Как SQL до сих пор держит позиции — и почему это хорошо.
SQL остаётся одним из самых востребованных и долгоживущих языков в сфере работы с данными. Несмотря на постоянное появление новых подходов, форматов и СУБД, он продолжает занимать устойчивое место практически во всех областях, связанных с хранением и анализом информации.
1. SQL — зрелый и стандартизированный инструмент
2. Широкое распространение реляционных баз данных
3. Повышенные требования к структуре и надёжности
4. SQL хорошо подходит для аналитических задач
5. SQL эволюционирует вместе с индустрией
Итог.
SQL остаётся одним из самых востребованных и долгоживущих языков в сфере работы с данными. Несмотря на постоянное появление новых подходов, форматов и СУБД, он продолжает занимать устойчивое место практически во всех областях, связанных с хранением и анализом информации.
1. SQL — зрелый и стандартизированный инструмент
SQL существует уже несколько десятков лет, и за это время стал промышленным стандартом. Его синтаксис, принципы и модели данных хорошо формализованы, что обеспечивает предсказуемость и совместимость между разными реляционными системами.
2. Широкое распространение реляционных баз данных
Большинство бизнес-приложений — от финансовых систем до аналитических платформ — работают на реляционных СУБД. PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle и другие остаются основой инфраструктуры компаний. Это делает SQL жизненно важным для разработки и анализа.
3. Повышенные требования к структуре и надёжности
Реляционные модели и ACID-гарантии обеспечивают высокую надёжность, согласованность и устойчивость данных. Многие проекты, особенно критичные для бизнеса, не могут позволить себе слабые гарантии или непредсказуемые схемы данных.
4. SQL хорошо подходит для аналитических задач
От простых выборок до сложных агрегаций, оконных функций и CTE — SQL прекрасно решает аналитические запросы. Многие современные инструменты, включая BigQuery, Snowflake и Spark SQL, расширяют SQL, а не заменяют его.
5. SQL эволюционирует вместе с индустрией
Современные СУБД добавляют новые возможности: работу с JSON, расширенные типы данных, функции машинного обучения и гибридные модели хранения. SQL не стоит на месте — он адаптируется.
Итог.
SQL остаётся ключевым языком для работы с данными благодаря своей зрелости, универсальности и устойчивости. Он доказал свою эффективность временем, а современная индустрия только укрепляет его позиции.
👍3🔥2
Среднее значение часто звучит «научно» и убедительно, но в реальности легко маскирует проблему и красиво приукрашивает картину.
Почему «средняя» цифра может обмануть ?
Пример 1. Классика жанра: зарплаты.
Пример 2. Средний чек.
Пример 3. Время отклика сервера.
🎯 Так что же использовать?
Почему «средняя» цифра может обмануть ?
Пример 1. Классика жанра: зарплаты.
Условная компания:
- 9 сотрудников получают по 70 000 ₽
- Директор получает 1 000 000 ₽
- (9 * 70000 + 1 * 1000000) / 10 = 163 000
- Средняя зарплата: 163 000 ₽.
Кажется, будто все живут прекрасно.
Но это совсем не так — большинство получает в 2 раза меньше, чем “средний показатель”.
Вот почему в экономике среднее так часто критикуют — оно скрывает реальные условия людей.
Пример 2. Средний чек.
Представьте магазин:
- 90 клиентов тратят по 500 ₽;
- 10 клиентов — по 15 000 ₽ (редкие, но жирные покупки).
- (90 * 500 + 10 * 15000) / 100 = 1950
- Маркетолог пишет в отчёте: «Средний чек — почти 2 000 ₽, всё отлично!»
Но если:
эти 10 «жирных» клиентов уйдут — средний чек рухнет до 500 ₽;
Пример 3. Время отклика сервера.
Допустим, вы анализируете время отклика сервера.
