Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

Что выведет код? ❤️ — [3.1, '2', 4] 👍 — [3.1, 4, '2'] 🔥 — ['2', 3.1, 4] ⚡️ — Error Библиотека задач по Data Science

Что выведет код? 👾 — False ❤️ — Pony 👍 — Phony 🔥 — Tony ⚡ — True Библиотека задач по Data Science

Что выведет код? 👾 — True ❤️ — False 👍 — None 🔥 — Error Библиотека задач по Data Science

🧮🔠 Математика в действии: решаем хитрые задачи по прогнозированию, оптимизации и логике Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики. ➡️ Вот что вас ждет 1️⃣ Прогнозирование численности населения — используем цепи Маркова для предсказания миграций между городом и пригородами. 2️⃣ Минимизация затрат — находим минимальное скалярное произведение векторов для оптимального распределения задач между работниками. 3️⃣ Машина времени — решаем задачу максимального числа пересекающихся временных интервалов с помощью заметающей прямой. 4️⃣ Алгоритм Целлера — вычисляем день недели по дате. Проверка на практике. 🔵 Хочешь прокачаться в математике для ML? Тогда разбирайся с этими задачами и не упусти вебинар: «Математика для ML: от теории к практике». 👉 Читать статью

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning 🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML. (ссылка) 🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy. Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ. 😮 На вебинаре вы узнаете: 🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию. 🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения. 🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора. 🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning. 🎯 Почему это важно? Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике. 👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении! 📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/fe4098c8

Офер от Сбера за один клик 💼 Мечтаешь работать в Сбере, теперь это проще, чем когда-либо! 💡 AI-интервью за 15 минут – и ты уже на шаг ближе к своей новой работе. Как получить офер? 📌 Зарегистрируйся 📌 Пройди AI-интервью 📌 Получи обратную связь сразу же! После прохождения твои ответы получат рекрутеры и свяжутся с тобой в течение нескольких дней! 🚀 Реклама. ПАО СБЕРБАНК, ИНН 7707083893. Erid 2VtzqxS96Na

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом. Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций. Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах. 👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

💾 10 способов работы с большими файлами в Python, о которых ты не знал Годнота для всех, кто работает с данными. Статья раскрывает разные подходы к обработке больших файлов — от простых итераторов до распределенных вычислений. 👍 Сохраняй себе, точно пригодится в работе: https://proglib.io/sh/VOcgo7w0W1