Data Science. SQL hub

26 September 2025 15:02

⚡️ Предотвращаем потерю данных с ACID-транзакциями в DuckDB!

❌ Без транзакций:
- Списание у Alice прошло ✅
- Пополнение у Bob сломалось ❌
➡️ Итог: деньги «пропали».

✅ С транзакцией (ACID):
- Оба обновления либо проходят вместе, либо откатываются
- Баланс остаётся консистентным
- Никаких «висящих» операций

Пример:

conn.execute("BEGIN TRANSACTION")
try:
    conn.execute("UPDATE accounts SET balance = balance - 200 WHERE name = 'Alice'")
    conn.execute("UPDATE accounts SET balance = balance + 200 WHERE name = 'Bob'")
    conn.execute("COMMIT")
except:
    conn.execute("ROLLBACK")

Data Science. SQL hub

23 September 2025 16:03

💡Неочевидный SQL-совет

Часто нужно выбрать топ-N строк внутри каждой группы — например, два самых дорогих товара в категории.
Вместо сложных оконных функций можно использовать QUALIFY (в Snowflake, BigQuery, DuckDB, Trino):

SELECT category_id, product_id, price
FROM products
QUALIFY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) <= 2;

Data Science. SQL hub

22 September 2025 12:09

🗄️ Неочевидный SQL-совет

Иногда нужно выбрать строки с первыми или последними значениями внутри группы — например, последний заказ каждого клиента.
Вместо вложенных подзапросов используйте DISTINCT ON (PostgreSQL):

SELECT DISTINCT ON (customer_id) 
       customer_id, order_id, created_at
FROM orders
ORDER BY customer_id, created_at DESC;

Data Science. SQL hub

19 September 2025 11:26

Не пропустите! 24 сентября в 20:00 пройдет бесплатный урок “Маленькие хитрости GROUP BY” от онлайн-курса “PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков”. 

Группировка строк с использованием GROUP BY - один из самых мощных инструментов в арсенале аналитиков и разработчиков. Узнайте теоретические основы и практические возможности этого инструмента на открытом уроке.

Что вас ждет на вебинаре:
- Вспомним, как устроен GROUP BY, и рассмотрим его на наглядных примерах
- Оптимизируем работу группировки в связке с индексами
- Разберемся с особенностями группировки строк в PostgreSQL
- Изучим несколько полезных приемов для работы с GROUP BY

Что будет на уроке:
- Разберём логику работы GROUP BY и типичные ошибки, которые тормозят запросы
- Оптимизация группировки с помощью индексов — когда она действительно работает
- Специфика GROUP BY в PostgreSQL: что можно, а что лучше не делать
- Несколько приёмов, которые ускорят и упростят обработку больших наборов данных

Результат участия:
- Поймёте, как извлекать максимум из GROUP BY в PostgreSQL
- Сможете оптимизировать работу запросов с большими объёмами данных
- Получите набор трюков, которые можно применять прямо в продакшене

Успейте записаться на урок: https://otus.pw/uQQf/?erid=2W5zFK131ig

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Data Science. SQL hub

18 September 2025 13:38

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.

Data Science. SQL hub

16 September 2025 10:02

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!

Data Science. SQL hub

15 September 2025 13:02

📊 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.

Data Science. SQL hub

12 September 2025 15:04

🖥 pgvectorscale — это расширение для PostgreSQL, которое предоставляет функциональность для работы с векторами, что полезно в контексте обработки и хранения векторных представлений данных, например, для машинного обучения или поиска по векторным данным!

🌟 Этот проект является частью экосистемы Timescale, которая известна своими решениями для работы с временными рядами, но здесь акцент сделан именно на работу с векторами для быстрого поиска и манипуляций с многомерными данными.

🔐 Лицензия: PostgreSQL

🖥 Github

@sqlhub

Data Science. SQL hub

11 September 2025 15:56

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

Data Science. SQL hub

08 September 2025 17:03

🖥 Microsoft вопрос с собеседования по SQL

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;

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;

Data Science. SQL hub

06 September 2025 16:02

🧩 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 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;

Data Science. SQL hub

05 September 2025 11:40

🛠️ Удобный инструмент для управления кластерами Postgres

Ivory — это инструмент с открытым исходным кодом, который упрощает работу с кластерами Postgres, предоставляя удобный интерфейс для разработчиков и администраторов баз данных. Он позволяет управлять конфигурацией кластера, выполнять запросы и контролировать состояние в одном месте.

