➕Плюсы профессии аналитика данных

1. Высокий спрос на рынке
Все компании — от банков до стартапов — хотят понимать свои данные. А значит, специалисты нужны всегда 🔥

2. Карьерный рост без потолка
Можно расти в продакт-аналитику, data science, machine learning или переходить в менеджмент. Опций — море 🌊

3. Отличная зарплата
Даже джуны получают выше среднего по рынку, а мидлы и сеньоры выходят на очень достойные суммы 💸

4. Прямая польза бизнесу
Ты реально влияешь на решения: от маркетинга до разработки. Чувствуешь, что делаешь что-то важное ⚡️

5. Постоянное развитие
Новые инструменты, новые подходы, новые данные — скучать просто не получится 🤓

6. Гибкость формата работы
Удалёнка? Гибкий график? Полу-офис? Всё реально. Главное — результат 💼

7. Низкий порог входа
Не всегда требуется суперматематика: достаточно логики, Python/SQL и умения думать 🧠

⛔️Минусы профессии аналитика данных

1. Много рутины
Очистка данных, проверка гипотез, подготовка отчётов — иногда это превращается в бесконечный цикл 🌀

2. Большая ответственность
Одна неверная цифра может повлиять на решение бизнеса и поломать процессы. Ошибаться страшно 😅

3. Постоянное обучение
Инструменты обновляются, появляются новые подходы, и держать уровень бывает тяжело. Учиться приходится всегда 📚

4. Давление со стороны менеджеров
От аналитика часто ждут быстрых ответов, даже если данных недостаточно. Нужно уметь держать удар ⚔️

5. Много коммуникации
Придётся объяснять цифры людям, которые вообще не обязаны разбираться в аналитике. Иногда это выматывает 😮‍💨

6. Разрозненные данные
В компаниях часто хаос: разные источники, разная структура, баги. И всё это нужно как-то свести в одно целое 🧩

7. Не всегда есть чёткие критерии успеха
Иногда твоя работа — это «помог» или «не помог». Метрики размыты, и бывает сложно понять, хорошо ли ты справляешься 🤔

Хорошие новости для всех питонистов! 🔥

В этом году ожидается релиз Python 3.14, который может стать самым быстрым Python в истории! Главная новинка — новый тип интерпретатора, который обещает ускорение выполнения кода до 30% без необходимости переписывать его.

🔥 В чём суть?

Разработчики CPython внедрили новую технику оптимизации байт-кода:
✅ Использование хвостовых вызовов между C-функциями, которые обрабатывают опкоды Python.
✅ Снижение накладных расходов на интерпретацию инструкций.
✅ Более эффективное управление стеком вызовов, что снижает издержки на переключение контекста.

🛠 Что нужно, чтобы это заработало?

🔹 Новый интерпретатор будет доступен при сборке Python из исходного кода с соответствующим флагом.
🔹 Поддерживается только Clang 19+ и архитектуры x86-64, AArch64 (но в будущем планируют добавить GCC).
🔹 Обычные дистрибутивные версии Python пока не получат эту фишку «из коробки».

❓ Стоит ли ждать?

Python 3.14 делает шаг к более высокой производительности, но пока нововведение требует ручной сборки. Это может стать стандартом в будущем, если комьюнити примет новинку.

Ссылка на доку https://docs.python.org/3.14/whatsnew/3.14.html

Кому не лень, можете почитать

📢 Как думаете, нужно ли ускорение Python или его главная сила не в скорости?

@pycode1

📊Metabase Learn — лучший старт для изучения аналитики и дашбордов

🔥Официальный обучающий портал от Metabase: от первых шагов до продвинутых сценариев с embedding и администрированием.

