обрабатывать данные, используя богатый функционал pandas.
Чтобы загрузить таблицу SQL в pandas DataFrame, передайте соединение с базой данных, полученное от
SQLAlchemy Engine, методу pandas read_sql.
@sqlhub35 812
35 812
🖥 Jless — полезный инструмент для просмотра JSON-файлов в командной строке.
Отображение данных в удобном виде — с подсветкой синтаксиса для отдельных элементов объекта. Инструмент позволяет обрабатывать и расширять массивы.
Поддерживает полнотекстовый поиск и использование регулярных выражений.
▪Github
▪Docs
@sqlhub
35 812
Очное обучение Data Science в НИУ ВШЭ — старт 14 февраля
❔Кому подходит программа «Специалист по Data Science»?
✔Начинающим: Вы изучите основы программирования, математики, машинного обучения и работы с Big Data.
✔Специалистам не из IT: Освоите новые методы и инструменты для работы с данными в вашей области.
✔Программистам: Подтянете свои знания в алгоритмах, структурах данных и научитесь обучать нейронные сети.
За 1.5 года вместе с опытными преподавателями и практикующими специалистами вы:
✔Разберетесь в направлениях Data Science: Изучите программирование на Python, математику для анализа данных, прикладную статистику, классические ML-модели и нейросети, а также основы обработки текстов, звука и изображений.
✔Разовьете hard skills: Освоите SQL, Python, Jupyter Notebook, Spark, Tensorflow, Pytorch и другие инструменты.
✔Выполните 3 проекта: Напишете чат-бота, программу для машинного обучения и защитите финальный проект. Это хорошая возможность пополнить портфолио, особенно для начинающих.
✔Получите самые актуальные знания по специальности и сможете работать специалистом по Data Science в крупных IT-компаниях.
Обучение очное в кампусе НИУ ВШЭ в Москве.
Старт: 14 февраля
Стоимость: 58 125₽ раз в 2 месяца при рассрочке без переплат: 8 платежей. Или 465 000₽ за весь курс.
Полная программа и регистрация: по ссылке.
Реклама. НИУ ВШЭ.
ИНН 7714030726
Erid: 2SDnjd72JW4
