🖥 100 вопросов для подготовки к собесу Python

https://uproger.com/bolee-100-voprosov-s-sobesedovaniya-python-razbor-realnyh-voprosov/

@sqlhub

🖥 Google почти всегда задает вопросы по SQL во время собеседований на вакансии Data Analytics, Data Science и Data Engineering.

Поэтому, если вы готовитесь к собеседованию по SQL, решите эти 11 РЕАЛЬНЫХ вопросов для собеседования Google по SQL.

https://datalemur.com/blog/google-sql-interview-questions

@sqlhub

🖥 Python и базы данных

1. Python+SQL работа с базами данных
2. Python анализ данных с Pandas. PandaSQL
3. Python анализ данных с Pandas. Join, merge, concat в Pandas
4. Python+SQL часть 2, создание таблиц
5. Python+SQL. Операции с записями
6. Устраиваемся на работу. Решаем тестовое задание на позицию Python Junior

#video #python #sql

https://youtube.com/watch?v=Q7FtqwF5GDw&list=PLysMDSbb9HcxdvtQSkYoO7xaF3SvGUD8n

@sqlhub

🖥 csvs-to-sqlite

Чтобы преобразовать файлы CSV в базу данных SQLite для эффективной работы с данными и их хранения, попробуйте csvs-to-sqlite.

https://github.com/simonw/csvs-to-sqlite

@sqlhub

🖥 Реальный вопрос c собеседования Microsoft SQL:

"Какой клиент Azure из базы покупателей, приобретает хотя бы 1 продукт Azure из каждой категории продуктов?"

❕ Подсказки:
- Объединить таблицы с помощью LEFT JOIN
- Подсчитайть разные категории продуктов с помощью COUNT и DISTINCT.

Доп задание: напишие код с использованием Pandas для решения задачи.

Протестировать свой SQL-запрос и посмотреть таблицы можно здесь: https://datalemur.com/questions/supercloud-customer

Пишите свое решение в комментариях👇

@sqlhub

⚡️ 100 вопросов с собеседований Data Science

Habr: https://habr.com/ru/articles/783766/

Видео: https://www.youtube.com/watch?v=6Pk4OgdNxXQ

@pythonl

🖥 Complete-Advanced-SQL-Series

Этот репозиторий содержит все, что вам нужно, чтобы прокачать свои навыки работы с #SQL.

Более 100 упражнений и примеров по SQL.

▪Github

@sqlhub

🖥 DBChaos

Проведите стресс-тестирование своей базе данных с помощью заранее заданных запросов.

Библиотека поможет найти медленные и неэффективные запросы, которые мешают работе.

go install github.com/adaptive-scale/[email protected]

▪Github

@sqlhub

🖥 В PySpark параметризованные запросы позволяют повторно использовать одну и ту же структуру запроса с разными входными данными, не переписывая SQL.

Кроме того, они защищают от атак SQL-инъекций, поскольку рассматривают входные данные как параметры, а не как исполняемый код.

#ApacheSpark

🖥 Начинается новая волна атак Mimic ransomware на серверы SQL-баз данных в трех континентах

В серии кибератак, о которых сообщает BleepingComputer, несколько неправильно настроенных серверов баз данных Microsoft SQL стали жертвами организованной хакерской операции. Эта масштабная кампания успешно нацелилась на серверы в Соединенных Штатах, Латинской Америке и Европейском союзе, заражая их известным шифровальщиком Mimic ransomware, часто называемым N3ww4v3.

Злоумышленники в киберпреступных делах все более совершенствуются, и эта атака, получившая название RE#TURGENCE (Возрождение), подчеркивает постоянную необходимость надежных мер кибербезопасности как на индивидуальном, так и на корпоративном уровне. Взламывая неправильно настроенные серверы, хакеры получают доступ к конфиденциальным данным и шифруют их с помощью практически непроницаемого шифровальщика.

Негативные последствия этой атаки выходят за рамки региональных границ, что подчеркивает глобальный характер киберпреступности. Поскольку бизнесы и отдельные лица все больше полагаются на системы баз данных для хранения и обработки больших объемов информации, становится критически важным укрепление этих систем от потенциальных угроз.

Ушли те времена, когда достаточно было простых межсетевых экранов и антивирусного программного обеспечения для защиты от кибератак. Современные угрозы требуют многопланового подхода, включающего применение передовых мер безопасности, таких как системы обнаружения вторжений, сегментация данных, контроль доступа и регулярные обновления программного обеспечения. Внедрение этих комплексных протоколов безопасности может значительно снизить риск стать жертвой злонамеренных действующих лиц, стремящихся использовать уязвимости.

Последствия попадания в зону риска кибератак с шифрованием данных могут быть серьезными и включать продолжительное простояние, финансовые потери и ущерб репутации. Чтобы снизить эти риски, бизнесам следует приоритезировать инвестиции в кибербезопасность, формировать культуру осведомленности и готовности. Оставаясь бдительными, старательно следуя за состоянием системы и незамедлительно устраняя возможные уязвимости безопасности, организации могут сохранить ценную информацию и поддерживать операционную устойчивость.

Борьба против киберпреступности – это непрекращающийся бой, требующий постоянной адаптации к новым угрозам. Как показывают атаки Mimic ransomware, поддержание актуальных практик безопасности и регулярная оценка уязвимостей систем ключевы для оставания впереди киберпреступников. В этом цифровом веке, где важная информация находится у нас под рукой, защита наших баз данных от усовершенствованных атак является главным условием сохранения нашей безопасности и продолжения прогресса.

🔎 Новость

@sqlhub