🔥 Дайджест полезных материалов из мира SQL за неделю
Почитать:
— Как создать сервис по оценке транспортной доступности новостроек при горящих дедлайнах
— Полный отчет Github за 2023 о состоянии проектов.
— 100 вопросов для подготовки к собесу Python
— PostgreSQL: вернуть место после delete
— 9 вопросов для собеседования по SQL в Apple
— PostgreSQL 17: Часть 3 или Коммитфест 2023-11
— SQL HowTo: итоги по строкам и столбцам «в одно действие»
— Победа над ORM путем кодогенерации
— Курс «PostgreSQL для начинающих»: #2 — Простые SELECT
— Nota, Typst и Evidence. Языки программирования для генерации документов
— A Guide to Sargable Queries
— Understanding PostgreSQL and MongoDB Databases: Know When to Use Each
— MySQL: Everything You Need To Know
— Database Monitoring Metrics: Key Indicators for Performance Analysis
— SQL Cheat Sheet: A Comprehensive Guide to SQL Commands and Queries
— Surrogate Key vs Primary Key: What's the Difference?
— Discord economy bot using python
— The Top 10 GitHub Repositories Making Waves 🌊📊
— `OR` Filter on Two Tables, and Batched Nested Loops
— AI in 2024: Art Thrives, Open-Source Battles GPT
Посмотреть:
🌐 Azure OpenAI and copilot meet Azure SQL | Data Exposed
🌐 100 вопросов с собеседований Python. Полный разбор реальных вопросов. (⏱ 34:27)
🌐 💡Задача #Python:Комбинация сумм II #python #программирование #код #yotube #youtube #пито (⏱ 00:54)
🌐 💡Крутая задача #Python: #python #программирование #код #yotube #youtube #питон (⏱ 00:49)
🌐 Mixtral 8x7B - новый ИИ. Нейросети, которые ДОМИНИРУЮТ на другими моделями (⏱ 08:04)
Хорошего дня!
@sqlhub
Почитать:
— Как создать сервис по оценке транспортной доступности новостроек при горящих дедлайнах
— Полный отчет Github за 2023 о состоянии проектов.
— 100 вопросов для подготовки к собесу Python
— PostgreSQL: вернуть место после delete
— 9 вопросов для собеседования по SQL в Apple
— PostgreSQL 17: Часть 3 или Коммитфест 2023-11
— SQL HowTo: итоги по строкам и столбцам «в одно действие»
— Победа над ORM путем кодогенерации
— Курс «PostgreSQL для начинающих»: #2 — Простые SELECT
— Nota, Typst и Evidence. Языки программирования для генерации документов
— A Guide to Sargable Queries
— Understanding PostgreSQL and MongoDB Databases: Know When to Use Each
— MySQL: Everything You Need To Know
— Database Monitoring Metrics: Key Indicators for Performance Analysis
— SQL Cheat Sheet: A Comprehensive Guide to SQL Commands and Queries
— Surrogate Key vs Primary Key: What's the Difference?
— Discord economy bot using python
— The Top 10 GitHub Repositories Making Waves 🌊📊
— `OR` Filter on Two Tables, and Batched Nested Loops
— AI in 2024: Art Thrives, Open-Source Battles GPT
Посмотреть:
🌐 Azure OpenAI and copilot meet Azure SQL | Data Exposed
🌐 100 вопросов с собеседований Python. Полный разбор реальных вопросов. (⏱ 34:27)
🌐 💡Задача #Python:Комбинация сумм II #python #программирование #код #yotube #youtube #пито (⏱ 00:54)
🌐 💡Крутая задача #Python: #python #программирование #код #yotube #youtube #питон (⏱ 00:49)
🌐 Mixtral 8x7B - новый ИИ. Нейросети, которые ДОМИНИРУЮТ на другими моделями (⏱ 08:04)
Хорошего дня!
@sqlhub
1. Python+SQL работа с базами данных
2. Python анализ данных с Pandas. PandaSQL
3. Python анализ данных с Pandas. Join, merge, concat в Pandas
4. Python+SQL часть 2, создание таблиц
5. Python+SQL. Операции с записями
6. Устраиваемся на работу. Решаем тестовое задание на позицию Python Junior
#video #python #sql
https://youtube.com/watch?v=Q7FtqwF5GDw&list=PLysMDSbb9HcxdvtQSkYoO7xaF3SvGUD8n
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Дайджест полезных материалов из мира SQL за неделю
Почитать:
— 100 вопросов для подготовки к собесу Data Science
— Немного про OR в SQL запросах
— Вот так я изучаю ML
— Версионная миграция структуры базы данных через PHP атрибуты
— Миграции в YDB с помощью «goose»
— Использование Postgres-триггеров для исторических таблиц
— Введение в SQL & СУБД на примере доступа к данным через Python
— PostgreSQL в «Тензоре» — публикации за год (#4)
— Version up test for Aurora MySQL 2 EOL with SQL test tool
— ORDER BY x LIMIT y Gotcha
— Summary of results
— Finding the best SQL query for the task.
