Data Science: SQL и Аналитика данных

🔥 SQL против мошенниковИнтересная статья про паттерны, по которым можно выявить случаи мошенничества и подозрительной активности на банковских счетах с помощью простого советского SQL. Большинство признаков, на которые надо обращать внимание, известны или интуитивно понятны, но автор еще и сами SQL-запросы показывает, и это уже может пригодиться.⏺️Скорость снятия денег. Большое количество операций за короткий срок говорит о том, что мошенник пытается поскорее опустошить карту, пока владелец не заметил.⏺️Телепортация — в течение небольшого промежутка времени карта использовалась в двух местах, между которыми физически невозможно переместиться с такой скоростью. ⏺️Снятия подозрительных сумм. Небольшие, круглые суммы — у автор это 1-5-10 долларов — говорят о том, что мошенник проверяет, работает ли карта. Сомнения должны вызывать и частые покупки на суммы ниже пределов, после которых требуется подтверждение личности или пин-код.⏺️Внезапный рост числа уникальных карт у одного мерчанта. Если раньше через него проходили 200 карт в день, а потом их число подскочило до 1000+, это повод присмотреться к нему повнимательнее. ⏺️Операции в нетипичное для пользователя время. Например, если человек всегда платит днем, а потом внезапно начинает активно пользоваться картой в 3 ночи. Чтобы выявлять все эти сигналы было проще, автор предлагает заранее материализовать их с помощью оконных функций: SELECT cardholder_id, timestamp, amount, merchant_id, timestamp - LAG(timestamp) OVER w AS time_since_last, CASE WHEN merchant_id <> LAG(merchant_id) OVER w THEN 'changed' ELSE 'same' END AS merchant_change, sum(amount) OVER ( PARTITION BY cardholder_id ORDER BY timestamp RANGE BETWEEN INTERVAL '24 hours' PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS running_24h_total, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY cardholder_id, date(timestamp) ORDER BY timestamp ) AS tx_of_dayFROM transactionsWINDOW w AS (PARTITION BY cardholder_id ORDER BY timestamp)ORDER BY cardholder_id, timestamp;И п

🔥 Сколько денег приносит ИИ?Amazon, Google, Microsoft и другие технокомпании вкладывают в ИИ огромные деньги: они выпускают все новые продукты на его основе и активно — иногда слишком — продвигают их среди клиентов и даже собственных сотрудников. Учитывая их рвение, может показаться, что это приносит им большие доходы, но, кажется, это не так. По крайней мере пока. ➡️ Здесь собрали данные о затратах и прибылях передовых ИИ-компаний: кроме уже упомянутых, там есть запрещенная в России Meta, Nvidia, OpenAI, Anthropic, Oracle, xAI, Mistral, Cohere и Deepseek. В плюсе пока только Nvidia, которая с 2023 заработала на ИИ-чипах 253 миллиардов. Никто больше к таким результатам даже не приблизился, и в основном все в глубоком минусе. Выглядит не очень, но стоит учитывать три фактора:⏺️На графиках только затраты и доходы, связанные с ИИ, а не финансовые показатели компании в целом. То есть Copilot не привел Microsoft к банкротству. ⏺️Цифры приблизительные и основанные во многом на предположениях, оценках экспертов и слитых данных. Список источников внизу страницы. ⏺️Многие денежные потоки в индустрии движутся по кругу: от Google в Anthropic, от Anthropic в Nvidia и от Nvidia в Google. Это тоже влияет на точность оценки прибыльности ИИ-проектов. В любом случае, выглядят данные любопытно и доля правды в них точно есть. Отсюда вопрос: как думаете, когда ИИ начнет окупаться?Всё про Data Science🇷🇺 Читайте нас в MAX

🔥 Продвинутый SQL совет - всегда проверяй, можно ли заменить SELECT DISTINCT на правильный JOIN или EXISTS.Очень часто DISTINCT добавляют просто чтобы убрать дубли после неудачного join. Запрос вроде работает, но по факту ты сначала раздуваешь результат, а потом заставляешь базу его чистить. На больших таблицах это легко убивает производительность.Плохой вариант:SELECT DISTINCT u.id, u.nameFROM users uJOIN orders o ON o.user_id = u.id;Лучше так:SELECT u.id, u.nameFROM users uWHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM orders o WHERE o.user_id = u.id);Почему это сильный приём:EXISTS останавливается, как только находит первое совпадениене нужно тащить лишние строкине нужно потом убирать дублилогика запроса становится честной - ты проверяешь наличие, а не собираешь мусорЭто один из самых частых hidden performance fixes в SQL. Если видишь DISTINCT, сразу спрашивай себя: он тут реально нужен или просто маскирует плохую логику JOIN.Всё про Data Science🇷🇺 Читайте нас в MAX