🚀 Основные моменты:
- Упрощает управление Postgres кластерами
- Интуитивно понятный интерфейс для основных функций Patroni
- Возможность работы локально или в виртуальной машине
- Поддержка редактирования конфигурации кластера
- Инструменты для диагностики и устранения проблем

📌 GitHub: https://github.com/veegres/ivory

#go

Data Science. SQL hub

04 September 2025 12:40

🔬 DuckDB in Science

Свежий сайт с подборкой статей, лекций и подкастов и примеров о том, как DuckDB используется в научных исследованиях:

https://duckdb.org/science

@sqlhub

Data Science. SQL hub

02 September 2025 12:28

📦 C++ обертка для SQLite с расширенными возможностями ⚙️

Библиотека boost_sqlite предоставляет удобный интерфейс для работы с SQLite в C++. Она поддерживает типизированные запросы, подготовленные выражения, функции на основе JSON и пользовательские функции. Библиотека не скрывает C-API SQLite, а дополняет его.

🚀Основные моменты:
- Типизированные запросы и подготовленные выражения
- Поддержка JSON и пользовательских функций
- Виртуальные таблицы и хуки событий
- Легкая интеграция с существующими проектами

@sqlhub

Data Science. SQL hub

30 August 2025 12:41

💡 SQL: поиск уникальных значений с COUNT(DISTINCT)

Хотите посчитать количество уникальных элементов по каждому пользователю?
Не нужно подзапросов — используйте COUNT(DISTINCT ...) прямо в выборке.

SELECT 
    user_id,
    COUNT(DISTINCT product_id) AS unique_products,
    COUNT(DISTINCT category)   AS unique_categories
FROM purchases
GROUP BY user_id;

Data Science. SQL hub

24 September 2025 15:01

🚀 SQL Ultimate Course — бесплатный полный курс по SQL на GitHub

Если хочешь освоить SQL с нуля и дойти до продвинутого уровня — бери готовый репозиторий:

📂 Что внутри:
- datasets/ — реальные данные из ERP и CRM
- scripts/ — готовые SQL-скрипты для практики
- docs/ — документация и материалы курса

✅ MIT-лицензия — можно использовать и менять свободно
🌍 Подходит для всех СУБД (PostgreSQL, MySQL и др.)
🎥 К курсу прилагаются видео и гайды от автора

Автор: Data With Baraa — практик и ютубер, собравший в одном месте полный SQL-путь от простого SELECT до оптимизации запросов и реальных кейсов.

🔗 Репозиторий здесь: https://github.com/DataWithBaraa/sql-ultimate-course

Сохраняй, проходи и прокачивай SQL 💡

@sqlhub

Data Science. SQL hub

23 September 2025 14:04

🔥 Ваши данные стоят слишком дорого, чтобы ими рисковать

Positive Technologies 8 октября запустит новый продукт — PT Data Security. Он создан, чтобы вовремя выявлять угрозы и предотвращать утечки, пока они не привели к кризису.

На онлайн-трансляции вы первыми узнаете:

— Какие задачи и риски сегодня определяют настоящее и будущее рынка защиты данных.
— Какие вызовы стоят перед компаниями на рынке защиты данных.
— Почему Positive Technologies выходит на рынок защиты данных с новым подходом.

🕒 15:00 мск
📍 Онлайн
👉 Регистрация

Data Science. SQL hub

19 September 2025 12:33

💡 SQL: быстрое нахождение первых или последних записей с DISTINCT ON !!!

В PostgreSQL есть полезный приём — DISTINCT ON, который позволяет взять первую строку в каждой группе по определённому полю.

SELECT DISTINCT ON (customer_id) 
    customer_id,
    order_date,
    amount
FROM orders
ORDER BY customer_id, order_date DESC;

Data Science. SQL hub

18 September 2025 15:41

📈 Гайд по продвинутым вопросам для разработчика LLM

Собеседования на позицию разработчика больших языковых моделей (LLM) в топовых AI-компаниях предъявляют высокие требования к знаниям.

Кандидату необходимо понимать устройство архитектуры трансформеров, владеть методами эффективного обучения и инференса, разбираться в оптимизациях памяти и скорости (таких как LoRA, FlashAttention, vLLM, ZeRO), знать тонкости распределённого тренинга, принципов LLMOps (MLOps для больших моделей) и нюансов продакшн-развертывания LLM.

Также часто проверяют умение решать реальные задачи: от проектирования пайплайна для Sparse MoE до анализа проблем с памятью на GPU, понимания различий между методами обучения с подкреплением (RLHF vs DPO) и способов масштабирования моделей.

Этот гайд структурирован по ключевым темам, соответствующим областям знаний, которые обычно проверяются на собеседованиях. Для каждой темы мы рассмотрим, что пытаются проверить интервьюеры, приведём пример формулировки вопроса и дадим подробный разбор ответа с обсуждением трэйд-оффов, примеров кода или схем, где это уместно. Вы можете изучать материал по разделам, чтобы сфокусироваться на интересующей области.

