🚨 Не пропустите 02 июля в 20:00 бесплатный вебинар “SQL: Оконные функции — когда GROUP BY уже не хватает” от курса “SQL для аналитиков и разработчиков”.
На вебинаре обсудим:
✅ Что такое оконные функции и чем они отличаются от агрегатных.
✅ Как с их помощью выполнять расчёты без группировки.
✅ Практические примеры: ранжирование, сравнение с предыдущей строкой, накопительные суммы и т.д.
✅ Что такое PARTITION BY и ORDER BY в контексте окон.
✅ Как оконные функции помогают упростить сложные подзапросы и JOIN-ы.
После вебинара вы сможете:
— Уверенно использовать оконные функции в повседневной работе.
— Упрощать логику отчётов и аналитических расчётов.
— Заменять сложные конструкции простыми и эффективными оконными выражениями.
— Разрабатывать запросы, в которых используются ROW_NUMBER(), LAG(), LEAD(), SUM() OVER() и др.
⏰ Оставляйте заявку на бесплатный урок и получите запись прошлого вебинара: https://vk.cc/cNdrqD
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
На вебинаре обсудим:
✅ Что такое оконные функции и чем они отличаются от агрегатных.
✅ Как с их помощью выполнять расчёты без группировки.
✅ Практические примеры: ранжирование, сравнение с предыдущей строкой, накопительные суммы и т.д.
✅ Что такое PARTITION BY и ORDER BY в контексте окон.
✅ Как оконные функции помогают упростить сложные подзапросы и JOIN-ы.
После вебинара вы сможете:
— Уверенно использовать оконные функции в повседневной работе.
— Упрощать логику отчётов и аналитических расчётов.
— Заменять сложные конструкции простыми и эффективными оконными выражениями.
— Разрабатывать запросы, в которых используются ROW_NUMBER(), LAG(), LEAD(), SUM() OVER() и др.
⏰ Оставляйте заявку на бесплатный урок и получите запись прошлого вебинара: https://vk.cc/cNdrqD
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
👍2
Выберите корректно составленный запрос с функцией GROUP BY
Anonymous Quiz
3%
SELECT COUNT(*) FROM Orders GROUP seller_id;
6%
SELECT seller_id, COUNT(*) FROM Orders GROUP seller_id;
87%
SELECT seller_id, COUNT(*) FROM Orders GROUP BY seller_id;
4%
SELECT COUNT(*) FROM Orders GROUP ON seller_id;
👍4
🎓 1 июля в 20:00 МСК OTUS проведёт открытый вебинар «Архитектура DWH по рецепту: метод борща в действии». Это необычный формат, где этапы приготовления блюда помогают понять логику построения хранилища данных.
🎯 На уроке разберём, как «подготовка ингредиентов» (сбор и очистка данных) отражается в core-слое DWH, а «подача блюда» (аналитический слой) превращается в понятные бизнес-отчёты. Вы увидите реальные примеры проектирования масштабируемой аналитической платформы и поймёте, какие компетенции нужны команде.
Участники смогут сразу применять принципы: иерархия слоёв, оптимизация storage-запросов и построение BI-дашбордов, которые будут понятны конечному пользователю. Вы узнаете, как избежать «переваривания» данных и сделать архитектуру отказоустойчивой.
➡️ Этот урок проходит в преддверии старта курса «Data Warehouse Analyst». Все участники получат скидку на обучение.
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить: https://vk.cc/cNihQr
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🎯 На уроке разберём, как «подготовка ингредиентов» (сбор и очистка данных) отражается в core-слое DWH, а «подача блюда» (аналитический слой) превращается в понятные бизнес-отчёты. Вы увидите реальные примеры проектирования масштабируемой аналитической платформы и поймёте, какие компетенции нужны команде.
Участники смогут сразу применять принципы: иерархия слоёв, оптимизация storage-запросов и построение BI-дашбордов, которые будут понятны конечному пользователю. Вы узнаете, как избежать «переваривания» данных и сделать архитектуру отказоустойчивой.
