Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Какая разница между словарями и JSON? Dict (словарь) — это тип данных Python, представляющий собой набор индексированных, но неупорядоченных пар ключ-значение. JSON — просто строка, которая следует заданному формату и предназначена для передачи данных.

Предложите библиотеку для прогнозирования временных рядов. PyFlux — это библиотека для прогнозирования временных рядов. Она предоставляет удобный интерфейс для работы с моделями временных рядов, такими как анализ авторегрессии (AR), интегрированной скользящей средней (ARIMA), авторегрессии скользящего среднего (ARMA) и др. В этом примере создается искусственный временной ряд и на его основе модель ARMA обучается для прогнозирования следующих 10 значений этого ряда.

Как работает умножение списка? Посмотрим на результат умножения списка [1,2,3] на 2: [1,2,3] * 2 #=> [1, 2, 3, 1, 2, 3] Содержание списка [1,2,3] повторяется дважды.

Объясните, как работает функция map Она возвращает объект (итератор), который перебирает значения, применяя функцию к каждому элементу. В случае необходимости объект можно преобразовать в список: def add_three(x): return x + 3 li = [1,2,3] list(map(add_three, li)) #=> [4, 5, 6] Здесь к каждому элементу в списке мы добавляем число 3.

Приведите пример библиотеки для создания графиков Leather используется для создания графиков. В отличие от ряда подобных библиотек, Leather способна взаимодействовать с широким разнообразием данных и выводить их через векторную графику. В примере используются следующие функции: leather.Chart() — создает график с заданным заголовком. chart.add_dots() — добавляет точки на график. Также в ней можно указать функцию для определения цвета точек. chart.to_svg() — позволяет сохранить график в формате .svg в указанный файл. На втором изображении представлен результат работы программы.

Расскажите про какую-нибудь полезную библиотеку с машинным обучением, которую вы недавно использовали. Для сравнения двух лиц на фото в Python можно использовать библиотеку face_recognition. В этом примере мы сначала загружаем изображения лиц и находим лица на изображениях с помощью функции face_locations(). Затем мы кодируем найденные лица с помощью функции face_encodings() и сравниваем их между собой с помощью функции compare_faces(). Результат сравнения — список булевых значений (True или False), которые сообщают, совпадают ли два лица на фото.

Запустится ли этот код на Python 3? Если да, то что он выведет? sys.allow_boolean_assignment разрешает создавать переменные с именами, зарезервированными под идентификаторы типа bool. Поэтому этот код запустится и выведет "True is False". Эта настройка введена в известном первоапрельском коммите, который до сих пор остался в коде интерпретатора. Если кандидат об этом знает, можно с уверенностью сказать, что он общается в должных профессиональных кругах и любят углубляться в детали.

Для чего нужен Scrapy? Scrapy — это фреймворк для извлечения данных из веб-сайтов. Он используется для автоматического сбора структурированных данных из веб-страниц, таких как цены товаров, информация о продуктах, контактные данные и многое другое. Этот код создает веб-паука, который извлекает цены товаров с сайта example.com. Он использует CSS-селекторы для поиска элементов страницы, содержащих информацию о продуктах, и извлекает их название и цену.

Что такое Random Forest? Random Forest, или случайный лес, — это один из немногих универсальных алгоритмов обучения, который способен выполнять задачи классификации, регрессии и кластеризации. Случайный лес состоит из большого количества отдельных деревьев решений, которые по сути являются ансамблем методов. Каждое дерево в случайном лесу возвращает прогноз класса, и класс с наибольшим количеством голосов становится прогнозом леса.

Что такое ансамбль методов? Ансамбль методов — это использование нескольких алгоритмов с целью получения более высокой эффективности прогнозирования, чем можно было бы получить, используя эти алгоритмы отдельно.