SQL за одну статью: от «SELECT *» до оконных функций и сложных JOIN-ов
1. Введение: Почему SQL всё еще «база»?Кажется, что в ИТ всё меняется каждые пару лет. Фреймворки рождаются и умирают, архитектурные подходы сменяют друг друга, но SQL стабильно остается на месте. Он спокойно пережил хайп вокруг NoSQL, эпоху Big Data и повсеместное внедрение нейросетей.Почему так происходит? Потому что SQL давно перестал быть просто «языком запросов реляционных баз». Сегодня это универсальный стандарт общения с данными. Неважно, что именно стоит у вас на проекте: классический PostgreSQL, аналитический ClickHouse или распределенная система — скорее всего, вы будете общаться с ней через диалект SQL.
S.U.P.P.O.R.T. — Гайд по выживанию в Пустоши пользовательских проблем
Всем привет! Решил я тут собрать в кучу все свои знания по онбордингу новых сотрудников поддержки. За свою карьеру я построил несколько отделов саппорта с нуля и, признаться, порядком устал от бездушных корпоративных регламентов, от которых клонит в сон уже на третьей странице. Писать очередной талмуд «делай хорошо — не делай плохо», который никто не дочитает, — гиблое дело, особенно для молодого поколения, выросшего в эпоху TikTok.
Основы очистки данных в data science
В реальной жизни данные, к сожалению, не идеальны и требуют тщательной предобработки. Проблемы с данными могут возникать по разным причинам: из-за их природы, способа сбора или ошибок при вводе. Очистка данных позволит сделать анализ более точным, а в случае машинного обучения — улучшить качество моделей.