➡️ Этот урок проходит в преддверии старта курса «Data Warehouse Analyst». Все участники получат скидку на обучение.
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить: https://vk.cc/cNihQr
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Выберите пример корректно составленного запроса с использованием UNION
Anonymous Quiz
24%
SELECT id, city FROM Orders ORDER BY id UNION SELECT id, city FROM Sellers ORDER BY city;
4%
SELECT id, city, seller_id FROM Orders AND select city, id FROM Sellers ORDER BY id;
64%
SELECT id, city FROM Orders UNION SELECT id, city FROM Sellers ORDER BY id;
8%
Все запросы составлены верно
👍4
Хотите попасть в аналитику, но теряетесь в море информации и не понимаете, какие навыки действительно важны? Боитесь, что без опыта вас не возьмут на работу? И да, ещё один популярный вопрос — а что, если мне 30/40/50+ лет?
Андрон Алексанян — эксперт по аналитике с 8-летним опытом и по совместительству CEO Simulative — покажет рабочие схемы и чёткий план, как устроиться в аналитику быстрее, даже если у вас нет опыта
Что будет на вебинаре?
— покажут реальные примеры, как оформить резюме и портфолио, чтобы привлекать внимание;
— обсудите, какие отклики работают, а какие сразу отправляют в корзину;
— изнанка найма: инсайдерский взгляд на процессы отбора
🕗 Важно досмотреть вебинар до конца, чтобы получить бонус от Simulative, который поможет бустануть карьеру
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Задачка по нашей базе данных, которую можно найти в шапке канала.
Код генерации базы данных и INSERT данных по ссылке ТУТ.
ВОПРОС: Какой столбец нужно указать в PARTITION BY, чтобы получить первый заказ каждого пользователя?
Ответ под спойлером, но если хотите сперва проверить свою догадку, следующим постом опубликуем тест с вариантами ответов.
Правильный ответ⤵️
customer_id
Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions
Код генерации базы данных и INSERT данных по ссылке ТУТ.
ВОПРОС: Какой столбец нужно указать в PARTITION BY, чтобы получить первый заказ каждого пользователя?
WITH ranked_orders AS (
SELECT
*
, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY _____ ORDER BY order_date DESC)
AS rn
FROM order_table
)
SELECT * FROM ranked_orders WHERE rn = 1;
Ответ под спойлером, но если хотите сперва проверить свою догадку, следующим постом опубликуем тест с вариантами ответов.
Правильный ответ
Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
Какой верный ответ на задачку выше? ⬆️
Anonymous Quiz
4%
quantity
25%
order_id
14%
order_date
56%
customer_id
📕 Архитектура и дизайн систем на основе NoSQL в облаках для разработчиков, администраторов, специалистов по базам данных, Data engineers, Backend и FullStack-разработчиков
На открытом уроке 10 июля в 20:00 мск мы погрузимся в тонкости работы с системами на основе NoSQL в облачных средах:
📗 На вебинаре разберём:
1. Основы NoSQL и его применение в облачных средах;
2. Реальные примеры и кейсы использования NoSQL в облаках;
📘 В результате на практике разберетесь в настройке и развертывании NoSQL баз данных в популярных облачных платформах (Сберклауд, Яндекс Облако, AWS, Google Cloud, Azure) и освоите применение основных операции с данными, масштабирования и управления производительностью NoSQL.
👉 Регистрация и подробности о курсе NoSQL: https://vk.cc/cNpk2M
Все участники открытого урока получат скидку на курс "NoSQL"
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
На открытом уроке 10 июля в 20:00 мск мы погрузимся в тонкости работы с системами на основе NoSQL в облачных средах:
📗 На вебинаре разберём:
1. Основы NoSQL и его применение в облачных средах;
2. Реальные примеры и кейсы использования NoSQL в облаках;
📘 В результате на практике разберетесь в настройке и развертывании NoSQL баз данных в популярных облачных платформах (Сберклауд, Яндекс Облако, AWS, Google Cloud, Azure) и освоите применение основных операции с данными, масштабирования и управления производительностью NoSQL.
