Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Open in Telegram
Вопросы с собеседований по Data Science и ответы на них. Учиться у нас: clc.to/GjjbkQ По рекламе: @tproger_sales_bot Учиться у нас: https://proglib.io/w/7dfb7235 Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Show more
Network:4 459
Subscribers
+324 hours
-57 days
-730 days
Loading data
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
October '26Oct '26
October '26
+45
in 2 channels
September '26
+40
in 0 channels
Get PRO
August '26
+38
in 0 channels
Get PRO
July '26
+32
in 0 channels
Get PRO
June '26
+76
in 2 channels
Get PRO
May '26
+79
in 1 channels
Get PRO
April '26
+98
in 1 channels
Get PRO
March '26
+109
in 0 channels
Get PRO
February '26
+78
in 2 channels
Get PRO
January '26
+90
in 1 channels
Get PRO
December '25
+46
in 1 channels
Get PRO
November '25
+66
in 1 channels
Get PRO
October '25
+55
in 0 channels
Get PRO
September '25
+43
in 0 channels
Get PRO
August '25
+48
in 2 channels
Get PRO
July '25
+62
in 0 channels
Get PRO
June '25
+50
in 0 channels
Get PRO
May '25
+53
in 0 channels
Get PRO
April '25
+82
in 2 channels
Get PRO
March '25
+136
in 52 channels
Get PRO
February '25
+111
in 31 channels
Get PRO
January '25
+147
in 36 channels
Get PRO
December '24
+180
in 35 channels
Get PRO
November '24
+216
in 38 channels
Get PRO
October '24
+191
in 37 channels
Get PRO
September '24
+144
in 36 channels
Get PRO
August '24
+201
in 36 channels
Get PRO
July '24
+193
in 35 channels
Get PRO
June '24
+177
in 30 channels
Get PRO
May '24
+198
in 36 channels
Get PRO
April '24
+226
in 36 channels
Get PRO
March '24
+261
in 30 channels
Get PRO
February '24
+275
in 30 channels
Get PRO
January '24
+269
in 24 channels
Get PRO
December '23
+493
in 33 channels
Get PRO
November '23
+471
in 12 channels
Get PRO
October '23
+1 388
in 22 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 26 October | +5 | |||
| 25 October | 0 | |||
| 24 October | 0 | |||
| 23 October | +1 | |||
| 22 October | +3 | |||
| 21 October | +4 | |||
| 20 October | 0 | |||
| 19 October | 0 | |||
| 18 October | +4 | |||
| 17 October | +2 | |||
| 16 October | 0 | |||
| 15 October | +3 | |||
| 14 October | +2 | |||
| 13 October | +1 | |||
| 12 October | +8 | |||
| 11 October | +3 | |||
| 10 October | 0 | |||
| 09 October | +1 | |||
| 08 October | +1 | |||
| 07 October | +2 | |||
| 06 October | 0 | |||
| 05 October | 0 | |||
| 04 October | +2 | |||
| 03 October | +2 | |||
| 02 October | +1 | |||
| 01 October | 0 |
Channel Posts
В пяти наблюдениях x = [−2, −1, 0, 1, 2], y = x². Что верно про выборочную корреляцию Пирсона r?
| 2 |  📌 Один курс — хорошее вложение в себя. Два по той же цене — ещё лучше.
В Proglib Academy действует акция: покупаешь один курс, а второй получаешь в подарок.
Например, можно совместить два направления по работе с ИИ:
💥 ИИ для разработчиков — применение нейросетей в повседневной разработке: работа с кодом, тестирование и ревью.
💥 Разработка ИИ-агентов — архитектура агентов и создание собственных AI-решений.
📍 Разница в цене — почти 50 тысяч рублей. Можно освоить больше, не выходя за рамки запланированного бюджета.
А если тебе интереснее Python, алгоритмы, backend или DevOps — выбирай другую пару курсов из каталога.
Акция действует до 31 октября включительно ⏳
⏮️ Пора прокачать свой стек | 254 |
| 3 | В бинарной задаче y = [0, 0, 1, 1], scores класса 1 = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]. Все scores заменили на их квадраты. Чему равен ROC AUC после замены? | 279 |
| 4 | Из пяти разных строк строят bootstrap-выборку: пять независимых равновероятных выборов с возвращением. Какова вероятность, что заранее выбранная исходная строка не попадёт в неё ни разу? | 296 |
| 5 | Для a = [1, 2, 3] что вернёт np.var(a, ddof=1), если все параметры, кроме ddof, оставлены по умолчанию? | 331 |
| 6 |  😎 Выбираешь один курс, второй получаешь бесплатно. Баг? Нет, акция!
До 31 октября в Proglib Academy можно выбрать два курса и заплатить только за один.
Например, можно совместить:
💥 ИИ для разработчиков — применение нейросетей в повседневной разработке: работа с кодом, тестирование и ревью.
💥 Разработка ИИ-агентов — архитектура агентов и создание собственных AI-решений.
Вместе курсы стоят 108 000 ₽, но по акции оба обойдутся в 59 000 ₽. Экономия — 49 000 ₽ 🔥
Интересуют Python и ИИ или алгоритмы и архитектура? Можно выбрать любые два курса из каталога.
Акция действует до 31 октября включительно ⏳
⏬ Собрать свой учебный билд | 348 |
| 7 | Что вернёт этот запрос в PostgreSQL?