Что внутри:
✅Подключение БД и создание запросов без кода
✅Визуализация данных, фильтры, метрики, дашборды
✅SQL-гайды, объединение данных, отладка
✅Встраивание аналитики в свои продукты через SDK
✅Управление пользователями и масштабирование
✅Бонус: советы по аналитике для команд и стартапов

https://github.com/metabase/metabase

Почему именно python? 📱

Я уже говорил о том, что писал на многих языках программирования, но почему решил остановился именно на питоне, напишу ниже 🔽

1️⃣Высокий спрос на рынке труда

Python востребован в разных областях:
веб-разработка, автоматизация, анализ данных 📊 искусственный интеллект 🤖 DevOps. Компании активно ищут Python-разработчиков, что увеличивает шансы найти работу, особенно на позиции junior-разработчика. Но нужно учитывать, что конкуренция высокая.

2️⃣Простота и скорость изучения

Python обладает лаконичным и понятным синтаксисом, что позволяет быстрее освоить основы программирования🧑‍💻Благодаря этому можно быстро приступить к решению реальных задач.

3️⃣Широкая экосистема библиотек

Для Python существует огромное количество библиотек и фреймворков:
🔻Для веб-разработки: Django Flask, FastAPI.
🔻Для работы с данными: Pandas, NumPy, Matplotlib.
🔻Для машинного обучения: TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch. На этом языке вы можете написать буквально, все что возможно.

4️⃣Кросс-платформенность

Python поддерживается на всех популярных операционных системах — Windows, macOS, Linux. Это удобно как для разработки, так и для запуска приложений✅

5️⃣Сообщество и документация

У Python одно из крупнейших сообществ разработчиков. Это значит, что для большинства вопросов уже есть готовые ответы. Качественная документация 📖и большое количество обучающих материалов делают изучение языка и его инструментов проще.

6️⃣Автоматизация задач

Python отлично подходит для автоматизации рутинных процессов: парсинга сайтов, 🖥 работы с файлами, 🗂тестирования приложений и многого другого. Это полезный навык для любой сферы разработки.

7️⃣Поддержка современных технологий

Python активно развивается и поддерживает новые технологии: асинхронное программирование, микросервисы, cloud-решения, интеграцию с другими языками и сервисами 📱

8️⃣Подходит для старта и роста

Python позволяет легко начать с простых проектов, а затем переходить к сложным архитектурным решениям 👨‍💻С его помощью ты можешь освоить все ключевые концепции бэкенд-разработки: работу с базами данных, API, многопоточность и т.д.

@pycode1

Почему программировать на самом деле сложно❓

Сегодня тысячи программ для обучения кодингу. Очно, заочно, онлайн, можно даже бесплатно учиться. Но почему тогда не все становятся программистами? Это же самая востребованная и дорогая профессия. 💵

📝Начнем с того, что программирование и кодинг это не одно и то же. Кодингу по сути даже учиться не обязательно. Можно запречь бесплатный OpenAI от Gemini или DeepSeek. Они будут за секунду клепать тысячи строк кода. А программирование – это образ мышления 🧠

Надо понимать суть написания программы, логику ее работы, функционала, какие инструменты где и как применять. Этому тоже можно научиться. Но как и многое в этой жизни, по-настоящему понимать и чувствовать такие вещи начинаешь только с опытом🌡

Откуда берется опыт? Даже не из практики, а из ошибок. Ты становишься сеньором не тогда, когда запомнил наизусть 10 языков или написал 20 программ, а когда научился предвидеть, понимать, находить и решать ошибки ☑️ Большинство новичков идут за дорогой и востребованной профессией, но они не вывозят, когда сталкиваются с проблемами. А это не проблемы на работе раз-два в неделю. Это регулярный процесс.

Даже опытные инженеры ошибаются и порой не могут найти косяки неделями. Так что бояться ошибок не стоит, это часть вашей работы. Если вы ошибаетесь, значит учитесь.

О чем молчат на собеседованиях? 🤫

Полезная инфа не только вкатунам, но и тем кто уже работает. Проработав какое то время в IT, я понял, что:

▶️У каждой компании есть чёткая вилка по зарплате на позицию. Но первое правило HR - заставить тебя назвать цифру первым. Кто первый назвал сумму - тот проиграл.