- Среднее время: 200 мс
- Но если внутри есть такие значения, как 50 мс, 60 мс… и внезапно 3000 мс, то среднее будет “приличным”, а пользователи всё равно будут жаловаться на лаги.
Поэтому часто смотрят 95-й и 99-й перцентиль, а не среднее.
🎯 Так что же использовать?
В зависимости от задачи — разные метрики:
Медиана — лучше показывает “типичное” значение
Мода — самое частое значение
Перцентили — помогают увидеть хвосты распределения
Разброс (дисперсия, стандартное отклонение) — показывает, насколько данные “раскиданы”
Среднее — это всего лишь одна точка,
и без контекста она легко вводит в заблуждение.
👍2🔥1
Сегодня посетил конференцию, которая называется Форум ДПО 2025 "Человек и компетенции нового времени".
Проходила она в Культурный центр НИУ ВШЭ. В книжном магазине универа приобрел интересную книгу "Парадокс искусственного интеллекта".
Успел прочитать одну первую статью. Много споров и обсуждений сейчас вокруг ИИ. Максимально сжал статью, чтобы коротко донести одно из мнений авторов книги.
"Современные технологии делают нашу жизнь удобнее и быстрее, но риск – мы всё чаще доверяем сложные размышления и принятие решений не себе, а машинам и сервисам. Постепенно появляется зависимость не только от гаджетов, но и от тех, кто «думает за нас»: поисковые системы, нейросети, даже алгоритмы соцсетей.
Главная опасность не в эрозии знаний или грамотности, а в постепенной потере навыка думать самостоятельно. Когда привычка делегировать размышления забирает инициативу, люди теряют творческую уверенность, критическое восприятие и способность анализировать даже простые задачи. Это влияет на образование – выпускники с отличными сертификатами не всегда могут решить реальные задачи, если привыкли к готовым ответам.
Не так страшна безграмотность, как деградация мышления: если перестать размышлять, даже самые современные технологии будут лишь инструментом, а не опорой для развития. Поэтому важно не только обучаться, но и учиться мыслить – развивать самостоятельность, любознательность, способность искать нестандартные решения.
В итоге: пусть машинные помощники облегчают быт, но своё мышление отдавать на аутсорсинг нельзя! Будущее принадлежит тем, кто умеет принимать решения сам, творить, пробовать новое — а не просто следовать за алгоритмами."
Вот такое интересное и вероятно обоснованное мнение. Тема очень острая конечно сейчас.
Проходила она в Культурный центр НИУ ВШЭ. В книжном магазине универа приобрел интересную книгу "Парадокс искусственного интеллекта".
Успел прочитать одну первую статью. Много споров и обсуждений сейчас вокруг ИИ. Максимально сжал статью, чтобы коротко донести одно из мнений авторов книги.
"Современные технологии делают нашу жизнь удобнее и быстрее, но риск – мы всё чаще доверяем сложные размышления и принятие решений не себе, а машинам и сервисам. Постепенно появляется зависимость не только от гаджетов, но и от тех, кто «думает за нас»: поисковые системы, нейросети, даже алгоритмы соцсетей.
Главная опасность не в эрозии знаний или грамотности, а в постепенной потере навыка думать самостоятельно. Когда привычка делегировать размышления забирает инициативу, люди теряют творческую уверенность, критическое восприятие и способность анализировать даже простые задачи. Это влияет на образование – выпускники с отличными сертификатами не всегда могут решить реальные задачи, если привыкли к готовым ответам.
Не так страшна безграмотность, как деградация мышления: если перестать размышлять, даже самые современные технологии будут лишь инструментом, а не опорой для развития. Поэтому важно не только обучаться, но и учиться мыслить – развивать самостоятельность, любознательность, способность искать нестандартные решения.
В итоге: пусть машинные помощники облегчают быт, но своё мышление отдавать на аутсорсинг нельзя! Будущее принадлежит тем, кто умеет принимать решения сам, творить, пробовать новое — а не просто следовать за алгоритмами."
