SQL Community

🖥 SQL задачка на внимательность (и одна классическая ловушка) У тебя есть таблица логов. Нужно найти пользователей, которые заходили 3 дня подряд. Таблица: - user_id - event_date (DATE) Задача: Верни user_id и дату третьего дня серии (то есть конец 3-дневной цепочки). Ловушка: 1) В один день может быть несколько событий - их нельзя считать как разные дни 2) Дни должны идти подряд по календарю (не “3 записи подряд”)

    
        
-- PostgreSQL / MySQL 8+ (через window functions)
WITH uniq_days AS (
  SELECT DISTINCT user_id, event_date
  FROM user_events
),
grp AS (
  SELECT
    user_id,
    event_date,
    event_date
      - INTERVAL '1 day' * (ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_date))
      AS anchor
  FROM uniq_days
),
runs AS (
  SELECT
    user_id,
    MIN(event_date) AS start_day,
    MAX(event_date) AS end_day,
    COUNT(*) AS days_cnt
  FROM grp
  GROUP BY user_id, anchor
)
SELECT user_id, end_day AS third_day
FROM runs
WHERE days_cnt >= 3
ORDER BY user_id, third_day;
{}
    

Почему это работает: - DISTINCT убирает повторы в один день - “anchor” превращает подряд идущие даты в одну группу - дальше считаем длину серии и берём конец

Карьера — это путь, на котором иногда хочется остановиться и сверить курс. Вы осваиваете новые навыки и решаете задачи, но превращается ли это в системный рост или просто в движение по инерции? Вместо неопределенности хочется ясности: четкого понимания, какие навыки действительно важны, в каком направлении движется карьера и куда стоит направить усилия для уверенного развития. На вебинаре «Аналитик данных: все, что нужно знать для старта в профессии в 2026» Анатолий Карпов поможет навести порядок в этом хаосе: объяснит, как сегодня устроена аналитика, какие навыки дают реальную ценность и как выстроить развитие так, чтобы чувствовать опору и уверенность в своих шагах. Анатолий Карпов — ez-аналитик Mailꓸru Group и VK, самый читаемый эксперт в аналитике, по исследованию NEWHR. Зарегистрируйтесь на вебинар и получите ясность в своем развитии — https://clc.to/erid_2W5zFGHr2uE Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGHr2uE

⚡️ SQL совет: миграции БД без боли (как в продакшене) Если ты до сих пор “правишь базу руками”, а потом ловишь рассинхрон между dev/stage/prod - остановись. Правильная миграция БД должна быть: ✅ воспроизводимой ✅ версионируемой ✅ безопасной при откате ✅ без даунтайма (по возможности) Ключевые правила миграций: 1) Каждое изменение = отдельная миграция (не правь историю) 2) Только вперёд: rollback делай отдельной миграцией 3) Миграции должны быть idempotent, если это возможно 4) Никаких “ALTER TABLE в обед” на проде 5) Разделяй schema и data миграции 6) Для больших таблиц - делай изменения по шагам (expand -> migrate -> contract) Самый безопасный паттерн: - Добавляешь новое поле/таблицу (expand) - Пишешь код, который работает и со старым, и с новым - Переносишь данные (migrate) - Удаляешь старое (contract)

    
        
-- 1) таблица миграций (если нет инструмента)
create table if not exists schema_migrations (
  version text primary key,
  applied_at timestamptz not null default now()
);

-- 2) миграция: добавляем колонку безопасно
alter table users add column if not exists phone text;

-- 3) перенос данных (пример)
update users
set phone = regexp_replace(contact, '[^0-9+]', '', 'g')
where phone is null and contact is not null;

-- 4) фиксируем версию миграции
insert into schema_migrations(version)
values ('2026_01_21_add_users_phone')
on conflict do nothing;{}
    

Тренд на «универсалов»: кто будет востребован в аналитике в 2026? Эра «просто аналитиков», которые умеют только собирать таблицы, проходит. Сейчас заметен четкий сигнал рынка: компаниям нужны специалисты полного цикла — те, кто понимает путь данных от сбора до принятия бизнес-решения. Знания таблиц и базового SQL больше недостаточно, если вы хотите получать приглашения на собеседования и выигрывать конкуренцию у других кандидатов. Чтобы не тонуть в бесконечном списке требований работодателей, важно сфокусироваться на самом нужном. Илья Ковалёв (Senior-аналитик Dodo Brands) и Наталья Рожкова (HR-эксперт) проведут прямой эфир о том, как выжить и вырасти в этой среде 👍

🟠На примерах из Dodo посмотрим, как вести задачу от сырых данных до рабочего дашборда. 🟠Почему универсальные навыки стали преимуществом и как джуну соответствовать этому фильтру. 🟠Советы от HR, как доработать резюме и отклики, чтобы «пробивать» автоматические фильтры и внимание рекрутеров.

