🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Собеседования DS: t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/devops_teleg
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_1001_notes
Java: t.iss.one/java_library
Базы данных: t.iss.one/databases_tg
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Haskell: t.iss.one/haskell_tg
Физика: t.iss.one/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Собеседования DS: t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/devops_teleg
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_1001_notes
Java: t.iss.one/java_library
Базы данных: t.iss.one/databases_tg
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Haskell: t.iss.one/haskell_tg
Физика: t.iss.one/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
❤4👍3🔥1
🧩 SQL хитрый трюк
Хотите быстро найти дубликаты в таблице — но не просто значения, а ещё и сразу оставить только уникальные строки?
Вместо сложных подзапросов используйте `ROW_NUMBER()` с
📌 Что происходит:
-
-
-
💡 Так можно элегантно чистить таблицы от дублей без лишних вложенных запросов.
@sqlhub
Хотите быстро найти дубликаты в таблице — но не просто значения, а ещё и сразу оставить только уникальные строки?
Вместо сложных подзапросов используйте `ROW_NUMBER()` с
PARTITION BY
:
WITH numbered AS (
SELECT
id,
email,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY email ORDER BY id) AS rn
FROM users
)
SELECT id, email
FROM numbered
WHERE rn = 1;
📌 Что происходит:
-
PARTITION BY email
группирует строки по email -
ROW_NUMBER()
нумерует их внутри группы -
WHERE rn = 1
оставляет только первую запись (а все дубликаты убираются)💡 Так можно элегантно чистить таблицы от дублей без лишних вложенных запросов.
@sqlhub
👍16🔥8❤2🥰1
📊 Новое поколение баз данных для ИИ-агентов
Когда LLM-агенты работают с БД, они не делают один большой запрос. Вместо этого они засыпают систему тысячами мелких пробных запросов: проверяют структуру, ищут связи, тестируют планы. Это явление получило название agentic speculation. Итог — колоссальный перерасход ресурсов.
🆕 Исследователи предлагают «agent-first database» — базу, спроектированную с учётом поведения агентов.
🔑 Как это работает:
- Агент отправляет не просто SQL-запрос, а пробу с брифом: какая цель, на каком этапе он сейчас, какая нужна точность и что в приоритете.
- База может дать приближённый ответ, если данных уже достаточно, вместо того чтобы тратить ресурсы на полный расчёт.
- Запросы поддерживают семантический поиск по таблицам и строкам, что в SQL выразить сложно.
⚙️ Внутренние механизмы:
- Sleeper agents подсказывают лучшие join’ы, объясняют пустые результаты и оценивают стоимость запросов.
- Оптимизатор проб объединяет похожие запросы, кэширует частичные результаты и выдаёт быстрые ответы, когда «достаточно сигнала».
- Agentic memory хранит знания, которые можно переиспользовать в будущем.
- Общий менеджер транзакций позволяет быстро пробовать разные сценарии («what-if») без лишних затрат.
📌 Вывод: традиционный SQL не подходит для эпохи LLM. Нужны базы, которые понимают стратегию агента, сокращают лишние шаги и экономят ресурсы.
🔗 Paper: arxiv.org/abs/2509.00997
#AI #Databases #LLM #Agents
@sqlhub
Когда LLM-агенты работают с БД, они не делают один большой запрос. Вместо этого они засыпают систему тысячами мелких пробных запросов: проверяют структуру, ищут связи, тестируют планы. Это явление получило название agentic speculation. Итог — колоссальный перерасход ресурсов.
🆕 Исследователи предлагают «agent-first database» — базу, спроектированную с учётом поведения агентов.
🔑 Как это работает:
- Агент отправляет не просто SQL-запрос, а пробу с брифом: какая цель, на каком этапе он сейчас, какая нужна точность и что в приоритете.
- База может дать приближённый ответ, если данных уже достаточно, вместо того чтобы тратить ресурсы на полный расчёт.
- Запросы поддерживают семантический поиск по таблицам и строкам, что в SQL выразить сложно.