👉 Регистрация и подробности о курсе NoSQL: https://vk.cc/cNpk2M
Все участники открытого урока получат скидку на курс "NoSQL"
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Что покажет следующий запрос?
SELECT seller_id, COUNT(*) FROM Orders where seller_id IN (2,4,6) GROUP BY seller_id ;
SELECT seller_id, COUNT(*) FROM Orders where seller_id IN (2,4,6) GROUP BY seller_id ;
Anonymous Quiz
76%
Количество заказов, сгруппированное по продавцам 2, 4 и 6
10%
Количество продавцов, у которых 2, 4 или 6 товаров
5%
Ничего: запрос составлен неверно,WHERE указывается после группировки
9%
Ничего: запрос составлен неверно, для указания условия должно быть использовано HAVING
📊15 июля в 20:00 МСК OTUS проведёт открытый вебинар по ClickHouse и Apache Superset. Вы научитесь строить дашборды на больших данных и интегрировать их с одним из самых быстрых аналитических СУБД на рынке.
🧑🏻💻 На вебинаре мы подробно разберём, как работают ClickHouse и Superset, их возможности для аналитики и визуализации данных, а также как подключать их для решения реальных задач. Всё будет сопровождаться живыми примерами настройки и создания дашбордов. Вы также получите лучшие практики для обработки больших объёмов данных.
Если вы работаете с большими данными, создаёте аналитические отчёты или проектируете архитектуру для BI-решений, этот урок будет полезен именно вам.
➡️ Встречаемся в преддверии старта курса «Data Warehouse Analyst». Все участники вебинара получат скидку на обучение. Пройдите вступительное тестирование и зарегистрируйтесь прямо сейчас: https://vk.cc/cNpkO7
🧑🏻💻 На вебинаре мы подробно разберём, как работают ClickHouse и Superset, их возможности для аналитики и визуализации данных, а также как подключать их для решения реальных задач. Всё будет сопровождаться живыми примерами настройки и создания дашбордов. Вы также получите лучшие практики для обработки больших объёмов данных.
Если вы работаете с большими данными, создаёте аналитические отчёты или проектируете архитектуру для BI-решений, этот урок будет полезен именно вам.
➡️ Встречаемся в преддверии старта курса «Data Warehouse Analyst». Все участники вебинара получат скидку на обучение. Пройдите вступительное тестирование и зарегистрируйтесь прямо сейчас: https://vk.cc/cNpkO7
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576👍2
Какого из перечисленных ниже видов JOIN на самом деле не существует?
Anonymous Quiz
2%
LEFT JOIN – выводит все записи первой таблицы, а для ненайденных пар проставляет значение NULL
2%
RIGHT JOIN – выводит все из 2-ой таблицы, а на место недостающей информации проставляет NULL
3%
INNER JOIN – показывает только те записи, для которых нашлись пары
93%
TRUE JOIN – выводит все истинные значения
Задачка по нашей базе данных, которая находится в шапке канала.
Код генерации базы данных и INSERT данных по ссылке ТУТ.
ВОПРОС: Какой запрос вернёт три самых дорогих товара из таблицы product?
Ответ под спойлером, но если хотите сперва проверить свою догадку, следующим постом опубликуем тест с вариантами ответов.
Правильный ответ👇
SELECT * FROM product ORDER BY price DESC LIMIT 3;
Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions
Код генерации базы данных и INSERT данных по ссылке ТУТ.
ВОПРОС: Какой запрос вернёт три самых дорогих товара из таблицы product?
Ответ под спойлером, но если хотите сперва проверить свою догадку, следующим постом опубликуем тест с вариантами ответов.
Правильный ответ
Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Что вернёт запрос?
Схема БД и код для генерации данных находятся в шапке канала.
Запрос не выдает число или конкретную категорию. Просто опишите результат своими словами в комментариях. А для тех, кто предпочитает тесты, опубликуем тест с вариантами ответа в следующем посте.
Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions
WITH ranked AS (
SELECT price,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY price) AS rn,
COUNT(*) OVER () AS cnt
FROM product
)
SELECT AVG(price)
FROM ranked
WHERE rn IN (FLOOR((cnt + 1) / 2), CEIL((cnt + 1) / 2));
Схема БД и код для генерации данных находятся в шапке канала.
Запрос не выдает число или конкретную категорию. Просто опишите результат своими словами в комментариях. А для тех, кто предпочитает тесты, опубликуем тест с вариантами ответа в следующем посте.
Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions
Telegram
SQL задачи
Друзья, мы тут сделали тестовую базу данных и добавили данные в неё. Следующие задачки и тесты будут на основе этой БД.
Код генерации базы данных и INSERT данных по ссылке ТУТ.
Если знаете куда можно запихнуть SQL код, вместо telegra - напишите в комментах.…
Код генерации базы данных и INSERT данных по ссылке ТУТ.
Если знаете куда можно запихнуть SQL код, вместо telegra - напишите в комментах.…
👍1
📕 Практические кейсы использования ClickHouse для разработчиков, администраторов, специалистов по базам данных, Data engineers, Backend и FullStack-разработчиков
На открытом уроке 24 июля в 20:00 мск мы погрузимся в тонкости работы с ClickHouse:
📗 На вебинаре разберём:
1. Основные принципы работы, архитектура и преимущества использования ClickHouse;
2. Реальные кейсы использования ClickHouse для анализа веб-логов, IoT данных и финансовых транзакций;
📘 В результате на практике разберетесь в настройке и использовании ClickHouse для обработки больших объемов данных.
👉 Регистрация и подробности о курсе NoSQL: https://vk.cc/cNN2VE
Все участники открытого урока получат скидку на курс "NoSQL"
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
На открытом уроке 24 июля в 20:00 мск мы погрузимся в тонкости работы с ClickHouse:
📗 На вебинаре разберём:
1. Основные принципы работы, архитектура и преимущества использования ClickHouse;
2. Реальные кейсы использования ClickHouse для анализа веб-логов, IoT данных и финансовых транзакций;
📘 В результате на практике разберетесь в настройке и использовании ClickHouse для обработки больших объемов данных.
👉 Регистрация и подробности о курсе NoSQL: https://vk.cc/cNN2VE
Все участники открытого урока получат скидку на курс "NoSQL"
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Возможно ли использование одновременно двух агрегирующих функций? Пример:
SELECT MIN(price), MAX(price) FROM Orders;
SELECT MIN(price), MAX(price) FROM Orders;
Anonymous Quiz
15%
Да, но данный запрос составлен неверно, надо так: SELECT * FROM Orders WHERE price IN (MIN, MAX);
70%
Да, в результате мы получим минимальную и максимальную стоимости
2%
Да, в результате мы получим стоимости, отсортированные от минимальной к максимальной
13%
Нет, две функции использовать одновременно нельзя
Задачка по нашей базе данных, которая находится в шапке канала.
Код генерации базы данных и INSERT данных по ссылке ТУТ.
ВОПРОС: Какой запрос вернёт строки из customer, где в фамилии
(last_name) присутствуют цифры?
Ответ под спойлером, но если хотите сперва проверить свою догадку, следующим постом опубликуем тест с вариантами ответов.
Правильный ответ⤵️
SELECT * FROM customer WHERE REGEXP_LIKE(last_name, '[0-9]');
Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions
Код генерации базы данных и INSERT данных по ссылке ТУТ.
ВОПРОС: Какой запрос вернёт строки из customer, где в фамилии
(last_name) присутствуют цифры?
Ответ под спойлером, но если хотите сперва проверить свою догадку, следующим постом опубликуем тест с вариантами ответов.
Правильный ответ
Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧾 Чек-лист. Основные этапы создания Корпоративного Хранилища данных
В зависимости от компании, подход к созданию КХД может различаться: одни видят его как монолитную систему, другие — как распределенную архитектуру. Мы под КХД будем понимать как ядровую БД, так и все дополнительные инструменты для переливки информации, базы данных, BI, утилиты для мониторинга и алертинга и многое другое.