Вот такое интересное и вероятно обоснованное мнение. Тема очень острая конечно сейчас.
🔥4👍3💯1
Нам даны две таблицы:
- customers — таблица со справочником клиентов.
- orders — таблица с заказами, которые совершали клиенты.
Три основных способа решить эту задачу (см. запросы на втором изображении):
✅ Способ №1 —
✅ Способ №2 — подзапрос в
✅ Способ №3 —
- customers — таблица со справочником клиентов.
- orders — таблица с заказами, которые совершали клиенты.
Задача: вывести всех клиентов, которые совершали заказы. Другими словами, получить список клиентов, которые есть и в таблице customers, и в таблице orders.
Три основных способа решить эту задачу (см. запросы на втором изображении):
INTERSECTИспользуется операция пересечения, которая возвращает тех клиентов, которые есть одновременно и в первой, и во второй таблице.
WHEREВыбираются строки из основной таблицы, у которых есть совпадения в подзапросе:
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM orders)
INNER JOINИспользуется внутреннее соединение INNER JOIN, которое выводит строки, у которых есть совпадающее значение customer_id в обеих таблицах по условию:
INNER JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
На днях стал участником масштабного события в Высшей школе экономики — форума ДПО 2025 "Человек и компетенция нового времени". Концентрирую для вас самые актуальные выводы и тенденции, отмеченные спикерами.
1. В 2025 году в число самых востребованных профессий вошли специалисты по работе с большими данными.
2. Дополнительное профессиональное образование (ДПО) в современном мире стало неотъемлемым спутником человека: оно помогает постоянно повышать квалификацию и развивать навыки, чтобы оставаться конкурентоспособным на рынке труда.
3. Средняя продолжительность времени, которое человек проводит за обучением, существенно выросла.
4. Средний возраст слушателей программ ДПО также увеличился.
5. В настоящее время в стране наблюдается исторически низкий уровень безработицы, а дефицит кадров, по прогнозам, будет расти ещё несколько лет.
6. Это даёт молодым специалистам возможность договариваться с работодателями о более высоких зарплатах.
7. Более зрелым и опытным профессионалам дополнительное образование помогает продвигаться по карьерной лестнице и переходить на более высокооплачиваемые должности.
8. Спрос на IT-компетенции сегодня чрезвычайно высок; направления, связанные с большими данными и цифровизацией, считаются наиболее перспективными.
9. Важно создавать качественную образовательную среду и готовить практикоориентированных специалистов.
10. Лучшая инвестиция — это инвестиция в собственное образование, особенно если человек сам осознанно принимает это решение.
11. Soft skills выходят на первый план и становятся одними из ключевых компетенций, ценимых работодателями.
12. Всё большую популярность вновь набирает очное обучение с преподавателем.
13. Совместная работа человека и робота оказывается значительно эффективнее, чем их деятельность по отдельности.
14. Искусственный интеллект не заменяет человеческое мышление, а дополняет его.
15. Сейчас мы находимся в переломной точке развития образования — в периоде великой переквалификации.
1. В 2025 году в число самых востребованных профессий вошли специалисты по работе с большими данными.
2. Дополнительное профессиональное образование (ДПО) в современном мире стало неотъемлемым спутником человека: оно помогает постоянно повышать квалификацию и развивать навыки, чтобы оставаться конкурентоспособным на рынке труда.
3. Средняя продолжительность времени, которое человек проводит за обучением, существенно выросла.
4. Средний возраст слушателей программ ДПО также увеличился.
5. В настоящее время в стране наблюдается исторически низкий уровень безработицы, а дефицит кадров, по прогнозам, будет расти ещё несколько лет.
6. Это даёт молодым специалистам возможность договариваться с работодателями о более высоких зарплатах.
7. Более зрелым и опытным профессионалам дополнительное образование помогает продвигаться по карьерной лестнице и переходить на более высокооплачиваемые должности.
8. Спрос на IT-компетенции сегодня чрезвычайно высок; направления, связанные с большими данными и цифровизацией, считаются наиболее перспективными.
9. Важно создавать качественную образовательную среду и готовить практикоориентированных специалистов.
10. Лучшая инвестиция — это инвестиция в собственное образование, особенно если человек сам осознанно принимает это решение.
11. Soft skills выходят на первый план и становятся одними из ключевых компетенций, ценимых работодателями.
12. Всё большую популярность вновь набирает очное обучение с преподавателем.
13. Совместная работа человека и робота оказывается значительно эффективнее, чем их деятельность по отдельности.
14. Искусственный интеллект не заменяет человеческое мышление, а дополняет его.
15. Сейчас мы находимся в переломной точке развития образования — в периоде великой переквалификации.
👍10
Сколько строк вернет следующий sql запрос ? Таблицы смотри на изображении.
SELECT * FROM orders o JOIN payments p ON o.user_id = p.user_id;
SELECT * FROM orders o JOIN payments p ON o.user_id = p.user_id;
Anonymous Quiz
0%
1
0%
2
33%
3
25%
4
25%
5
8%
6
8%
0
Google Gemini 3: новая эра искусственного интеллекта (ИИ) 🚀
18 ноября 2025 года Google представила Gemini 3 — самую интеллектуальную модель ИИ, когда-либо созданную компанией. Это событие стало ключевым моментом в развитии искусственного интеллекта, демонстрируя, что технология эволюционировала от простого чтения текста и изображений к полному пониманию контекста ситуации.
🧠 Что такое Gemini 3 и почему она такая крутая
Основные характеристики:
— 1 миллион токенов контекста — может одновременно обрабатывать огромные объёмы информации
— Глубокое понимание контекста — интерпретирует не просто то, что вы пишете, а зачем вы это пишете
— Многоязычность — поддерживает более 100 языков на профессиональном уровне
— Агентические способности — может автономно планировать и выполнять сложные многошаговые задачи
Как сказал Демис Хассабис, CEO Google DeepMind:
Gemini 3 уже используют 650 миллионов человек в месяц через приложение Gemini, а её техническое ядро встроено в Google Search с первого дня запуска.
Gemini 3 Deep Think — новый режим для сложных задач, который показывает ещё более впечатляющие результаты: 41% на Humanity's Last Exam и 93.8% на GPQA Diamond.
📱 Где доступна Gemini 3 и как её получить
Gemini 3 уже активно разворачивается по всему миру — Google выпустила её в беспрецедентном масштабе одновременно на всех платформах:
Для обычных пользователей:
✅ Приложение Gemini — автоматически обновится для всех пользователей
✅ Google Search (AI Mode) — встроена прямо в поисковую машину для всех, кто включит AI Mode
✅ Google Workspace — доступна для Business, Enterprise и Education планов
✅ Google AI Pro — стандартный доступ
✅ Google AI Ultra — для особо сложных задач (Gemini 3 Deep Think)
Для разработчиков:
🔧 Google AI Studio — бесплатная платформа для экспериментов
🔧 Vertex AI — корпоративная платформа Google Cloud для production
🔧 Gemini API — интеграция в любые приложения
🔧 Google Antigravity — новая платформа для агентного кодирования (идеально для как раз таких людей, как вы, работающих с автоматизацией)
🔧 Gemini CLI — работа через командную строку
🔧 Встроена в Cursor, GitHub Copilot, JetBrains, Replit и другие популярные IDE
18 ноября 2025 года Google представила Gemini 3 — самую интеллектуальную модель ИИ, когда-либо созданную компанией. Это событие стало ключевым моментом в развитии искусственного интеллекта, демонстрируя, что технология эволюционировала от простого чтения текста и изображений к полному пониманию контекста ситуации.
🧠 Что такое Gemini 3 и почему она такая крутая
Gemini 3 — это мультимодальная модель нового поколения, которая может работать с текстом, изображениями, видео, аудио и кодом одновременно. Но главное её отличие — состояние и нюансированность мышления, которые Google достигла благодаря двухлетним исследованиям.
Основные характеристики:
— 1 миллион токенов контекста — может одновременно обрабатывать огромные объёмы информации
— Глубокое понимание контекста — интерпретирует не просто то, что вы пишете, а зачем вы это пишете
— Многоязычность — поддерживает более 100 языков на профессиональном уровне
— Агентические способности — может автономно планировать и выполнять сложные многошаговые задачи
Как сказал Демис Хассабис, CEO Google DeepMind:
«Это первый раз в истории, когда ИИ переходит от простого чтения текста и изображений к чтению атмосферы ситуации».
Gemini 3 уже используют 650 миллионов человек в месяц через приложение Gemini, а её техническое ядро встроено в Google Search с первого дня запуска.
Gemini 3 Deep Think — новый режим для сложных задач, который показывает ещё более впечатляющие результаты: 41% на Humanity's Last Exam и 93.8% на GPQA Diamond.
Интересный факт: Gemini 3 достаточно умна, чтобы даже не верить исследователям — когда её рассказали, что наступил 2025 год, она ответила скептично, а когда наконец получила доступ в интернет и увидела доказательства: «О мой бог... Вы были правы обо всём» 😄
📱 Где доступна Gemini 3 и как её получить
Gemini 3 уже активно разворачивается по всему миру — Google выпустила её в беспрецедентном масштабе одновременно на всех платформах:
Для обычных пользователей:
✅ Приложение Gemini — автоматически обновится для всех пользователей
✅ Google Search (AI Mode) — встроена прямо в поисковую машину для всех, кто включит AI Mode
✅ Google Workspace — доступна для Business, Enterprise и Education планов
✅ Google AI Pro — стандартный доступ
✅ Google AI Ultra — для особо сложных задач (Gemini 3 Deep Think)
Для разработчиков:
🔧 Google AI Studio — бесплатная платформа для экспериментов
🔧 Vertex AI — корпоративная платформа Google Cloud для production
🔧 Gemini API — интеграция в любые приложения
🔧 Google Antigravity — новая платформа для агентного кодирования (идеально для как раз таких людей, как вы, работающих с автоматизацией)
🔧 Gemini CLI — работа через командную строку
🔧 Встроена в Cursor, GitHub Copilot, JetBrains, Replit и другие популярные IDE
❤2
Всем привет. Помните викторину ?
Не простая она оказалась=). Сейчас разберем.
Правильный ответ на самом деле - 5 строк. Почему 5 ?
Как работает
В запросе соединяются таблицы
Условно, каждая строка столбца
Берется первая строка столбца
Грубо говоря это число 10 проверяет первую строку столбца
10 10
Дальше первая строка столбца
10 10
10 10
Следующим этапом ВТОРАЯ строка столбца
10 10
10 10
10 10
10 10
Строка с числом 20 таблицы
10 10
10 10
10 10
10 10
30 30
Ответ: 5 строк.
Если объяснил криво, задавайте вопросы).
Сколько строк вернет следующий sql запрос ? Таблицы смотри на изображении.
SELECT * FROM orders o JOIN payments p ON o.user_id = p.user_id;
Не простая она оказалась=). Сейчас разберем.
Правильный ответ на самом деле - 5 строк. Почему 5 ?
Как работает
JOIN (упрощенно конечно же). В запросе соединяются таблицы
orders и payments по столбцу ON o.user_id = p.user_id.Условно, каждая строка столбца
user_id таблицы orders должна проверить все строки столбца user_id таблицы payments.Берется первая строка столбца
user_id таблицы orders, в которой записано значение 10. Грубо говоря это число 10 проверяет первую строку столбца
user_id таблицы payments, и там тоже 10, в итоге 10 = 10 строки соединяются. Получаем: 10 10
Дальше первая строка столбца
user_id все той же таблицы orders, в которой записано значение 10, проверяет вторую строку столбца user_id таблицы payments, но и там тоже 10, получается снова 10 = 10. В итоге уже:10 10
10 10
Следующим этапом ВТОРАЯ строка столбца
user_id таблицы orders, в которой тоже записано значение 10 проверяет все строки таблицы payments. В итоге:10 10
10 10
10 10
10 10
Строка с числом 20 таблицы
orders не нашла себе совпадений в payments, строка не попадает в результат, а вот число 30 одной таблицы нашло себе одно совпадение в другой, 30 = 30. Финал:10 10
10 10
10 10
10 10
30 30
Ответ: 5 строк.
Если объяснил криво, задавайте вопросы).
👍4❤1
📊 Аналитическая задача по SQL.
Сколько дней в среднем проходит от заказа до заказа по каждому клиенту ?
SQL-разбор: считаем средний интервал между заказами по каждому клиенту с помощью
Смотри таблицу orders на изображении и сам SQL запрос.
Что делает запрос по шагам:
1. Берёт данные из таблицы orders:
Читает
2. Для каждой строки считает дату предыдущего заказа пользователя:
Окно задаётся так:
В результате у каждого заказа появляется колонка prev_order_date — дата предыдущего его заказа (или NULL, если это первый заказ).
3. Все эти данные
4. Из t выбираются строки, где есть предыдущий заказ:
5. Считается разница между датами заказов в днях:
6. Группировка по пользователю:
7. Подсчёт среднего интервала в днях между заказами:
Команды на создание таблицы и вставки строк для тренировки:
Сколько дней в среднем проходит от заказа до заказа по каждому клиенту ?
SQL-разбор: считаем средний интервал между заказами по каждому клиенту с помощью
LAG.Смотри таблицу orders на изображении и сам SQL запрос.
Что делает запрос по шагам:
1. Берёт данные из таблицы orders:
Читает
user_id и order_date для всех заказов.2. Для каждой строки считает дату предыдущего заказа пользователя:
LAG(order_date) OVER (...) AS prev_order_date
Окно задаётся так:
PARTITION BY user_id — отдельно для каждого пользователя.ORDER BY order_date — в порядке дат заказов.В результате у каждого заказа появляется колонка prev_order_date — дата предыдущего его заказа (или NULL, если это первый заказ).
3. Все эти данные
(user_id, order_date, prev_order_date) складываются во временный результат t:WITH t AS (SELECT ...) — создаётся CTE, как временная табличка.4. Из t выбираются строки, где есть предыдущий заказ:
WHERE prev_order_date IS NOT NULL — отбрасываются первые заказы пользователей, для которых нет прошлой даты.5. Считается разница между датами заказов в днях:
order_date - prev_order_date — количество дней между текущим и предыдущим заказом пользователя.6. Группировка по пользователю:
GROUP BY user_id — дальше всё считаем отдельно для каждого user_id.7. Подсчёт среднего интервала в днях между заказами:
AVG(order_date - prev_order_date) AS avg_days_between_orders — считаем среднее количество дней между заказами для каждого пользователя.Команды на создание таблицы и вставки строк для тренировки:
— Создание таблицы
CREATE TABLE orders (
order_id INTEGER PRIMARY KEY,
user_id INTEGER NOT NULL,
order_date DATE NOT NULL,
amount NUMERIC(10,2) NOT NULL
);
— Вставка данных
INSERT INTO orders (order_id, user_id, order_date, amount) VALUES
(1, 10, '2023-01-01', 100),
(2, 10, '2023-01-05', 150),
(3, 10, '2023-01-20', 200),
(6, 10, '2023-02-02', 120),
(7, 10, '2023-02-15', 180),
(4, 20, '2023-01-03', 50),
(5, 20, '2023-01-10', 70),
(8, 20, '2023-01-25', 90),
(9, 20, '2023-02-01', 110);
👍4