▶️Твоя годовая оценка часто не имеет ничего общего с твоими реальными достижениями. Это игра в квоты и бюджеты. На весь отдел уже заранее размечено, сколько человек получат низкие оценки, независимо от их реального вклада.

▶️Самый токсичный миф - «карьерный рост внутри компании». Правда в том, что за 2-3 перехода между компаниями ты вырастешь больше, чем за 5-7 лет лояльности одной.

▶️«Корпоративный психолог» - это не твой психолог. Это инструмент компании. Всё, что ты скажешь, может быть использовано... сами знаете как.

▶️ Крутое название должности часто маскирует примитивную работу. Senior Cloud Architecture Designer может заниматься простой поддержкой легаси-кода.

▶️HR - не твой друг. Их задача - чтобы компания работала эффективно. Твоё счастье в их КРІ не входит.

▶️Если слышишь от коллег разговоры про «корпоративную культуру» - беги. Это верный признак, что компания - дно, там где реально есть культура ты ни разу про неё не услышишь.

▶️В компании есть должность «скрам мастер»? - беги. Это компания где люди будут заниматься чем угодно, только не делом, в основном сидеть и порастать мхом, но если ты деятельный то на тебе будут ехать все.

▶️Система грейдов и уровней придумана не для твоего роста, а чтобы было удобнее держать людей в рамках.

🐸Самое страшное - большинство так и проживает всю карьеру, не понимая этих правил игры.
Ставим 🔥 если согласны

Синдром overthinking или почему вы прокрастинируете

Уверен, что каждый из вас сталкивался с ситуацией, когда очень долго сидишь за определенной задачей, пытаясь подобрать идеальное решение.

Чрезмерное обдумывание ситуаций, анализ каждого мелкого аспекта и прокручивание возможных исходов, и есть синдром overthinking.

У программистов он встречается довольно часто. Особенно если ты новичок или работаешь над сложной задачей. Вот почему:

1. Желание написать идеальный код ➡️ Бесконечное продумывание лучшей архитектуры, выбора библиотек, алгоритмов.
2. Страх ошибок ➡️
Можно зациклиться на поиске потенциальных багов, даже если они маловероятны.
3. Много вариантов решения ➡️
В программировании почти всегда есть несколько путей, и выбор может затянуться.
4. Импостер-синдром ➡️ Мысль “А вдруг мой код плохой?” заставляет переделывать и анализировать бесконечно.
5. Постоянное обучение ➡️ Размышления о том, какие технологии учить, какую карьерную стратегию выбрать.

Как с этим бороться ❔

✔️Практиковать принцип KISS (Keep It Simple, Stupid) – проще = лучше.
✔️Ограничивать время на обдумывание – если за 30 минут нет решения, переходи к прототипированию.
✔️Не бояться ошибок – быстрее ошибся → быстрее исправил → быстрее научился.
✔️Разбивать задачи на маленькие части – так легче принимать решения.
✔️Делать приоритеты – не всё требует глубокого анализа. Иногда достаточно просто рабочего решения.

Ставьте ❤️ если сталкивались с этим

Насколько важны алгоритмы для аналитика данных? 🤔📊

Если коротко, то важны. Но не так, как для разраба.
Для аналитика данных алгоритмы это не про сложные формулы в 3 экрана, а про понимание логики, которая стоит за инструментами, которыми ты пользуешься каждый день 🔍

На своем опыте скажу, что действительно нужно на уровне мидла или выше

🔤Понимание базовых структур данных
Списки, словари, таблицы, матрицы - вся твоя работа крутится вокруг них.
Чем лучше понимаешь их поведение, тем быстрее решаешь задачи.

🔤2. Алгоритмическое мышление
Умение разложить задачу на шаги: как обработать данные, как оптимизировать выборку, где ускорить, где не нужно.

