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 35 831 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 835-o'rinni va Rossiya mintaqasida 18 122-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 35 831 obunachiga ega bo‘ldi.
15 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -39 ga, so‘nggi 24 soatda esa -1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.64% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.13% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 455 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 480 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 14 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 16 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.
35 831
Obunachilar
-124 soatlar
-427 kunlar
-3930 kunlar
Postlar arxiv
35 832
🛠️ Что нового в SQLite — свежие обновления и улучшения
🔗 https://www.sqlite.org/changes.html
SQLite — одна из самых популярных встраиваемых баз данных в мире, и каждое обновление приносит не только исправления, но и серьёзные улучшения производительности и безопасности.
Вот ключевые изменения из последних версий:
🆕 SQLite 3.46.0 (май 2024)
- Добавлена поддержка
contentless-delete для таблиц FTS5 — меньше места, выше скорость
- Новый флаг SQLITE_DBCONFIG_STMT_SCANSTATUS — можно отключать сбор статистики по выполнению запросов
- Оптимизации для LEFT JOIN + OR условий в WHERE — запросы выполняются заметно быстрее
- Улучшено поведение WITHOUT ROWID таблиц с составными ключами
🧪 Расширенные тесты:
- SQLite теперь использует дополнительный fuzzing для анализа стабильности ядра при высоких нагрузках и необычных SQL
🧹 Также исправлены:
- Ошибки в индексах при сложной комбинации JOIN + USING
- Утечка памяти при специфическом использовании PRAGMA function_list
💡 SQLite остаётся одной из самых лёгких, надёжных и удобных баз данных, которую можно использовать буквально везде: от браузеров и мобильных приложений до IoT и CLI-утилит.
📚 Полный список изменений — здесь:
https://www.sqlite.org/changes.html
@sqlhub35 832
🎯 SQL-задача с подвохом для аналитиков
Таблица
sales:
CREATE TABLE sales (
id SERIAL PRIMARY KEY,
seller_name VARCHAR,
sale_amount NUMERIC,
sale_date DATE
);
GROUP BY month, seller_name и MAX(), но это не даст имя продавца — только сумму. Нужно вернуть имя лучшего продавца за месяц. А если таких несколько? Тоже учти.
💡 Подсказки:
• Сначала сгруппируй продажи по month и seller_name
• Посчитай SUM(sale_amount)
• Используй оконную функцию RANK() или ROW_NUMBER()
• Отфильтруй только те строки, где rank = 1
🧩 Решение:
WITH monthly_totals AS (
SELECT
DATE_TRUNC('month', sale_date) AS month,
seller_name,
SUM(sale_amount) AS total
FROM sales
GROUP BY 1, 2
),
ranked AS (
SELECT *,
RANK() OVER (PARTITION BY month ORDER BY total DESC) AS rnk
FROM monthly_totals
)
SELECT month, seller_name, total
FROM ranked
WHERE rnk = 1
ORDER BY month;
RANK() вернёт обоих, ROW_NUMBER() — только одного.
📌 Отличная задача, чтобы проверить знание оконных функций и работы с агрегацией в SQL.
@sqlhub35 832
🚀 Запуск обновленной версии курса «ML для финансового анализа»!
Пройдите полный цикл создания торгового агента: от сбора и очистки данных до переноса в продакшн. Уже через полгода вы сможете самостоятельно разработать торгового бота!
🔹 Новое в программе
- Портфельные стратегии и модели перебалансировки.
- Предсказание цен с LSTM и оценка текстов.
- Ансамбль блендинга с LLM.
🔹 Структура курса
- Пошаговое обучение с домашними заданиями для создания торгового бота.
🔹 Адаптация под ваши запросы
- Синтетические датасеты, свечные графики, очистка данных и многое другое.
🔹 Практический модуль
- Перенос модели в продакшн, облачная инфраструктура, микросервисы и контроль метрик.
🎉 Специальное предложение
Успейте воспользоваться 🏷10% скидкой на курс «ML для финансового анализа» и 🎁 бонусным промокодом FINANCE_5 и учитесь по ценам мая! Выгодные условия действуют по 31 мая включительно.
➡️ Ссылка для регистрации: https://tglink.io/bc637989f23f?erid=2W5zFK19MMi
#реклама
О рекламодателе
35 832
YTsaurus, разработанная в Яндексе платформа для хранения и обработки больших данных, стала доступна как управляемый сервис в Yandex Cloud.
До 2023 года YTsaurus использовалась только внутри компании - для обучения нейросетей, аналитики, обработки телеметрии и работы с поисковым индексом. В прошлом году платформу выложили в опенсорс, и с тех пор она применяется как внутри Яндекса, так и за его пределами.
Теперь YTsaurus можно развернуть в облаке - без ручной настройки и с поддержкой от команды Яндекса. Платформа работает с эксабайтами данных, масштабируется до миллиона CPU и десятков тысяч GPU, поддерживает ClickHouse, Spark, MapReduce и подходит для любых сценариев - от ETL до построения хранилищ.
Заявки на ранний доступ уже открыты.
35 832
🦆 DuckDB теперь дружит с scikit-learn — мощный дуэт для ML-прототипов
В свежем гайде от 16 мая 2025 команда DuckDB показывает, как использовать их аналитическую СУБД вместе с scikit-learn — чтобы максимально быстро и удобно прототипировать модели машинного обучения.
💡 Пример — классификация пингвинов (датасет Palmer Penguins):
🔸 Предобработка в DuckDB:
Удаление NULL-ов, фильтрация, типизация.
Категориальные признаки кодируются через референс-таблицы (вместо LabelEncoder).
Используется selection_query с ленивым выполнением — данные грузятся только при необходимости.
🔸 Интеграция с scikit-learn:
Извлекаем pandas DataFrame прямо из DuckDB.
Обучаем классификатор (например, RandomForestClassifier) по подготовленным данным.
🛠 Идеально для:
• Быстрого прототипирования моделей
• Малых и средних наборов данных
• Python-разработчиков, которым не хочется возиться с SQL-серверами
📎 Подробнее:
https://duckdb.org/2025/05/16/scikit-learn-duckdb.html
@sqlhub
35 832
7–8 июня проводим Weekend Offer Analytics
Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 3 лет на Python, готовых работать в офисном или гибридном режиме.
Подавайте заявку до 3 июня — и всего за 2 дня пройдите технические собеседования. После сможете пообщаться с двенадцатью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер.
Узнать подробности и зарегистрироваться.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
35 832
⚡️ SQL-шпаргалка, которая выручит в интервью, проекте и проде
Полный мастер-гайд по SQL в одном PDF: практичные примеры, чёткие объяснения и никакой воды.
Что внутри:
• 💬 Создание баз, таблиц и изменение схем
• 💬 Запросы любого уровня сложности: JOIN, GROUP BY, HAVING, PARTITION
• 💬 Подзапросы, CTE, оконные функции: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK
• 💬 VIEW, временные таблицы и работа с дубликатами
• 💬 Даты, строки, преобразования и агрегации
• 💬 Очистка данных, разбиение по разделителям
• 💬 UNION, INTERSECT, EXCEPT — управление сложными выборками
Затрагиваются и продвинутые кейсы:
• Парсинг адресов
• Кастомная сортировка
• Использование ISNULL и COALESCE
🧠 Это не просто набор команд — это концентрат боевого SQL-опыта.
Подходит для:
➡️ Подготовки к SQL-интервью
➡️ BI и аналитики
➡️ Web-разработки с базами
➡️ Встраивания SQL в проекты на Python, Go, Java и других языках
35 832
🚀 Сертификация DataLens Analyst — способ подтвердить свою экспертизу в BI и систематизировать работу с одним из самых популярных российских BI-инструментов — платформой от Yandex Cloud. Подходит всем, кто строит чарты, дашборды и анализирует данные.
Сертификация охватывает ключевые темы: вычисляемые поля, параметры, датасеты, подключения к источникам, навигацию и управление доступом. Подготовка простая: бесплатный курс и примеры заданий собраны на одной странице.
🎯 До конца августа сертификация стоит 2 500 ₽ вместо 5 000 ₽ — отличный повод добавить сильную строчку в резюме https://vk.cc/cMn3KE
35 832
🧠 SQL-задача с подвохом: кто на самом деле опоздал?
У тебя есть таблица с логами входа сотрудников в офис. Но задача не в том, чтобы просто найти "кто пришёл позже 9:00", а выяснить кого стоит считать реально опоздавшим, если учесть такую бизнес-логику:
> Сотрудники входят в офис через турникет. Иногда турникет сканирует пропуск с задержкой, а иногда — несколько сотрудников входят подряд. Поэтому, если кто-то зашёл не позже, чем через 2 минуты после своего коллеги из той же команды — его не считают опоздавшим.
📊 Данные
CREATE TABLE office_logs (
employee_id INT,
team_id INT,
entry_time TIMESTAMP
);
| employee_id | team_id | entry_time |
|-------------|---------|---------------------|
| 1 | 10 | 2024-01-01 08:59:10 |
| 2 | 10 | 2024-01-01 09:00:50 |
| 3 | 10 | 2024-01-01 09:02:20 |
| 4 | 20 | 2024-01-01 09:03:00 |
| 5 | 20 | 2024-01-01 09:04:40 |
| 6 | 20 | 2024-01-01 09:10:00 |
🎯 Задача
Напиши SQL-запрос, который определяет реально опоздавших сотрудников, если:
1. Время входа позже 09:00:00
2. Они не шли следом за коллегой из своей команды (разница входа больше 2 минут)
3. Один и тот же сотрудник не может быть "оправдан" несколькими — ищем только ближайшего предыдущего по времени из своей команды
💡 Подсказка: тут нужны:
- оконные функции (`LAG`)
- фильтрация по team_id
- расчёт интервалов времени
- доп. условия на время и порядок
Реальное мышление аналитика начинается там, где бизнес-логика важнее простых фильтров.
✅ Решение:
```sql
WITH logs_with_prev AS (
SELECT
employee_id,
team_id,
entry_time,
LAG(entry_time) OVER (
PARTITION BY team_id
ORDER BY entry_time
) AS prev_entry_time
FROM office_logs
),
marked_late AS (
SELECT
*,
EXTRACT(EPOCH FROM (entry_time - prev_entry_time)) AS seconds_diff
FROM logs_with_prev
)
SELECT
employee_id,
team_id,
entry_time
FROM marked_late
WHERE
entry_time::time > '09:00:00'
AND (
prev_entry_time IS NULL
OR EXTRACT(EPOCH FROM (entry_time - prev_entry_time)) > 120
);
```
🔍 **Что происходит:**
• Сначала `LAG` находит предыдущего входившего из той же команды
• Затем считаем, сколько секунд прошло между входами
• Если прошло больше 2 минут или сотрудник был первым — он **реально опоздал**
📦 Такое решение пригодится, если нужно учитывать **контекст** и **временные связи**, а не просто жёсткие фильтры.
@sqlhub35 832
🧠 Уровень Pro: Медиана, ранги и NULL в Oracle SQL
📋 Есть таблица
sales:
CREATE TABLE sales (
salesman_id NUMBER,
region VARCHAR2(50),
amount NUMBER
);
| salesman_id | region | amount |
|-------------|------------|--------|
| 101 | 'North' | 200 |
| 101 | 'North' | NULL |
| 102 | 'North' | 150 |
| 103 | 'North' | NULL |
| 104 | 'South' | 300 |
| 105 | 'South' | NULL |
| 106 | 'South' | 50 |
| 107 | 'South' | NULL |
🎯 Задача 2.0:
Вывести salesman_id, чья сумма продаж меньше медианы по региону,
и показать ранг продавца внутри региона по сумме продаж, где NULL = 0.
⚠ Подвохи:
- MEDIAN() доступен только в Oracle.
- Нужно предварительно агрегировать суммы.
- Продавцы с только NULL-продажами = 0.
- Ранг должен учитывать правильную сортировку и связи с регионом.
✅ Решение:
```sql
WITH sales_total AS (
SELECT
salesman_id,
region,
NVL(SUM(amount), 0) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY salesman_id, region
),
region_median AS (
SELECT
region,
MEDIAN(total_sales) AS region_median
FROM sales_total
GROUP BY region
),
ranked AS (
SELECT
st.salesman_id,
st.region,
st.total_sales,
r.region_median,
RANK() OVER (PARTITION BY st.region ORDER BY st.total_sales DESC) AS sales_rank
FROM sales_total st
JOIN region_median r ON st.region = r.region
)
SELECT *
FROM ranked
WHERE total_sales < region_median;
```
🧠 Объяснение:
1. `sales_total`: агрегируем продажи по продавцу, `NULL → 0`
2. `region_median`: считаем **медиану** продаж по каждому региону
3. `ranked`: добавляем `RANK()` по убыванию продаж внутри региона
4. Финальный фильтр: продажи ниже медианы
🔍 Пример вывода:
| salesman_id | region | total_sales | region_median | sales_rank |
|-------------|--------|-------------|----------------|-------------|
| 105 | South | 0 | 50 | 3 |
| 107 | South | 0 | 50 | 3 |
| 103 | North | 0 | 150 | 3 |
📌 Польза:
✅ Отлично проверяет:
- знание оконных функций
- работу с медианой
- поведение `NULL` в агрегатах
- построение CTE-цепочек и аналитики
🔁 Можно расширить:
- Добавить ранги *по убыванию и по возрастанию*
- Вместо `MEDIAN()` использовать `PERCENTILE_CONT()`
- Построить дэшборд: кто всегда "ниже медианы" за месяц
@sqlhub35 832
🛠️ История создания “storage-agnostic” message queue
Контекст:
Работая на Go, автор вдохновился инструментами из Node.js экосистемы (BullMQ, RabbitMQ) и захотел сделать что-то похожее, но с нуля, без зависимостей. Так родилась идея — сначала он создал Gocq (Go Concurrent Queue): простую concurrent-очередь, работающую через каналы.