🔥 Государство, вузы и бигтех: кто развивает ИИ-образование в мире?Этим вопросом задалась команда J'son & Partners Consulting, которая сравнила подходы к подготовке ИИ-специалистов в России, США и Китае. Во всех трех странах ключевой вызов один — образование не успевает за темпами развития технологий, поэтому важно его адаптировать.Какие меры предпринимают:⏺️В Китае ИИ-образование взяло под свой контроль государство: оно задает стандарты обучения, выделяет финансирование на проекты, направленные на популяризацию технологий искусственного интеллекта, и вводит уроки по работе с ним в школьную программу.⏺️В США ситуация противоположная: за подготовку ИИ-кадров отвечают топовые вузы, обучение в которых может стоить десятки тысяч долларов. Вместо массовости они делают ставку на обучение небольшого числа специалистов очень высокого уровня.⏺️Россия пошла по своему пути: здесь ключевую роль играют бигтехи. Технологические компании совместно с вузами задают ориентиры подготовки ИИ-специалистов. Сегодня обучение развивается в формате партнерских программ — университеты дают фундамент, а бизнес приносит экспертизу в тех областях технологий, о которых еще на написаны учебники. По этой модели, например, запущен бакалавриат AI360 — совместный проект двух ведущих компаний и пяти университетов.➡️ У всех трех моделей есть свои плюсы. Но если у вас стоит выбор STEM-вуза, смотрите и на конкретных партнеров, с кем он делает свои программы.Всё про Data Science🇷🇺 Читайте нас в MAX

🔥 Гайд: как настроить WAL, чтобы отслеживать изменения в PostgreSQL?Возможно, кто-то из прочитавших заголовок скажет — зачем возиться с WAL, если есть более простые способы. NOTIFY, например.Да, действительно, и, если вам нужно мониторить изменения в небольшой, не слишком часто обновляющейся таблице, то это отличный вариант. Но дело в том, что все уведомления NOTIFY падают в одну очередь, и если таких уведомлений много, то они затормозят работу всей БД.Кроме того, их размер ограничен 8000 байтов, чего может быть недостаточно. А еще, если сервис-получатель был по какой-то причине не доступен и сообщение не дошло, повторное через NOTIFY не отправляется — то есть данные просто потеряются. В общем, не идеальный вариант.➡️ Альтернатива — это настроить Write-Ahead Log или WAL, чтобы получать уведомления из него. Спойлер: этот вариант тоже не идеальный. Как минимум, придется повозиться:⏺️Изменить wal_level на logical со стандартного replica — так он начнет делать более подробные записи о том, как и что конкретно изменилось в базе. ⏺️Создать publications (то есть, расписать, какие таблицы и действия вы хотите отслеживать) и репликационный слот (то есть отдельную копию WAL, которая гарантирует, что никакие важные данные из лога не удалятся, пока уведомление не будет отправлено).⏺️Создать listener, который будет получать уведомления и перенаправлять их дальше — в очередную таблицу, в приложение или мессенджер. Или вообще распечатать. ➡️ Но если вам нужно настроить отправку уведомлений и другие способы не подходят, это может быть вполне рабочее решение. Как воплотить его в жизнь, по шагам описано в подробном (очень подробном) гайде.Всё про Data Science🇷🇺 Читайте нас в MAX

➡️ Китайцы выкатили мощный голосовой ИИ - VoxCPM2Модель от OpenBMB, которая умеет:⏺️ Понимать и генерировать речь⏺️ Работать с голосом почти в реальном времени⏺️Делать voice-to-voice без сложных пайплайнов⏺️ Подходит под ассистентов, звонки и голосовые агентыГлавный плюс - всё это в одной модели, без костылей из ASR + TTShttps://huggingface.co/openbmb/VoxCPM2Всё про Data Science🇷🇺 Читайте нас в MAX