— How Modern SQL Databases Are Changing Web Development - #4 Into the AI Era
— Mastering SQL Transactions: The Power of COMMIT and ROLLBACK in Database Management
— Reading Postgres Execution Plans doesn't have to be so complicated
— SQL vs NoSQL Databases: Which is Better?
— Unlock Complex Time Series Analysis in SQL with Range Queries
— The Syntax of Discreteness - Using SQL as an Example
— Десять самых ярких ИИ-работ от NVIDIA Research за 2023 год
Посмотреть:
🌐 100 вопросов с собеседований Data Science — часть 1 (⏱ 36:48)
🌐 💡Топ задача #Python: Бинарный поиск #python #программирование #код #yotube #питон #собеседование (⏱ 00:41)
🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 00:40)
🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 01:00)
Хорошего дня!
@sqlhub
Почитать:
— 100 вопросов для подготовки к собесу Data Science
— Немного про OR в SQL запросах
— Вот так я изучаю ML
— Версионная миграция структуры базы данных через PHP атрибуты
— Миграции в YDB с помощью «goose»
— Использование Postgres-триггеров для исторических таблиц
— Введение в SQL & СУБД на примере доступа к данным через Python
— PostgreSQL в «Тензоре» — публикации за год (#4)
— Version up test for Aurora MySQL 2 EOL with SQL test tool
— ORDER BY x LIMIT y Gotcha
— Summary of results
— Finding the best SQL query for the task.
— How Modern SQL Databases Are Changing Web Development - #4 Into the AI Era
— Mastering SQL Transactions: The Power of COMMIT and ROLLBACK in Database Management
— Reading Postgres Execution Plans doesn't have to be so complicated
— SQL vs NoSQL Databases: Which is Better?
— Unlock Complex Time Series Analysis in SQL with Range Queries
— The Syntax of Discreteness - Using SQL as an Example
— Десять самых ярких ИИ-работ от NVIDIA Research за 2023 год
Посмотреть:
🌐 100 вопросов с собеседований Data Science — часть 1 (⏱ 36:48)
🌐 💡Топ задача #Python: Бинарный поиск #python #программирование #код #yotube #питон #собеседование (⏱ 00:41)
🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 00:40)
🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 01:00)
Хорошего дня!
@sqlhub
Основные темы включают:
▪️ работу со строками;
▪️ List Comprehension;
▪️ основы алгоритмического дизайна;
▪️ структуры данных;
▪️ классы и объекты.
Цель курса — дать учащимся прочные навыки для работы с научными данными и их обработкой, используя Python.
🔗 Ссылка на курс
#курс #python
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Это самая популярная в мире библиотека обработки данных, но она медленная, и многие библиотеки значительно превзошли ее.
Проблема альтернатив Pandas в том, что никто не хочет изучать новый API.
Давайте посмотрим правде в глаза: люди не будут переносить свои проекты, га другие фреймворки, без особой причины.
Я уже давно работаю с FireDucks
Эта библиотека в разы быстрее Pandas, и вам не придется менять код старых проектов для перехода на нее.
Вы можете изменить *одну* строку кода и весь остальной код будет работать на FireDucks :
import fireducks.pandas as pd
Вы также можете запустить свой код *не* изменяя ни одной строки, используя хук:
python
$ python -mfireducks.imhook yourfile[.]py
FireDucks — это многопоточная библиотека с ускорением компилятора и полностью совместимым с pandas API.
Она быстрее, чем Polars. Ниже приведена ссылка на некоторые бенчмарки, сравнивающие Pandas, Polars и FireDucks.
FireDucks побеждает с отрывом.
⛓️Здесь находится репозиторий FireDucks на GitHub:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks
⛓️Если вы хотите пощупать либу, откройте этот пример:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks/tree/main/notebooks/nyc_demo
⛓️Если вы хотите сравнить FireDucks с Polars и Pandas, вот еще один блокнот:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks/blob/main/notebooks/FireDucks_vs_Pandas_vs_Polars.ipynb
⛓️И наконец, бенчмарки, с которыми стоит ознакомиться:
https://fireducks-dev.github.io/docs/benchmarks/
@sqlhub
#fireducks #Pandas #dataanalysis #datascience #python #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM