36043
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
🔥 MetaGPT — это фреймворк, который преобразует простое текстовое описание задачи в полный пакет проектной документации и кода!
🌟 Он моделирует работу IT-компании, назначая различные роли, такие как менеджер продукта, менеджер проекта, инженер и другие, каждому из которых соответствует агент на основе большой языковой модели. Эти агенты взаимодействуют друг с другом, следуя стандартизированным операционным процедурам (SOP), что позволяет эффективно разрабатывать сложные программные продукты.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
🖥 SuperMassive — это распределенная, масштабируемая, устойчивая к сбоям и самовосстанавливающаяся база данных ключ-значение, работающая в оперативной памяти! Она предназначена для обработки больших объемов критически важных данных с низкой задержкой.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github
@sqlhub
❓ Как построить конвейер ETL (Extract, Transform and Load) из SQL Server в Postgres?
💡 Узнайте, как создать конвейер ETL с PySpark для извлечения данных из SQL Server, их преобразования и загрузки в базу данных Postgres. Используйте распределенную мощь Spark для бесперебойной обработки больших наборов данных!
🕞 Продолжительность: 8:32
🔗 Ссылка: *клик*
@sqlhub
Как стать аналитиком и не сдаться на пути
Я часто вижу сообщения от тех, кто только планирует войти в мир аналитики или делает первые шаги. Звучат они они примерно так:
😶 Я гуманитарий, и мне кажется, аналитика — это не для меня…
😶 Смотрю на программу обучения, и всё кажется таким сложным, боюсь, что ничего не пойму.
😶 Мне уже за 30, смогу ли я переучиться и, главное, найти работу после этого?
😶 Не знаю, с чего начать: SQL, Python, метрики?
😶 Столкнулся со сложной темой, потерял мотивацию и веру в свои силы 🙁
Все эти сообщения объединяет одно — растерянность и сомнения в своих силах. Знакомо?
О том, как отправляться в путь к новой профессии поговорим на вебинаре
25 февраля в 19:00 по мск на тему «Как стать аналитиком и не сдаться на пути».
Спикер — Владимир Камчаткин, тимлид продуктовой аналитики образовательной платформы Т-Банка, более 3 лет работы в образовании, автор тг-канала Data New Gold
На вебинаре обсудим:
🟠Какие сложности возникали у Владимира и как он их преодолевал;
🟠Как ставить цели, планировать обучение и выбирать качественные ресурсы;
🟠Как совмещать обучение с работой;
🟠Применение нейронауки и психологии для повышения эффективности запоминания;
🟠Ответы на вопросы участников вебинара.
Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
Бесплатный вебинар по аналитике данных от karpov courses.
Данные — универсальная валюта 21 века. А их анализ необходим для принятия обоснованных и эффективных решений. Поэтому спрос на специалистов, умеющих работать с данными стабильно растёт, как и их зарплаты — компании готовы платить компетентным специалистам.
Если вы стремитесь не просто работать с данными, а понимать их суть, то обязательно посетите бесплатный вебинар от karpov courses — «Аналитик данных: все, что нужно знать для старта в профессии».
Получить эти навыки вы можете на бесплатном практическом вебинаре от karpov courses.
Там вам расскажут про Python, SQL, статистику, метрики, Airflow, BI, кто такие аналитики и как вы сталкиваетесь с результатами их работы каждый день, а также найдете ответ на вопрос “а зачем вообще любой компании нужен аналитик”?
Вебинар пройдет 27 февраля в 19:00 по мск, зарегистрироваться можно по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFHLk76Y
Регистрируйтесь и перестаньте бояться быстрорастущего мира IT!
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627
🖥 Outerbase Studio — это браузерный графический интерфейс для управления SQL-базами данных, разработанный для простоты и универсальности! Изначально созданный для LibSQL и SQLite, он теперь поддерживает широкий спектр баз данных, включая PostgreSQL и MySQL.
Основные возможности:
🌟 Редактор запросов: удобный интерфейс с автодополнением и подсказками функций, позволяющий выполнять несколько запросов одновременно и эффективно просматривать результаты.
🌟 Редактор данных: позволяет вносить изменения в данные с возможностью предварительного просмотра перед сохранением; оптимизирован для работы с большими объемами данных.
🌟 Редактор схемы: обеспечивает быстрое создание, изменение и удаление столбцов таблиц без необходимости писать SQL-код.
