Python вопросы с собеседований

🖥 Быстрый совет Python Используйте спецификатор `=` в f-строках, чтобы включить как имя переменной, так и ее значение в форматированную строку.✨ @python_job_interview

💡 Гайд о том, как писать условные выражения с NumPy where() Это подробный гайд от Real Python, Где показано: - как написать простейшее условное выражение; - как сделать выражение с несколькими условиями; - как использовать транслирование массивов в условных выражениях; - как не надо использовать np.where(). 🔗 Читать

Бросьте вызов своим знаниям Python А заодно попробуйте себя в перспективной профессии ML-инженера. Присоединяйтесь к бесплатному онлайн-интенсиву «Основы машинного обучения и IoT» от karpov courses, на котором вы создадите своего первого голосового ассистента на Python. Вебинар пройдёт 25 и 26 сентября. Вы разберётесь в базовой работе ML-инженера: основных понятиях Python и интернета вещей, освоите первичные инструменты машинного обучения и поймёте, чем занимается сфера ML. А по окончанию онлайн-интенсива сделаете проект, который можно даже внести в портфолио. Регистрируйтесь на бесплатный онлайн-интенсив: https://clc.to/erid_LjN8JwKfa Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.

🖥 Python бесплатный курс с нуля https://www.youtube.com/watch?v=gDsE7Tc_CL8 @python_job_interview

Если вы работаете в области данных, вам предстоит пройти собеседование по SQL Вот несколько кратких советов которые вы должны знать на собеседовании по SQL. Начинающим - Уметь объяснить различные типы объединений. Иногда я видел, что этот вопрос задается рекрутерами в качестве отборочного, чтобы убедиться, что они хотят взять вас на работу. - Знать, когда в порядке выполнения операций в SQL используется HAVING, а когда WHERE. Mid - Понимать, как использовать оператор CASE внутри функции SUM или COUNT - Знать, по крайней мере, 1-2 способа оптимизации запроса, и если вы решите, что одним из этих способов является создание индекса в таблице, то вы должны знать, какие плюсы и минусы есть у индекса. Продвинутым - Знать, как решить SQL задачу с использованием оконной функции и без нее. - Понимать и уметь объяснить, что такое коррелированный подзапрос. - Просто сошлитесь на то, что вы посмотрите на план выполнения запроса. Рекрутеры будут шокированы тем, что вы вообще знаете, что это такое. @python_job_interview

Изучить Python за полгода, вместо 2 лет? С нейросетями и университетом Зерокодер это реально.  На сайтах более 11000 вакансий, а средняя зарплата специалиста - 200 000 рублей. Университет Зерокодер проведет бесплатный вебинар о будущем рынка, возможностях Python и причинах, почему это лучший язык для старта, а также расскажет как решать типичные задачи программиста с помощью нейросетей и упростить изучение Python в разы. Даже если вы никогда не кодили - приходите, научитесь решать простые задачи на Python прямо на вебинаре. Бонус - работающий без VPN чатбот на основе ChatGPT. Подробности тут. Реклама. ООО "ЗЕРОКОДЕР". ИНН 9715401631.

Как загрузить ОГРОМНЫЙ Датасет в Pandas #python https://www.youtube.com/watch?v=TQQMjGH7TM0

🤫 Некоторые популярные методы аутентификации 🔵 Базовая аутентификация: Предполагает отправку имени пользователя и пароля с каждым запросом, но может быть менее безопасной без шифрования. Подходит для простых приложений, где безопасность и шифрование не являются приоритетом, или при использовании защищенных соединений. 🔵 Аутентификация с помощью токенов: Использует сгенерированные токены, такие как JSON Web Tokens (JWT), которые обмениваются между клиентом и сервером, обеспечивая повышенную безопасность без необходимости отправки учетных данных с каждым запросом. Идеально подходит для более безопасных и масштабируемых систем. 🔵 Аутентификация OAuth: Позволяет сторонним приложениям получать ограниченный доступ к ресурсам пользователя без раскрытия учетных данных, выдавая токены доступа после аутентификации пользователя. Подходит для ситуаций, требующих контролируемого доступа к ресурсам пользователя сторонними приложениями или сервисами. 🔵 Аутентификация с использованием API-ключей: Назначает уникальные ключи пользователям или приложениям, которые отправляются в заголовках или параметрах; несмотря на простоту, может не обладать всеми преимуществами безопасности, как методы на основе токенов или OAuth. Удобна для простого контроля доступа в менее чувствительных средах или для предоставления доступа к определённым функциям без необходимости предоставления разрешений, привязанных к конкретному пользователю. 💬 Какой метод аутентификации вы считаете наиболее эффективным с точки зрения обеспечения безопасности и удобства использования в ваших приложениях? @python_job_interview

