Python вопросы с собеседований
Відкрити 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
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python вопросы с собеседований
Канал Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 24 822 підписників, посідаючи 5 258 місце в категорії Технології та додатки та 26 472 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 822 підписників.
За останніми даними від 25 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -44, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.01%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.76% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 492 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 684 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, api, собеседование, git, docker.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 29 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
24 822
Підписники
Немає даних24 години
+637 днів
-4430 день
Архів дописів
Мы ищем талантливых наставников в образовательный центр «Алабуга Политех» для нового поколения IT-специалистов.
Что вы получите:
🔹Возможность оказаться среди лучших
🔹Шанс задать вектор развития новому поколению с высокими знаниями по направлению «Бизнес-программирование (Python, JavaScript)»
🔹Высокую заработную плату
🔹Карьеру в компании мирового уровня
🔹Реализацию амбиций в наставничестве
🔽Узнать подробности🔽
Программа «Я НАСТАВНИК» проходит с 22.08.24 по 25.08.24 в г. Елабуга
🔽Подать заявку на нашем сайте🔽
https://polytech.alabuga.ru/nastavnik
📍Питание и проживание в дни программы предоставляется.
Создавайте будущее уже сегодня!
⚡️ Огромная коллекция разборов задач с собеседований по различным языкам программирования.
@python_job_interview
Repost from Математика Дата саентиста
7 топовых сайтов для самообразования, которые научат вас лучше, чем «вышка»:
Academic Earth — большая библиотека бесплатных курсов обо всем на свете от ведущих специалистов мира. От обучения химии и информатике до бизнеса и психологии;
Classcentral — самый удобный поисковик по бесплатным курсам на любую тему;
Edx — тут собраны обучающие курсы от самых топовых ВУЗов мира, таких как Гарвард, Стэнфорд и Массачусетский технологический институт. Разумеется, бесплатно;
Google Garage Courses — библиотека бесплатных курсов от Google с возможностью получить карьерный сертификат от технологического гиганта;
Khanacademy — лучший сайт для углубленного изучения математики и других прикладных наук;
Udemy — для тех, кто планирует работать в «диджитале»: отличные курсы по программированию, дизайну, веб-разработке, графике и т.д.;
Treehouse — лучший вариант для будущих программистов. Простые и понятные курсы по Python, Data Science, React и другим темам.
@data_math
erid: LjN8KNugk
Привет!
Мы BAUM, российская IT-компания. Наша работа — создавать продвинутые системы хранения данных с прикладным искусственным интеллектом.
Мы завели аккаунт, где делимся своим опытом, даём советы для успешной карьеры, рассказываем об интересных событиях из нашей жизни и, конечно, публикуем вакансии.
Обещаем, что будет очень полезно и совсем не душно — подписывайся!
🖥 Полезные ресурсы для подготовки к собеседованиям по Python
Вот список полезных ресурсов, которые помогут вам подготовиться и уверенно пройти интервью:
LeetCode: Платформа с сотнями задач по программированию, которые помогут вам улучшить ваши навыки решения алгоритмических задач.
HackerRank: Отличный ресурс для практики программирования и изучения новых концепций через задачи и конкурсы.
Interview Cake: Платформа с обучающими материалами и задачами, ориентированными на подготовку к техническим собеседованиям.
Exercism: Практические упражнения по Python с возможностью получить обратную связь от менторов.
Real Python: Отличный ресурс с множеством статей, руководств и курсов по Python, которые помогут углубить ваши знания. Real Python
Python Principles: Сайт с интерактивными упражнениями и задачами по Python, который поможет вам улучшить ваши навыки программирования.
GeeksforGeeks: Обширный ресурс с учебными статьями, задачами и обсуждениями по всем аспектам программирования на Python.
PyBites: Платформа с ежедневными упражнениями и задачами по Python, которые помогут вам улучшить ваши навыки.
CodinGame: Интерактивные игры и задачи, которые помогут вам практиковать программирование на Python и других языках.
Надеюсь, эти ресурсы помогут вам подготовиться и успешно пройти собеседование!
@python_job_interview
Как писать поддерживаемый, воспроизводимый и повторно используемый код в ML/DS?
🔹Расскажем на открытом уроке «Рефакторинг ML-проекта с точки зрения продуктового кода» что такое хороший код и как его писать, и почему Jupyter мешает нам это делать
✅ Практика: Декомпозиция ML/DS-кода, работа с окружением, управление зависимостями
Урок приурочен курсу «MLOps» от Otus.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/nJjR/?erid=LjN8KTVGs
Python/Django Уголок Забавы 🕹️
🧩 Загадка для ума: Реши и выиграй!
Вот задачка на Python для вас, гуру программирования! Решите её и поделитесь своим ответом в комментариях.
Первый правильный ответ получит нашу виртуальную медаль! 🏅
def mystery_function(x): if x == 0: return 0 return x + mystery_function(x - 1) print(mystery_function(10))🤔 Вопрос: Что выведет этот код? Подсказка: Это не просто сумма чисел! Ждём ваших ответов в комментариях! 💬 @python_job_interview
+1
📌 Шпаргалка по модулю itertools
Модуль itertools позволяет создавать свои собственные итераторы. Умело комбинируя его функции, можно облегчить написание итеративных алгоритмов и решить любые комбинаторные задачи в несколько строк легко читаемого кода.
https://pylot.me/article/MNW-itertools-cheatsheet/
@python_job_interview
+2
🖥 Ресурсы для погружения в Python: теория и практика
Полезная подборка бесплатных ресурсов для изучения Python, разных практических проектов и т.д.
