🎉 Итоги года и большое спасибо вам:
Хочу подвести итоги года и просто сказать спасибо.
Канал я начал активно вести с начала июля этого года.
Цель была максимально простая и понятная — набрать 1000 подписчиков до конца года.
И мы с вами эту цель перевыполнили.🚬
Почему вы не видели постов про 500 или 1000 подписчиков?🤩
Я сознательно их пропускал и ждал одно конкретное число.
📊 1106 человек. Почему именно оно для меня важно:
• По данным на 1 декабря 2025 года, именно столько населения в поселении, откуда я родом
• И получается, что мы с вами здесь собрали больше людей, чем живёт в месте, где я вырос
Если честно — это просто вау.
Очень сильное ощущение масштаба и ценности того, что происходит.
Отдельно хочу отметить, что результат был достигнут:💡
• без рекламы
• только взаимный пиар, комментарии и контент
Для меня это показатель, что формат и темы действительно вам откликаются.
Что дальше?☺️
Хочется развивать канал и делать его ещё полезнее, поэтому очень важно ваше мнение.
Что бы вы хотели видеть больше:🔨
• больше SQL / Python / аналитики
• больше разборов задач и собесов
• больше life-контента
• или есть другие идеи — пишите, всё читаю
Ну и, конечно, поздравляю вас с наступающим Новым годом 🎄
Спасибо, что читаете, комментируете и поддерживаете — это реально мотивирует продолжать.
🍆 Принимаю поздравления в комментариях — считаю, что результат действительно хороший.
❤️ Поддержать канал бустами, чтобы у автора появился дополнительный функционал можно - здесь (это бесплатно и доступно с подпиской telegram premium)
✔️ Подпишитесь на канал, чтобы не пропустить следующие посты.
Провожу консультации (подробности здесь):
🚬 Вопросы, обучение, консультации
@dima_sqlit
Хочу подвести итоги года и просто сказать спасибо.
Канал я начал активно вести с начала июля этого года.
Цель была максимально простая и понятная — набрать 1000 подписчиков до конца года.
И мы с вами эту цель перевыполнили.
Почему вы не видели постов про 500 или 1000 подписчиков?
Я сознательно их пропускал и ждал одно конкретное число.
📊 1106 человек. Почему именно оно для меня важно:
• По данным на 1 декабря 2025 года, именно столько населения в поселении, откуда я родом
• И получается, что мы с вами здесь собрали больше людей, чем живёт в месте, где я вырос
Если честно — это просто вау.
Очень сильное ощущение масштаба и ценности того, что происходит.
Отдельно хочу отметить, что результат был достигнут:
• без рекламы
• только взаимный пиар, комментарии и контент
Для меня это показатель, что формат и темы действительно вам откликаются.
Что дальше?
Хочется развивать канал и делать его ещё полезнее, поэтому очень важно ваше мнение.
Что бы вы хотели видеть больше:
• больше SQL / Python / аналитики
• больше разборов задач и собесов
• больше life-контента
• или есть другие идеи — пишите, всё читаю
Ну и, конечно, поздравляю вас с наступающим Новым годом 🎄
Спасибо, что читаете, комментируете и поддерживаете — это реально мотивирует продолжать.
Провожу консультации (подробности здесь):
@dima_sqlit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥35❤🔥15🐳8 3 3
Мало кто понимает, что OR — ленивый оператор, который проверяет условия слева направо и останавливается на первом истинном.
Звучит как оптимизация, но может сыграть злую шутку, если этого не знать.
Как работает ленивое вычисление?
Когда Python или SQL видит OR, он работает так:
• Проверяет первое условие слева
• Если оно истинно — возвращает результат и останавливается
• Если ложно — идёт проверять второе условие
Простыми словами: как только нашёл хоть одну правду — всё, дальше не смотрит. Это экономит ресурсы, но может пропустить важную логику.
