Data Science. SQL hub

⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?

Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.

ИИ: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Мл собес www.tgoop.com/machinelearning_interview
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
МЛ: www.tgoop.com/machinelearning_ru
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_ci
Java: www.tgoop.com/java_library
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Физика: www.tgoop.com/fizmat
SQL: www.tgoop.com/databases_tg

Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno

🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot

📕Ит-книги: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi

Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤3👍3

3.85K viewsedited 08:45

Data Science. SQL hub

🍉 WatermelonDB — гибкая база данных для React. Эта СУБД предлагает необычный подход к работе с данными в React-приложениях. Вместо загрузки всей информации при старте, она подгружает только то, что действительно нужно пользователю прямо сейчас.

Инструмент обладает гибридной архитектурой: SQLite на низком уровне обеспечивает надежность, а прослойка на React автоматически обновляет интерфейс при изменениях. Например, новое сообщение в чате мгновенно появится во всех открытых списках без ручного обновления.

🤖 GitHub

@sqlhub

👍7❤5🤬3👎2🥰1

4.1K views10:03

Data Science. SQL hub

Forwarded from Machinelearning

🧠

MCP сервер для баз данных от Google

Он выступает прослойкой между вашим агентом (например, LangChain, LlamaIndex, VertexAI) и базой данных, упрощая работу с базой, подключение, управление, безопасность и мониторинг.,

Подходит для разработки AI-агентов, которые могут создавать и управлять в реальными БД.

Особенности:
✔️ Подключение к БД за < 10 строк Python
✔️ Встроенный pooling и аутентификация
✔️ Простая интеграция в агентов (LangChain, Autogen, и т.д.)
✔️100% open-source
✔️Поддержка разных БД: PostgreSQL, MySQL, SQLite, SQL Server, AlloyDB, Cloud SQL, Spanner, BigQuery, Bigtable, Couchbase, Dgraph, Redis, Neo4j и др.
✔️Удобная конфигурация : простой синтаксис YAML для описания функций и запросов.

Если делаете агентов, которые работают с SQL/PostgreSQL/MySQL — точно стоит попробовать.

▪ GitHub: https://github.com/googleapis/genai-toolbox

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #aiagent #opensource #MCP #databases #genai

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤8🔥5👍4

3.01K views16:47

Data Science. SQL hub

🧠 Хитрая SQL-задача с подвохом: «Найди самого преданного клиента»

У тебя есть таблица purchases со следующей структурой:


purchases (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  user_id INT,
  item_id INT,
  amount DECIMAL,
  purchase_date DATE
)

Задача: Найти user_id пользователя, который совершал покупки в каждый календарный месяц хотя бы один раз за последние 2 года.

Но есть подвох:

пользователь должен был купить в каждый месяц (например, март 2024, апрель 2024, ..., июль 2025 — всего 24 месяца)

пропуски даже в одном месяце — дисквалификация

использовать GROUP BY, FILTER, GENERATE_SERIES, LEFT JOIN и другие техники разрешено

📌 Подумай:

- как сгенерировать список всех нужных месяцев?

- как сопоставить их с месяцами, в которых были покупки у каждого пользователя?

- как убедиться, что пользователь не пропустил ни одного?

🧩 Подсказка: решение можно построить с generate_series() по месяцам и LEFT JOIN к сгруппированным user_id + month.

@sqlhub

🔥6❤5👍4

3.16K views09:55

Data Science. SQL hub

Forwarded from Machinelearning

🤖

Reachy Mini — первый доступный робот от Hugging face

Reachy Mini — это выразительный и полностью open-source робот, созданный для взаимодействия с человеком, коммуникации и экспериментов с ИИ.

🧠 Что делает его особенным?
- Все ПО открыто и написано на Python, а скоро будет достнуо — и на JavaScript и Scratch
- Базовая версия стоит $299, еще доступна wireless-версия за $449
- Открытая архитектура и SDK — идеален для экспериментов с LLM, аудио- и визуальными агентами

С ним можно разрабатывать, тестировать, запускать и делиться реальными ИИ-приложениями — на базе современных LLM-моделей.

Технические характеристики

- Высота: 28 см, в режиме сна — 23 см
- Ширина: 16 см, вес: 1.5 кг
- Поставляется в виде конструктора:
- Lite-версия — базовый функционал
- Полноценная версия — автономная версия с Raspberry 5 внутри, встроенным питанием, Wi‑Fi, микрофонами и камерой

🎤 Датчики и интерфейсы
- Микрофоны: Lite — 2, Wireless — 4 встроенных микрофонов
hyper.ai
- Камера: широкоугольная фронтальная камера (в wireless-версии)
- Акселерометр: встроен в Wireless-версию

🔗 Подробнее: http://hf.co/blog/reachy-mini

@ai_machinelearning_big_data

#huggingface #Reachy #opensource #Python

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤4🔥4👍1

2.34K views14:14

Data Science. SQL hub

Где получить навыки для работы в ИТ

Если хочется не просто учиться, а быть в окружении тех, кто живет кодом, — вам в Т-Академию.

Прокачайтесь в разработке или аналитике на бесплатной программе: будете решать реальные ИТ-задачи и создадите pet-проект, который можно добавить в портфолио.

Занятия онлайн, можно учиться из любого города и совмещать с работой или учебой.

Наставниками станут приглашенные эксперты из Т-Банка — сможете разбирать задачи и учиться у ведущих специалистов.

Помимо технической базы, — развитие гибких навыков, подготовка к собеседованиям, практикумы и встречи в ИТ-хабах Т-Банка.

Подойдет тем, кто хочет развиваться в ИТ.

Набор уже открыт. Успейте подать заявку до 31 июля

👍3🔥3

2.37K views15:16

Data Science. SQL hub

🌊 OceanBase — распределённая СУБД от Ant Group с поддержкой векторного поиска. Это необычная opensource-база данных, сочетающая реляционную модель с возможностями векторного поиска для AI-сценариев. Изначально создавалась для обработки финансовых транзакций Alibaba, но теперь доступна всем.

OceanBase имеет архитектуру на основе Paxos-протокола, обеспечивающая нулевую потерю данных (RPO=0) и восстановление за 8 секунд. Опробовать её можно в Docker или развернуть кластер в Kubernetes через ob-operator.

🤖 GitHub

@sqlhub

❤7🔥4🥰1😱1

2.56K views16:14

Data Science. SQL hub

⚡Крутейший релиз от Anthropic — парни выпустили собственные бесплатные курсы!

Вы нижете десятки лекций, тесты и даже сертификаты по различным темам: от Anthropic API до MCP и лучших практик Claude Code. Всё с реальными примерами от разработчиков.

Забираем здесь.

👍7❤3🔥2🥰1

2.47K views06:40

Data Science. SQL hub

Как начать в Data Science, когда все вокруг уже сеньоры?

В Вышке открыт набор на онлайн-магистратуру «Магистр по наукам о данных». Поступить можно даже без технического бэкграунда, а учиться — в удобном формате.

Уже сейчас идет марафон подготовки к вступительным испытаниям, после которого вы сможете успешно поступить на программу.

За 4 встречи вы
— Разберетесь в математике
— Попрактикуетесь на задачах вступительных испытаний
— Познакомитесь с преподавателями и магистратурой
— Получите доступ в чат комьюнити

Когда: 9-14 июля, 18:00 (МСК)
Где: онлайн

📎 Зарегистрироваться и начать карьеру в DS

❤2🔥1

2.41K views09:44

Data Science. SQL hub

🧠 Хитрая SQL-задача: вторая покупка в течение 7 дней

У вас есть таблица purchases:


purchases (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  customer_id INT,
  purchase_date DATE,
  amount NUMERIC
)

Задача:
Найти всех клиентов, у которых вторая покупка произошла не позднее, чем через 7 дней после первой.

Показать:

- customer_id
- first_purchase_date
- second_purchase_date

✅ Решение:


WITH ordered_purchases AS (
  SELECT
    customer_id,
    purchase_date,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY purchase_date) AS rn
  FROM purchases
),

first_second_purchases AS (
  SELECT
    p1.customer_id,
    p1.purchase_date AS first_purchase_date,
    p2.purchase_date AS second_purchase_date
  FROM ordered_purchases p1
  JOIN ordered_purchases p2
    ON p1.customer_id = p2.customer_id
   AND p1.rn = 1
   AND p2.rn = 2
)

SELECT *
FROM first_second_purchases
WHERE second_purchase_date <= first_purchase_date + INTERVAL '7 days';

🔍 Пояснение:

- ROW_NUMBER() присваивает каждой покупке номер в пределах одного клиента.
- Мы соединяем первую и вторую покупки клиента через self-join.
- В финальном SELECT фильтруем только те пары, где разница между датами ≤ 7 дней.

⚠️ Важно:

- Клиенты с одной покупкой отфильтруются (у них нет второй).
- Сравнение выполняется через INTERVAL '7 days', чтобы корректно обрабатывать даты.
- Это не поиск любых двух покупок в пределах 7 дней, а именно проверка интервала между первой и второй.

@sqlhub

👍18❤7🥰1

2.28K views11:44

Data Science. SQL hub

Курс с углублённым изучением профессии аналитика данных.

Станьте незаменимым специалистом на рынке труда с курсом от Нетологии.

Преподаватели курса — эксперты из крупных компаний: Сбера, Яндекса, Gett, Работы.ру и других.

Вы изучите:

- продвинутые инструменты — A/B-тестирование, аналитику больших данных, SQL и Python;
- современные российские BI-решения — AW BI и DataLens;
- нейросети, которые можно использовать при анализе.

