Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

Подготовься к собеседованию на позицию Data Scientist! Профессия Data Scientist становится все более востребованной, и компании ищут специалистов, способных превращать данные в ценные инсайты. Но как успешно пройти техническое собеседование? Мы собрали 10 типичных задач, которые могут встретиться на собеседовании, и эффективные подходы к их решению: 1. Внешнее и тензорное произведение 2. One-hot кодировка 3. Мониторинг осадков 4. Симуляция бросков кубиков в «Монополии» 5. Бурение скважин для добычи золота 6. Вычисление свертки 7. Бэктестинг торговой стратегии 8. Прогноз оттока клиентов с помощью логистической регрессии 9. Обнаружение спама с использованием дерева решений 10. Предсказание цен на квартиры с помощью линейной регрессии Чтобы начать решать задачи, достаточно ответить на четыре простых вопроса по этой ссылке и получить доступ к вводным занятиям курса Математика для Data Science и 10 задачам.

Какие инструменты для разработки выбирает ИТ-сообщество Решение Platform V Works компании СберТех отмечено национальной наградой в сфере информационных технологий TAdviser IT Prize 2024. Победа присуждена в номинации «Платформа года для повышения продуктивности команд разработки». Platform V Works позволяет ускорить цикл разработки и повысить производительность команд: быстрее писать код за счет AI-ассистентов, настраивать конвейеры DevOps по шаблонам, готовить синтетические данные и нагрузочные тесты. В Platform V Works входит 4 набора инструментов: • Управление проектами, задачами и знаниями. • Написание кода и контроль его качества. • Построение DevOps-конвейера. • Тестирование ПО. Продукты Platform V Works от СберТеха подходят для задач импортозамещения и могут быть использованы как в средних, так и в крупных компаниях. Выберите набор или отдельный инструмент — улучшайте процессы и ускоряйте выход отдельных фич или продуктов. Узнать больше и запросить демонстрацию

📈 Четыре примера работы аналитиков: кейсы IT-компаний Читайте нашу статью. В ней: аналитики крупных компаний рассказали Proglib о самых интересных кейсах, над которыми им приходилось работать. 🔗 Ссылка

Каковы хорошие исходные данные при построении рекомендательной системы? ✍️ Хорошая система рекомендаций должна предоставлять актуальную и персонализированную информацию. ✍️ Она не должна рекомендовать элементы, которые пользователь хорошо знает или легко находит. ✍️ Она должна вносить разнообразные предложения. ✍️ Пользователь должен исследовать новые предметы.

Сравнение двух лиц на фотографиях с использованием Python Для того чтобы сравнить два лица на изображениях в Python, можно воспользоваться библиотекой face_recognition. В этом примере мы сначала загружаем изображения с лицами и находим их с помощью функции face_locations(). После этого мы кодируем обнаруженные лица с помощью функции face_encodings() и сравниваем их с помощью функции compare_faces(). Результатом сравнения является список булевых значений (True или False), который указывает, совпадают ли два лица на фотографиях.

Для чего используется предложение WHERE и как оно применяется для фильтрации данных? В SQL WHERE используется для фильтрации строк из таблицы или набора результатов в соответствии с предопределенными критериями. Он позволяет нам выбирать только те строки, которые удовлетворяют определенным требованиям или следуют шаблону. Ключевой элемент SQL-запросов, WHERE часто используется для извлечения и обработки данных

Как создать класс без инструкции class? В Python есть встроенная функция type(), которая позволяет создавать классы динамически. Она принимает три аргумента: имя класса, кортеж базовых классов (если они есть) и словарь атрибутов класса. *Несмотря на то, что это технически возможно, использование инструкции class предпочтительнее и более понятно для создания классов.

🧑‍💻 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.

📊 Системный и бизнес-аналитик: пошаговый гайд к востребованной профессии Пару слов о еще одном безумном разделении во вселенной IT-специальностей: системный и бизнес-аналитик. Рассказываем в нашей статье, чем занимаются представители профессии, сколько зарабатывают и как войти в эту сферу деятельности. 🔗 Ссылка Хочешь стать бизнес-аналитиком? У нас есть отличный курс, который поможет подтянуть математику: 🔵 Математика для Data Science

📊 Системный и бизнес-аналитик: пошаговый гайд к востребованной профессии Пару слов о еще одном безумном разделении во вселенной IT-специальностей: системный и бизнес-аналитик. Рассказываем в нашей статье, чем занимаются представители профессии, сколько зарабатывают и как войти в эту сферу деятельности. 🔗 Ссылка Хочешь стать бизнес-аналитиком? У нас есть отличный курс, который поможет подтянуть математику: 🔵 Математика для Data Science

🎉 Розыгрыш от Proglib Academy и DigitalRazor! С 27 ноября по 27 декабря у вас есть шанс не только прокачать свои навыки, но и выиграть ПК при покупке любого курса Академии! 🎁 Призы для участников акции: – Игровой ПК DigitalRazor ProGaming – VIP-пакет курса Proglib Academy 💡 Как принять участие? Купите любой курс Proglib Academy с 27 ноября по 27 декабря и получите шанс выиграть мощный ПК. Приобретите технику DigitalRazor — участвуйте в розыгрыше VIP курса. 📅 Вместе с DigitalRazor мы создали спецпредложение -50% на курсы до 30 ноября, чтобы вы могли начать обучение на более выгодных условиях. Выбрать курс