SQL и БД Learning

Что делать, если пробелы в резюме не дают расти в профессии и финансах Повышения проходят мимо, новых офферов нет, и для интересных вакансий не хватает навыков? Проверьте, насколько хорошо вы владеете тремя самыми популярными (и доходными) аналитическими инструментами — Excel, SQL и Python! И нет, это не только про аналитику: эти три столпа нужны в маркетинге, финансах, управлении, консалтинге, HR и многих других сферах, где работают с большими объемами данных. При этом карьерный рост даже до уровня миддл без аналитических навыков практически невозможен – стоит только взглянуть на требования для серьезных вакансий на hh. Заманчиво? Приходите на бесплатный интенсив «Введение в аналитику данных» школы Changellenge >> Education и научитесь уверенно использовать Excel, SQL и Python для работы с данными! Он пройдет онлайн с 12 по 16 сентября. За пять дней вы: – решите 2 практических кейса; – поработаете с Excel, SQL и Python в связке, как это часто происходит в реальной работе; – построите сводные таблицы с помощью SQL и Python; – построите столбчатый график с помощью Python; – потренируетесь применять функцию VLOOKUP в Excel. А еще получите бонусы: – памятки по решению задач в Excel, SQL и Python; – сборник полезных материалов по аналитике; – грант 15 000 рублей на комплексные программы по аналитике. Пора сдвинуть карьеру с мертвой точки! Подключиться к обучению можно до 12 сентября включительно. Бесплатно! Регистрируйтесь по ссылке >> https://u.to/d5vcIA Реклама. ООО «Высшая школа аналитики и стратегии». ИНН 7716917009. erid: 2Vtzqw3eBjd

Хранение данных в Postgresql Смотреть статью

💻 TimescaleDB — база данных временных рядов TimescaleDB — это open-source БД, разработанная для того, чтобы сделать SQL масштабируемым для данных временных рядов. TimescaleDB разработана на основе PostgreSQL и упакована как расширение PostgreSQL, обеспечивая автоматическое разделение по времени и пространству (ключ разделения), а также полную поддержку SQL. 🖥 GitHub

Как управлять ресурсами в ClickHouse? 🔹Научитесь управлять ресурсами и профилированием запросов в ClickHouse на открытом уроке от Otus. Практика поможет оптимизировать работу с базой данных, улучшить производительность запросов и эффективно управлять ресурсами системы.  ✅ Практика: настройка квот, ограничений и профилей пользователей Урок приурочен к курсу «ClickHouse для инженеров и архитекторов БД». Все о работе с ClickHouse: от установки и настройки, до продовых решений  👉 Регистрация и подробности: https://otus.pw/b1yW/?erid=LjN8Jzfwv

Что делать, если пробелы в резюме не дают расти в профессии и финансах Повышения проходят мимо, новых офферов нет, и для интересных вакансий не хватает навыков? Проверьте, насколько хорошо вы владеете тремя самыми популярными (и доходными) аналитическими инструментами — Excel, SQL и Python! И нет, это не только про аналитику: эти три столпа нужны в маркетинге, финансах, управлении, консалтинге, HR и многих других сферах, где работают с большими объемами данных. При этом карьерный рост даже до уровня миддл без аналитических навыков практически невозможен – стоит только взглянуть на требования для серьезных вакансий на hh. Заманчиво? Приходите на бесплатный интенсив «Введение в аналитику данных» школы Changellenge >> Education и научитесь уверенно использовать Excel, SQL и Python для работы с данными! Он пройдет онлайн с 12 по 16 сентября. За пять дней вы: – решите 2 практических кейса; – поработаете с Excel, SQL и Python в связке, как это часто происходит в реальной работе; – построите сводные таблицы с помощью SQL и Python; – построите столбчатый график с помощью Python; – потренируетесь применять функцию VLOOKUP в Excel. А еще получите бонусы: – памятки по решению задач в Excel, SQL и Python; – сборник полезных материалов по аналитике; – грант 15 000 рублей на комплексные программы по аналитике. Пора сдвинуть карьеру с мертвой точки! Подключиться к обучению можно до 12 сентября включительно. Бесплатно! Регистрируйтесь по ссылке >> https://u.to/d5vcIA Реклама. ООО «Высшая школа аналитики и стратегии». ИНН 7716917009. erid: 2Vtzqw3eBjd

Одинарные кавычки для строк Да-да, какой-нибудь BigQuery разрешает двойные/тройные кавычки для строк, но для других SQL-диалектов “строки” — это идентификаторы, а ”’строки”’ интерпретируются ещё по-другому. Поэтому лучше строки всегда писать в одинарных кавычках, ради всеобщего блага. Во-втором случае некоторые диалекты могут начать жаловаться наподобие column "%@domain.com" does not exist.

Sweet-Viz - библиотека, которая предоставляет быструю визуализацию и анализ данных. Основная фича Sweet-Viz — обширный HTML-дашборд с полезными представлениями и сводками данных, который генерируется выполнением всего одной строки кода. pip install sweetviz import sweetviz as sv my_report = sv.analyze(my_dataframe) my_report.show_html() # Default arguments will generate to "SWEETVIZ_REPORT.html" ▪Github

SQL — востребованный язык для работы с данными и обработки информации. Прокачайте знания по SQL и навыки работы с базами данных на бесплатном мини-курсе Skillbox. Зарегистрируйтесь прямо сейчас и получите полезный гайд по профессии: https://epic.st/A--9E?erid=2VtzqvsXm3b Что будем делать: — Писать запросы на языке SQL — Проводить аналитику для бизнеса — Разрабатывать автоматизированную отчётность в Excel — Обрабатывать данные в Power Query — Визуализировать показатели в Excel: создавать красивые графики, диаграммы и отчёты — Применять инструменты Excel для анализа данных Спикер — Мкртич Пудеян, специалист по анализу данных в «Газпромбанке». Сертифицированный SQL-разработчик от Microsoft. 🎉 Всех участников ждут подарки: персональная карьерная консультация, на которой мы определим ваши сильные стороны и поможем выбрать направление в разработке, 5 полезных статей по SQL и Excel, а также год бесплатного изучения английского языка. 🌟 Освойте новые навыки и раскройте свой потенциал! Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

fselect — поиск файлов при помощи SQL-like запросов — brew install fselect Хотя fselect не стремится полностью заменить традиционные find и ls, у fselect есть несколько приятных особенностей: — SQL-подобная грамматика, легко понятная человеку — возможность составлять сложные запросы агрегатные, статистические, даточные и другие функции поиск в архивах — поддержка .gitignore, .hgignore и .dockerignore — поиск по ширине и высоте изображений, метаданным EXIF — поиск по информации о MP3 — поиск по расширенным атрибутам файлов — поиск по хэшам файлов — поиск по типу MIME — имеет интерактивный режим — различные форматы вывода (CSV, JSON и другие) Любители SQL оценят) 🖥 GitHub 🟡 Примеры запросов

fselect — поиск файлов при помощи SQL-like запросов — brew install fselect Хотя fselect не стремится полностью заменить традиционные find и ls, у fselect есть несколько приятных особенностей: — SQL-подобная грамматика, легко понятная человеку — возможность составлять сложные запросы агрегатные, статистические, даточные и другие функции поиск в архивах — поддержка .gitignore, .hgignore и .dockerignore — поиск по ширине и высоте изображений, метаданным EXIF — поиск по информации о MP3 — поиск по расширенным атрибутам файлов — поиск по хэшам файлов — поиск по типу MIME — имеет интерактивный режим — различные форматы вывода (CSV, JSON и другие) Любители SQL оценят) 🖥 GitHub 🟡 Примеры запросов

Почему после MySQL мне неудобен PostgreSQL Читать статью

Вам нравится читать контент на этом канале? Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию? Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это: 1) Регистрируйтесь по ссылке: https://telega.in/n/sql_and_db_learning 2) Пополняйтесь удобным способом 3) Размещайте публикацию Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.

Вам нравится читать контент на этом канале? Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию? Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это: 1) Регистрируйтесь по ссылке: https://telega.in/n/sql_and_db_learning 2) Пополняйтесь удобным способом 3) Размещайте публикацию Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.

💻pgvector — расширение PostgreSQL для работы с векторами Open-source решение для хранения и поиска векторов в Postgres. Сами данные для векторов можно получить, например, из ML-модели и вставить в таблицу с колонкой типа vector. Или данные можно создать в PostgreSQL как гистограмму определенных категорий. В этом случае можно значения в массивах real[], integer[] или double precision[], numeric[] привести к типу ::vector. 🖥 GitHub 🟡 Пример использования pgvector на Хабре

💻pgvector — расширение PostgreSQL для работы с векторами Open-source решение для хранения и поиска векторов в Postgres. Сами данные для векторов можно получить, например, из ML-модели и вставить в таблицу с колонкой типа vector. Или данные можно создать в PostgreSQL как гистограмму определенных категорий. В этом случае можно значения в массивах real[], integer[] или double precision[], numeric[] привести к типу ::vector. 🖥 GitHub 🟡 Пример использования pgvector на Хабре

Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥 Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете: 1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч рублей в месяц 2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч рублей за проект 3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате Что будет на интенсиве? 🧬 Короткая теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python 🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога, нейро-контроль качества звонков и нейро-преподавателя Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта 🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг! Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395.

🖥 Почему PostgreSQL признан самым лбимой бд по результатам опроса разработчиков Stackoverflow? На диаграмме показано множество вариантов использования PostgreSQL - одной базы данных, которая включает в себя почти все функции необходимых разработчикам. 🔹OLTP (Online Transaction Processing) Мы можем использовать PostgreSQL для CRUD-операций (Create-Read-Update-Delete). 🔹OLAP (Online Analytical Processing) Мы можем использовать PostgreSQL для аналитической обработки. PostgreSQL основан на архитектуре 𝐇𝐓𝐀𝐏 (Hybrid transactional/analytical processing), поэтому он может хорошо работать как с OLTP, так и с OLAP. 🔹FDW (Foreign Data Wrapper) FDW - это расширение, доступное в PostgreSQL, которое позволяет нам обращаться к таблице или схеме одной базы данных из другой. 🔹Streaming PipelineDB - это расширение PostgreSQL для высокопроизводительной агрегации временных рядов, предназначенное для работы с отчетами и аналитическими приложениями в реальном времени. 🔹Geospatial PostGIS - это расширитель базы данных для объектно-реляционной базы данных PostgreSQL. Он добавляет поддержку географических объектов, позволяя выполнять запросы на определение местоположения в SQL. 🔹Временные ряды Timescale расширяет PostgreSQL для работы с временными рядами и аналитикой. Например, разработчики могут объединять непрерывные потоки финансовых и тиковых данных с другими бизнес-данными для создания новых приложений и получения уникальных знаний. 🔹Распределенные таблицы CitusData масштабирует Postgres за счет распределения данных и запросов. Какая база данных вам нравится больше всего?