А ещё все студенты получат доступ к профессиональному комьюнити с еженедельными офлайн и онлайн-митапами. На них разбираем актуальные инструменты и делимся опытом.

До конца июля на курс действует сразу 2 скидки: летняя — 40%, и дополнительная — 10 000 рублей по промокоду DATA10.

➡️ Посмотреть программу курса

Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5wZyTuJ

❤1

2.31K views16:02

Data Science. SQL hub

🧠 Хитрая SQL-задача: вторая покупка в течение 7 дней

У вас есть таблица purchases:


purchases (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  customer_id INT,
  purchase_date DATE,
  amount NUMERIC
)


WITH ordered_purchases AS (
  SELECT
    customer_id,
    purchase_date,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY purchase_date) AS rn
  FROM purchases
),

first_second_purchases AS (
  SELECT
    p1.customer_id,
    p1.purchase_date AS first_purchase_date,
    p2.purchase_date AS second_purchase_date
  FROM ordered_purchases p1
  JOIN ordered_purchases p2
    ON p1.customer_id = p2.customer_id
   AND p1.rn = 1
   AND p2.rn = 2
)

SELECT *
FROM first_second_purchases
WHERE second_purchase_date <= first_purchase_date + INTERVAL '7 days';

🔍 Пояснение:

- ROW_NUMBER() присваивает каждой покупке порядковый номер в рамках клиента.
- Через self-join соединяем первую и вторую покупку клиента.
- Далее фильтруем, оставляя только те, у кого вторая покупка была не позднее 7 дней после первой.

⚠️ Важно:

- Клиенты с одной покупкой исключаются — у них нет второй.
- Мы не ищем любые две покупки в пределах 7 дней, а только первую и вторую по порядку.
- INTERVAL '7 days' обеспечивает корректное сравнение дат.

@sqlhub

❤6👍1🔥1

2.34K views18:02

Data Science. SQL hub

🔥

Дата-инженеры, встречаемся на митапе ЮMoney

Приходите на митап High SQL — он пройдёт 15 июля в 19:00 (по мск) офлайн в Санкт-Петербурге и онлайн из любой точки мира. Вот о чём поговорим со спикерами из ЮMoney и приглашённым экспертом Дмитрием Аношиным:

🟣

101 Performance Tuning: невредные советы. Проверяем и анализируем самые популярные советы по оптимизации хранилищ на основе реляционных баз данных.

🟣

Качество данных: от осознания до реализации. Если вы тоже сталкивались с ошибками в отчётах, дублированием данных и недоверием к аналитике, этот доклад для вас.

🟣

Обзор фреймворка DBT и примеры его использования. Почему он стал таким популярным? Рассмотрим основные возможности DBT, альтернативы и как DBT используют в дата-командах.

✅ Участие бесплатное, но нужно зарегистрироваться на сайте.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤3🔥2🥰1

2.15K views08:27

Data Science. SQL hub

▶️

Для Claude Code выпустили фреймворк, который превращает одну нейросеть в полноценную команду ИИ-разработчиков.

Система готова из коробки и может сразу писать проекты любой сложности.

Что внутри:

• ИИ-агенты с разными ролями — один пишет код, другой проверяет, третий ищет уязвимости и передаёт задачи дальше по цепочке
• Генератор структуры проекта — помогает агентам понимать архитектуру и держать весь контекст
• Интеграция с MCP — ИИ использует только актуальные спецификации и документацию

🔧 Установка и подробности — по ссылке: https://github.com/peterkrueck/Claude-Code-Development-Kit

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍6🔥4❤2

2.22K views10:32

Data Science. SQL hub

👍1

2.16K views13:00

Data Science. SQL hub

Forwarded from Machinelearning

0:15

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

🔥 Китай выпускает новую опенсорс модель: Kimi K2 — llm уровня Claude 4, которая обходит DeepSeek v3, Qwen и даже GPT-4.1

Размер — 1 триллион параметров, при этом:

📊 В бенчмарках:
- 65.8% на SWE-bench Verified, против 50.2% у Claude Sonnet 4 и 40.8% у GPT-4.1
- Лучшие результаты среди открытых моделей по кодингу, математике и агентным задачам
- Архитектура MoE на базе DeepSeek V3, 1 трлн параметров, 32B активны.

Также доступна через API:

- $0.15 за миллион входных токенов (при попадании в кэш)
- $0.60 за миллион входных токенов (если кэш не сработал)
- $2.50 за миллион выходных токенов

Почти в 5 раз дешевле, чем Claude 4 Sonnet и Gemini 2.5 Pro!

🟡

Github

@ai_machinelearning_big_data

#kimi #china #llm #ml #ai

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍5🔥3❤2👎1

1.64K views20:52

2025/07/13 07:06:44
Back to Top

HTML Embed Code:

<iframe width="100%" src="https://www.tgoop.com/buyppe/web?embed=1" title="Telegram Web" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>