Forwarded from Библиотека пхпшника | PHP, Laravel, Symfony, CodeIgniter
👔💼 Как ответить на собеседовании, почему вы уволились с прошлого места работы: 9 вариантов ответа
А также примеры того, как говорить точно не надо 🌚
👉Читать
А также примеры того, как говорить точно не надо 🌚
👉Читать
🌚2👍1
Наука о данных. Учебный курс
Хотите разбираться в данных, строить прогнозы и понимать мир через числа? Эта книга — ваше руководство в науку о данных.
Она рассказывает, как с нуля научиться анализировать и интерпретировать огромные массивы данных, используя самые современные подходы.
▪️ Как работают системы анализа данных
▪️ Почему данные — это новая нефть
▪️ Основы статистики, машинного обучения и программирования
▪️ Как строить модели и принимать решения на основе информации
Прокачивайся в Data Science с нашим курсом:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📊 Нужны ли дополнительные данные для модели
Если производительность модели почти не улучшается, несмотря на feature engineering и смену моделей, возможно, данных недостаточно.
Но сбор новых данных — это трудоёмко. Вот как проверить, помогут ли они:
1. Разделите обучающую выборку на k равных частей (7–12 обычно достаточно).
2. Поочерёдно обучайте модель: на 1 части, затем на 2, затем на 3, и так далее.
3. Оцените каждую модель на валидационной выборке.
4. Постройте график, который покажет зависимость производительности от объема данных.
📈 Линия растёт? Добавление данных улучшит модель.
📉 Линия стабильна? Собранные данные исчерпали потенциал.
Простой способ избежать лишней работы!
#данные #modeloptimization
Если производительность модели почти не улучшается, несмотря на feature engineering и смену моделей, возможно, данных недостаточно.
Но сбор новых данных — это трудоёмко. Вот как проверить, помогут ли они:
1. Разделите обучающую выборку на k равных частей (7–12 обычно достаточно).
2. Поочерёдно обучайте модель: на 1 части, затем на 2, затем на 3, и так далее.
3. Оцените каждую модель на валидационной выборке.
4. Постройте график, который покажет зависимость производительности от объема данных.
📈 Линия растёт? Добавление данных улучшит модель.
📉 Линия стабильна? Собранные данные исчерпали потенциал.
Простой способ избежать лишней работы!
#данные #modeloptimization
👍1🤔1
Python она знала хорошо, но алгоритмы казались ей чем-то неподъёмным. Однако упорство и наш курс помогли ей освоить всё, что нужно для успешного старта в айти. Сегодня она работает разработчиком и уверенно решает задачи, которые раньше казались ей сложными.
Если вы хотите повторить её путь, нажмите здесь и присоединяйтесь к курсу:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Задача 1: Проверка пересечения последовательностей
Даны два массива чисел. Определите, пересекаются ли они хотя бы в одном элементе. В случае пересечения выведите любой общий элемент, иначе верните «нет пересечений».
Задача 2: Умное кеширование
Вам нужно реализовать структуру данных LRU-кэш с возможностью вставки, удаления и получения элемента за O(1).
Задача 3: Сравнение версий ПО
Даны две строки, представляющие версии программного обеспечения в формате «major.minor.patch». Напишите функцию, которая сравнит две версии и определит, какая из них более новая.
Пример:
compare_versions("1.0.5", "1.1.0") -> "1.1.0 is newer"Задача 4: Минимизация пересечений графа
У вас есть неориентированный граф, заданный списком рёбер. Нужно определить, можно ли разделить вершины графа на две группы так, чтобы между вершинами внутри одной группы не было рёбер.
Не можете решить? Забирайте наш курс:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2⚡1❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🐍 CheckiO — учим Python и играем
Если вы хотите прокачать навыки программирования на Python и повеселиться, то CheckiO — то, что вам нужно.
➡️ Кратко о игре:
Решаете задачи, чтобы продвигаться по уровням, прокачиваете логику и улучшаете кодинг-скиллы.
👉 Ссылка на игру
Если вы хотите прокачать навыки программирования на Python и повеселиться, то CheckiO — то, что вам нужно.
Решаете задачи, чтобы продвигаться по уровням, прокачиваете логику и улучшаете кодинг-скиллы.
👉 Ссылка на игру
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
✏️ Вопрос с реального собеседования по Python
Как работает умножение списка в Python?
Когда в Python вы умножаете список на число, вы фактически дублируете его содержимое нужное количество раз. Давайте посмотрим, как это работает на примере:
⭐ Что произошло?
Список [1, 2, 3] скопировался дважды, и в результате получился новый список длиной 6 элементов.
#собес_academy
Как работает умножение списка в Python?
Когда в Python вы умножаете список на число, вы фактически дублируете его содержимое нужное количество раз. Давайте посмотрим, как это работает на примере:
my_list = [1, 2, 3]
result = my_list * 2
print(result)
# [1, 2, 3, 1, 2, 3]
Список [1, 2, 3] скопировался дважды, и в результате получился новый список длиной 6 элементов.
#собес_academy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3😁2
#дайджест #DataInternship
Подборка стажировок недели для Data специалистов
▪️ Стажёр Data Scientist
Офис (Москв, Санкт-Петербург, Екатеринбург), Альфа-Банк
Подробнее
▪️ Стажер по направлению Аналитик данных (Data Analyst)
Офис (Рязань), ИнфоТеКС
Подробнее
▪️ Стажёр-разработчик SQL
Офис (Москва), Ozon Офис и Коммерция
Подробнее
▪️ Стажер - аналитик данных
Гибрид (Казань), Технологии Доверия, Acceleration Centre
Подробнее
▪️ Стажер Data scientist (Проекты внедрения технологий ИИ)
Гибрид (Москва), Сбер для экспертов
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
Подборка стажировок недели для Data специалистов
▪️ Стажёр Data Scientist
Офис (Москв, Санкт-Петербург, Екатеринбург), Альфа-Банк
Подробнее
▪️ Стажер по направлению Аналитик данных (Data Analyst)
Офис (Рязань), ИнфоТеКС
Подробнее
▪️ Стажёр-разработчик SQL
Офис (Москва), Ozon Офис и Коммерция
Подробнее
▪️ Стажер - аналитик данных
Гибрид (Казань), Технологии Доверия, Acceleration Centre
Подробнее
▪️ Стажер Data scientist (Проекты внедрения технологий ИИ)
Гибрид (Москва), Сбер для экспертов
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
novosibirsk.hh.ru
Вакансия Стажёр Data Scientist в Новосибирске, работа в компании Альфа-Банк (вакансия в архиве c 5 февраля 2025)
Зарплата: не указана. Новосибирск. Требуемый опыт: не требуется. Полная. Дата публикации: 14.01.2025.
❤1
📌 Простая истина от наших подписчиков
Советы для успешного старта в IT от наших подписчиков:
«Найти наставника для более быстрого роста и уверенного пути»
«Оценить, насколько интересно программирование. Если зацепило, то вперед к достижению цели»
«Понять, к чему есть интерес и способности. Не гнаться только из-за хайпа»
«Определиться со специализацией и нарабатывать соотв. навыки»
Советы для успешного старта в IT от наших подписчиков:
«Найти наставника для более быстрого роста и уверенного пути»
«Оценить, насколько интересно программирование. Если зацепило, то вперед к достижению цели»
«Понять, к чему есть интерес и способности. Не гнаться только из-за хайпа»
«Определиться со специализацией и нарабатывать соотв. навыки»
На этот раз советы от джунов и мидлов — важно определиться➡️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🐍🃏 Как написать пасьянс на Python
Пасьянс «Косынка» — одна из самых популярных карточных игр.
👍 В этой статье мы разберем, как реализовать «Косынку» с использованием библиотеки Tkinter: детально рассмотрим логику игры, настройки интерфейса, а также визуализацию и обработку перемещений карт.