💬 Всем зарегистрировавшимся Simulative пришлют полезный материал — карту компетенций аналитика данных со всеми нужными инструментами для освоения. 🔗 Регистрируйтесь на бесплатный вебинар

🚀 STEP3-VL-10B - мультимодальная модель, которая бьёт гигантов (и весит всего 10B) StepFun выпустили STEP3-VL-10B - компактную open multimodal модель, которая по метрикам догоняет и местами обгоняет монстров в 10-20 раз больше. Что заявляют по качеству - держит SOTA/near-SOTA по визуальному восприятию + reasoning - на ряде тестов конкурирует с GLM-4.6V, Qwen3-VL и даже Gemini 2.5 Pro - сильна в OCR, понимании GUI, пространственном мышлении (важно для embodied AI) Ключевые цифры - обучена на 1.2T токенов - 1400+ RL-раундов (RLHF + RLVR) - поддержка PaCoRe (parallel collaborative reasoning) и контекст до 128K - в классе <10B лидирует в STEM-задачах: 94.43% на AIME 2025 (с PaCoRe) Архитектура - PE-lang visual encoder (1.8B) - Qwen3-8B decoder - multi-crop high-res: 728×728 global + локальные кропы Почему это важно Тренд очевиден: индустрия уходит от “просто больше параметров”. Теперь выигрывает тот, кто: - грамотно собирает архитектуру - делает сильный RL - и выжимает максимум из маленькой модели Base: https://modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step3-VL-10B-Base Chat: https://modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step3-VL-10B

🍰 Polars v1.37.0: min/max строки по другой колонке - в одну строку Раньше, чтобы найти строку с минимальным/максимальным значением по другой колонке, приходилось: - сортировать - группировать - писать сложные фильтры Теперь в Polars v1.37.0 всё проще. Добавили методы выражений: ✅ min_by ✅ max_by Они позволяют находить min/max значения по любой колонке одной понятной строкой кода - без лишней магии и многошаговых костылей. Пример логики: "дай продукт с максимальными продажами внутри каждой категории" - теперь делается красиво и читаемо. Обновление: pip install -U polars

Теперь можно ничем не беспокоиться

✅ Как правильно разворачивать БАЗУ ДАННЫХ перед стартом любого проекта Ошибки с БД на старте проекта потом стоят дороже всего: плавающие миграции, разные схемы у команды, потерянные данные, “а у меня работает”. Правильный подход простой - БД должна подниматься одинаково у всех: локально, на CI и в проде. Что делаем всегда: 1) Поднимаем БД через Docker (одинаковая среда для всех) 2) Храним все настройки в .env 3) Схема меняется только через миграции (Flyway / Liquibase / EF / Alembic) 4) Добавляем init-скрипты + seed данные (опционально) 5) Делаем healthcheck, чтобы сервис не стартовал раньше БД 6) Добавляем backup/restore команды (минимум — дамп) Итог: - один репозиторий = одна база - любые изменения схемы воспроизводимы - новый разработчик стартует за 3 минуты

    
        
1) Создай .env (пример)
cat > .env << 'EOF'
POSTGRES_DB=app
POSTGRES_USER=app
POSTGRES_PASSWORD=app123
POSTGRES_PORT=5432
EOF

# 2) docker-compose.yml для Postgres + healthcheck
cat > docker-compose.yml << 'EOF'
services:
  postgres:
    image: postgres:16
    container_name: app-postgres
    restart: unless-stopped
    environment:
      POSTGRES_DB: ${POSTGRES_DB}
      POSTGRES_USER: ${POSTGRES_USER}
      POSTGRES_PASSWORD: ${POSTGRES_PASSWORD}
    ports:
      - "${POSTGRES_PORT}:5432"
    volumes:
      - pgdata:/var/lib/postgresql/data
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U ${POSTGRES_USER} -d ${POSTGRES_DB}"]
      interval: 5s
      timeout: 3s
      retries: 20

volumes:
  pgdata:
EOF

3) Запуск
docker compose up -d

4) Проверка
docker compose ps

5) Дамп (на всякий)
docker exec -t app-postgres pg_dump -U app app > backup.sql

6) Восстановление
cat backup.sql | docker exec -i app-postgres psql -U app -d app{}
    

🖥 Подробный вводный курс по парсингу на Python 2026 года В этом бесплатном курсе вы шаг за шагом научитесь собирать данные с веб-сайтов с помощью Python. Мы начнём с основ парсинга (скрапинга) - автоматического сбора информации с веб-страниц – и постепенно перейдём к более продвинутым темам. Материал разбит на модули с понятными примерами и практическими заданиями после каждой темы. Курс рассчитан на начинающих и продолжающих (junior/middle) разработчиков, знакомых с основами Python. 📌 Гайд