SELECT 1 NOT IN (SELECT 2 UNION ALL SELECT NULL) | 360 |
| 8 | Мошеннических операций 1%. Детектор срабатывает на 90% мошеннических и на 5% обычных операций. Операция случайно выбрана из этого потока и получила алерт. Какова вероятность мошенничества? | 419 |
| 9 | TimeSeriesSplit(n_splits=2, test_size=2, gap=2) на равномерном ряде индексов 0…9. Первый test — [6, 7]. Какие индексы входят в train? | 493 |
| 10 | В выборке 95 отрицательных и 5 положительных объектов. Модель всем предсказывает 0, её accuracy = 0.95. Чему равен balanced accuracy при adjusted=False? | 721 |
| 11 | 👀 Как вы смотрите видео?
Разбираете урок, слушаете интервью фоном или начинаете на телефоне, а продолжаете на большом экране?
Хотим узнать, что делает просмотр удобным для вас. Вспомните последнее видео — ролик, урок, фильм или серию сериала — и расскажите о своём опыте. Если детали не запомнились, можно так и ответить.
🕰️ Опрос займёт около 3 минут.
В результатах сможете сравнить свои привычки с ответами других участников. А разработчики и инженеры видеоплатформы расскажут, что происходит по ту сторону экрана, пока вы смотрите видео.
🔗 Поделиться опытом
🐸 Библиотека программиста | 453 |
| 12 | 💬 Как инициализировать параметры в логистической регрессии, и важно ли это
Частый вариант: веса
𝑤
w инициализируют нулями или малыми случайными значениями.
🔎 Почему работает: отрицательный логарифм правдоподобия в логистической регрессии — выпуклая функция, поэтому оптимизация сходится к глобальному минимуму независимо от стартовой точки.
🔎 Когда стоит подумать о случайной инициализации: при огромном числе признаков или сильно скоррелированных признаках случайная инициализация может помочь избежать вырожденных конфигураций.
🙂 Для стандартных задач нулевая инициализация чаще всего достаточно хороша; проблем с глобальным минимумом не возникает.
🐸 Библиотека собеса по Data Science | 693 |
| 13 |  😭 Как не потратить недельный лимит AI-кодинга за три дня?
Разберём на вебинаре, как тратить меньше на AI-агентов — без потери качества кода.
🔘 Поговорим о том:
— когда дорогая модель действительно нужна, а когда хватит дешёвой;
— сколько стоит один прогон и куда уходят токены;
— какие задачи можно отдавать субагентам;
— как настроить маршрутизацию моделей;
— что проверять в AI-коде перед merge.
✏️ Покажем всё на конкретных цифрах и вживую: сравним расходы до и после.
⬇️ 18 сентября, 19:00 МСК
⬇️ 1,5 часа · бесплатно
⬇️ Арсений Харланов и Олег Лайок
💬 Пишите в комментариях, где упираетесь в лимиты и на что уходят деньги. Самые залайканные вопросы разберём на вебинаре.
🔗 Зарегистрироваться на вебинар | 583 |
| 14 | ❓ Могут ли в Adam возникать проблемы исчезающих или взрывающихся градиентов
Да, полностью избежать этих проблем Adam не может. Хотя адаптивное изменение шагов помогает уменьшить эффект исчезающих или взрывающихся градиентов, при определённых архитектурах или распределениях данных они всё равно могут появляться.
Если градиенты резко становятся очень большими, шаг Adam тоже может временно стать слишком большим, особенно если оценка второго момента ещё не усреднилась. В обратной ситуации — при очень маленьких градиентах — Adam постепенно уменьшает шаг, что может привести к слишком медрому обучению, даже если параметрам нужно сделать крупные поправки.
📌 Вывод: Adam снижает риск, но не полностью устраняет проблемы исчезающих и взрывающихся градиентов — архитектура сети и нормализация данных по-прежнему критически важны.
🐸 Библиотека собеса по Data Science | 455 |
| 15 |  👅 Самое сложное — выбрать не курс, а направление
Сегодня хочется разобраться в AI-агентах. Через пару недель появляется задача, где нужны алгоритмы. Потом понимаешь, что неплохо бы освежить Python или математику для Data Science.
🔜 Именно поэтому подписка на обучение многим оказывается удобнее отдельных курсов. Можно спокойно переключаться между темами, когда меняются задачи, а не покупать новую программу каждый раз.
В подписку Proglib Academy входят все основные направления — AI, ML, Python, алгоритмы, математика для DS и другие курсы, а ещё закрытый видеохаб с вебинарами практиков.
Начать можно с пробного месяца. Если решите остаться, его стоимость зачтётся при оформлении подписки 😎
🔗 Узнать подробнее
🏃♀️ Proglib Academy | 316 |
| 16 | Один доступ вместо вечного выбора между «нужно для работы» и «давно хотелось изучить» 👇 | 364 |
| 17 | Как ортогонально направлена первая главная компонента относительно исходного облака точек? | 526 |
| 18 |  🎯 У разработчика, DevOps-инженера и техлида разные причины задуматься о системной работе с AI-агентами
Но цель одна: перейти от случайных удачных запусков к управляемому процессу на реальном проекте — с понятными правилами, ревью, контролем расходов и безопасности ✔️
На курсе «ИИ для разработчиков» участники выстраивают такой процесс на практике: подключают инструменты, задают границы для агента и учатся понимать, где ему можно доверять работу, а где требуется проверка.
⚡️ Предзапись на осенний поток уже открыта
🏃♀️ Proglib Academy | 386 |
| 19 | Разработчик, DevOps-инженер или техлид — у каждого своя причина навести порядок в работе с AI-агентами.
Разбираем, чем отличаются их задачи 💡 | 423 |
| 20 | Что вернёт LEFT JOIN, если справа нет совпадения? | 442 |
