Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python вопросы с собеседований
Открыть в Telegram
Вопросы с собеседований по Python @workakkk - админ @machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml @pro_python_code - Python @data_analysis_ml - анализ данных на Python @itchannels_telegram - 🔥 главное в ит РКН: clck.ru/3FmrFd
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python вопросы с собеседований
Канал Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 24 948 подписчиков, занимая 5 488 место в категории Технологии и приложения и 26 827 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 948 подписчиков.
Согласно последним данным от 08 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -147, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.90%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.07% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 472 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 765 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, api, собеседование, git, docker.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Вопросы с собеседований по Python
@workakkk - админ
@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml
@pro_python_code - Python
@data_analysis_ml - анализ данных на Python
@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит
РКН: clck.ru/3FmrFd”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 09 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
24 948
Подписчики
-724 часа
-417 дней
-14730 день
Архив постов
⭕Как войти в IT? Стоп, это из другой интеграции!
Сейчас вы не услышите традиционной рекламы курсов с обещаниями из домохозяйки сделать айтишника.
Потому что речь пойдет о нетипичном для образовательного рынка продукте.
Вы слышали о тренде на микро-обучение?
Так учат сотрудников IBM, Google и другие IT-гиганты.
Что это?
Вы смотрите короткое видео, содержащее доступную и понятную информацию, и сразу применяете ее на практике, закрепляя понимание материала.
То есть, можно учиться, грубо говоря, во время поездки в метро или завтрака!
Такая учеба не влияет на ваш образ жизни, но зато позволяет приобретать навыки!
адаптировали под него уже более 20 курсов в области программирования, аналитики данных и Data Science.
Кстати, когда выполняешь задание, тебе сразу начисляются хр как в игре! Это делает процесс еще более залипательным и непринужденным.
На платформе большое количество бесплатного контента
Кликай на deepskills.ru и узнай больше
Repost from Анализ данных (Data analysis)
27 февраля стартовал финал совместного профиля «Искусственный интеллект» НТО и Академии искусственного интеллекта для школьников БФ Сбербанка «Вклад в будущее»
📌 3 дня продлится командная работа над финальной задачей.
Sber AI подготовил задание по разработке алгоритма, который анализирует видео и отвечает на вопросы по его содержанию. Такое решение позволит ускорить анализ видеоинформации, а также проводить эффективный поиск по видеопоследовательностям.
📌Подробности по ссылке: https://www.ng.ru/news/760842.html
По итогам командам-победителям вручат приглашения на оплачиваемую стажировку в Сбер и компании-партнеры по направлению «Машинное обучение». Призовой фонд превышает 4 млн рублей
Задача количество последовательных вхождений
Вам дана строка s. Предположим, что некоторый символ x встречается последовательно n раз в строке. Напишите функцию
occurence(), которая принимает строку s и заменяет последовательные вхождения символа x на (n, x). Результат выведите на экран.
Примечание: все символы строки s являются целыми числами от 0 до 9.
Пример:
Входные данные:
s = '1222311'
Вывод:
(1, 1) (3, 2) (1, 3) (2, 1)
Пояснение: вначале 1 встречается только один раз. Меняем на (1, 1). Затем, 2 появляется три раза и заменяется на (3, 2) и так далее.
Важно: не забудьте пробелы между скобками.
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewВсем привет от команды Nebius!
Nebius — это международный спин-офф облачного бизнеса Яндекса с офисами в нескольких странах. Мы создаем платформу, позволяющую другим компаниям строить собственный локальный облачный бизнес.
Наши сотрудники — это команда ярких и талантливых личностей с большим опытом работы в построении и развитии публичного облака.
Вы можете стать ее частью — мы активно нанимаем сотрудников в офисы в Белграде и Амстердаме.
На данный момент открыты вакансии для:
• backend-разработчиков — языки Golang, Java, Python , С++, С#
• frontend-разработчиков
• full-stack разработчиков
• technical product managers
• SRE
Полные описания можно найти на сайте.
Если подходящие вам вакансии ещё не открыты — отправьте своё резюме на hr@nebius.com
🖥 Задача
В шеренгу друг за другом стоят
n человек, рост i-го из них равен ai условных единиц. Вы тоже собираетесь встать в эту шеренгу, при чем вам хочется встать на такую позицию p, чтобы f(p) = [количество людей левее вас того же роста, что и вы] умножить на [количество людей правее вас ростом, не равным росту вас] было максимально. Для этого вы можете встать в начало шеренги, в её конец, или между любыми 2мя соседними людьми. К сожалению вы не можете точно вспомнить ваш рост, у вас есть только m предположений о том, каким он может быть, и для каждого из них вы хотели бы знать оптимальную позицию, на которую вам стоило бы встать.