🌟 Менеджер подключений: гибко управляет подключениями, позволяя сохранять их локально в браузере или на сервере для совместного использования на разных устройствах.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@sqlhub
🔥 Prophet — это библиотека для прогнозирования временных рядов!
🌟 Она предназначена для автоматического выявления сезонности, трендов и аномалий в данных, облегчая процесс прогнозирования даже для пользователей без глубоких знаний в области статистики.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
🔥 Prophet — это библиотека для прогнозирования временных рядов!
🌟 Она предназначена для автоматического выявления сезонности, трендов и аномалий в данных, облегчая процесс прогнозирования даже для пользователей без глубоких знаний в области статистики.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
🖥 Hector RAG — это фреймворк для создания систем генерации текста с дополнением извлеченной информацией (Retrieval Augmented Generation, RAG), построенный на базе PostgreSQL. Он предоставляет расширенные методы поиска и объединения данных для разработки AI-приложений!
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного razinkov">канала по машинному обучению на YouTube
приглашает вас в свою AI-школу.
Особенности:
• теория и практика
• акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля
• полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети
• архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей.
Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач.
От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск).
Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML.
7 месяцев, 4 курса:
• AI: от основ до языковых моделей
• Math for AI - необходимый математический бэкграунд
• MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker
• Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия
В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн.
Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса):
• 112 000 рублей (единоразово)
или
• 17 000 рублей в месяц
Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)!
Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь!
Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников.
Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения!
ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1
🖥 DrawDB — это система управления базами данных, ориентированная на визуализацию и моделирование данных!
🌟 Она позволяет пользователям создавать базы данных с использованием графического интерфейса, что делает процесс проектирования и взаимодействия с данными более интуитивно понятным. DrawDB может быть полезна для разработчиков, которым нужно быстро создать или визуализировать структуру базы данных без углубленного знания SQL.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@sqlhub
Профессия аналитика данных — одна из самых высокооплачиваемых и перспективных в сфере IT.
На курсе «Аналитик данных» от Нетологии вы с нуля освоите необходимые навыки за 7 месяцев под руководством опытных наставников-практиков.
Вы изучите SQL, Python, Power BI — ключевые инструменты для работы с данными.
Научитесь использовать статистические методы, строить и проверять гипотезы.
Создадите 4 полноценных проекта для своего портфолио и выполните более 20 практических заданий.
А по окончании курса получите диплом о профпереподготовке и сможете претендовать на должность junior-аналитика.
Начните свой путь в сфере аналитики данных — присоединяйтесь к программе. Промокод BIGDATA45 даст повышенную скидку 45% от цены курса.
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5wz3ggG
PGConf.Russia 2025 — открыта регистрация и прием докладов на крупнейшую конференцию по PostgreSQL
31 марта — 1 апреля пройдет встреча сообщества PostgreSQL в Москве, организатор — крупнейший СУБД-разработчик Postgres Professional.
Выступите с докладом на PGConf.Russia 2025: поделитесь опытом, расскажите о своих разработках, получите обратную связь от экспертов по открытой СУБД.
PGConf.Russia 2025 — это:
✔️1500+ DBA, архитекторов, разработчиков ПО и ИТ-менеджеров
✔️10+ демонстраций разработок в PostgreSQL и решений на базе Postgres Pro
✔️40+ докладов про работу с PostgreSQL, отказоустойчивость и масштабируемость в СУБД, миграцию, возможности систем. Также пройдут мастер-классы по работе с СУБД
📍Встреча пройдет онлайн и офлайн: Центр Международной Торговли в Москве. Подайте тему и тезисы доклада до 23 февраля.
Регистрация на PGConf.Russia 2025
Реклама. ООО "ППГ", ИНН 7729445882, erid: 2VtzqxCd6VB
Как можно учиться онлайн и что будет написано в дипломе? Можно ли учиться в онлайн-магистратуре параллельно с работой? Как поступить в IT-магистратуру, если закончил бакалавриат по другой специальности?
Если вы планируете поступать в магистратуру в 2025 году, Зимняя школа Онлайна — лучший способ получить ответы из первых рук: академических руководителей, преподавателей и студентов программ.
На Зимней школе Онлайна вы:
— откроете для себя новые направления в IT
— познакомитесь с ведущими экспертами индустрии
— получите инструменты для развития в IT
— сможете лучше понимать и анализировать данные
Когда: 17-20 февраля, 17:00-19:00
Формат: онлайн
Для участия в мероприятии необходимо зарегистрироваться по ссылке.
