Python Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучению

Что выведет код?

import numpy as np
a = np.array([[1, 3], [5, 7]])
a[:, 0] = 0
a[1, :] = 1
print(a.sum())

Что выведет код?

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = a[[0, 1, 2]]
c = a[0:3]
b[0] = -1
c[1] = -1
print(a[0], a[1])

Кодинг — умер. Пора переходить на простые способы обучения. Обучиться программировать сейчас нереально — ютуберы затирают про создание телеграм-ботов, обучения учат проё*ывать деньги. Оглянитесь вокруг: джуны поголовно учат айти по картинкам. Они запоминаются в разы лучше, чем пресловутые статейки и часовые видео. Вы тоже можете стать частью этого тренда. Достаточно читать канал Гайды программиста. Там найдёте полезные гайды по программированию на любую тему: Python, JS, C++, хакинг, подборки книг. И всё это в картинках. Короче, держите и изучайте, потом себе спасибо скажете: it_guides

Что выведет код?

import numpy as np
a = np.arange(8).reshape((2, 2, 2))
x = np.dsplit(a, 2)[0].sum()
print(x)

Решайте задачи по машинному обучению вместе с онлайн-учебником от Школы анализа данных Яндекса! Если у вас пока не получается решать задачи ML стабильно хорошо, возможно, проблема кроется в целостности знаний. Закрыть пробелы вам поможет пособие по машинному обучению и Data Science от ШАД. Теория, разбор задач, примеры из индустрии, мнения практиков: материалы помогут системно изучить Machine Learning — от его основ до тем из последних научных статей. К онлайн-учебнику можно возвращаться регулярно, ведь список глав постепенно пополняется. Сейчас в пособии опубликованы разделы про оценку качества моделей и классическое обучение с учителем, а также про основы глубинного обучения. Уже скоро авторы добавят материалы по решению сложных задач Data Science и вероятностному подходу к ML. В общем, скорее сохраняйте ссылку и тренируйтесь в решении задач вместе с новым учебником: https://clck.ru/aucSx Приятный бонус: он бесплатен и доступен онлайн 😉

Что выведет код?

import numpy as np
a = np.arange(6)
a = a.reshape(-1, 1)
x = np.vsplit(a, 2)[-1].sum()
print(x)

Какие IT-профессии будут востребованы в 2022 году? Какая сфера программирования самая прибыльная? Как развиваться и построить успешную карьеру начинающему специалисту или новичку? Начните с серии бесплатных вебинаров Skillbox по программированию 14–19 февраля в 20:00 по московскому времени! Регистрируйтесь: 👉 https://clc.to/mXT05Q. Что будет? ⚡️ Сравните разные языки программирования в России и мире по популярности, сложности и уровню доходов специалиста. ⚡️ Познакомитесь c основами веб-разработки, Data Science, Python и Java. ⚡️ Попрактикуетесь в нескольких языках программирования. ⚡️ Пообщаетесь с ведущими специалистами и разработчиками в прямом эфире. 🔥 А ещё будет вебинар с психологом, преподавателем НИУ ВШЭ. На нём вы узнаете, что делать со страхом неизвестности и как решиться на изменения. 🎁 Всех участников ждут подарки: безлимитный доступ к платформе изучения английского языка на 3 месяца и полезная литература от издательства МИФ. Тем, кто будет онлайн на вебинарах — дополнительная скидка 10 000 рублей на любой курс Skillbox. По завершении конференции каждый получит электронный сертификат, который усилит резюме и подтвердит ваши знания. Присоединяйтесь!

Что выведет код?

import numpy as np 
a = np.arange(4)
x = np.hsplit(a, 2)[0]
print(x.sum())

Что выведет код?

import numpy as np
a = np.array([1, 2])
b = np.array([3, 4])
c = np.dstack((a, b))
print(c.shape)

Что выведет код?

import numpy as np
a = np.array([1, 2])
b = np.array([3, 4])
c = np.vstack((a, b))
print(c.shape)

Узнайте всё, что необходимо для старта в карьере программиста, на бесплатном интенсиве с 10 по 12 февраля в 16:00 по московскому времени: ⏰ https://clc.to/Xqw_DA. ● Сколько зарабатывают программисты? ● Какими бывают языки программирования и где их применяют? ● Как составить отличное резюме и устроиться в крутую компанию? 🎁 Всех участников ждут подарки! Выберите свой путь в мир IT!