1. Определение целей и задач
Рекомендуется не отталкиваться от технических возможностей, а начинать с бизнес-контекста.
- Четко сформулируйте цели хранилища (аналитика, отчетность, оптимизация процессов и т.д.)
- Определите ключевых заинтересованных лиц (stakeholders) и их ожидания
- Изучите нюансы бизнеса
2. Анализ источников данных
В зависимости от свойств источника происходит различная работа по “вытаскиванию” необходимой информации. Активный/пассивный, имеющий дубли и вложенность хранения, типизация и эволюция схемы, а также многое другое.
- Проведите инвентаризацию всех источников данных (CRM, ERP, веб-приложения, файлы, БД, API и т.д.)
- Определите форматы данных (структурированные, неструктурированные)
- Выясните объем и частоту обновления данных и т.д.
3. Определение архитектуры хранилища
Самый сложный и важный этап.
- Выберите подход (ETL или ELT)
- Решите, будет ли хранилище on-premise, облачным или гибридным
- Определите слои хранилища: staging (сырые данные), ODS (операционные данные), DWH (исторические данные)
- Обозначьте, где будут содержаться витрины данных и “сырая” информация
- Уточните, как будет предоставляться информация конечным пользователям и т.д.
4. Выбор технологий
- Определите, нужны ли вам БД отдельно для OLAP и OLTP?
- Выберите СУБД (Greenplum, Snowflake, PosgtreSQL, ClickHouse и т.д.)
- Подберите инструменты интеграции данных (Apache NiFi, Dagster, Airflow)
- Подумайте о Вl-инструментах (Tableau, Superset, Looker)
- А так же не забывайте об инструментах мониторинга, бекапирования и алертинга
5. Проектирование модели данных
- Определите уровень нормализации данных (3NF, звездная или снежинка — или более продвинутые, Data Vault)
- Создайте ЕR-диаграммы и схемы таблиц
- Проработайте “узкие места” и слепые зоны, подумайте о связи модели данных и пользовательских ролей и доступов
6. Реализация ETL/ELT процессов
- Настройте коннекторы к источникам данных
- Создайте пайплайны для извлечения, трансформации и загрузки данных
- Автоматизируйте обновление данных
7. Управление качеством данных
- Внедрите процессы проверки данных (data validation)
- Реализуйте контроль на дубликаты, пропуски и несоответствия форматов
8. Обеспечение безопасности
- Настройте роли и права доступа. Подумайте о внедрении Active Directory для унифицирования доступа ко всем текущим инструментам
- Реализуйте шифрование данных (в покое и в процессе передачи)
- Подготовьте план аварийного восстановления
9. Тестирование и валидация
- Проведите нагрузочное тестирование (stress test)
- Убедитесь в корректности обработки данных на всех этапах
- Проверьте интеграцию с BI и всеми другими инструментами
10. Документация и обучение
- Подготовьте документацию: схемы данных, описания ETL-процессов, инструкции для пользователей
- Изучите представленные на рынке инструменты для автоматизации сбора документации
- Проведите обучение сотрудников, которые будут работать с хранилищем
11. Запуск и эксплуатация
Убедитесь, что у вас настроены как минимум области DEV, Stage, Prom
Подготовьтесь к автоматизированной раскатке в production
Настройте мониторинг производительности
Определите процессы для обновления, расширения и поддержки хранилища
12. Постоянное улучшение
- Анализируйте обратную связь от пользователей
- Оптимизируйте процессы обработки данных
- Добавляйте новые источники данных по мере необходимости
Для системного обучения рекомендуем профессиональный курс по DWH от Otus, где вы получите хорошую базу и практику.
➡️ Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы воспользоваться 10% скидкой на курс и учиться по 🏖 летним ценам! Условия актуальны только до 31.07.2025: https://vk.cc/cNXxOB
В зависимости от компании, подход к созданию КХД может различаться: одни видят его как монолитную систему, другие — как распределенную архитектуру. Мы под КХД будем понимать как ядровую БД, так и все дополнительные инструменты для переливки информации, базы данных, BI, утилиты для мониторинга и алертинга и многое другое.