🔤3. Знание классики: сортировки, фильтрации, группировки
Это основа SQL, Python (Pandas), Excel. Всего, чем живёт аналитик 🤓

🔤4. Минимум математики - максимум практичности
Не нужно знать Дейкстру или FFT, но стоит понимать, как работает регрессия, классификация, кластеризация.
Не по формулам а по смыслу 🤝

🔤5. Скорее важно понимать не “как написать алгоритм”, а “как он работает внутри”
Этим ты отличаешься от тех, кто просто жмёт кнопки. Это и есть уровень выше 🚀

📌Что по итогу?
Аналитику не нужно уметь писать сложные алгоритмы. Но нужно понимать их логику, чтобы уверенно работать с данными, моделями и инструментами. Собственно это и делает тебя ценным специалистом 💡

Кто устроился лучше всех в IT ❓

Каждый задавал себе вопрос, чему лучше обучаться, чтобы не сильно тяжело было и нормально платили? Frontend, Backend, Тестировщик, Мобильщик, а может вообще на аналитика пойти 🤔

Нужно выбирать то, что вам больше нравится. Чтобы это понять, нужно немало времени. Порешать какие то задачки, посмотреть видео на ютабе, попилить проекты. И уже тогда выбрать верный путь ✅

Неважно кто вы, web программист, devops или жесткий MLщик. Если вы хороший специалист + грамотный продажник💵(да, без навыка «хорошо себя продавать» не обойтись), то вас ждет хорошее соотношение денег в час/трудовой день 👨‍💻

Вам может показаться что достаточно просто быть очень крутым техническим специалистом, но для того чтобы устроиться лучше всех, этого, к сожалению, недостаточно ❌

Я лично встречал случаи когда крутые специалисты получают меньше более наглых ребят и самое интересное, в дальнейшем более наглые ребята, за счет того что они замотивированы ☄️получать все больше и больше, находили более высокооплачиваемые офферы и были вынуждены расти в профессиональном уровне, в итоге, обгоняя скромных, но очкошных гениев

🛡По итогу, наглость в хорошем смысле этого слова, ценность себя как специалиста и осознание того что ты заслуживаешь больше денег - приносит успех 🥇

Со мной кто-то может не согласиться. Если так, то напишите в комменты ваще мнение👇

Советы, которые я использую при работе с SQL-запросами 😎

Сейчас я стал писать гораздо больше кода, чем раньше, особенно это касается SQL. Поэтому решил составить небольшую памятку с рекомендациями, которые помогают мне не путаться и не ломать запросы 💀

Используйте отступы, выравнивание и пишите ключевые слова в верхнем регистре

Не обязательно вручную расставлять пробелы и держать нажатым caps lock. Всё это можно настроить автоформатированием в любой среде. Это нужно, чтобы не запутаться в длинных однострочных запросах.

Запрашиваем только нужные столбцы, а не всё подряд

Так правильно:

SELECT id, name, email
FROM Table

Если использовать SELECT *, а в таблице десятки колонок — читать такой результат неудобно. А если ещё и замешаны JOIN на несколько крупных таблиц, то рискуем вытащить сотню лишних полей, перегрузить запрос и устроить себе хаос.

Подзапросы

Я не фанат подзапросов. Их сложнее читать, тестировать и понимать (кому-то легко, но мне не очень). Особенно когда их 3-4 подряд. Потом ищи, где сломались данные.
Лучше заменить подзапросы на CTE или JOIN 🫨

Раннее фильтрование данных

Чем раньше отфильтруем строки, тем меньше объёмы данных, которые пойдут в соединения. Это снижает нагрузку и ускоряет запросы.

EXISTS

Для больших таблиц EXISTS часто работает быстрее, чем IN.

Пример:

SELECT id, name FROM products p
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.product_id = p.id)

Используем CTE

В сложных запросах всегда применяю CTE: сначала фильтрую данные там, а затем подключаю их в основном запросе. Так проще отлаживать и заметно повышается читаемость.