⚙️ Внутренние механизмы:
- Sleeper agents подсказывают лучшие join’ы, объясняют пустые результаты и оценивают стоимость запросов.
- Оптимизатор проб объединяет похожие запросы, кэширует частичные результаты и выдаёт быстрые ответы, когда «достаточно сигнала».
- Agentic memory хранит знания, которые можно переиспользовать в будущем.
- Общий менеджер транзакций позволяет быстро пробовать разные сценарии («what-if») без лишних затрат.
📌 Вывод: традиционный SQL не подходит для эпохи LLM. Нужны базы, которые понимают стратегию агента, сокращают лишние шаги и экономят ресурсы.
🔗 Paper: arxiv.org/abs/2509.00997
#AI #Databases #LLM #Agents
@sqlhub
👍11❤9🔥4👎1
Задача: найти топ-2 Power Users в Microsoft Teams — пользователей, которые отправили больше всего сообщений в августе 2022. Вывести их
sender_id
и количество сообщений.Подход:
1) Отфильтровать сообщения по интервалу августа — в T-SQL удобно задавать полуинтервалом
[2022-08-01, 2022-09-01)
, без функций над датой (чтобы не ломать индексы).2) Посчитать сообщения по
sender_id
.3) Отсортировать по убыванию и взять TOP 2.
Если хотите корректно обрабатывать «ничьи» — используйте
DENSE_RANK()
.Быстрое решение (T-SQL):
SELECT TOP (2)
sender_id,
COUNT(*) AS message_count
FROM messages
WHERE sent_date >= '2022-08-01'
AND sent_date < '2022-09-01'
GROUP BY sender_id
ORDER BY COUNT(*) DESC, sender_id;
Вариант с учетом ничьих (tie-safe):
WITH monthly AS (
SELECT sender_id, COUNT(*) AS message_count
FROM messages
WHERE sent_date >= '2022-08-01'
AND sent_date < '2022-09-01'
GROUP BY sender_id
),
ranked AS (
SELECT sender_id, message_count,
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY message_count DESC) AS rnk
FROM monthly
)
SELECT sender_id, message_count
FROM ranked
WHERE rnk <= 2
ORDER BY message_count DESC, sender_id;
Почему так:
- Фильтр по диапазону дат без функций сохраняет «sargable» запрос (используются индексы по sent_date).
- GROUP BY + COUNT(*) дают нужную метрику.
- DENSE_RANK() аккуратно захватывает все «совместные» вторые места.
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍7🔥1
🚀 Умная система мониторинга Alerta
Alerta — это масштабируемый инструмент мониторинга, который легко настраивается и принимает оповещения из различных источников. Он предлагает быструю визуализацию данных с возможностью глубокого анализа.
🚀 Основные моменты:
- Масштабируемая архитектура
- Минимальная конфигурация
- Поддержка MongoDB и PostgreSQL
- Удобная веб-консоль для визуализации
- Легкая интеграция с облачными платформами
📌 GitHub: https://github.com/alerta/alerta
#python
Alerta — это масштабируемый инструмент мониторинга, который легко настраивается и принимает оповещения из различных источников. Он предлагает быструю визуализацию данных с возможностью глубокого анализа.
🚀 Основные моменты:
- Масштабируемая архитектура
- Минимальная конфигурация
- Поддержка MongoDB и PostgreSQL
- Удобная веб-консоль для визуализации
- Легкая интеграция с облачными платформами
📌 GitHub: https://github.com/alerta/alerta
#python
👍6❤5🥰2
Создавая будущее: магистратура по прикладному ИИ
Нейросети пишут код, создают контент и даже помогают в разработке лекарств. Спрос на ИИ-специалистов взлетел на 80% всего за год. А IT-гиганты, банки и телеком охотятся за талантами.
Станьте таким специалистом с онлайн-магистратурой «Прикладной искусственный интеллект» от УрФУ и Нетологии. Это программа, где вы не просто учитесь, а решаете реальные задачи от Яндекса, МТС Банка и Dodo Brands. Где вместо скучных лекций — проекты и хакатоны, а преподаватели — практики из ведущих компаний.