Кое-что из этого неплохо бы освежить перед собеседованием, а некоторые другие ссылки пригодятся для создания релевантного портфолие
Отдельного внимания из всего этого заслуживает, конечно, гарвардский курс лекций по Python, вот отдельная ссылка
🖥 GitHub
@python_job_interview
🖥 Списковое включение (быстрый способ)
Списковое включение — самый эффективный способ итерации любого списка.
Это итерирование однострочного списка с включением в него цикла. Посмотрите приведенный выше пример кода, чтобы понять, как это работает.
@python_job_interview
Курс Слёрма «Python для инженеров»: когда 5 строк кода заменяют полчаса работы
Научим вас автоматизировать задачи, которые годами решались вручную. Курс с обратной связью, 5 недель, старт 12 августа.
После курса сможете сделать так, чтобы автоматически:
▶Менялись конфигурации серверов и предоставлялся к ним доступ
▶Собирались, сводились и экспортировались нужные данные мониторинга
▶Создавались базы данных из разных источников
▶Генерировались ченджлоги прямо из коммитов
▶И многое другое
Формат курса:
▶Видеолекции, онлайн-встречи со спикером и практические задания
▶Код-ревью, ответы на вопросы и обратная связь
▶Личный кабинет с короткими конспектами видеолекций
▶Постоянный чат со студентами, экспертами и куратором
Длительность — 5 недель.
Старт — 12 августа.
Посмотреть программу занятий и занять место на курсе — по ссылке ✅
Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
🖥 Что такое контекстный процессор?
Контекстные процессоры (context processors) в Django - это функции, которые добавляют глобальные переменные в контекст перед рендерингом шаблона. Эти переменные могут быть использованы в любом шаблоне в приложении, и не нужно передавать их каждый раз при рендеринге каждого шаблона вручную.
Контекстные процессоры в Django имеют доступ к объекту request, который содержит информацию о запросе, и могут использоваться для добавления переменных в контекст на основе этой информации.
Например, контекстный процессор может добавлять текущего пользователя в контекст, что позволит проверять доступности функционала приложения на страницах, доступных только зарегистрированным пользователям.
Вот пример функции-контекстного процессора, которая добавляет текущего пользователя в контекст:
def user_context(request):
return {'user': request.user}
Чтобы использовать этот контекстный процессор в вашем приложении Django, добавьте его в настройки проекта в списке CONTEXT_PROCESSORS.
Например:
# Файл settings.py
# ...
TEMPLATES = [
{
'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
'APP_DIRS': True,
'OPTIONS': {
'context_processors': [
# ...
'myapp.context_processors.user_context',
],
},
},
]
Теперь переменная user будет доступна в любом шаблоне вашего приложения.
@python_job_interview
🖥 9 Jupyter Notebook'ов, которые помогут лучше разобраться в Pandas и в том, как он применяется
В частности, здесь описывается использование Pandas для решения таких задач:
— прогнозирование временных рядов
— разведочный анализ данных EDA
— простой анализ датасета NYC
— анализ исторических данных
🟡 9 Jupyter Notebooks
@python_job_interview
+1
🖥 Отличный ресурс для погружения в Computer Science и в Python
Здесь собрана теория с подробным объяснением тем Computer Science, таких как алгоритмы, динамическое программирование, рекурсия
+ теория и практика по Python
Настоятельно рекомендуется к ознакомлению
🟡 Computational Thinking and Programming
@python_job_interview
ML: с чего начинается Data Science?
Приглашаем на открытый урок, где вы узнаете про область ML, которая лежит в основе Data Science и AI сегодня.
🔹Расскажем, чем оно отличается от классического программирования и какие в ML существуют типы задач.
✅ Практика: Решите первую задачу ML на языке Python
В результате урока вы обучите свою первую модель машинного обучения для решения задачи классификации рукописных цифр
Урок приурочен курсу «Специализация Machine Learning» от Otus.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/z7bB/?erid=LjN8KHpoE
+2
🖥 Продвинутый Python с уклоном в DS и ML
Держите отличный учебник/туториал по продвинутым темам Python.
Здесь освещается большое количество разных тем, вот некоторые:
— ООП: классы, магические методы, атрибуты
— декораторы
— загрузка и предобработка датасета
— кросс-валидация
— построение разных графиков
🟡 Advanced Python
@python_job_interview
🚀 Отправляемся в мир Django: ваш первый проект в веб-разработке
22 июля в 19:00 мск — не пропустите открытый урок
Что ждет вас на вебинаре:
- основы Django: краткий обзор архитектуры, установка и создание нового проекта;
- ваше первое приложение: определение и регистрация простой модели данных, создание представления и маршрута для отображения информации на странице;
- работа с шаблонами: использование шаблонов для отображения данных в браузере.
Спикер — опытный системный инженер, веб-разработчик и преподаватель.
Встречаемся в преддверии старта курса «Специализация Python Developer». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение.
🔴 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/Qz72/?erid=LjN8KLBPy
+2
🖥 Теория + Notebook'и с практическими заданиями по основным темам Python
Здесь объясняются структуры данных, ООП, различные принципы и паттерны типа SOLID, обработка ошибок, написание тестов и много всего другого (в т.ч. алгоритмы сортировки), что можно освежить перед собеседованием
🟡 Hands on Programming with Python
🟡 Ссылка сразу на все Notebook'и
@python_job_interview