EXPLAIN

Написали тяжёлый запрос — смотрим его через EXPLAIN. Команда показывает план выполнения и помогает понять, насколько ваш SQL нагружает систему. Это ключевой инструмент для оптимизации.

Читаемый SQL = меньше багов и проще поддержка.
Оптимизированный SQL = быстрее выполнение и меньшая нагрузка на базу.

Что ещё можно добавить в этот список? 🍂

🛢️ SQL-задача с подвохом: GROUP BY и скрытая ловушка

Условие:

Есть таблица orders:

| id | customer_id | amount | status |
|-----|-------------|--------|-----------|
| 1 | 101 | 200 | completed |
| 2 | 102 | 150 | NULL |
| 3 | 101 | 300 | completed |
| 4 | 103 | NULL | completed |
| 5 | 102 | 100 | completed |
| 6 | 101 | 250 | NULL |

Задача: найти всех клиентов, у которых сумма заказов больше 500.

Ты пишешь запрос:

SELECT customer_id, SUM(amount) as total
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING SUM(amount) > 500;

❓ Вопрос:
Какие клиенты вернутся? Есть ли тут подвох? Что произойдёт с заказами, где amount или status — NULL?

🔍 Подвох:

На первый взгляд запрос правильный: мы группируем по клиентам и суммируем их заказы. Но вот критичные моменты:

1️⃣Что происходит с NULL в `amount`?

В SQL агрегатные функции (например, SUM) игнорируют NULL значения. Это значит:

- Заказ id=4 (`amount = NULL`) не участвует в суммировании.
- Заказ id=6 (`amount = 250`) участвует, потому что amount не NULL.

2️⃣Считаем по каждому клиенту:

- customer_id=101:
- id=1: 200
- id=3: 300
- id=6: 250
Итого: 200 + 300 + 250 = 750

- customer_id=102:
- id=2: 150
- id=5: 100
Итого: 150 + 100 = 250

- customer_id=103:
- id=4: NULL (игнорируется)
Итого: 0

3️⃣Кто попадёт в результат:

Только customer_id=101 (с суммой 750 > 500).

---

✅ Результат:

| customer_id | total |
|-------------|--------|
| 101 | 750 |


💥Подвох #2:

Допустим ты случайно написал:

HAVING SUM(amount) IS NOT NULL AND SUM(amount) > 500;
Кажется логичным? А вот нет: SUM всегда возвращает 0 (не NULL), даже если у клиента нет заказов с ненулевой суммой.

➡️Даже клиент с только NULL значениями (например, customer_id=103) получит SUM(amount) = 0, а не NULL.

Это частая ловушка:
COUNT, SUM, AVG игнорируют NULL внутри, но результат НЕ NULL (обычно 0 или NULL в зависимости от агрегата).


🛠 Что ещё важно:

• Если хочешь учитывать только выполненные заказы (status = 'completed'), нужно добавить:

WHERE status = 'completed'
⚠️ Не пиши условие в HAVING для фильтрации строк - лучше фильтровать через WHERE до группировки.

✏️ Вывод:

- ✅ Агрегатные функции типа SUM игнорируют NULL внутри группы.
- ✅ SUM возвращает 0, даже если все значения NULL (НЕ NULL, как думают многие).
- ✅ HAVING применяется ПОСЛЕ группировки, а WHERE — ДО.
- ✅ Ошибки часто возникают, если условие на фильтр пишут в HAVING вместо WHERE.

Верный подход к обучению✍️

Вы замечали, что большинство курсов и учебников учат программированию одинаково? Сначала синтаксис, потом простые задачи, в конце - «дипломный проект». Но почему тогда 90% новичков бросают обучение или так и не находят работу? 🤷‍♀️
Потому что традиционный подход в корне неверен.
на самом деле

Что не так с обычным обучением ❓

1️⃣Слишком много теории без практики. Вы зубрите типы данных, операторы, структуры - но когда дело доходит до реальной задачи, руки опускаются.

2️⃣Искусственные задачи по типу «Напишите калькулятор» — отличное упражнение, но оно не объясняет, как создают реальные приложения.

3️⃣Отсутствие контекста
Вы учите циклы, но не понимаете, где и зачем они применяются в настоящих проектах.

Как учиться эффективно💡

1️⃣Начинайте с конечной цели 🎯
Хотите делать сайты? Не учите Python «для общего развития». Сразу берите HTML/CSS
и JavaScript.

2️⃣Учитесь на реальных задачах. Вместо абстрактных упражнений попробуйте:
➖Создать простой сайт для друга
➖Написать скрипт для автоматизации рутинной работы тай описание
➖Сделать бота для Telegram

3️⃣Копируйте работающие проекты
Возьмите чужой код (например, с GitHub), запустите его, модифицируйте. Так вы увидите, как устроены реальные программы.

4️⃣Ошибайтесь быстрее
Не стремитесь писать идеальный код с первого раза. Лучше сделайте 10 кривых, но работающих версий, чем 1 «идеальную», которая никогда не запустится.

Старайтесь программировать каждый день
30 минут кода ежедневно дадут больше, чем
8 часов раз в неделю 💯

Главный секрет 🗝

Программирование - это не про запоминание, а про решение проблем.
Лучшие разработчики не знают все языки, а умеют быстро находить и применять нужную информацию ✅

Перестаньте учиться «как все». Начните создавать.

Топ 5 инструментов для анализа данных в 2025 году 🔥

Когда я только начинал разбираться в аналитике данных, у меня постоянно в голове крутилась одна мысль: «Инструментов слишком много, с чего вообще начать?».
За последние годы я перепробовал кучу всего. От SQL-запросов до визуализации данных и анализа в Python. И постепенно стало ясно, какие инструменты реально нужны, а какие просто создают лишний шум.

И вот сегодня я делюсь теми пятью, которые лично для меня стали фундаментом в 2025 году.

1️⃣Pandas - моя точка входа в мир данных

Pandas всегда был для меня инструментом «здесь и сейчас». Загружаю датасет, смотрю первые строки, чищу, агрегирую, считаю метрики - и всё это живо, интерактивно и понятно.

Иногда мне достаточно пары строк, чтобы увидеть, что данные вообще из себя представляют:

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")
print(df.head())
print(df.groupby("category")["revenue"].sum())

Вот за это я люблю Pandas — никаких «долго думать», сразу действие.
Когда нужно прототипировать идею или просто быстро найти закономерности — Pandas прямо спасает.

2️⃣SQL - язык, который я использую чаще всех

Если Pandas это свобода, то SQL это порядок.
В какой бы компании вы ни работали, данные всегда лежат в базе. И в какой-то момент вы понимаете: без уверенного SQL никуда.

У меня это выглядело так:
Сел, написал первый SELECT… затем JOIN… затем понял, что запрос стал слишком большим, переписал заново - классика.

Типичный запрос из жизни:

SELECT category,
SUM(revenue) AS total_revenue,
COUNT(*) AS orders
FROM sales
WHERE date >= '2025-01-01'
GROUP BY category
ORDER BY total_revenue DESC;

И вот эта штука уже превращается в мини-отчёт для менеджера.
SQL - это костяк аналитики. Хочешь ты этого или нет.

3️⃣ Power BI - мой первый шаг в профессиональные дашборды

Когда я впервые открыл Power BI, я не понимал, почему столько людей его обожают.
А потом собрал первый дашборд и всё стало ясно. Простые конструкторы, визуалы понятные даже директору, всё собирается быстро.

Power BI для меня это рабочая лошадка: отчёты по продажам, динамика клиентов, эффективность кампаний. Почти всё, что нужно бизнесу.

И главное, что я могу собрать целый отчёт, даже если везде куча источников: Excel, база данных, API.