За 2 года вы научитесь:
Использовать Python и его библиотеки.
Генерировать гипотезы и подбирать алгоритмы для разных моделей.
Строить конвейеры обработки данных.
Автоматизировать ML-пайплайн.
А ещё узнаете, как ИИ применяют в медицине, e-commerce и банковском секторе. Потому что будущее AI — не только в IT.
Эта программа — одна из немногих, куда можно поступить в сентябре. Если после летнего отдыха вы полны сил и готовы к новому, сделайте уверенный шаг в ИИ-сферу.
Подать документы можно до 18 сентября.
Узнайте подробности по ссылке: https://netolo.gy/emSU
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125. Erid:2VSb5xKWsz9
Нейросети пишут код, создают контент и даже помогают в разработке лекарств. Спрос на ИИ-специалистов взлетел на 80% всего за год. А IT-гиганты, банки и телеком охотятся за талантами.
Станьте таким специалистом с онлайн-магистратурой «Прикладной искусственный интеллект» от УрФУ и Нетологии. Это программа, где вы не просто учитесь, а решаете реальные задачи от Яндекса, МТС Банка и Dodo Brands. Где вместо скучных лекций — проекты и хакатоны, а преподаватели — практики из ведущих компаний.
За 2 года вы научитесь:
Использовать Python и его библиотеки.
Генерировать гипотезы и подбирать алгоритмы для разных моделей.
Строить конвейеры обработки данных.
Автоматизировать ML-пайплайн.
А ещё узнаете, как ИИ применяют в медицине, e-commerce и банковском секторе. Потому что будущее AI — не только в IT.
Эта программа — одна из немногих, куда можно поступить в сентябре. Если после летнего отдыха вы полны сил и готовы к новому, сделайте уверенный шаг в ИИ-сферу.
Подать документы можно до 18 сентября.
Узнайте подробности по ссылке: https://netolo.gy/emSU
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125. Erid:2VSb5xKWsz9
❤6👍3🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Игра не просто работает, а поддерживает многопользовательский режим, отрисовывая всё с помощью ASCII-графики.
Каждый компонент — от рендера до синхронизации игроков — написан исключительно на SQL-запросах.
🎮 GitHub для настоящих ценителей извращённого кода: https://github.com/cedardb/DOOMQL
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯21❤11👍5🥰2
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤4🔥3
Введение. Собеседования на позиции, связанные с данными (аналитики, инженеры, ученые данных), всё чаще включают нестандартные и продвинутые вопросы по SQL.
Большие технологические компании (Google, Amazon и др.) предъявляют высокие требования: важна не только правильность запроса, но и умение оптимизировать его и разбираться в реальных бизнес-данных.
В этом гайде мы разберем категории наиболее распространенных сложных SQL-задач с реальных собеседований – от платформ вроде DataLemur, LeetCode, StrataScratch – и подробно поясним решения.
Каждая задача сопровождена анализом: условие, оптимальный подход, используемые SQL-конструкции, возможные ошибки и финальное решение (для PostgreSQL и MySQL, с указанием различий где необходимо).
В конце добавлен отдельный раздел о современных базах данных, включая векторные БД (Pinecone, Weaviate, Milvus и др.), с примерами того, что могут спросить про них на собеседовании и как выглядят SQL-подобные запросы для работы с векторами.
📌 Читать гайд
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤6🔥2
📊 1 000 000 рублей и преимущества при поступлении в магистратуры ФКН ВШЭ — это главные призы олимпиады AIDAO
Командную олимпиаду по ИИ и анализу данных проводят ФКН НИУ ВШЭ и Яндекс Образование. Будет два этапа: онлайн и офлайн-финал в Москве. Для участия нужно собрать команду студентов зарегистрироваться на сайте.
💡 Оба этапа будут на английском языке.
💡 Во время олимпиады будут вебинары с экспертами и сотрудниками научных лабораторий, где вы сможете задать любой вопрос по заданиям.
Проявить себя, получить опыт и побороться за призы можно по ссылке.
