Data Science. SQL hub

11 September 2025 18:03

⚡️ На чистом SQL запустили легендарный DOOM — прямо внутри базы данных CedarDB!

Игра не просто работает, а поддерживает многопользовательский режим, отрисовывая всё с помощью ASCII-графики.
Каждый компонент — от рендера до синхронизации игроков — написан исключительно на SQL-запросах.

🎮 GitHub для настоящих ценителей извращённого кода: https://github.com/cedardb/DOOMQL

@sqlhub

Data Science. SQL hub

10 September 2025 15:01

🚀 Умная система мониторинга Alerta

Alerta — это масштабируемый инструмент мониторинга, который легко настраивается и принимает оповещения из различных источников. Он предлагает быструю визуализацию данных с возможностью глубокого анализа.

🚀 Основные моменты:
- Масштабируемая архитектура
- Минимальная конфигурация
- Поддержка MongoDB и PostgreSQL
- Удобная веб-консоль для визуализации
- Легкая интеграция с облачными платформами

📌 GitHub: https://github.com/alerta/alerta

#python

Data Science. SQL hub

07 September 2025 13:55

📊 Новое поколение баз данных для ИИ-агентов

Когда LLM-агенты работают с БД, они не делают один большой запрос. Вместо этого они засыпают систему тысячами мелких пробных запросов: проверяют структуру, ищут связи, тестируют планы. Это явление получило название agentic speculation. Итог — колоссальный перерасход ресурсов.

🆕 Исследователи предлагают «agent-first database» — базу, спроектированную с учётом поведения агентов.

🔑 Как это работает:
- Агент отправляет не просто SQL-запрос, а пробу с брифом: какая цель, на каком этапе он сейчас, какая нужна точность и что в приоритете.
- База может дать приближённый ответ, если данных уже достаточно, вместо того чтобы тратить ресурсы на полный расчёт.
- Запросы поддерживают семантический поиск по таблицам и строкам, что в SQL выразить сложно.

⚙️ Внутренние механизмы:
- Sleeper agents подсказывают лучшие join’ы, объясняют пустые результаты и оценивают стоимость запросов.
- Оптимизатор проб объединяет похожие запросы, кэширует частичные результаты и выдаёт быстрые ответы, когда «достаточно сигнала».
- Agentic memory хранит знания, которые можно переиспользовать в будущем.
- Общий менеджер транзакций позволяет быстро пробовать разные сценарии («what-if») без лишних затрат.

📌 Вывод: традиционный SQL не подходит для эпохи LLM. Нужны базы, которые понимают стратегию агента, сокращают лишние шаги и экономят ресурсы.

🔗 Paper: arxiv.org/abs/2509.00997

#AI #Databases #LLM #Agents

@sqlhub

Data Science. SQL hub

06 September 2025 14:02

🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение

Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/devops_teleg
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/databases_tg
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!

Data Science. SQL hub

05 September 2025 09:38

Первый раз в первый X5 Tech-класс!

Школьники бегут за парты, а X5 Tech открывает набор в уникальный IT-класс для студентов. Здесь можно проверить свои скилы в кодерских задачах, получить звездочки в IT-дневник и забрать крутые призы. Покажи всему классу, на что способен!

Что ждет участников:
— задачи по backend-, frontend-, мобильной разработке, Data Science, DevOps-инфраструктуре и аналитике данных;
— ценные призы: проходки на экскурсию в распределительный центр для москвичей, подарочные карты в Пятёрочку и другие подарки от X5 Tech;
— сбор звездочек в IT-дневник и карьерные гайды;
— задания в формате квеста.

Первый звонок в X5 Tech-классе уже прозвенел! Записывай первую домашку — изучить расписание предметов по ссылке.

Data Science. SQL hub

03 September 2025 15:03

🧩 Задача из интервью TikTok по SQL

Найдите пользователей, которые не подтвердили регистрацию в день регистрации, но подтвердили на следующий день.