Пример проблемы в Python:
Представим: мы проверяем пользователя — есть ли у него права админа или он прошёл дополнительную проверку безопасности.
def is_admin(user):
print("Проверяем права админа")
return user == 'admin'
def security_check(user):
print("Запускаем проверку безопасности")
# Тут могла быть запись в лог, отправка в аналитику и т.д.
return True
# Проверяем пользователя
user = 'admin'
access = is_admin(user) or security_check(user)
print(f"Доступ: {access}")
Вывод:
Проверяем права админа
Доступ: True
Проблема: Функция security_check() вообще не запустилась. Python увидел, что is_admin() вернул True, и дальше не пошёл. А там могла быть важная логика — запись в лог, отправка метрики, валидация. Всё это пропустилось из-за особенности работы оператора OR.
Пример проблемы в SQL:
Представим таблицу users с миллионом записей. Хотим найти пользователей, которые либо из Москвы, либо потратили больше 100 тысяч рублей.
SELECT
user_id,
city,
total_spent
FROM users
WHERE
1=1
AND (calculate_total_spent(user_id) > 100000 -- Тяжёлая функция
OR city = 'Moscow');
Проблема: Функция calculate_total_spent() очень дорогая — считает сумму по всем заказам пользователя. Если поставить её первой, она будет вычисляться для каждой строки. А если бы мы поставили city = 'Moscow' первым — для москвичей функция могла бы не считаться.
Важно: В SQL такая логика оператора OR не гарантирована стандартом. PostgreSQL и другие СУБД могут переставить условия или выполнить их параллельно. Оптимизатор сам решает, в каком порядке проверять.
Итог:
Оператор OR останавливается на первом истинном условии. В Python это гарантировано и работает всегда. В SQL — не гарантировано, оптимизатор может переставить условия.
Обучаю АНАЛитике и Провожу консультации (подробности здесь):
@dima_sqlit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19🐳3❤🔥2
Слышал от многих, что на hh.ru нужно отправлять по 50+ откликов в день и даже скрипты для этого пишут.
Но давайте честно: массовые отклики — это ,большая потеря энергии. Лучше точечно находить компании, где действительно хочется работать.
Разберёмся пошагово, как это делать правильно.
Возьмите ручку и листок (или заметки в телефоне — не важно) и напишите, что для вас критично:
• Выдача техники (MacBook, монитор)
• Наличие IT-аккредитации у компании
• Конкретные технологии: SQL, Python, Superset, Redash, А/Б-тесты
• Полная удалёнка или гибрид
• ДМС и другие плюшки
Большинство ищет просто «аналитик данных» — и получает сотни нерелевантных вакансий.
А можно искать точечно, используя логические операторы прямо в строке поиска hh.ru.
Пример запроса:
Python AND Superset
Вернёт только те вакансии, где упоминаются оба инструмента.
Ещё круче:
SQL AND Python AND (ДМС OR удалённо)
Найдёт вакансии, где обязательно есть SQL и Python, плюс либо ДМС, либо удалёнка.
Это работает как WHERE в SQL — комбинируйте условия под себя.
Нашли интересную вакансию — не отправляйте просто резюме.
Напишите короткое сопроводительное письмо:
• Приветствие
• Почему вам интересна эта вакансия (технологии, продукт, команда)
• Какой релевантный опыт у вас есть
• Контакты для связи
• И т.д.
Это займёт 10 минут, но выделит вас среди сотни откликов с пустым полем.
Даже крутое сопроводительное не спасёт, если резюме составлено плохо.
Обновляйте его регулярно — это поднимает его в поиске у работодателей.
Если нужна помощь с составлением резюме / сопроводительного — можете обратиться ко мне @catdem, помогу разобраться.