Командную олимпиаду по ИИ и анализу данных проводят ФКН НИУ ВШЭ и Яндекс Образование. Будет два этапа: онлайн и офлайн-финал в Москве. Для участия нужно собрать команду студентов зарегистрироваться на сайте.
💡 Оба этапа будут на английском языке.
💡 Во время олимпиады будут вебинары с экспертами и сотрудниками научных лабораторий, где вы сможете задать любой вопрос по заданиям.
Проявить себя, получить опыт и побороться за призы можно по ссылке.
❤3
🟡🔵 Разбираемся с SQL JOIN и фильтрами в OUTER JOIN
Одна из самых частых ошибок при работе с SQL - путаница между условием в
Когда мы пишем
✨ Пример:
У нас есть две таблицы:
- Левая: фигура + число
- Правая: число + фигура
Мы делаем
1. Фильтр в ON
Если написать
2. Фильтр в WHERE
Если написать
⚡ Почему это нужно знать?
-
-
- В
📌 Вывод:
- Если нужно оставить все строки из левой таблицы и лишь добавить совпадения справа - фильтр ставим в
- Если хотим действительно отобрать только подходящие строки — фильтр в
Именно поэтому в сложных запросах всегда спрашивай себя: фильтр — это часть логики соединения или это окончательное ограничение?
#SQL #joins #databases
Одна из самых частых ошибок при работе с SQL - путаница между условием в
ON
и фильтром в WHERE
. На картинке это отлично показано.Когда мы пишем
LEFT OUTER JOIN
, мы ожидаем, что слева попадут все строки. Но результат зависит от того, где именно мы накладываем фильтры.✨ Пример:
У нас есть две таблицы:
- Левая: фигура + число
- Правая: число + фигура
Мы делаем
LEFT OUTER JOIN
. 1. Фильтр в ON
Если написать
ON right_table.number = 1
, то соединение будет проверять условие именно во время джойна. Это значит: строки слева сохранятся, даже если справа нет совпадений — просто будут NULL
.2. Фильтр в WHERE
Если написать
WHERE left_table.number = 1
, то фильтрация произойдёт уже после объединения. В этом случае строки, не прошедшие условие, полностью исчезнут из результата.⚡ Почему это нужно знать?
-
ON
управляет логикой соединения. -
WHERE
убирает строки после соединения. - В
OUTER JOIN
это принципиальная разница: при фильтре в ON
мы сохраним «пустые» строки, при фильтре в WHERE
они будут удалены. 📌 Вывод:
- Если нужно оставить все строки из левой таблицы и лишь добавить совпадения справа - фильтр ставим в
ON
. - Если хотим действительно отобрать только подходящие строки — фильтр в
WHERE
. Именно поэтому в сложных запросах всегда спрашивай себя: фильтр — это часть логики соединения или это окончательное ограничение?
#SQL #joins #databases
❤9👍9🔥5
The Experts: School of Analytics продлевает дедлайн подачи заявок на годовую программу по треку Top Talents!
✋ Кто такие The Experts?
Это сообщество подтверждённых профессионалов в сферах финансов, аналитики и консалтинга. Мы делаем ставку на прикладное образование и запускаем программы, которые помогают начать карьеру и развиваться в выбранной индустрии.
School of Analytics - одна из образовательных вертикалей проекта The Experts.
👉 О годовой программе
Программа сочетает:
- Удобный формат: онлайн-лекции и воркшопы, обучение легко совмещать с вузом или работой;
- Менторство и карьерную поддержку: выпускники School of Analytics востребованы на рынке;
- Сообщество профессионалов: нетворкинг со спикерами и выпускниками, мастер-классы с представителями компаний-партнёров (Яндекс, OZON, VK, Т-Банк и др.).
- Вас ждут еженедельные лекции и практические занятия от дата- и бизнес-аналитиков.
Темы курса:
- SQL и управление базами данных,
- визуализация в PowerBI и DataLens,
- проведение А/В тестирований и проверка гипотез,
- юнит-экономика и работа с метриками,
- моделирование данных в Python и многое другое.
📎 Что даёт трек Top Talents?
До 94% покрытия стоимости обучения при успешном прохождении всех этапов отбора:
- онлайн-тестирование;
- решение кейса;
- интервью в Zoom.
Кто может подать заявку?
- студенты российских и зарубежных вузов (бакалавриат, специалитет, магистратура), получающие первое высшее образование;
- выпускники этих программ 2025 года.
👉 Подробности и регистрация
У вас есть все шансы пройти на программу, не упустите возможность!
Также открыт набор на трек EXPERT — это полный доступ ко всем возможностям программы и дополнительные преимущества. Подать заявку может любой желающий!
Это сообщество подтверждённых профессионалов в сферах финансов, аналитики и консалтинга. Мы делаем ставку на прикладное образование и запускаем программы, которые помогают начать карьеру и развиваться в выбранной индустрии.
School of Analytics - одна из образовательных вертикалей проекта The Experts.
Программа сочетает:
- Удобный формат: онлайн-лекции и воркшопы, обучение легко совмещать с вузом или работой;
- Менторство и карьерную поддержку: выпускники School of Analytics востребованы на рынке;
- Сообщество профессионалов: нетворкинг со спикерами и выпускниками, мастер-классы с представителями компаний-партнёров (Яндекс, OZON, VK, Т-Банк и др.).
- Вас ждут еженедельные лекции и практические занятия от дата- и бизнес-аналитиков.
Темы курса:
- SQL и управление базами данных,
- визуализация в PowerBI и DataLens,
- проведение А/В тестирований и проверка гипотез,
- юнит-экономика и работа с метриками,
- моделирование данных в Python и многое другое.
До 94% покрытия стоимости обучения при успешном прохождении всех этапов отбора:
- онлайн-тестирование;
- решение кейса;
- интервью в Zoom.
Кто может подать заявку?
- студенты российских и зарубежных вузов (бакалавриат, специалитет, магистратура), получающие первое высшее образование;
- выпускники этих программ 2025 года.
У вас есть все шансы пройти на программу, не упустите возможность!
Также открыт набор на трек EXPERT — это полный доступ ко всем возможностям программы и дополнительные преимущества. Подать заявку может любой желающий!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💡 SQL: использование оконных функций для накопительных сумм
Хотите посчитать «бегущую сумму» или ранжирование без подзапросов?
Используйте
🔎 Здесь для каждого клиента мы получаем накопительную сумму по мере добавления заказов.
Оконные функции позволяют легко строить кумулятивные метрики, рейтинги и скользящие средние прямо в одном запросе.
@sqlhub
Хотите посчитать «бегущую сумму» или ранжирование без подзапросов?
Используйте
WINDOW FUNCTIONS
— они считаются построчно, не сворачивая данные.
SELECT
customer_id,
order_date,
amount,
SUM(amount) OVER (
PARTITION BY customer_id
ORDER BY order_date
) AS running_total
FROM orders;
🔎 Здесь для каждого клиента мы получаем накопительную сумму по мере добавления заказов.
Оконные функции позволяют легко строить кумулятивные метрики, рейтинги и скользящие средние прямо в одном запросе.
@sqlhub
👍13❤4🔥2
Год назад здесь была реклама нового, но уже довольно любопытного курса по API. За год его автор, тимлид команды аналитиков Глеб Учитель, проделал огромную работу: на курс записалось более 1300 человек. И сейчас его знают многие.
Если вы тоже хотите расти по хардам в IT —
добро пожаловать!
🔹🔹 🔹🔹
Начните с бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в чат-боте курса. Переходите и знакомьтесь.
👇
@studyit_help_bot
Скидка на курс от канала —
1 000₽ по промокоду SQLHUB до 30 сентября.
Если вы тоже хотите расти по хардам в IT —
добро пожаловать!
🔹🔹 🔹🔹
Начните с бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в чат-боте курса. Переходите и знакомьтесь.
👇
@studyit_help_bot
Скидка на курс от канала —
1 000₽ по промокоду SQLHUB до 30 сентября.
❤1