⚡ Основная проблема
Gocq отлично работал в памяти, но не поддерживал устойчивое хранение задач.
Автор задумался: а можно ли сделать очередь, не зависящую от конкретного хранилища — так, чтобы её можно было подключить к Redis, SQLite или совсем без них?
🧱 Как это реализовано в VarMQ
После рефакторинга Gocq был разделён на два компонента:
1) Worker pool — пул воркеров, обрабатывающих задачи
2) Queue interface — абстракция над очередью, не зависящая от реализации
Теперь воркер просто берёт задачи из очереди, не зная, где они хранятся.
🧠 Пример использования
• In-memory очередь:
w := varmq.NewVoidWorker(func(data any) {
// обработка задачи
}, 2)
q := w.BindQueue()
import "github.com/goptics/sqliteq"
db := sqliteq.New("test.db")
pq, _ := db.NewQueue("orders")
q := w.WithPersistentQueue(pq)
import "github.com/goptics/redisq"
rdb := redisq.New("redis://localhost:6379")
pq := rdb.NewDistributedQueue("transactions")
q := w.WithDistributedQueue(pq)
35 832
Истории, после которых ты захочешь уволиться
Ты правда думал, что так и будешь сидеть в найме до пенсии?
А потом читаешь пост какого-то чувака из IT и ловишь: “бл*, я тоже так хочу”.
В этом канале бывший дата саентист — Глеб Михайлов. Он уволился из Яндекса, послал всё на*** и теперь пишет как есть:
– про выгорание,
– про деньги, свободу и зашквар,
– и как из всего этого лепить свою жизнь.
Топ постов канала:
👉 7 лет отсидки (https://t.me/mikhaylovgleb/336) (в офисе)
👉 Страшно – пи***ц (https://t.me/mikhaylovgleb/302)
👉 Робот-пылесос для денег (https://t.me/mikhaylovgleb/347)
Подпишись - https://t.me/mikhaylovgleb, если тоже устал терпеть.
Тут честно, смешно и немного больно — как в жизни.
Реклама
35 832
🐘 pgBackRest — надежное решение для резервного копирования PostgreSQL. В отличие от стандартных утилит, pgBackRest предлагает параллельное выполнение операций, поддержку инкрементных бэкапов на уровне блоков и встроенную проверку целостности через контрольные суммы.
Особого внимания заслуживает гибкость развертывания: резервные копии можно хранить локально, на удаленных серверах через SSH/TLS или в облачных хранилищах S3/Azure/GCS. Система автоматически управляет ротацией архивов и обеспечивает консистентность данных даже при аварийном завершении работы.
🤖 GitHub
@sqlhub
35 832
В мире, где данные — это новая валюта, каждый специалист должен уметь работать с ними на высшем уровне. Особенно — аналитики.
Сделать уверенный старт в профессии можно на курсе «Аналитик данных» от karpovꓸcourses. Вы узнаете, как наводить порядок в потоке данных, выявлять скрытые связи, превращать хаотичные цифры в понятные факты и точные решения, которые помогают бизнесу двигаться вперед.
На курсе есть все, что нужно для эффективной работы с данными: от Python и SQL до BI-инструментов и создания дашбордов.
С 12 по 31 мая погружаться в аналитику еще выгоднее. При покупке курса «Аналитик данных» и симулятора A/B-тестов вы получите скидку 10%. А главное, сразу усилите резюме ценными навыками.
Реклама. ООО «Карпов Курсы», ИНН: 7811764627, erid: 2VtzqunnpSp
35 832
🗂️ BRModelo Web — веб-приложение для проектирования баз данных. Этот open-source проект позволяет создавать ER-диаграммы прямо в браузере с экспортом в SQL-скрипты.
