Data Science | Тесты
Open in Telegram
Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @easyoffer_adv
Show more
Network:2 649
Subscribers
+624 hours
-47 days
-1030 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
September '26
September '26
+9
in 0 channels
August '26
+15
in 0 channels
Get PRO
July '26
+19
in 0 channels
Get PRO
June '26
+29
in 1 channels
Get PRO
May '26
+22
in 0 channels
Get PRO
April '26
+45
in 0 channels
Get PRO
March '26
+46
in 0 channels
Get PRO
February '26
+104
in 0 channels
Get PRO
January '26
+81
in 0 channels
Get PRO
December '25
+46
in 0 channels
Get PRO
November '25
+121
in 0 channels
Get PRO
October '25
+130
in 1 channels
Get PRO
September '25
+88
in 0 channels
Get PRO
August '25
+79
in 0 channels
Get PRO
July '25
+92
in 1 channels
Get PRO
June '25
+98
in 1 channels
Get PRO
May '25
+112
in 1 channels
Get PRO
April '25
+139
in 0 channels
Get PRO
March '25
+460
in 3 channels
Get PRO
February '25
+264
in 3 channels
Get PRO
January '25
+165
in 53 channels
Get PRO
December '24
+107
in 0 channels
Get PRO
November '24
+123
in 1 channels
Get PRO
October '24
+226
in 24 channels
Get PRO
September '24
+406
in 321 channels
Get PRO
August '24
+177
in 0 channels
Get PRO
July '24
+277
in 55 channels
Get PRO
June '24
+426
in 241 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 04 September | 0 | |||
| 03 September | +7 | |||
| 02 September | +2 | |||
| 01 September | 0 |
Channel Posts
🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для выделения признаков, сохраняющих максимум информации о данных?
| 2 | 🤔 Какие проблемы могут возникнуть при прогнозе LTV на полгода вперед?
Основные проблемы при прогнозе LTV (Lifetime Value) на длительный срок включают в себя высокую неопределённость в поведении пользователей, изменение рыночных условий и устаревание данных. Кроме того, прогнозы могут быть неточными из-за сезонных изменений или новых факторов, которые не были учтены в модели. Также возможна недостаточность данных для точного прогнозирования поведения пользователей на долгий срок. Модели могут переоценивать или недооценивать реальные значения LTV.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 79 |
| 3 | 🤔 Какой метод кластеризации использует плотностное распределение данных? | 129 |
| 4 | 🤔 Как работает Dropout?
Это техника регуляризации в нейросетях, уменьшающая переобучение:
1. На каждой итерации обучения случайно зануляется часть нейронов.
2. Это предотвращает чрезмерную зависимость от отдельных признаков.
3. Во время предсказания Dropout не применяется, а выходы масштабируются.
Dropout делает нейросеть более устойчивой и снижает вероятность переобучения.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 135 |
| 5 | 🤔 Какой метод проверки качества модели делит данные на k подмножеств? | 145 |
| 6 | 🚨60 минут
Пожизненный PRO-доступ на easyoffer (подготовка к IT-собесам + поиск оффера) по цене одного года закрывается прямо сейчас. Один платёж — доступ навсегда.
Последнее напоминание 👇
👉 https://easyoffer.ru/pro | 26 |
| 7 | ⚠️ 3 часа до конца акции.
Последний шанс забрать пожизненный PRO на easyoffer по цене одного года. Это полный доступ к подготовке к собесам и инструментам поиска работы (вопросы с реальных интервью, ответы сеньоров, автоотклики, тренажёры) — один раз и навсегда, вместо ежегодной оплаты.
В полночь цена возвращается к обычной.
👉 https://easyoffer.ru/pro | 54 |
| 8 | 🤔 В чем разница между L1 и L2 регуляризацией?
L1-регуляризация (Lasso) добавляет сумму модулей весов к функции потери, склоняя веса к нулю, что способствует разреженности. L2-регуляризация (Ridge) добавляет сумму квадратов весов, уменьшая их величину, но не зануляя. L1 эффективна для отбора признаков, а L2 — для стабилизации модели и борьбы с переобучением.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 148 |
| 9 | ⏳ Ребята, сегодня заканчивается акция, о которой стоит знать, если вы в поиске работы или планируете сменить её в ближайший год.
easyoffer — это платформа для подготовки к IT-собесам и поиска оффера. Внутри:
– база реальных вопросов и live-coding задач с собесов (с частотой их встречаемости)
– эталонные ответы от Senior-разработчиков
– 1100+ записей настоящих интервью (Сбер, Яндекс, Авито, WB, OZON, МТС)
– автоотклики на hh, генератор резюме под вакансию, тренажёры собеседований
Сегодня пожизненный PRO-доступ продаётся по цене одного года — платишь один раз и пользуешься всем этим всю жизнь, включая будущие фичи. С завтрашнего дня — только обычная годовая подписка.
👉 https://easyoffer.ru/pro | 99 |
| 10 | 🤔 Какой метод уменьшает дисперсию, обучая слабые модели последовательно? | 157 |
| 11 | 🤔 В чем разница между листом и кортежем?
В Python список (list) — это изменяемая коллекция объектов, тогда как кортеж (tuple) — неизменяемая. Это значит, что после создания кортежа его нельзя изменить (добавлять элементы, удалять элементы, изменять существующие элементы).
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 154 |
| 12 | Пожизненный PRO — по цене одного года.
Покупаешь один раз — пользуешься всю жизнь:
👉 https://easyoffer.ru/pro
🚀 PRO-доступ закроет 99% проблем на пути к офферу:
1. 1100+ записей реальных собеседований (включая топы: Сбер, Авито, Яндекс, WB, OZON, МТС). Видите всё изнутри: как спрашивают, как отвечают сильные кандидаты и на каких ошибках проваливаются 80%.
2. База live-coding задач и вопросов с реальных собесов — с уникальной системой вероятности их встречи. Готовитесь не вслепую, а точечно по темам, которые спрашивают чаще всего.
3. Эталонные ответы от Senior-разработчиков. Никакой воды и догадок — только чёткие структурированные решения, за которые дают «зелёный свет» к офферу.
4. Полный доступ ко всем грейдам и профессиям. Junior вы или Senior, тестировщик, разработчик или проджект — вы получаете ВСЕ материалы easyoffer без ограничений. Безлимитно, Все, Навсегда.
5. База 400+ тестовых заданий. Прокачивайте навыки на реальных задачах — тех самых, что дают перед собесом.
6. Автоотклики на hh.ru — пока вы спите, резюме уходит рекрутерам автоматически. Экономия сотен часов ручного кликанья.
7. Аналитика ТОП-требований из вакансий. Парсим рынок и показываем, какие скиллы сейчас в цене. Апгрейдите резюме точечно и проходите ATS-фильтры (они отсеивают до 75% резюме ещё до рекрутера).
8. Генератор резюме и CV под каждую вакансию. Забудьте про «универсальное» резюме — нейросеть адаптирует ваш опыт под конкретную позицию за минуту и повышает шансы на приглашение в разы.
9. Тренажёры подготовки к собеседованию:
«Реальное собеседование» — сценарий вопросов из настоящих интервью. «Проработка вопросов» — флеш-карточки по методике интервальных повторений (как Anki)
10. 🔥 Самое важное: все будущие фичи
Вы платите один раз, а продукт растёт всю жизнь. Каждое обновление, каждый новый инструмент, каждая фича, которая появится за все годы проекта, автоматически падает вам в подписку без доплат. Вы фиксируете цену года, а получаете продукт, который через пару лет будет стоить в разы дороже
⭐️ Это уникальная акция пока сайт в режиме Beta.
Успей ей воспользоваться⏳ Завтра последний день.
👉 https://easyoffer.ru/pro | 107 |
| 13 | 🤔 Какой метод используется для выявления скрытых факторов в данных путем факторизации матриц? | 162 |
| 14 | 🤔 Какую метрику регрессии используешь для объяснения результатов?
Для объяснения результатов регрессии обычно используются несколько метрик, таких как среднеквадратичная ошибка (MSE), средняя абсолютная ошибка (MAE) и R-квадрат. Выбор зависит от специфики задачи и приоритетов: чувствительности к выбросам, интерпретируемости или доли объясненной дисперсии. Важно учитывать контекст и использовать несколько метрик для полной оценки.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 161 |
| 15 | 🔥 Осталось 3 дня!
Пожизненный easyoffer PRO по цене одного года. Покупаешь один раз – пользуешься всю жизнь.
Что входит в PRO:
– Вопросы и задачи с реальных собеседований в конкретных компаниях
– Лучшие ответы и видео-примеры от middle/senior специалистов
– Записи реальных собеседований
– Обход фильтров ATS с топ-30 ключевых слов в резюме
– Автоотклики на hh
– Тренажёры и симуляторы для идеальной подготовки к интервью
⏳ Акция действует только до 2 сентября 23:59 по МСК
👉 Забрать PRO со скидкой 70%: https://easyoffer.ru/pro | 111 |
| 16 | 🤔 Какой метод уменьшает дисперсию, изменяя веса слабых моделей на основе их ошибок? | 171 |
| 17 | 🤔 Какой метод улучшает обобщающую способность модели в ансамблевом обучении? | 187 |
| 18 | 🤔 Что такое recall?
Recall (полнота) — это метрика, показывающая, какая доля истинных положительных случаев была правильно предсказана моделью. Она рассчитывается как отношение количества истинно положительных предсказаний к сумме истинно положительных и ложно отрицательных. Recall важен, когда важно минимизировать количество пропущенных положительных случаев. Высокий recall означает, что модель почти не пропускает положительные случаи.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 191 |
| 19 | 🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в ансамблевом обучении? | 191 |
| 20 | 🤔 Что такое градиентное затухание?
Градиентное затухание (vanishing gradients) — это проблема, когда в глубоких нейросетях градиенты становятся очень малыми при обратном распространении.
Это мешает обновлению весов в начальных слоях, и обучение "замирает".
Чаще всего возникает в RNN и в сетях с плохой инициализацией или неподходящей функцией активации.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 190 |