🤓 Статья
#игрынаPython
Пасьянс «Косынка» — одна из самых популярных карточных игр.
👍 В этой статье мы разберем, как реализовать «Косынку» с использованием библиотеки Tkinter: детально рассмотрим логику игры, настройки интерфейса, а также визуализацию и обработку перемещений карт.
🤓 Статья
#игрынаPython
👍3❤2💯2
Полносвязная нейронная сеть — это классическая архитектура ИИ, где каждый нейрон на одном слое соединен со всеми нейронами на следующем слое.
▪️ Состоит из входного, одного или нескольких скрытых и выходного слоев.
▪️ Соединения между нейронами имеют веса, которые корректируются во время обучения.
▪️ Используется для классификации, регрессии и других задач, где важны обобщенные представления данных.
Полносвязная сеть — это основа для понимания более сложных архитектур нейросетей
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🔥1👾1
✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД
Условие: Лёша и Марина договорились встретиться между 8:00 и 9:00, чтобы вместе отправиться на важное мероприятие. Каждый из них приходит в случайный момент времени в этом интервале, ждёт друг друга ровно 15 минут, а затем уходит, если никто не появился (нельзя рисковать и задерживаться). Являются ли независимыми события «Лёша и Марина не встретились» и «хотя бы один из них пришел после 8:45»? Время считайте непрерывным.
Решение: Пусть x и y — времена прибытия Лёши и Марины соответственно. Обозначим за A и B события «Лёша и Марина не встретились» и «хотя бы один из них пришел после 8:45» соответственно. С помощью 1️⃣ найдем 2️⃣ Таким образом, события A и B зависимы.
Ответ:Cобытия A и B зависимы.
#задачи_шад
Условие: Лёша и Марина договорились встретиться между 8:00 и 9:00, чтобы вместе отправиться на важное мероприятие. Каждый из них приходит в случайный момент времени в этом интервале, ждёт друг друга ровно 15 минут, а затем уходит, если никто не появился (нельзя рисковать и задерживаться). Являются ли независимыми события «Лёша и Марина не встретились» и «хотя бы один из них пришел после 8:45»? Время считайте непрерывным.
Решение: Пусть x и y — времена прибытия Лёши и Марины соответственно. Обозначим за A и B события «Лёша и Марина не встретились» и «хотя бы один из них пришел после 8:45» соответственно. С помощью 1️⃣ найдем 2️⃣ Таким образом, события A и B зависимы.
Ответ:
#задачи_шад
👍2❤1🔥1
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📊 Нужны ли дополнительные данные для модели
Если производительность модели почти не улучшается, несмотря на feature engineering и смену моделей, возможно, данных недостаточно.
Но сбор новых данных — это трудоёмко. Вот как проверить, помогут ли они:
1. Разделите обучающую выборку на k равных частей (7–12 обычно достаточно).
2. Поочерёдно обучайте модель: на 1 части, затем на 2, затем на 3, и так далее.
3. Оцените каждую модель на валидационной выборке.
4. Постройте график, который покажет зависимость производительности от объема данных.
📈 Линия растёт? Добавление данных улучшит модель.
📉 Линия стабильна? Собранные данные исчерпали потенциал.
Простой способ избежать лишней работы!
#данные #modeloptimization
Если производительность модели почти не улучшается, несмотря на feature engineering и смену моделей, возможно, данных недостаточно.
Но сбор новых данных — это трудоёмко. Вот как проверить, помогут ли они:
1. Разделите обучающую выборку на k равных частей (7–12 обычно достаточно).
2. Поочерёдно обучайте модель: на 1 части, затем на 2, затем на 3, и так далее.
3. Оцените каждую модель на валидационной выборке.
4. Постройте график, который покажет зависимость производительности от объема данных.
📈 Линия растёт? Добавление данных улучшит модель.