Полный список c чем я могу помочь — mentor.dima-sqlit.ru
Итог:
@dima_sqlit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥19🔥16🐳10 2
Начнем сразу с ТОП 3 поста по реакциям:
Для тех кто вкатывается в IT (Аналитика данных), серия постов про бесплатные материалы:
ТОП 5 - Полезных постов по моему мнению:
@dima_sqlit
#winter #winter2025 #итогигода #итоги2025 #christmas #NY #newyear
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15❤🔥13 7
🔮 2026 год: чего ждать? Мой взгляд и ключевые тренды
Друзья, всем привет.
Первый пост в этом году решил написать о том, что реально будет важно в 2026 году.
Мы живём во времени, когда объём информации растёт экспоненциально.
И главный навык — уметь отфильтровывать важное от шума.
Раньше можно было:
• распыляться
• залипать в мемы
• учить всё подряд “понемногу”
Сейчас это становится слишком дорогой роскошью.
🤔 Почему фокус внимания — ключевой навык:
Раньше люди могли быть докторами наук сразу в нескольких областях.
Это было возможно, потому что объём знаний был ограничен.
Сегодня:
• каждая область перегружена информацией
• поверхностные знания почти ничего не стоят
• распыление = потеря времени и результата
2026 — это время точечного развития.
🧠 Когнитивные искажения — скрытый фактор 2026:
Когда информации становится слишком много, мозг начинает упрощать реальность, чтобы сэкономить энергию.
Он делает это неосознанно — через шаблоны и короткие пути мышления.
Эти систематические ошибки мышления и называются когнитивными искажениями.
Проще говоря:
👉 мозг не ищет истину, он ищет быстрое и удобное объяснение.
Почему это становится особенно важным в 2026:
• вокруг больше информации, чем мы способны переварить
• ИИ генерирует правдоподобные, но не всегда верные ответы
• маркетинг давит сильнее, чем факты
• решения нужно принимать быстрее
В такой среде именно когнитивные искажения:
• заставляют верить в хайп
• мешают учиться глубоко
• ломают фокус
• приводят к плохим карьерным и финансовым решениям
Примеры:
• эффект якорения — когда первое услышанное число/мнение сильно влияет на все последующие решения
• окно Овертона — когда через инфошум и многоразового повторения “нормализуют” то, что раньше казалось не мыслимым
• выученная беспомощность — когда человек перестаёт что-то менять (если предыдущий опыт был негативным), даже если может
Понимание этих механизмов напрямую влияет на:
• то, как вы учитесь
• какие решения принимаете
• кому и чему доверяете
• как зарабатываете деньги
Именно поэтому я планирую отдельную серию постов про когнитивные искажения — без заумных терминов, с примерами из работы и жизни.
🤖 Что по поводу ИИ (AI):
ИИ — полезный инструмент, но вокруг него сейчас не обосновано много "хайпа".
Что ИИ реально умеет:
• быстрее разобраться в теме
• быстрее сделать MVP / прототип
• быстрее написать код, SQL, аналитику
• быстрее накидать варианты решений
Если вы делаете серьёзный продукт, где важны:
• стабильность (чтобы не падал в проде)
• безопасность (доступы, уязвимости, данные)
• производительность (чтобы система быстро работала под нагрузкой)
• качество (минимум багов, поддерживаемость, тесты)
ИИ не сделает это за вас.
LLM — это модели, которые предсказывают ответ с определенной вероятностью, а не “думают”.
Без вашей проверки они легко ошибаются.
Маркетинга вокруг ИИ сейчас больше, чем реальной магии.
Используйте AI как ускоритель, а не как замену мышления.
💰 Почему ИИ хайпят из каждого утюга
Причина банальная — деньги.
• в ИИ влиты десятки миллиардов долларов
• инвесторам нужно показать рост и “будущее”
• рынку нужно верить, что «в этот раз всё точно окупится»
Поэтому:
• ИИ продают как магию
• сложности и ограничения замалчивают
• успехи масштабируют, провалы игнорируют
Это не заговор — это обычная экономика.
Итог:
🌟 Пересылайте друзьям и сохраняйте себе данный пост, чтобы не потерять.