Топ-10 полезных приемов в SQL от тимлида аналитиков
Как аналитику стать лучшей версией себя?.. Научиться лайфхакам, которые ускоряют и облегчают работу с данными
Можно выработать их самому в решении рабочих задач, набивая шишки на ходу. А можно сэкономить время и силы и обратиться к более опытным коллегам, которые готовы делиться своим опытом.
Совсем скоро это можно будет сделать на бесплатном мастер-классе от Павла Беляева, тимлида аналитиков в сервисе eLama, где Павел покажет 10 приёмов в работе с SQL, которые использует его команда в реальной практике📊.
Что будет на мастер-классе:
🟠 Проведем проверку на повторяющиеся комбинации в таблице с данными
🟠 Найдем последний элемент в исторических данных
🟠 Сравним разные версии таблиц
🟠 Заполним пропущенные даты во входящих данных
На этом закончим спойлеры, остальное узнаем на мастер-классе!
🕘Встречаемся 12 февраля в 19:00 по мск
Зарегистрироваться на бесплатный мастер-класс
Разработчикам стала доступна российская облачная среда для разработки — GigaIDE Cloud со встроенным AI-ассистентом
GigaIDE Cloud позволяет разработчику начать работу над проектом всего за несколько секунд без необходимости настройки рабочего окружения и с привычных устройств.
Облачная среда обеспечивает редактирование, отладку, проверку и совместную работу с кодом, а также постоянный и безопасный доступ к предварительно настроенным рабочим пространствам.
В GigaIDE Cloud интегрирован AI-ассистент разработчика GigaCode. Он автоматизирует рутинные процессы, дает советы и подсказки в реальном времени — пользуйтесь автодополнением кода, оптимизируйте код и исправляйте ошибки с поддержкой AI
Начать пользоваться GigaIDE Cloud — по ссылке
🐼 Pandas умирает медленной и мучительной смертью.
Это самая популярная в мире библиотека обработки данных, но она медленная, и многие библиотеки значительно превзошли ее.
Проблема альтернатив Pandas в том, что никто не хочет изучать новый API.
Давайте посмотрим правде в глаза: люди не будут переносить свои проекты, га другие фреймворки, без особой причины.
Я уже давно работаю с FireDucks 🦆
Эта библиотека в разы быстрее Pandas, и вам не придется менять код старых проектов для перехода на нее.
Вы можете изменить *одну* строку кода и весь остальной код будет работать на FireDucks :
import fireducks.pandas as pd
python
$ python -mfireducks.imhook yourfile[.]py
🖥 Шпаргалка по последовательности выполнения SQL запроса!
@sqlhub
🔥 ERD Lab — это бесплатный онлайн-инструмент, предназначенный для профессионального проектирования и визуализации баз данных с использованием диаграмм "сущность-связь" (ERD)! Он позволяет импортировать существующие SQL-скрипты или создавать новые базы данных без необходимости писать код, что упрощает процесс разработки и документирования структур данных.
🔗 Ссылка: *клик*
@sqlhub
Классный сайт для тренировки навыков SQL.
На сайте размещены задачи, которые решаются через базу данных больницы.
Уровни сложности разные — от простых запросов с SELECT до по-настоящему сложных.
Берём на вооружение для практики!
https://www.sql-practice.com/
@sqlhub
⚡️ RushDB — это мгновенная база данных, построенная на базе Neo4j, не требующая моделирования, конфигураций, нормализаций данных и идеально подходит для разработки приложений, DS/ML Ops и быстрого прототипирования.
🌟 Принимает любые данные формате JSON, JSONB и CSV, и самостоятельно нормализует данные, создавая связи между данными, расставляет типы данных и лэйблы на основе передаваемых данных.
☁️ Доступна в облаке и селф-хостед.
🛠 API-first и удобные SDK для разработчиков: Python и TypeScript
🚀 Отлично подходит для стартапов, AI-команд и всех, кто работает с графами
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🟢 GitHub
🟢Website
📖Docs
Математика — это прекрасный язык, которым можно описать практически всё. Но есть нюансы
Директор по развитию искусственного интеллекта в Яндексе Александр Крайнов стал гостем сезона «Лица Data Fusion» в подкасте «Деньги любят техно». Ведущий подкаста Денис Суржко, заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ, пригласил Александра на чай и задал ему профессиональные и философские вопросы.