4️⃣Tableau - когда хочется красоты и вау эффекта

Tableau я подключаю тогда, когда нужно сделать что то не просто информативное, а эффектное.
Презентации для руководства, визуализация временных рядов, интерактивные истории - вот где он раскрывается.

Tableau требует чуть больше терпения в обучении, но отдача у него невероятная.
Если Power BI про скорость, то Tableau про визуальный уровень.
Я иногда строю в Tableau визуализации просто ради удовольствия. Настолько инструмент гибкий.

5️⃣ Looker - инструмент, который стал часто появляться в моей работе

Looker (особенно Looker Studio) это про облачный подход.
Если у вас BigQuery, рекламная аналитика, много web-данных, события, трафик, то Looker здесь чувствует себя как дома.

Меня привлекает то, что Looker быстро подключается к огромным таблицам.
Когда я загружаю датасет на миллион строк в Power BI, это иногда боль.

И да, можно за 15 минут собрать дашборд по маркетинговым метрикам, который будет жить месяцами без переделок.

🎯 Что бы я выбрал, если бы начинал заново:

SQL 🔜 Pandas 🔜 Power BI 🔜 (по необходимости) Tableau/Looker.

SQL - это фундамент.
Pandas - гибкость и навыки Python-аналитики.
Power BI - первый реальный навык для работы.
Tableau и Looker - уже под конкретные задачи компаний.

📌Итог

В 2025 году рынок слегка меняется, появляются новые штуки, инструменты начинают быть связаны с ИИ.
Но три вещи пока что остаются железобетонными: данные, SQL и умение визуализировать.

А всё остальное просто инструменты, которые ты выбираешь под свой стиль работы.
И лично для меня эти пять стали золотой пятёркой, с которой я закрываю практически все задачи, от быстрых исследовательских штук до сложных дашбордов.

Накидайте реакций🔥если согласны с топом

🖥 SQL Flow

SQL Flow позиционируется как «DuckDB для потоковых данных» — лёгковесный движок stream-обработки, позволяющий описывать весь pipeline единственным языком SQL и служащий компактной альтернативой Apache Flink.

🔍 Ключевые возможности:

- Источники (Sources): Kafka, WebSocket-стримы, HTTP-webhooks и др.
- Приёмники (Sinks): Kafka, PostgreSQL, локальные и S3-подобные хранилища, любые форматы, которые поддерживает DuckDB (JSON, Parquet, Iceberg и т.д.).
- SQL-обработчик (Handler): встраивает DuckDB + Apache Arrow; поддерживает агрегаты, оконные функции, UDF и динамический вывод схемы.
- Управление окнами: in-memory tumbling-windows, буферные таблицы.
- Наблюдаемость: встроенные Prometheus-метрики (с релиза v0.6.0).

🔗 Архитектура

Конвейер описывается YAML-файлом с блоками `source → handler → sink`.
Во время выполнения:

1. Source считывает поток (Kafka, WebSocket …).
2. Handler выполняет SQL-логику в DuckDB.
3. Sink сохраняет результаты в выбранное хранилище.

Быстрый старт (≈ 5 минут)

# получить образ
docker pull turbolytics/sql-flow:latest

# тестовая проверка конфигурации
docker run -v $(pwd)/dev:/tmp/conf \
-v /tmp/sqlflow:/tmp/sqlflow \
turbolytics/sql-flow:latest \
dev invoke /tmp/conf/config/examples/basic.agg.yml /tmp/conf/fixtures/simple.json

# запуск против Kafka
docker-compose -f dev/kafka-single.yml up -d # поднять Kafka

docker run -v $(pwd)/dev:/tmp/conf \
-e SQLFLOW_KAFKA_BROKERS=host.docker.internal:29092 \
turbolytics/sql-flow:latest \
run /tmp/conf/config/examples/basic.agg.mem.yml --max-msgs-to-process=10000