❤️ Поддержать канал бустами, чтобы у автора появился дополнительный функционал можно - здесь (это бесплатно и доступно с подпиской telegram premium)
❓ Как вы видите 2026 год? Согласны ли с моими выводами?
✔️ Подпишитесь на канал, чтобы не пропустить следующие посты.
💎 Полный список c чем я могу помочь — mentor.dima-sqlit.ru
@dima_sqlit
Друзья, всем привет.
Первый пост в этом году решил написать о том, что реально будет важно в 2026 году.
Мы живём во времени, когда объём информации растёт экспоненциально.
И главный навык — уметь отфильтровывать важное от шума.
Раньше можно было:
• распыляться
• залипать в мемы
• учить всё подряд “понемногу”
Сейчас это становится слишком дорогой роскошью.
Раньше люди могли быть докторами наук сразу в нескольких областях.
Это было возможно, потому что объём знаний был ограничен.
Сегодня:
• каждая область перегружена информацией
• поверхностные знания почти ничего не стоят
• распыление = потеря времени и результата
2026 — это время точечного развития.
🧠 Когнитивные искажения — скрытый фактор 2026:
Когда информации становится слишком много, мозг начинает упрощать реальность, чтобы сэкономить энергию.
Он делает это неосознанно — через шаблоны и короткие пути мышления.
Эти систематические ошибки мышления и называются когнитивными искажениями.
Проще говоря:
👉 мозг не ищет истину, он ищет быстрое и удобное объяснение.
Почему это становится особенно важным в 2026:
• вокруг больше информации, чем мы способны переварить
• ИИ генерирует правдоподобные, но не всегда верные ответы
• маркетинг давит сильнее, чем факты
• решения нужно принимать быстрее
В такой среде именно когнитивные искажения:
• заставляют верить в хайп
• мешают учиться глубоко
• ломают фокус
• приводят к плохим карьерным и финансовым решениям
Примеры:
• эффект якорения — когда первое услышанное число/мнение сильно влияет на все последующие решения
• окно Овертона — когда через инфошум и многоразового повторения “нормализуют” то, что раньше казалось не мыслимым
• выученная беспомощность — когда человек перестаёт что-то менять (если предыдущий опыт был негативным), даже если может
Понимание этих механизмов напрямую влияет на:
• то, как вы учитесь
• какие решения принимаете
• кому и чему доверяете
• как зарабатываете деньги
Именно поэтому я планирую отдельную серию постов про когнитивные искажения — без заумных терминов, с примерами из работы и жизни.
🤖 Что по поводу ИИ (AI):
ИИ — полезный инструмент, но вокруг него сейчас не обосновано много "хайпа".
Что ИИ реально умеет:
• быстрее разобраться в теме
• быстрее сделать MVP / прототип
• быстрее написать код, SQL, аналитику
• быстрее накидать варианты решений
Если вы делаете серьёзный продукт, где важны:
• стабильность (чтобы не падал в проде)
• безопасность (доступы, уязвимости, данные)
• производительность (чтобы система быстро работала под нагрузкой)
• качество (минимум багов, поддерживаемость, тесты)
ИИ не сделает это за вас.
LLM — это модели, которые предсказывают ответ с определенной вероятностью, а не “думают”.
Без вашей проверки они легко ошибаются.
Маркетинга вокруг ИИ сейчас больше, чем реальной магии.
Используйте AI как ускоритель, а не как замену мышления.
💰 Почему ИИ хайпят из каждого утюга
Причина банальная — деньги.
• в ИИ влиты десятки миллиардов долларов
• инвесторам нужно показать рост и “будущее”
• рынку нужно верить, что «в этот раз всё точно окупится»
Поэтому:
• ИИ продают как магию
• сложности и ограничения замалчивают
• успехи масштабируют, провалы игнорируют
Это не заговор — это обычная экономика.
Итог:
@dima_sqlit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥9🔥8 3 1