Кто такой BI-аналитик и почему эта профессия востребована прямо сейчас? *️⃣BI-Аналитик — одна из самых подходящих профессий для тех, кто хочет войти в айти, но не хочет много программировать и знать математику. При этом, такие аналитики очень ценятся бизнесом, а зарплаты начинающих специалистов с опытом до года доходят до 100+ тысяч рублей. Если вы хотите узнать больше о профессии и заручиться планом быстрого входа и роста в сфере – лучше всего узнать это от лидеров рынка. В прямом эфире эксперты, которые сами регулярно нанимают специалистов и знают что ценится на рынке — Анастасия Кузнецова и Андрон Алексанян обсудят: ⚡️Чем занимается BI-аналитик и подходит ли вам эта сфера ⚡️Обзор ситуации на рынке: сколько зарабатывают специалисты и есть ли на них спрос ⚡️Как быстро вырасти в профессии Также на вебинаре у вас будет отличная возможность лично задать любой вопрос спикерам Дата вебинара: 17 сентября в 19:00 мск. 🔗Переходите и регистрируйтесь на бесплатный вебинар

Давайте проверим ваши знания работы бинарного дерева поиска. Посмотрите на изображение и ответьте на вопрос ниже. #викторина #bst

Станьте AI-разработчиком на Python и зарабатывайте от 150.000₽ в месяц 🔥🔥🔥 Мы научим вас создавать и тренировать нейронные сети, и вы сможете: 1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тыс. ₽ в месяц 2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тыс. ₽ за проект 3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате На интенсиве будет много практики: создадим 9 нейросетей за 1 вечер: 🧬 Оценка выброса CO2 по параметрам машины 🧬 Сегментация изображения для робота доставщика 🧬 Трекинг людей на видео 🧬 Распознавание речи и другие Ведущий интенсива - Senior AI-разработчик и основатель Университета искусственного интеллекта 🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайшую среду. Вы узнаете, как освоить самую востребованную профессию!

🖥 Полезные Паттерны проектирования — Порождающие паттерны: 🔹Abstract Factory: Family Creator — Создает группы взаимосвязанных объектов. 🔹Builder: Lego Master — Пошагово создает объекты. 🔹Prototype: Clone Maker — Создает копии полностью подготовленных объектов. 🔹Singleton: One and Only — Создаёт объект, который существует в единственном экземпляре. — Структурные паттерны: 🔹Adapter: Universal Plug — Соединяет объекты с разными интерфейсами. 🔹Bridge: Function Connector — Связывает то, как объект работает, с тем, что он делает. 🔹Composite: Tree Builder — Формирует древовидные структуры из простых и сложных частей. 🔹Decorator: Customizer — Добавляет новые возможности объектам, не изменяя их основную структуру. 🔹Facade: One-Stop-Shop — Представляет всю систему через один упрощенный интерфейс. 🔹Flyweight: Space Saver — Эффективно использует небольшие, многократно используемые объекты. 🔹Proxy: Stand-In Actor — Представляет другой объект, управляя доступом или действиями. — Поведенческие паттерны: 🔹Chain of Responsibility: Request Relay — Передает запросы через цепочку объектов до тех пор, пока он не будет обработан. 🔹Command: Task Wrapper — Превращает запрос в объект, готовый к выполнению. 🔹Iterator: Collection Explorer — Доступ к элементам коллекции по одному. 🔹Mediator: Communication Hub — Упрощает взаимодействие между различными классами. 🔹Memento: Time Capsule — Сохраняет и восстанавливает состояние объекта. 🔹Observer: News Broadcaster — Уведомляет классы о изменениях в других объектах. 🔹Visitor: Skillful Guest — Добавляет новые операции в класс, не изменяя его. 💬 Какие паттерны вы использовали в реальных кейсах?

🖥 Scientific Computing with Python — это бесплатный интерактивный курс от FreeCodeCamp, созданный для изучения анализа данных с помощью Python. Основные темы включают: ▪️ работу со строками; ▪️ List Comprehension; ▪️ основы алгоритмического дизайна; ▪️ структуры данных; ▪️ классы и объекты. Цель курса — дать учащимся прочные навыки для работы с научными данными и их обработкой, используя Python. 🔗 Ссылка на курс #курс #python @python_job_interview

Дима: Привет, Саш! Хочу подучить Python, а то как дело доходит до реальных задач, чувствую, что не хватает опыта. Саша: Привет, Дим! Есть классный курс «Python, Чат-боты и DevOps». Там сразу дают практику на реальных задачах. За 3 часа можно собрать своего чат-бота на питоне. Дима: Так быстро? Саша: 5 видеоуроков. Недолго, но информации много, формат интенсивный. Я этого чат-бота сделал, и он упростил мне работу. И про CI/CD рассказали, чтобы быть в теме. Дима: Саш, перелогинься. Ты звучишь как очередной развод от онлайн-школ. Саша: О, это не про Слёрм. Они не обещают — они делают) Можешь сам проверить, лови ссылку! Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451

