Publicaciones de Telegram de Data Science. SQL hub

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

🖥 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

⚡️ 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

🔥 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

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*

🔥 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

🔧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.

🖥 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

👣 qdrant: Qdrant - высокопроизводительная, масштабная векторная база данных и векторная поисковая система для следующего поколения ИИ.

Также доступна в облаке https://cloud.qdrant.io ★21546

pip install qdrant-client

🖥 Github

@sqlhub

Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного 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