1. Определение целей и задач
Рекомендуется не отталкиваться от технических возможностей, а начинать с бизнес-контекста.
- Четко сформулируйте цели хранилища (аналитика, отчетность, оптимизация процессов и т.д.)
- Определите ключевых заинтересованных лиц (stakeholders) и их ожидания
- Изучите нюансы бизнеса
2. Анализ источников данных
В зависимости от свойств источника происходит различная работа по “вытаскиванию” необходимой информации. Активный/пассивный, имеющий дубли и вложенность хранения, типизация и эволюция схемы, а также многое другое.
- Проведите инвентаризацию всех источников данных (CRM, ERP, веб-приложения, файлы, БД, API и т.д.)
- Определите форматы данных (структурированные, неструктурированные)
- Выясните объем и частоту обновления данных и т.д.
3. Определение архитектуры хранилища
Самый сложный и важный этап.
- Выберите подход (ETL или ELT)
- Решите, будет ли хранилище on-premise, облачным или гибридным
- Определите слои хранилища: staging (сырые данные), ODS (операционные данные), DWH (исторические данные)
- Обозначьте, где будут содержаться витрины данных и “сырая” информация
- Уточните, как будет предоставляться информация конечным пользователям и т.д.
4. Выбор технологий
- Определите, нужны ли вам БД отдельно для OLAP и OLTP?
- Выберите СУБД (Greenplum, Snowflake, PosgtreSQL, ClickHouse и т.д.)
- Подберите инструменты интеграции данных (Apache NiFi, Dagster, Airflow)
- Подумайте о Вl-инструментах (Tableau, Superset, Looker)
- А так же не забывайте об инструментах мониторинга, бекапирования и алертинга
5. Проектирование модели данных
- Определите уровень нормализации данных (3NF, звездная или снежинка — или более продвинутые, Data Vault)
- Создайте ЕR-диаграммы и схемы таблиц
- Проработайте “узкие места” и слепые зоны, подумайте о связи модели данных и пользовательских ролей и доступов
6. Реализация ETL/ELT процессов
- Настройте коннекторы к источникам данных
- Создайте пайплайны для извлечения, трансформации и загрузки данных
- Автоматизируйте обновление данных
7. Управление качеством данных
- Внедрите процессы проверки данных (data validation)
- Реализуйте контроль на дубликаты, пропуски и несоответствия форматов
8. Обеспечение безопасности
- Настройте роли и права доступа. Подумайте о внедрении Active Directory для унифицирования доступа ко всем текущим инструментам
- Реализуйте шифрование данных (в покое и в процессе передачи)
- Подготовьте план аварийного восстановления
9. Тестирование и валидация
- Проведите нагрузочное тестирование (stress test)
- Убедитесь в корректности обработки данных на всех этапах
- Проверьте интеграцию с BI и всеми другими инструментами
10. Документация и обучение
- Подготовьте документацию: схемы данных, описания ETL-процессов, инструкции для пользователей
- Изучите представленные на рынке инструменты для автоматизации сбора документации
- Проведите обучение сотрудников, которые будут работать с хранилищем
11. Запуск и эксплуатация
Убедитесь, что у вас настроены как минимум области DEV, Stage, Prom
Подготовьтесь к автоматизированной раскатке в production
Настройте мониторинг производительности
Определите процессы для обновления, расширения и поддержки хранилища
12. Постоянное улучшение
- Анализируйте обратную связь от пользователей
- Оптимизируйте процессы обработки данных
- Добавляйте новые источники данных по мере необходимости
Для системного обучения рекомендуем профессиональный курс по DWH от Otus, где вы получите хорошую базу и практику.
➡️ Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы воспользоваться 10% скидкой на курс и учиться по 🏖 летним ценам! Условия актуальны только до 31.07.2025: https://vk.cc/cNXxOB
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576👍5