Решение:
Cчитаем сразу для нулевой позиции, сколько в списке не вашего роста для каждой гипотезы. А потом на каждом шаге изменяем кол-во равных слева и неравных справа по текущему значению списка
equal = [0 for i in range(len(m))]
notequal = [len(list(filter(lambda x: x != m[i], n))) for i in range(len(m))]
valsave = [0 for i in range(len(m))]
possave = [0 for i in range(len(m))]
for i in range(len(n)):
for x in range(len(m)):
if n[i] == m[x]:
equal[x] += 1
if n[i] != m[x]:
notequal[x] -= 1
val = equal[x] * notequal[x]
if val > valsave[x]:
valsave[x] = val
possave[x] = i+1
print(possave)
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview🖥 Декоратор для контроля уникальности аргументов
Напишите декоратор RepeatDecorator, который проверяет, запускалась ли ранее обернутая функция с заданными позиционными аргументами. Если такие аргументы уже подавались на вход данной функции, то нужно вывести на экран сообщение: «Функция с такими аргументами уже запускалась!».
Примечание: Если одна функция запускалась с заданными аргументами, а потом другая запускается с теми же аргументами, то декоратор не должен выводить сообщение.
Пример:
func1(1, 2)
> Ничего не выводится
func1(2, 1)
> Ничего не выводится
func1(3, 1)
> Ничего не выводится
func1(1, 2)
# Функция с такими аргументами уже запускалась!
func2(1, 2)
> Ничего не выводится, т.к. функция другая
func2(1, 2)
# Функция с такими аргументами уже запускалась!
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview🖥 Декоратор для замера времени
Напишите декоратор TimeDecorator, который будет замерять время выполнения декорированной функции.
Исходная функция должна возвращать результат, а декоратор должен просто выводить строку "Затрачено N секунд" на экран.
Пример:
def func(...):
...
print('Я закончила работать!')
func()
# Затрачено 0.5 секунд
# Я закончила работать!
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview🔥 Хардкорный тест по Python от OTUS 🔥
🐍 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Python Developer. Professional»
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/sXXn/
💣 Пройдете тест и получите:
✔️ Живое общение с экспертами Python-сообщества
✔️ Лучшие открытые уроки прошлых наборов курса
✔️ Продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+
✔️ Скидку на прохождение онлайн курса «Python Developer. Professional»
Курс доступен в рассрочку.
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
🖥 Эта задача взята с Avito Weekend Offer для аналитиков
Вам дан набор чисел в виде списка Python. Необходимо найти медиану этого числового ряда.
Задание
Напишите функцию FindMedian, которая будет возвращать одно число - медианное значение.
Функция FindMedian принимает на вход arr - исходный список с числами.
Пример:
arr = [1, 5, 2, 3, 6]
Ответ: 3
Пример:
arr = [100, 5, 2, 4, 3, 6]
Ответ: 4.5
Примечание: Если в выборке четное число элементов, то за медиану нужно взять среднее между центральными элементами (после упорядочивания).
Дополнительная информация
Обратите внимание, что шаблон решения представлен в виде (на примере языка Python):
class Answer:
def function(self, arg1, arg2):
# напишите свой код ниже
return res
Здесь function - функция, которую вам нужно написать (от задачи к задаче ее имя меняется), а arg1, arg2 - аргументы этой функции.
Чтобы решить задачу, напишите свой код между комментарием и выражением return ....
print(Answer().function(arg1, arg2))
Если вам нужно импортировать какой-то модуль, указывайте модуль до class Answer. Например:
import mymodule
class Answer:
...
Полный пример:
# импортируем модуль
import collections
class Answer:
def problemSolve(self, n, m):
# напишите свой код ниже
...
return res
# промежуточно смотрим результат
print(Answer().problemSolve(n=2, m=3))
Пишите свое решение в комментариях👇
@machinelearning_interview⚡️ Задачи на Python
Дана переменная, в которой хранится информация о затратах и доходе рекламных кампаний по различным источникам. Необходимо дополнить исходную структуру показателем ROI по формуле:
(revenue / cost - 1) * 100
Пример работы программы:
results = {
'vk': {'revenue': 103, 'cost': 98},
'yandex': {'revenue': 179, 'cost': 153},
'ok': {'revenue': 103, 'cost': 110},
'adwords': {'revenue': 35, 'cost': 34},
'twitter': {'revenue': 11, 'cost': 24},
}
Результат:
{'adwords': {'revenue': 35, 'cost': 34, 'ROI': 2.94},
'ok': {'revenue': 103, 'cost': 110, 'ROI': -6.36},
'twitter': {'revenue': 11, 'cost': 24, 'ROI': -54.17},
'vk': {'revenue': 103, 'cost': 98, 'ROI': 5.1},
'yandex': {'revenue': 179, 'cost': 153, 'ROI': 16.99}}
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview⚡️ Задачи на Python с использованием dfs + bfs
Дана двоичная матрица размера n x n, где 1 представляет сушу, а 0 представляет воду.
Остров — это 4-направленно связанная группа 1, не связанная ни с какими другими 1. В сетке ровно два острова.