Исходные таблицы:
- emails(email_id, user_id, signup_date)
- texts(text_id, email_id, signup_action {'Confirmed','Not confirmed'}, action_date)

Решение (универсально для Postgres/MySQL):

SELECT DISTINCT e.user_id
FROM emails e
WHERE EXISTS (
  SELECT 1
  FROM texts t1
  WHERE t1.email_id = e.email_id
    AND t1.signup_action = 'Confirmed'
    AND DATE(t1.action_date) = DATE(e.signup_date + INTERVAL '1 day')  -- подтвердил на 2-й день
)
AND NOT EXISTS (
  SELECT 1
  FROM texts t0
  WHERE t0.email_id = e.email_id
    AND t0.signup_action = 'Confirmed'
    AND DATE(t0.action_date) = DATE(e.signup_date)                      -- не подтвердил в день регистрации
);

SELECT e.user_id
FROM emails e
JOIN texts  t ON t.email_id = e.email_id
GROUP BY e.user_id, e.signup_date
HAVING COUNT(*) FILTER (
  WHERE t.signup_action = 'Confirmed' AND DATE(t.action_date) = DATE(e.signup_date)
) = 0
AND COUNT(*) FILTER (
  WHERE t.signup_action = 'Confirmed' AND DATE(t.action_date) = DATE(e.signup_date + INTERVAL '1 day')
) >= 1;

Data Science. SQL hub

01 September 2025 12:38

⚡️ Tencent дропнули Hunyuan-MT — мощные open-source модели для перевода

Что внутри:
- Доступны модели Hunyuan-MT-7B и Hunyuan-MT-Chimera-7B
- Поддержка 33 языков
- Chimera-7B — это первая d индустрии откртытая ансамблевая модель

🏆 Результаты:
- 1-е место в 30 из 31 категорий на международном конкурсе WMT25 (Workshop on Machine Translation 2025, крупнейшая в мире конференция-соревнование по машинному переводу)
- Hunyuan-MT-7B лидирует среди моделей своего размера

🟠Модели: https://huggingface.co/collections/tencent/hunyuan-mt-68b42f76d473f82798882597
🟠 Репозиторий: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-MT
Demo: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list

@ai_machinelearning_big_data


#AI #NLP #Translation #Tencent

Data Science. SQL hub

28 August 2025 20:40

💡 SQL: условные агрегаты через CASE !!!

Хотите посчитать сумму только по условию прямо внутри агрегата?
Для этого не нужен отдельный WHERE — используйте CASE WHEN.

SELECT 
    customer_id,
    SUM(CASE WHEN status = 'completed' THEN amount ELSE 0 END) AS completed_sum,
    SUM(CASE WHEN status = 'pending' THEN amount ELSE 0 END)   AS pending_sum
FROM orders
GROUP BY customer_id;

Data Science. SQL hub

28 August 2025 16:37

🗄 MySQL vs Postgres: как кэшируют страницы данных

⚡ Подходы разные:
- MySQL (InnoDB) стремится всё держать под своим контролем
- Postgres больше доверяет операционной системе

MySQL / InnoDB
- Своя память под кэш: innodb_buffer_pool_size обычно = 70%+ RAM на выделенном сервере
- Обход кэша ОС: с innodb_flush_method='O_DIRECT' InnoDB работает напрямую с диском
- Двухсекционный LRU: страницы сначала в old, только потом (через innodb_old_blocks_time`) в `young. Это спасает от «выметания» кэша при больших сканах

Postgres
- Внутренний кэш + page cache ОС: shared_buffers обычно около 30% RAM, остальное оставляют ОС
- Clock-sweep: у страницы счётчик обращений, уменьшается при «прокрутке часов». Когда падает до нуля — страница освобождается

Практические выводы
- Bulk-операции: InnoDB устойчивее к «пробиванию» кэша, в Postgres часть нагрузки идёт в кэш файловой системы
- Тюнинг памяти: в MySQL раздувают buffer pool, в Postgres shared_buffers умеренный, а остальное доверяют ОС

Что стоит проверить в бенчмарках Postgres
- Размер shared_buffers: 4% / 10% / 30% / 50% RAM
- Сценарии: OLTP, последовательные сканы, смешанные нагрузки
- Рабочий набор: меньше / равен / больше доступной RAM
- Метрики: TPS/QPS, p95/p99 латентность, hit ratio, про

https://github.com/postgres/postgres/blob/master/src/backend/storage/buffer/README

Data Science. SQL hub

27 August 2025 16:07

🖥 YTsaurus — инфраструктура хранения и обработки больших данных. Включает динамические таблицы, которые позволяют хранить и обрабатывать большие данные для десятков тысяч пользователей в реальном времени. 

Инструмент идеально подходит для высоконагруженных сценариев, где требуются горизонтальное масштабирование, exactly-once семантика и время отклика в миллисекунды. Может применяться в том числе и для создания системы поведенческого таргетинга. Поддерживает MapReduce и NVMe SSD. 

🟠 Пример использования YTsaurus на Хабре

Data Science. SQL hub

25 August 2025 12:11

🦆 Полезный интерактивный тренажёр по SQL

Учитесь писать SQL-запросы через игру:
- Пошаговые уроки с живым редактором — пишешь код и сразу видишь результат.
- Задачи и мини-квесты, где вы помогаете Дакберту пробираться сквозь потоки данных.
- Работает бесплатно, прямо в браузере или на телефоне.

🎮 Попробовать: https://dbquacks.com/

Data Science. SQL hub

22 August 2025 09:19

Как начать в Data Science, когда все вокруг уже сеньоры?

До 15 сентября в Вышке продолжается набор на онлайн-магистратуру «Магистр по наукам о данных». Поступить можно даже без технического бэкграунда, а учиться — в удобном формате. Вы научитесь:

⚪️ работать с данными
⚪️ применять классические модели ML
⚪️ решать бизнес-задачи из сфер DA и DS

Вам подходит программа, если вы
⭐️ Из другой сферы деятельности, но хотите войти в IT
⭐️ Самоучка и хотите подтвердить знания дипломом
⭐️ Хотите стать IT-специалистом, но пока не понимаете, каким именно
⭐️ Хотите освоить инструменты Data Science для своих проектов в другой сфере

Как проходит обучение
⚪️ Онлайн-занятия в прямом эфире с возможностью задавать вопросы
⚪️ Диплом НИУ ВШЭ с указанием очной формы обучения
⚪️ Поддержка в чате 24/7

Прием документов до 15 сентября, 17:00. Подробнее о программе можно узнать тут.

А чтобы узнать, как подать документы, вступайте в чат абитуриентов — там найдете инструкции и сможете получить ответы на любые вопросы по поступлению.

Data Science. SQL hub

20 August 2025 13:05

📉 На Уолл-стрит началась просадка AI-акций — и спусковым крючком оказался в отчёте MIT.

В нём говорится, что 95% компаний не получают прибыли от внедрения generative AI, а реальные результаты видят только 5%.

Почему так:
- Компании запускают до того, как готовы пайплайны данных, безопасность и обучение сотрудников
- Деньги уходят на сервера и модели, а внедрение в процессы оказывается долгим и дорогим

⚠️ На фоне разговоров про «AI-пузырь» фонды начали выходить из популярных AI-акций, что вызвало обвал.

👉 Но это похоже не на крах, а на проверку реальностью.

Дальнейший рост будет зависеть от реальной экономики ИИ: снижения стоимости инференса и доказанного роста продуктивности.

📌 Источник

Data Science. SQL hub

19 August 2025 18:40

🎮 Учим SQL через захватывающую аркадную игру

Разработчики замутили настоящий олдскульный шедевр, который сделает из вас МАСТЕРА баз данных и точно не даст заскучать.

• Проходим уровни, собираем пазлы вместе с уткой DuckDB и прокачиваем SQL на максимум.
• Квесты, задачи, подсказки — всё как в настоящем приключении.
• Работает прямо в браузере и даже на телефоне.

Любые запросы к базам — щёлкаем как семечки 👉 https://dbquacks.com/.

Data Science. SQL hub

19 August 2025 15:01

🚀 Ускоряем работу с данными с помощью Delta Lake

Когда нужно добавить новые данные к уже существующему набору, есть два подхода:

🔴 Без Delta Lake
- Сначала загружаешь все старые данные (например, 10 000 записей) из CSV.
- Загружаешь новые данные (например, 50 записей).
- Объединяешь их, что требует обработки всех 10 050 записей.
- Это медленно, расходует память и ресурсы.

🟢 С Delta Lake
- Хранишь данные в формате Delta Lake.
- Загружаешь только новые записи (например, 50 штук).
- Добавляешь их напрямую в существующую таблицу с помощью append, обрабатывая только новые данные.
- Экономия времени, памяти и ресурсов.

💡 Преимущества Delta Lake:
- Инкрементальная загрузка данных.
- Работа с большими объёмами без полной перезагрузки.
- Поддержка транзакций (ACID).
- Совместимость с большими дата-платформами (Spark, Pandas и др.).

📊 Если у тебя миллионы строк — выигрыш в скорости будет колоссальным.

@sqlhub

Data Science. SQL hub

11 September 2025 15:56

Создавая будущее: магистратура по прикладному ИИ

Нейросети пишут код, создают контент и даже помогают в разработке лекарств. Спрос на ИИ-специалистов взлетел на 80% всего за год. А IT-гиганты, банки и телеком охотятся за талантами. 

Станьте таким специалистом с онлайн-магистратурой «Прикладной искусственный интеллект» от УрФУ и Нетологии. Это программа, где вы не просто учитесь, а решаете реальные задачи от Яндекса, МТС Банка и Dodo Brands. Где вместо скучных лекций — проекты и хакатоны, а преподаватели — практики из ведущих компаний.

За 2 года вы научитесь:

Использовать Python и его библиотеки.
Генерировать гипотезы и подбирать алгоритмы для разных моделей.
Строить конвейеры обработки данных.
Автоматизировать ML-пайплайн.

А ещё узнаете, как ИИ применяют в медицине, e-commerce и банковском секторе. Потому что будущее AI — не только в IT.
Эта программа — одна из немногих, куда можно поступить в сентябре. Если после летнего отдыха вы полны сил и готовы к новому, сделайте уверенный шаг в ИИ-сферу.

Подать документы можно до 18 сентября. 
Узнайте подробности по ссылке: https://netolo.gy/emSU

Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125. Erid:2VSb5xKWsz9

Data Science. SQL hub

08 September 2025 17:03

🖥 Microsoft вопрос с собеседования по SQL

Задача: найти топ-2 Power Users в Microsoft Teams — пользователей, которые отправили больше всего сообщений в августе 2022. Вывести их sender_id и количество сообщений.

Подход:
1) Отфильтровать сообщения по интервалу августа — в T-SQL удобно задавать полуинтервалом [2022-08-01, 2022-09-01), без функций над датой (чтобы не ломать индексы).
2) Посчитать сообщения по sender_id.
3) Отсортировать по убыванию и взять TOP 2.
Если хотите корректно обрабатывать «ничьи» — используйте DENSE_RANK().

Быстрое решение (T-SQL):

SELECT TOP (2)
       sender_id,
       COUNT(*) AS message_count
FROM   messages
WHERE  sent_date >= '2022-08-01'
  AND  sent_date <  '2022-09-01'
GROUP BY sender_id
ORDER BY COUNT(*) DESC, sender_id;

WITH monthly AS (
  SELECT sender_id, COUNT(*) AS message_count
  FROM   messages
  WHERE  sent_date >= '2022-08-01'
    AND  sent_date <  '2022-09-01'
  GROUP BY sender_id
),
ranked AS (
  SELECT sender_id, message_count,
         DENSE_RANK() OVER (ORDER BY message_count DESC) AS rnk
  FROM   monthly
)
SELECT sender_id, message_count
FROM   ranked
WHERE  rnk <= 2
ORDER BY message_count DESC, sender_id;

Data Science. SQL hub

06 September 2025 16:02

🧩 SQL хитрый трюк

Хотите быстро найти дубликаты в таблице — но не просто значения, а ещё и сразу оставить только уникальные строки?

Вместо сложных подзапросов используйте `ROW_NUMBER()` с PARTITION BY:

WITH numbered AS (
    SELECT 
        id,
        email,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY email ORDER BY id) AS rn
    FROM users
)
SELECT id, email
FROM numbered
WHERE rn = 1;

Data Science. SQL hub

05 September 2025 11:40

🛠️ Удобный инструмент для управления кластерами Postgres

Ivory — это инструмент с открытым исходным кодом, который упрощает работу с кластерами Postgres, предоставляя удобный интерфейс для разработчиков и администраторов баз данных. Он позволяет управлять конфигурацией кластера, выполнять запросы и контролировать состояние в одном месте.

🚀 Основные моменты:
- Упрощает управление Postgres кластерами
- Интуитивно понятный интерфейс для основных функций Patroni
- Возможность работы локально или в виртуальной машине
- Поддержка редактирования конфигурации кластера
- Инструменты для диагностики и устранения проблем

📌 GitHub: https://github.com/veegres/ivory

#go

Data Science. SQL hub

04 September 2025 12:40

🔬 DuckDB in Science

Свежий сайт с подборкой статей, лекций и подкастов и примеров о том, как DuckDB используется в научных исследованиях:

https://duckdb.org/science

@sqlhub

Data Science. SQL hub

02 September 2025 12:28

📦 C++ обертка для SQLite с расширенными возможностями ⚙️

Библиотека boost_sqlite предоставляет удобный интерфейс для работы с SQLite в C++. Она поддерживает типизированные запросы, подготовленные выражения, функции на основе JSON и пользовательские функции. Библиотека не скрывает C-API SQLite, а дополняет его.

🚀Основные моменты:
- Типизированные запросы и подготовленные выражения
- Поддержка JSON и пользовательских функций
- Виртуальные таблицы и хуки событий
- Легкая интеграция с существующими проектами

@sqlhub

Data Science. SQL hub

30 August 2025 12:41

💡 SQL: поиск уникальных значений с COUNT(DISTINCT)

Хотите посчитать количество уникальных элементов по каждому пользователю?
Не нужно подзапросов — используйте COUNT(DISTINCT ...) прямо в выборке.

SELECT 
    user_id,
    COUNT(DISTINCT product_id) AS unique_products,
    COUNT(DISTINCT category)   AS unique_categories
FROM purchases
GROUP BY user_id;

Data Science. SQL hub

28 August 2025 19:34

⚡️Вчера команда VK собрала буквально всю RecSys-тусовку. Судя по ленте, на ивенте было стильно и глитчово

Это первая встреча AI VK & Pro. На ней рассказали о будущем рекомендаций, о том, как строят единую Discovery-платформу для рекомендательных систем во всех продуктах VK и еще много всего полезного

Успели всё: отыграть DJ-сеты, эффективно понетворкать, был даже турнир по су-е-фа

Data Science. SQL hub

27 August 2025 18:20

❌ Классический поиск по ключевым словам даёт ограниченные результаты.

Нашёл только одно совпадение: "Machine Learning Overview".

✅ А вот pgvector ищет по смыслу и находит связанные концепции.
Пример запроса возвращает 5 релевантных документов:
– Machine Learning Overview
– Data Mining Basics
– Introduction to AI
– Deep Learning Guide

Семантический поиск > ключевого 🔥

Data Science. SQL hub

27 August 2025 15:00

📚🎮 SQL + Покемоны = Querymon!

Энтузиасты сделали игру, которая превращает изучение баз данных в настоящее приключение.

✨ С нуля — начнёте с простых таблиц и базовых запросов, сложность растёт постепенно.
🔎 Освоите SELECT, FROM, WHERE, фильтры LIKE, BETWEEN, IN и функции sum(), count(), avg().
🎯 Геймплей — сотни миссий, где, чтобы пройти дальше, нужно правильно писать SQL-запросы.

SQL ещё никогда не был таким весёлым: учиться теперь так же увлекательно, как ловить покемонов.
И самое приятное — игра полностью бесплатная.

👉 Попробовать можно здесь.

Data Science. SQL hub

22 August 2025 11:22

🚀 Jupyter Agent 2

Этот агент умеет:
📂 Загружать данные
💻 Запускать код
📊 Строить графики прямо в Jupyter — быстрее, чем вы успеете прокрутить экран!

🤖 Основан на движке Qwen3-Coder
⚡️ Работает на Cerebras
⚙️ Запускается в E2B
↕️ Поддерживает загрузку файлов

👉 Попробовать можно здесь: https://hf.co/spaces/lvwerra/jupyter-agent-2

@sqlhub

Data Science. SQL hub

21 August 2025 15:00

🌲 Datahike — персистентная база данных на основе Datalog. Это локальная база данных с поддержкой временных запросов и историчностью данных, совместимая с подмножеством API Datomic.

Интрумент используется в проверенных решениях: ядра запросов из DataScript и устойчивой структуры данных hitchhiker-tree. Проект подходит для средних по размеру приложений, где важна простота развертывания и открытая лицензия.

🤖 GitHub

@sqlhub

Data Science. SQL hub

20 August 2025 12:01

Где вы окажетесь завтра, зависит от того, что вы изучаете сегодня. PostgreSQL — инструмент, который ищут компании, а грамотных специалистов по нему все еще немного.

Почему именно PostgreSQL? Потому что это не просто база данных, а сердце ваших проектов. Если вы администратор БД, разработчик, DevOps или администратор Linux, этот курс — ваш апгрейд.

Мы научим настраивать кластеры, оптимизировать производительность, разбираться с блокировками и решать задачи работы с большими объемами данных. А также живые лекции, практические задания и диплом, который признают лидеры рынка. Учитесь у практиков, которые знают, как решать реальные задачи, и получите навыки, за которые платят топовые компании.

Присоединяйтесь к курсу сейчас и начните свой путь к высокооплачиваемой карьере! Оставить заявку на курс и получить скидку: https://otus.pw/yEz4/?erid=2W5zFHAFsn8

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Data Science. SQL hub

19 August 2025 16:34

🗿 Монолит на 930 эндпоинтов: лечим по шагам

С монолитом и 4+ ТБ данных можно работать! Доказано Яндекс Едой. Ребята применили классические методы для оптимизации запросов и перераспределения нагрузки, добавив к этому свой TableSwitcher для миграции данных. Базовое + новое = улучшенная производительность.


Реклама. ООО «ЯНДЕКС», ИНН 7736207543

Data Science. SQL hub

18 August 2025 19:41

📊 Из PDF в DataFrame за пару строк кода

Работаете с финансовыми отчётами или любыми табличными данными в PDF?
С библиотекой docling это становится максимально просто.

Большинство инструментов для работы с PDF заставляют собирать пайплайн вручную:
одна библиотека для извлечения текста, другая для парсинга, третья для чанкинга.

Docling закрывает весь процесс — от сырых PDF до структурированных и готовых к поиску данных — в одном решении.

📌 Преимущества Docling:
🔹 Поддержка PDF, DOCX, PPTX, HTML и изображений
🔹 AI-модель TableFormer для понимания сложных таблиц
🔹 Vision-модели для OCR и image-to-text
🔹 Простой экспорт в pandas DataFrame, JSON и Markdown

Пример: конвертируем PDF с отчётом о доходах и сразу получаем pandas DataFrame 👇

from docling.document_converter import DocumentConverter

converter = DocumentConverter()
result = converter.convert("financial_report.pdf")

for table in result.document.tables:
    df = table.export_to_dataframe()