🖥 Справочник-шпаргалка по методологиям и паттернам на Python Когда вы уже написали несколько своих небольших пет-проектов, вы начинаете понимать что чистый код, архитектура и другие паттерны программирования начинают иметь смысл. В масштабируемых, командный или коммерческих проектах это несет особую ценность. Изучив эти принципы, новички получат представление о построении надежных, гибких и легко тестируемых приложений, что позволит им сохранить ясность кодовой базы и возможность ее сопровождения по мере роста их проектов. В этой статье мы изучим методологии программирования и паттерны проектирования на Python. Я бы даже сказал, что это компиляция полезных материалов, справочник, большая шпаргалка по всем паттернам. ▪ Читать @python_job_interview

​​Основы проектирования систем: Алгоритмы балансировки нагрузки Рано или поздно веб-приложения перерастают возможности одного сервера. Чтобы повысить доступность и масштабируемость, приложения разворачивают на нескольких серверах и используют балансировщик нагрузки для распределения запросов. Это позволяет равномерно распределить запросы и обеспечить стабильную работу системы. Вот две полезные статьи, которые помогут разобраться в этой теме: — Балансировка нагрузки: Тут узнаете, что такое балансировка нагрузки, как она работает, и изучите основные алгоритмы — от простых до продвинутых. В статье также есть крутая песочница, где можно поэкспериментировать с параметрами в реальном времени! — Алгоритмы балансировки нагрузки: Подробно о восьми ключевых алгоритмах и советы по их выбору в зависимости от инфраструктуры и требований вашего приложения. #systemdisign

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pro_python_code Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/devOPSitsec АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Linux: t.me/linuxacademiya Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/golang_interview React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc 💼 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: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

🖥 Простыми словами: Бинарное дерево поиска Бинарное дерево поиска (Binary Search Tree, или просто BST) — это структура данных, которая помогает легко и быстро находить, добавлять и удалять элементы. Давайте разберёмся, что это такое и как с ним работать, на простых примерах. Представьте себе дерево. У каждого узла в этом дереве есть: — значение (например, число); — ссылка на левую «веточку» (левого ребенка); — ссылка на правую «веточку» (правого ребенка). Правило у этого дерева такое: — все значения в левом поддереве меньше, чем значение в узле; — все значения в правом поддереве больше, чем значение в узле. Простейшие операции с BST Вставка элемента Если вы хотите добавить элемент в дерево, вы начинаете с самого верха. Сравниваете новое значение с корнем: — если оно меньше, переходите влево; — если больше, переходите вправо; — повторяете, пока не найдете пустую коробочку (место), и вы поместите туда новое значение.

class Node:
    def __init__(self, key):
        self.key = key
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, key):
    if root is None:
        return Node(key)
    if key < root.key:
        root.left = insert(root.left, key)
    else:
        root.right = insert(root.right, key)
    return root

Поиск элемента Когда вы хотите найти элемент, вы снова начинаете с корня и сравниваете: — если нашли — отлично, элемент найден! — если меньше, идете налево. — если больше, идете направо. Повторяете, пока не найдете элемент или не убедитесь, что его нет в дереве.

def search(root, key):
    if root is None or root.key == key:
        return root
    if key < root.key:
        return search(root.left, key)
    return search(root.right, key)

Удаление элемента Удаление элемента немного сложнее, потому что есть три варианта: — элемент — это лист (нет детей). Просто удаляем его; — элемент имеет одного ребенка. Тогда просто заменяем его этим ребенком; — элемент имеет двух детей. В этом случае мы находим минимальный элемент в правом поддереве и заменяем удаляемый элемент на него.

def deleteNode(root, key):
    if root is None:
        return root
    if key < root.key:
        root.left = deleteNode(root.left, key)
    elif key > root.key:
        root.right = deleteNode(root.right, key)
    else:
        if root.left is None:
            return root.right
        elif root.right is None:
            return root.left
        temp = minValueNode(root.right)
        root.key = temp.key
        root.right = deleteNode(root.right, temp.key)
    return root

def minValueNode(node):
    current = node
    while current.left is not None:
        current = current.left
    return current

Обход дерева Обход означает посещение всех узлов в дереве. Существует несколько способов делать это: 1. In-order (Левый-Корень-Правый): посещаем сначала левое поддерево, потом текущий узел, потом правое поддерево. 2. Pre-order (Корень-Левый-Правый): посещаем сначала текущий узел, потом левое поддерево, потом правое поддерево. 3. Post-order (Левый-Правый-Корень): посещаем сначала левое поддерево, потом правое поддерево, потом текущий узел. Пример in-order обхода:

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.key, end=' ')
        inorder(root.right)

Давайте резюмируем. Бинарное дерево поиска — это отличный инструмент для быстрого и эффективного управления данными. С его помощью легко найти, добавить или удалить элемент, благодаря чёткой структуре и правилам. Теперь, когда вы знаете, что оно из себя представляет, сможете без труда использовать его в своих проектах #простымисловами #bst #вопросы_с_собеседований @python_job_interview