📉 Линия стабильна? Собранные данные исчерпали потенциал.
Простой способ избежать лишней работы!
#данные #modeloptimization
⚡1😁1
С Новым годом и Годом Змеи! 🐍 Пусть этот год принесет вам успех, рост и меньше усилий для достижения больших целей. Мы в Proglib Academy пришли с хорошими новостями в начале года.
🌟 Обновления курсов!
Мы работаем над тем, чтобы ваше обучение было проще и эффективнее. Вот что мы уже улучшили:
📈 Data Science: улучшили блок «Геометрическая прогрессия и векторная алгебра» — ключевой этап курса, который идет сразу после теории множеств.
Он закладывает фундамент для работы с данными: от анализа роста и убывания величин (геометрическая прогрессия) до понимания многомерных пространств и операций с векторами. Знания которых пригодятся в машинном обучения и аналитики.
🐍 Python: обновили курс с учетом последней версии Python 3.9.5, добавив актуальные материалы и улучшив структуру. Чтобы вы могли лучше закрепить пройденный материал, мы добавили новые интересные задачи и практические примеры.
Учебный процесс стал еще удобнее и эффективнее, а вы сможете быстрее освоить современные инструменты и техники программирования
Общие обновления:
- Перезаписали демо-курсы и презентации. Чтобы вы точно одурели с этой прикормки.
- Сократили время проверки домашних заданий, ответы теперь приходят быстрее.
- Видео теперь без перекрытий, презентации стали четче, а задания логичнее.
Но главное — мы растем для вас и с вами. Ваша обратная связь помогает нам становиться лучше. Делитесь идеями, и вместе мы создадим лучший образовательный продукт для вас!
💡 С 27.01.25 цены изменятся на 10%.
Пример: Математика для DS (Базовый): 20,990 → 23,090 ₽. Это позволяет нам делать курсы еще круче.
Давайте сделаем 2025 год годом вашего профессионального успеха! 🚀
Выбрать курс
🌟 Обновления курсов!
Мы работаем над тем, чтобы ваше обучение было проще и эффективнее. Вот что мы уже улучшили:
📈 Data Science: улучшили блок «Геометрическая прогрессия и векторная алгебра» — ключевой этап курса, который идет сразу после теории множеств.
Он закладывает фундамент для работы с данными: от анализа роста и убывания величин (геометрическая прогрессия) до понимания многомерных пространств и операций с векторами. Знания которых пригодятся в машинном обучения и аналитики.
🐍 Python: обновили курс с учетом последней версии Python 3.9.5, добавив актуальные материалы и улучшив структуру. Чтобы вы могли лучше закрепить пройденный материал, мы добавили новые интересные задачи и практические примеры.
Учебный процесс стал еще удобнее и эффективнее, а вы сможете быстрее освоить современные инструменты и техники программирования
Общие обновления:
- Перезаписали демо-курсы и презентации. Чтобы вы точно одурели с этой прикормки.
- Сократили время проверки домашних заданий, ответы теперь приходят быстрее.
- Видео теперь без перекрытий, презентации стали четче, а задания логичнее.
Но главное — мы растем для вас и с вами. Ваша обратная связь помогает нам становиться лучше. Делитесь идеями, и вместе мы создадим лучший образовательный продукт для вас!
💡 С 27.01.25 цены изменятся на 10%.
Пример: Математика для DS (Базовый): 20,990 → 23,090 ₽. Это позволяет нам делать курсы еще круче.
Давайте сделаем 2025 год годом вашего профессионального успеха! 🚀
Выбрать курс
Рассказываем об основных терминах, методах и инструментах, которые используются при анализе больших данных.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2😍1
Вот история нашей ученицы, которая с нуля освоила Frontend и создала портфолио. Теперь работает на аккредитованную IT-компанию
Цены повышаются 27 января, успейте зарегистрироваться!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👏1🌚1💯1
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🐜 Как создавать ИИ-агентов, которые реально работают: опыт Anthropic
В лабораториях Anthropic в 2025 году создают новое поколение ИИ-агентов. Они не просто следуют командам — они принимают решения.
🤖 Как написать работающего ИИ-агента? Делимся практическими советами от команды, создавшей Claude.
👉 Статья
#агентыИИ #Claude
В лабораториях Anthropic в 2025 году создают новое поколение ИИ-агентов. Они не просто следуют командам — они принимают решения.
🤖 Как написать работающего ИИ-агента? Делимся практическими советами от команды, создавшей Claude.
👉 Статья
#агентыИИ #Claude
⚡2😁1
Два курса, которые помогут уверенно пройти собеседования в топовые IT-компании «Алгоритмы и структуры данных» и «Математика для Data Science»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🎉1🌚1
👨🎓 Куда пойти учиться, чтобы стать Data Scientist'ом
Магистратура — быстрый способ прокачаться, освоить хардовые штуки и получить первую стажировку. А еще там можно встретить людей, которые выведут вас на путь карьеры. Короче, меньше слов — больше пользы. Вот вам подборка лучших программ:
➡️ МФТИ
• Полно кафедр и программ: Яндекс, Тинькофф, что душе угодно.
• Отбор — собесы, тесты, CV или всё сразу (как решит кафедра).
• Олимпиады уровня яндекс тоже котируются.
➡️ ВМК МГУ
• Экзамены по математике и алгоритмам.
• Внутренняя универсиада решает всё.
• Процессы архаичные, лучше заранее связаться с кафедрой.
➡️ ВШЭ: Современные компьютерные науки
• Совместка с Яндексом, прямой путь в Yandex Research или Cloud.
• Учеба — это два года в ШАД, только с отсрочкой.
• На входе: экзамен уровня первого этапа ШАДа + собес по математике, алгоритмам и портфолио.
➡️ ВШЭ: Науки о данных
• Вступительные попроще ШАДа: тест по английскому и экзамен по математике.
• Много платных программ, но высокое качество учебы
• Индивидуальные планы, дистанционка.
➡️ ИТМО
• В Питере или онлайн. Бюджет тоже бывает.
• Хардкорные кафедры и мегаолимпиады для БВИ.
• Процесс учебы налажен на уровне.
➡️ Skoltech
• Топовый вуз с зарубежными связями (до известного времени).
• Резюме, мотивационное, рекомендательные письма, тесты и собесы — вот ваш путь.
• Ходят слухи, что на первую волну конкурс меньше.
Магистратура — быстрый способ прокачаться, освоить хардовые штуки и получить первую стажировку. А еще там можно встретить людей, которые выведут вас на путь карьеры. Короче, меньше слов — больше пользы. Вот вам подборка лучших программ:
• Полно кафедр и программ: Яндекс, Тинькофф, что душе угодно.
• Отбор — собесы, тесты, CV или всё сразу (как решит кафедра).
• Олимпиады уровня яндекс тоже котируются.
• Экзамены по математике и алгоритмам.
• Внутренняя универсиада решает всё.
• Процессы архаичные, лучше заранее связаться с кафедрой.
• Совместка с Яндексом, прямой путь в Yandex Research или Cloud.
• Учеба — это два года в ШАД, только с отсрочкой.
• На входе: экзамен уровня первого этапа ШАДа + собес по математике, алгоритмам и портфолио.
• Вступительные попроще ШАДа: тест по английскому и экзамен по математике.
• Много платных программ, но высокое качество учебы
• Индивидуальные планы, дистанционка.
• В Питере или онлайн. Бюджет тоже бывает.
• Хардкорные кафедры и мегаолимпиады для БВИ.
• Процесс учебы налажен на уровне.
• Топовый вуз с зарубежными связями (до известного времени).
• Резюме, мотивационное, рекомендательные письма, тесты и собесы — вот ваш путь.
• Ходят слухи, что на первую волну конкурс меньше.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1😁1🤔1