👉 Гайд

Data Science. SQL hub

16 September 2025 12:00

💡 SQL: использование оконных функций для накопительных сумм

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;

Data Science. SQL hub

15 September 2025 15:00

🟡🔵 Разбираемся с SQL JOIN и фильтрами в OUTER JOIN

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

Data Science. SQL hub

14 September 2025 08:31

🖥 Полный гайд по реальным SQL-вопросам с собеседований

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

Data Science. SQL hub

11 September 2025 18:03

⚡️ На чистом SQL запустили легендарный DOOM — прямо внутри базы данных CedarDB!

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

Data Science. SQL hub

10 September 2025 15:01

🚀 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

Data Science. SQL hub

07 September 2025 13:55

📊 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

Data Science. SQL hub

06 September 2025 14:02

🔥 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.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/devops_teleg
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/databases_tg
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!

Data Science. SQL hub

05 September 2025 09:38

Первый раз в первый X5 Tech-класс!

Школьники бегут за парты, а X5 Tech открывает набор в уникальный IT-класс для студентов. Здесь можно проверить свои скилы в кодерских задачах, получить звездочки в IT-дневник и забрать крутые призы. Покажи всему классу, на что способен!

Что ждет участников:
— задачи по backend-, frontend-, мобильной разработке, Data Science, DevOps-инфраструктуре и аналитике данных;
— ценные призы: проходки на экскурсию в распределительный центр для москвичей, подарочные карты в Пятёрочку и другие подарки от X5 Tech;
— сбор звездочек в IT-дневник и карьерные гайды;
— задания в формате квеста.

Первый звонок в X5 Tech-классе уже прозвенел! Записывай первую домашку — изучить расписание предметов по ссылке.

Data Science. SQL hub

03 September 2025 15:03

🧩 Задача из интервью TikTok по SQL

Найдите пользователей, которые не подтвердили регистрацию в день регистрации, но подтвердили на следующий день.

Исходные таблицы:
- emails(email_id, user_id, signup_date)
- texts(text_id, email_id, signup_action {'Confirmed','Not confirmed'}, action_date)

Решение (универсально для Postgres/MySQL):

SELECT DISTINCT e.user_id
FROM emails e
WHERE EXISTS (
  SELECT 1
  FROM texts t1
  WHERE t1.email_id = e.email_id
    AND t1.signup_action = 'Confirmed'
    AND DATE(t1.action_date) = DATE(e.signup_date + INTERVAL '1 day')  -- подтвердил на 2-й день
)
AND NOT EXISTS (
  SELECT 1
  FROM texts t0
  WHERE t0.email_id = e.email_id
    AND t0.signup_action = 'Confirmed'
    AND DATE(t0.action_date) = DATE(e.signup_date)                      -- не подтвердил в день регистрации
);

SELECT e.user_id
FROM emails e
JOIN texts  t ON t.email_id = e.email_id
GROUP BY e.user_id, e.signup_date
HAVING COUNT(*) FILTER (
  WHERE t.signup_action = 'Confirmed' AND DATE(t.action_date) = DATE(e.signup_date)
) = 0
AND COUNT(*) FILTER (
  WHERE t.signup_action = 'Confirmed' AND DATE(t.action_date) = DATE(e.signup_date + INTERVAL '1 day')
) >= 1;

Data Science. SQL hub

01 September 2025 12:38

⚡️ Tencent дропнули Hunyuan-MT — мощные open-source модели для перевода

Что внутри:
- Доступны модели Hunyuan-MT-7B и Hunyuan-MT-Chimera-7B
- Поддержка 33 языков
- Chimera-7B — это первая d индустрии откртытая ансамблевая модель

🏆 Результаты:
- 1-е место в 30 из 31 категорий на международном конкурсе WMT25 (Workshop on Machine Translation 2025, крупнейшая в мире конференция-соревнование по машинному переводу)
- Hunyuan-MT-7B лидирует среди моделей своего размера

🟠Модели: https://huggingface.co/collections/tencent/hunyuan-mt-68b42f76d473f82798882597
🟠 Репозиторий: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-MT
Demo: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list

@ai_machinelearning_big_data


#AI #NLP #Translation #Tencent

Data Science. SQL hub

28 August 2025 20:40

💡 SQL: условные агрегаты через CASE !!!

Хотите посчитать сумму только по условию прямо внутри агрегата?
Для этого не нужен отдельный WHERE — используйте CASE WHEN.

SELECT 
    customer_id,
    SUM(CASE WHEN status = 'completed' THEN amount ELSE 0 END) AS completed_sum,
    SUM(CASE WHEN status = 'pending' THEN amount ELSE 0 END)   AS pending_sum
FROM orders
GROUP BY customer_id;