Инструмент имеет образовательную направленность. Интерфейс на португальском и английском языках адаптирован для учебных задач: есть подсветка сущностей, автоматическая расстановка связей и валидация схемы. Запустить локальную копию можно через Node.js + MongoDB или Docker-контейнеры.
🤖 GitHub
@sqlhub
35 832
👣 Stateless Postgres Query Router — это система шардирования для PostgreSQL-кластера, доступная с открытым исходным кодом. Её основной компонент, роутер, анализирует запросы и определяет, на каком конкретном PostgreSQL-кластере следует выполнить транзакцию или запрос.
Ключи шардирования могут передаваться в запросе как явно, так и неявно, в виде комментариев.
В SPQR реализованы функции транзакционного и сессионного пулинга, автобалансировки шардированных таблиц, а также поддержка всех возможных методов аутентификации, сбора статистики и динамической перезагрузки конфигурации.
SPQR поддерживает как запросы к определённому шарду, так и запросы ко всем шардам. В ближайших планах — добавить поддержку двухфазных транзакций и референсных таблиц.
Исходный код SPQR распространяется под лицензией PostgreSQL Global Development Group
⚡️ Ссылки:
🟢https://github.com/pg-sharding/spqr
🟢https://pg-sharding.tech/
@sqlhub
35 832
🐘 Slonik — проверенный клиент PostgreSQL для Node.js с строгой типизацией и детальным логированием. Этот инструмент решает проблему безопасности и предсказуемости работы с SQL-запросами: вместо ручного формирования запросов проект заставляет использовать литералы с автоматическим экранированием параметров.
Интересна встроенная интеграция с Zod для валидации результатов запросов, она предотвращает ошибки при изменении схемы БД без обновления кода. Также Slonik умеет логировать стектрейсы вызовов запросов и перезапускать упавшие транзакции.
🤖 GitHub
@sqlhub
35 832
Изучите секреты самых популярных open source key-value СУБД – Redis и Valkey
В высоко-нагруженных сервисах Redis — не просто кэш, а важная подсистема, на которой строится значимая часть бизнес-логики. От его стабильности, масштабируемости и отказоустойчивости зависит производительность всего сервиса. Valkey - это современный производительный форк Redis с открытым исходным кодом, поддерживаемый сообществом и рядом крупных компаний. Valkey набирает популярность, поддержан крупными облачными провайдерами, и вполне возможно потеснит или вовсе заменит Redis со временем. Наш курс — для тех, кто хочет держать свой стэк и знания актуальными и глубоко разбираться, как устроен Redis и Valkey.
🌐 В программе курса:
🤩 Как эффективно использовать базовые и продвинутые структуры данных: HyperLogLog, Bitmaps и Bisields, Streams, Geospatial-индексы, Bloom Filters
🤩 Как проектировать in-memory системы, которые не разваливаются под нагрузкой, что влияет на отказоустойчивость и как её добиться
🤩 Как работает репликация и кластеризация на практике (режимы Sentinel и Cluster)
🤩 Как встроить Redis/Valkey в реальный прод с учётом безопасности, интеграций и современных практик мониторинга.
🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands. Автор курса — Константин Ратвин — преподаватель МФТИ на кафедре БИТ (совместно со СберТех), эксперт по распределённым системам и банковским ИТ, автор курсов по СУБД и инфраструктуре, спикер HighLoad++ и PGConf.
🗓 Старт курса: 9 июня, 6 недель обучения.
Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждем вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqwXctGc
35 832
🦦 Walrus — удобная обёртка над Redis для Python-разработчиков. Этот проект расширяет стандартный клиент redis-py, добавляя к нему набор полезных абстракций для работы с Redis.
Вместо того чтобы заставлять изучать новый API, Walrus предлагает привычный интерфейс с дополнительными возможностями. При этом проект остаётся лёгковесным и сохраняет совместимость с альтернативными Redis-подобными базами вроде rlite.
🤖 GitHub
@sqlhub
35 832
Если вы размышляете, как усилить своё резюме, наш совет — освойте SQL. Это язык, который помогает извлекать ценную информацию из массивов данных.
Познакомиться с инструментом можно на бесплатном курсе «Введение в SQL и работу с базой данных». За 5 занятий вы научитесь создавать, редактировать и обновлять базы данных, сделаете свои первые запросы и отчёты.
Курс будет полезен даже тем, кто пока не собирается становиться аналитиком. Научитесь применять SQL в своих задачах — с ним вы сможете больше – https://netolo.gy
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5y1d224