В выпуске обсудили:
• Кто такие специалисты по ИИ сегодня
• Какой фундамент необходим, чтобы быть классным дата-сайентистом
• Как подходят к подбору сотрудников в команду ИИ в Яндексе
• Сходства и различия работы на компанию и в науке
• Мотивацию, процессы, выстраивание работы в командах
• Подходы к разработке ИИ-продуктов и исследований в России и Китае
• Будущее ИИ
Послушать или посмотреть эпизод рекомендуем всем, кто строит карьеру в сфере Data Science.
Ссылка на видеоверсию в ВК: *клик*
Ссылка на аудиоплатформы: *клик*
🔧Как настроить интеграцию ClickHouse с Postgres, Kafka, S3 и Superset?
🔥24 февраля в 18:30 (мск) — откройте для себя готовые решения на практическом вебинаре с Алексеем Железным!
Вы научитесь:
- Подключать ClickHouse к PostgreSQL.
- Настраивать стриминг данных через Kafka.
- Интегрировать ClickHouse с BI-инструментом Superset для построения отчетов.
После вебинара вы сможете уверенно настраивать все коннекторы и использовать их для создания мощных аналитических решений. Получите практические знания и прокачайте свои навыки!
Не упустите шанс! Регистрируйтесь прямо сейчас!
👉 Регистрация: https://otus.pw/16ds/?erid=2W5zFHBxtor
Бесплатное занятие приурочено к старту курса ClickHouse. После обучения вы научитесь быстро и эффективно настраивать БД, работать с ее продвинутыми функциями и интегрировать с другими системами.
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
👣 qdrant: Qdrant - высокопроизводительная, масштабная векторная база данных и векторная поисковая система для следующего поколения ИИ.
Также доступна в облаке https://cloud.qdrant.io ★21546pip install qdrant-client
🖥 Github
@sqlhub
🌟 14 алгоритмов сортировки в одной минуте!
@sqlhub
🖥 CH-UI — это веб-интерфейс для управления базами данных ClickHouse, который предоставляет удобные инструменты для выполнения SQL-запросов, мониторинга производительности и визуализации данных!
🌟 Он оснащен интеллектуальным редактором запросов с подсветкой синтаксиса, автодополнением и историей команд, что делает работу с ClickHouse более комфортной и эффективной.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
🖥 SqlServer.Rules - набор статических правил анализа кода для проектов SQL Server!
🌟 Эти правила помогают выявлять потенциальные проблемы и улучшать качество T-SQL кода в проектах.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@sqlhub
🖥 Эта статья посвящена оптимизации производительности запросов в PostgreSQL с помощью индексов!
🌟 Автор объясняет, что индексы в PostgreSQL работают аналогично указателю в книге, позволяя быстро переходить к нужному разделу без необходимости просматривать каждую страницу. Без индексов база данных выполняет последовательное сканирование строк, что может быть неэффективно при больших объемах данных. Использование индексов особенно полезно для ускорения запросов с операторами WHERE и улучшения производительности при объединении таблиц.
🔗 Ссылка: *клик*
@sqlhub
🖥 Эта статья рассматривает, как различные базы данных (YugabyteDB, PostgreSQL, Oracle, SQL Server и MongoDB) обрабатывают индексацию запросов с операцией "не равно" (!=, <>)!
🌟 Обсуждаются проблемы, такие как неэффективность полнотабличных сканирований, и предлагаются решения, такие как использование битмап-индексов или частичных индексов для оптимизации таких запросов. Например, PostgreSQL и YugabyteDB могут эффективно использовать битмап-сканирование или частичные индексы при запросах, где большинство значений в столбце равны нулю. Эти техники помогают сократить ненужные сканирования всей таблицы и улучшить производительность, особенно при неравномерном распределении данных.
🔗 Ссылка: *клик*
@sqlhub
🖥 ReadySet — уровень кеширования для MySQL и PostgreSQL, который размещается перед существующими базами данных!
🌟 ReadySet ускоряет выполнение запросов и позволяет горизонтально масштабировать чтение, сохраняя совместимость с протоколами MySQL и PostgreSQL.
💡 Инструмент кэширует результаты SELECT-запросов и инкрементально обновляет их по мере изменений базовых данных. Это решение идеально подходит для приложений, требующих высокой производительности чтения, таких как аналитические системы или веб-приложения с большим числом пользователей.
🔐 Лицензия: BSL-1.1
🖥 Github
@sqlhub