➡️ Таблицы теперь живут прямо в терминалеДа, без Excel и без GUI.Sheets - это инструмент, который позволяет читать и редактировать CSV прямо в терминале через TUI или CLI.Что внутри:⏺️ полноценная работа с таблицами без выхода из терминала ⏺️ vim-подобные хоткеи и навигация ⏺️ быстрые правки без лишнего оверхеда Работает на Windows, macOS и Linux.Идеально, если ты живёшь в терминале и не хочешь дергаться между окнами.Excel начинает нервничать.https://github.com/maaslalani/sheetsВсё про Data Science🇷🇺 Читайте нас в MAX

🔥 Выложили в open source крупнейшую базу интеграций для AI-агентов.- 47 000 действий для агентов в 250+ приложениях - Подключения к Slack, GitHub, Gmail, Stripe, Discord, Google Sheets и другим сервисам - Все действия проверены, агент больше не «галлюцинирует» API - Разворачивается одной CLI-командой: подключил один раз — используешь везде Это тот самый слой интеграций, которого агентам давно не хватало.https://github.com/withoneai/cliВсё про Data Science🇷🇺 Читайте нас в MAX

➡️ Cursor сделал regex-поиск мгновеннымInstant Grep ищет по миллионам файлов за миллисекунды 16.8 сек → 13 мсИ главное:они не ускоряли regex они убрали лишний поиск Как это работает- создаётся индекс: куски текста → файлы - используются триграммы (fil, ile, le_) - сначала ищутся кандидаты - потом запускается regex большинство файлов вообще не открывается 🔥Ключевая идея - sparse n-grams- индексируются не все куски - только самые «полезные» - редкие символы имеют больший вес Всё локально- индекс хранится у тебя - привязан к Git - быстрый доступ через memory map Скорость даёт не regex а умный отбор файлов до поиска.https://x.com/cursor_ai/status/2036122609931165985Всё про Data Science🇷🇺 Читайте нас в MAX

🔥 SQL-концепции, которые реально нужно знать:⏺️ CRUD → SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ⏺️ Ключи → PRIMARY KEY, FOREIGN KEY ⏺️ Ограничения → NOT NULL, UNIQUE, CHECK, DEFAULT ⏺️ JOIN’ы → INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN ⏺️ Агрегации → COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX ⏺️ Группировка → GROUP BY, HAVING ⏺️ Фильтрация → WHERE, BETWEEN, IN, LIKE ⏺️ Сортировка → ORDER BY ⏺️ Подзапросы → SELECT (SELECT …) ⏺️ Индексы → CREATE INDEX ⏺️ Представления → CREATE VIEW ⏺️ Транзакции → BEGIN, COMMIT, ROLLBACK ⏺️ Пагинация → LIMIT, OFFSET ⏺️ Оптимизация → EXPLAINВсё про Data Science🇷🇺 Читайте нас в MAX

🔥 Милла Йовович теперь тоже Вайбкодер😱Актриса выложила на GitHub опенсорс-инструмент MemPalace для работы с памятью ИИ-агентов. Делала его вместе с другом.Фишка в том, что все данные хранятся локально, а система сама решает, какие факты о пользователе подтягивать под конкретный запрос. По бенчмарку LongMemEval инструмент уже обгоняет и платные, и бесплатные решения.За сутки репозиторий набрал 2k+ звёзд.Похоже, границы между индустриями окончательно стерлись 💀➡️ https://x.com/bensig/status/2041229266432733356Всё про Data Science🇷🇺 Читайте нас в MAX

🔥 Умный помощник для Claude Codegstack превращает Claude Code в команду специалистов, доступных по запросу. Он предлагает восемь навыков для управления рабочими процессами, включая планирование, ревью кода и автоматизацию браузера, все через удобные команды.Основные моменты:⏺️ Многофункциональные команды для разных ролей (CEO, инженер, QA).⏺️ Интеграция с Conductor для параллельной работы.⏺️ Полная автоматизация тестирования и ревью.➡️ GitHub: https://github.com/garrytan/gstackВсё про Data Science🇷🇺 Читайте нас в MAX

