fa
Feedback

فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

رفتن به کانال در 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

نمایش بیشتر
4 459
مشترکین
+324 ساعت
-57 روز
-730 روز
جذب مشترکین
اکتبر '26
اکتبر '26
+45
در 2 کانال‌ها
سپتامبر '26
+40
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '26
+38
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+32
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+76
در 2 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+79
در 1 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+98
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+109
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+78
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+90
در 1 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+46
در 1 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+66
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+55
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+43
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+48
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+62
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+50
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+53
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+82
در 2 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+136
در 52 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+111
در 31 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+147
در 36 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+180
در 35 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+216
در 38 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+191
در 37 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+144
در 36 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+201
در 36 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+193
در 35 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+177
در 30 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+198
در 36 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+226
در 36 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+261
در 30 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+275
در 30 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+269
در 24 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+493
در 33 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+471
در 12 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+1 388
در 22 کانال‌ها
تاریخ
رشد مشترکین
اشارات
کانال‌ها
26 اکتبر+5
25 اکتبر0
24 اکتبر0
23 اکتبر+1
22 اکتبر+3
21 اکتبر+4
20 اکتبر0
19 اکتبر0
18 اکتبر+4
17 اکتبر+2
16 اکتبر0
15 اکتبر+3
14 اکتبر+2
13 اکتبر+1
12 اکتبر+8
11 اکتبر+3
10 اکتبر0
09 اکتبر+1
08 اکتبر+1
07 اکتبر+2
06 اکتبر0
05 اکتبر0
04 اکتبر+2
03 اکتبر+2
02 اکتبر+1
01 اکتبر0
پست‌های کانال
В пяти наблюдениях x = [−2, −1, 0, 1, 2], y = x². Что верно про выборочную корреляцию Пирсона r?
Anonymous voting

2
📌 Один курс — хорошее вложение в себя. Два по той же цене — ещё лучше. В Proglib Academy действует акция: покупаешь один кур
📌 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
😎 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 потер
😭 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 зада
👅 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
🎯 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