Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
Open in Telegram
Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения. Курс по Ai-агентам: https://clc.to/9L0Tqg По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Show more4 014
Subscribers
-124 hours
-27 days
-230 days
Posts Archive
Что выведет код с картинки выше?
О чём говорит Центральная предельная теорема (ЦПТ)?
🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.
В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги
👉Подписаться👈
✍️ Разбор задач прошедшей недели
1️⃣ Функция DataFrame.rename в Pandas позволяет переименовать столбцы. Однако, как и многие другие функции, она применяется не inplace по умолчанию, то есть она возвращает новый объект DataFrame с изменениями, не затрагивая исходный объект. Чтобы изменения применились к исходному объекту DataFrame, необходимо использовать аргумент inplace=True.
По этой причине код выведет столбец с названием Profit.
2️⃣ Функция divmod в Python принимает два аргумента и возвращает пару чисел, состоящую из частного и остатка от деления первого аргумента на второй. В случае с divmod(15, 4) выведется кортеж (3, 3). Таким образом, sum в качестве аргументов передаётся следующее: (3, 3) и 2. 2 служит здесь начальным значением для суммирования, к которому добавляется сумма элементов кортежа (3, 3).
3️⃣ Наивный Байес — это довольно простой алгоритм. Он работает на предположении, что все признаки в наборе данных независимы друг от друга. Благодаря этому алгоритм может использовать принцип условной вероятности. Так, он учитывает вероятности появления определённых признаков при наличии конкретного класса.
В отличие от многих других алгоритмов машинного обучения Наивный Байес не рассчитывает расстояния между точками, из-за этого он не чувствителен к масштабу признаков.
#разбор_задач
Формула какой функции активации изображена на картинке выше?
Нужно ли масштабирование признаков в Наивном Байесе?
Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!
Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾
🔥Для всех
Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы
#️⃣C#
Книги для шарпистов | C#, .NET, F#
Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C#
Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
☁️DevOps
Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE
Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
🐘PHP
Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты
🐍Python
Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты
☕Java
Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков
👾Data Science
Книги для дата сайентистов | Data Science
Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту
🦫Go
Книги для Go разработчиков
Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go
🧠C++
Книги для C/C++ разработчиков
Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++
💻Другие профильные каналы
Библиотека фронтендера
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека тестировщика
💼Каналы с вакансиями
Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности
📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈
🤖Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT
Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook *
🔸Instagram *
* Организация Meta запрещена на территории РФ
😎Разработчик, управляй памятью эффективно!
👉Начните на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Программист С» — «Реализация динамических структур данных на Си и Python»: регистрация
Структура вебинара:
- Примеры динамических структур данных
- Схемы управления динамической памятью в С и Python
- Реализация бинарного дерева на С и Python
- Применение функций управления динамической памятью.
Вебинар будет полезен:
- Программистам, изучающим языки С и Python, для развития навыков в области эффективного управления памятью.
- Разработчикам в области больших данных.
🤝Понравится вебинар — продолжите обучение на курсе по специальной цене и даже в рассрочку!
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576 Erid 2VtzqwWFxhS
Что выведет код с картинки выше?
Столбец с каким названием будет выведен в результате выполнения кода выше?
Примерно какой процент данных находится на расстоянии не более одного стандартного отклонения от среднего в нормальном распределении?
🧑💻 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.
В модели Transformer какой компонент использует multi-head self-attention?
✍️ Разбор задач прошедшей недели
1️⃣ У нас были два вопроса по np.nan. Давайте поясним, что это вообще такое.
NaN — это сокращение для Not a number. Это значит, что np.nan применяют для обозначения нечисловых значений. В NumPy nan имеет тип данных float. Его можно использовать как заглушку для значений в массиве, если для вас неважно, каким было оригинальное значение.
▪️np.nan не равно себе же. Выражение np.nan == np.nan всегда будет возвращать False. Поэтому в некоторых случаях следует пользоваться функцией np.isnan().
▪️Любая арифметическая операция с np.nan будет возвращать np.nan.
2️⃣ В этой задаче была допущена банальная синтаксическая ошибка. Для доступа к элементам списка следует использовать квадратные скобки. Правильной записью была бы такая: print(phrase[0]). И вывела бы она 'Добрый день'.
Нередко именно такие глупые ошибки могут стать загвоздкой и мешать вашему коду корректно исполняться 👾
#разбор_задач
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