➡️ ByteDance только что open-sourced OpenViking, и этот проект показывает, что именно не так с тем, как сегодня строят память для AI-агентов.Вот где большинство агент-фреймворков ошибаются:Память хранится в одном месте. Ресурсы — в другом. Навыки разбросаны по системе.Когда агенту нужен контекст, обычно делают плоский векторный поиск и просто надеются на лучший результат.Именно это и проблема. OpenViking решает её одной идеей:рассматривать контекст агента как файловую систему.Всё работает через единый протокол:viking://Память, ресурсы и навыки организованы как директории с уникальными URI. Агент может ls, find и навигировать по контексту, как разработчик в терминале.Главный прорыв — многоуровневая загрузка контекста:- L0 — одно предложение для быстрого поиска - L1 — обзор ~2000 токенов для принятия решений - L2 — полные детали, загружаются только когда действительно нужныБольшинство агентов просто загружает всё в контекст и надеется на лучшее.OpenViking загружает только нужные данные и только в нужный момент.Результат:- меньше расходов на токены - выше точность - быстрее работа агентовRetrieval теперь тоже работает логичнее.Вместо одного плоского семантического поиска:1. сначала происходит позиционирование на уровне директорий2. затем рекурсивный поиск внутри наиболее релевантных директорийМожно буквально видеть траекторию поиска — это больше не чёрный ящик.Есть и механизм самоэволюции агента.В конце каждой сессии система автоматически:- извлекает новые знания- обновляет память агента- обновляет память пользователяТо есть агент становится умнее с каждым использованием.Проект уже имеет:- 9K звёзд на GitHub- 13 контрибьюторовРазработан командой ByteDance Viking, которая строит инфраструктуру векторного поиска с 2019 года.Проект полностью open-source под лицензией Apache 2.0.Всё про Data Science🇷🇺 Читайте нас в MAX

🔥 Заводчане в Индии носят камеры на голове, чтобы на этих видео потом могли обучать роботовДля корпораций это фактически бесплатно, а датасет выходит уникальным — таких данных нет в интернете и их невозможно сгенерировать синтетически. Так что да, люди сами помогают создавать себе замену. Всё про Data Science🇷🇺 Читайте нас в MAX

🔥 Ошибки при train/test splitTrain/test split — кажется самой простой частью ML.Но именно здесь чаще всего ломают всю модель.И самое опасное — ты можешь даже не заметитьData Leakage — тихий убийца моделейТы случайно «подсматриваешь» в тест.Примеры:👉 нормализация на всём датасете до split 👉 target encoding на всех данных 👉 feature, напрямую связанная с таргетом Модель показывает космический скор,а в проде — провал.Случайный split там, где нельзяТы делаешь random split…но данные зависимы.Примеры:👉 временные ряды 👉 пользователи (один и тот же user в train и test) 👉 сессии Модель узнаёт данные, а не обобщает.Игнорирование времениВ задачах с временем:👉 ❌ случайный split 👉 ✅ train = прошлое, test = будущее Иначе ты:👉 обучаешься на будущем 👉 предсказываешь прошлое Это не ML. Это читерство.4️⃣ Дисбаланс классов в splitТы сделал split и получил:👉 train: 5% positive 👉 test: 1% positive Метрики начинают врать.Решение:👉 stratified split Слишком маленький testTest = 50 объектов Accuracy = 90%Звучит круто.Но это статистический шум.Маленький test = ненадёжная оценка.Тест используется как валидацияКлассическая ошибка:👉 обучился 👉 посмотрел на test 👉 подкрутил модель 👉 снова посмотрел Это уже не test. Это validation 2.0.Дубликаты в train и testЕсли один и тот же объект попал в обе выборки:Модель просто запоминает.Особенно критично:👉 CV 👉 e-commerce 👉 табличные данные с ID Неправильный split в CVCross-validation тоже можно сломать:👉 leakage между фолдами 👉 группы не учитываются 👉 time-series перемешаны Используй:👉 GroupKFold 👉 TimeSeriesSplit Главный инсайтTrain/test split — это не про «разделить данные».Это про симуляцию реального мира.Если split не отражает прод —все метрики бесполезны.В одном предложенииПлохой split может сделать плохую модель «идеальной» —до момента, когда она выйдет в прод.Всё про Data Science🇷🇺 Читайте нас в MAX