Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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📈 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 24 948 підписників, посідаючи 5 488 місце в категорії Технології та додатки та 26 827 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 948 підписників.
За останніми даними від 08 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -147, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.90%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.07% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 472 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 765 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
- 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 09 червня, 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.
24 948
Підписники
-724 години
-417 днів
-14730 день
Архів дописів
⭕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