Вы можете изменить 0 на 1, чтобы соединить два острова в один остров.
Возвращает наименьшее количество нулей, которое нужно перевернуть, чтобы соединить два острова.
1. Для начала я предлагаю найти 1-ый остров в матрице, с помощью обхода в глубину
(dfs), если мы нашли элемент 1-го острова, тогда меняем значение в двумерной матрице на 2. Для экономии времени мы будем заранее заполнять очередь для будущего обхода в ширину (bfs).
n = len(grid)
queue = []
def dfs(x, y):
if x > 0 or x >= n or 0 > y or y >= n or grid[x][y] != 1:
return
grid[x][y] = 2
queue.append([x, y, 0])
dfs(x - 1, y)
dfs(x + 1, y)
dfs(x, y - 1)
dfs(x, y + 1)
# Перебираем двумерный массив, пока не найдем первый элемент суши
flag = False
for i in range(n):
for j in range(n):
if grid[i][j]:
dfs(i, j)
flag = True
break
if flag:
break
2. С помощью обхода в ширину мы найдем кратчайший путь до 2-го острова, для этого мы заполнили очередь координатами элементов 1-го острова.
# Чтобы убрать больше количество условных операторов
# я буду использовать цикл for, в котором я буду перебирать
# все возможные варианты дальнейшего пути
dirct = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]
while len(queue) != 0:
# step - расстояние до 2-го острова
x, y, step = queue[0][0], queue[0][1], queue[0][2]
queue.pop(0)
for dx, dy in dirct:
x1, y1 = x + dx, y + dy
if 0 > x1 or x1 >= n or 0 > y1 or y1 >= n:
continue
if grid[x1][y1] == 1:
return step # ответ на задачу
if grid[x1][y1] == 0:
grid[x1][y1] = 2
queue.append([x1, y1, step + 1])
Весь код:
class Solution(object):
def shortestBridge(self, grid):
n = len(grid)
queue = []
def dfs(x, y):
if 0 > x or x >= n or 0 > y or y >= n or grid[x][y] != 1:
return
grid[x][y] = 2
queue.append([x, y, 0])
dfs(x - 1, y)
dfs(x, y - 1)
dfs(x + 1, y)
dfs(x, y + 1)
flag = False
for i in range(n):
for j in range(n):
if grid[i][j]:
dfs(i, j)
flag = True
break
if flag:
break
dirct = [(0, 1), (1, 0), (-1, 0), (0, -1)]
while len(queue) != 0:
x, y, step = queue[0][0], queue[0][1], queue[0][2]
queue.pop(0)
for dx, dy in dirct:
x1, y1 = x + dx, y + dy
if 0 > x1 or x1 >= n or 0 > y1 or y1 >= n:
continue
if grid[x1][y1] == 1:
return step
if grid[x1][y1] == 0:
grid[x1][y1] = 2
queue.append([x1, y1, step + 1])
@python_job_interviewRepost from Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
💡Хотите научиться извлекать из данных пользу и решать задачи бизнеса? Обратите внимание на очную программу «Аналитик данных» от Центра непрерывного образования ФКН.
✅ Программа подходит для начинающих: сначала вы изучите основы Python, SQL и прикладную статистику. А дальше перейдете к машинному обучению, A/B-тестам, продуктовым и бизнес-подходам, инструментам Business Intelligence, Data Warehouse..
✅ Наши преподаватели работают в крупных IT-компаниях, банках и инновационных стартапах. На каждом занятии они учат применять теорию к реальным задачам, которые они решают в индустрии.
✅ Обучение завершается финальным проектом, направленным на решение бизнес-задачи, который станет отличным дополнением к вашему портфолио.
Старт уже 22 марта!🔥
Продолжительность: 1 год
Где: Москва, Покровский бульвар, 11.
Стоимость: 390.000₽, оплату можно разделить на 5 частей без переплат.
Подробнее и записаться на курс: по ссылке.
📌 Дана последовательность, в которой находятся рандомные числа в произвольном порядке, в ней находятся только парные элементы.
Пример: 2 1 5 5 2 1
К ним добавляют элемент в произольное место
Например: 2 3 1 5 5 2 1
Найти этот уникальный элемент используя только один цикл
=========================================
(сложность программ - линейная)
import random
import numpy as np
def merge(lst1, lst2):
yield from lst1
yield from lst2
def shuffle_list(n: int):
lst = np.arange(1, n)
np.random.shuffle(lst)
return lst
def random_insert(lst, item):
lst.insert(random.randrange(len(lst)+1), int(item))
def find_item(lst: list):
init_lst = []
for item in lst:
if lst.count(item) == 1:
init_lst.append(item)
return init_lst
n = int(input("n > "))
a_list = shuffle_list(n)
b_list = shuffle_list(n)
c_list = list(merge(a_list, b_list))
e = input("e > ")
random_insert(c_list, e)
print(find_item(c_list))
Это громоздкое решение. Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview