Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований

⏰ Последние 3 дня скидки на курс «AI-агенты для DS-специалистов» Пока большинство дата-сайентистов строят модели и делают аналитику, рынок уже требует специалистов, которые создают автономные системы с AI-агентами. Для этого мы подготовили специальный курс и собрали кучу дополнительного контента, который поможет погрузиться в тему еще глубже. Но торопитесь — получить все плюшки можно только до 1 июня. 🎁 Что вы получите при оплате курса до 1 июня: — Промокод PROGLIBAI на скидку в 10 000 ₽, чтобы изучать AI-агентов еще выгоднее — Эксклюзивный лонгрид по API и ML от Proglib Промокод также действует на курсы «Математика для Data Science» и «Алгоритмы и структуры данных». 💡Что разберем на курсе «AI-агенты для DS» — Реализацию памяти в цепочках langchain — Полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества — Основы мультиагентных систем (MAS) — Протокол MCP и фреймворк FastMCP 👉 Успейте до 1 июня: https://clc.to/Cttu7A

Как найти корреляцию с помощью Pandas? Метод Pandas dataframe.corr() используется для поиска корреляции всех столбцов dataframe. Он автоматически игнорирует любые отсутствующие или нечисловые значения. DataFrame.corr() Библиотека собеса по Python

МТС приглашает разработчиков на масштабную ИТ-конференцию True Tech Day 6 июня. Участие бесплатное. В программе — спикеры российского и международного ИИ-рынка, лидеры бигтехов и ученые. Тебя ждут 4 трека и 40+ докладов. Какие темы будем обсуждать: — GPT для роботов: как ИИ учится взаимодействовать с реальным миром. — Мультиагенты — главный AI-тренд 2025. Речь не просто о чат-ботах, а о системах, которые умеют спорить, сотрудничать и достигать целей. — Автоматизация архитектурных аудитов с помощью ИИ: создание архитектурного datalake для сбора данных из Git, Kubernetes, мониторинга и других источников. — Новая архитектура под AI: что приходит на смену микросервисам и как архитектор становится дизайнером когнитивного интерфейса. — Архитектура «as code»: как автоматизировать проверку актуальности схем и генерировать их из реальной инфраструктуры, чтобы разработка всегда соответствовала замыслу архитектора. — Разбор RAG: что это, зачем нужно, архитектурные подходы и их слабые места, как измерять качество и избегать ложных метрик. Среди спикеров: Иван Оселедец (AIRI), Пабло дель Веккио (NTT DATA), Кен Чжун Ли (Kyung Hee University), Алексей Друца (Яндекс), Александр Абрамов (Сбер), Павел Бабин (MWS GPT), Валентин Малых (MTS AI), Антон Скогорев (Т-Банк), Артем Якимчук (Сколтех) и другие эксперты. Тебе точно стоит быть, если ты: — разработчик, архитектор или технический руководитель; — хочешь понять, что реально работает, а что — хайп. Когда: 6 июня Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн Регистрация по ссылке.

Есть ли в Python сборщик мусора, и, если есть, как он работает? Стандартный интерпретатор использует несколько алгоритмов. 🧹 Подсчёт ссылок. Каждый объект в Python содержит внутренний счётчик ссылок. Когда он падает до нуля, это означает, что на объект больше нет ссылок, его можно удалить. Главный недостаток этого алгоритма — не умеет определять циклические ссылки. 🧹 Алгоритм поиска циклов. Реализован в модуле gc и активируется время от времени, а не постоянно. Если коротко, этот алгоритм периодически ищет объекты, которые ссылаются только друг на друга и не доступны извне. Объекты, признанные недостижимыми, удаляются. Также стоит добавить, что циклический сборщик мусора делит объекты на три поколения в зависимости от того, как долго они существуют в памяти. Новые объекты помещаются в первое поколение. Если они сохраняются после очередного процесса сбора мусора, то перемещаются в следующее по старшинству поколение. Объекты в более старших поколениях проверяются реже. Библиотека собеса по Python

👾 AI-агенты — настоящее, о котором все говорят На днях мы анонсировали наш новый курс AI-агенты для DS-специалистов 🎉 Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи! На обучении вы соберете полноценные LLM-системы с учётом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов. 🎓 В рамках курса вы научитесь: — адаптировать LLM под разные предметные области и данные — собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества — строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой Разберете реальные кейсы и научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд. Старт 5 июля, а при оплате до 1 июня действует дополнительная скидка и бонус — эксклюзивный лонгрид по API и ML от Proglib. Начните осваивать тему уже сейчас 👉 https://clc.to/Cttu7A

Что такое dict comprehension? Dict comprehension — это способ конструирования словарей в одну строку, аналогичный list comprehension. Синтаксис dict comprehension: {ключ: значение for элемент in итерируемый_объект if условие} Основные преимущества dict comprehension: — Краткость и читабельность по сравнению с обычным циклом. — Более высокая производительность за счет оптимизации. — Удобство создания словарей «на лету» по данным. Dict comprehension используется для: — Преобразования данных из одного вида в другой. — Создания словарей на основе списков или других итерируемых объектов. — Фильтрации и обработки данных в процессе создания словаря. Библиотека собеса по Python

Устали самостоятельно тыкаться в Excel или мучительно изучать SQL и Python? Это объявление для всех начинающих аналитиков и тех, кто пока смотрит в сторону метрик, цифр и анализа. 📌 2-6 июня пройдет бесплатный интенсив «Введение в аналитику данных» от школы Changellenge >> Education. Там всё, что нужно, чтобы разобраться с азами в работе с данными: 🔹 Базовый функционал SQL, Excel и Python, 🔹 Практика на реальных базах данных, 🔹 3 практических кейса, подобные тем, что аналитики решают ежедневно в работе, 🔹 Работа с 3 экспертами-практиками из Wildberries, VK и банка Точка! 5 дней в специальном телеграм-канале вы будете смотреть видео от экспертов и получать задания. И всё это время рядом будет куратор, который подскажет, если возникнуть вопросы. ✅ Можно получить сертификат об обучении. ✅ Каждый участник получает набор бонусов, среди которых — грант до 60 000 рублей на курсы по аналитике. Бонусы и программа интенсива указаны на сайте. 📌 Переходите, изучайте, регистрируйтесь до 2 июня: https://u.to/OIFHIg Реклама. ООО «ВЫСШАЯ ШКОЛА АНАЛИТИКИ И СТРАТЕГИИ», ИНН 7716917009. Erid 2VtzqwwvHU9

😱 Вся правда об увольнениях в IT в 2025-м Пока все молчат о том, что происходит на рынке, мы решили выяснить реальную картину. Без прикрас и корпоративного пиара. Но для этого нам нужна ваша помощь! Мы собираем данные от разработчиков, тестировщиков, менеджеров и всех, кто работает в ИТ, чтобы создать честное исследование о: — реальных причинах массовых увольнений — судьбе тех, кто остался за бортом IT-рынка — том, сколько времени сейчас нужно на поиск работы Почему это важно? Потому что сила в правде. Зная реальную ситуацию, вы сможете лучше понимать тренды рынка и планировать карьеру. ⚡️Пройдите опрос и помогите всему сообществу: https://clc.to/yJ5krg

Как выбрать отдельный столбец DataFrame? Существует несколько способов выбора одного столбца из dataframe: Используя оператор «точка», мы можем получить доступ к любому столбцу фрейма данных. Dataframe.column_name Другой способ выбора столбца — использование квадратных скобок []. DataFrame[column_name] Библиотека собеса по Python

Как выбрать отдельный столбец DataFrame? Существует много способов выбора одного столбца из dataframe. Они следующие:

😳 Почему дата-сайентисты застревают на уровне «делаю отчеты и строю модельки» Проблема большинства спецов: вы отлично знаете pandas, sklearn и даже можете настроить нейронку. Но когда дело доходит до создания автономных систем, которые принимают решения без человека — тупик. При этом большинство курсов по ИИ либо для программистов (и там про API больше, чем про данные), либо академические (теория без практики). 🔥Поэтому мы запускаем курс «AI-агенты для DS-специалистов» 🧐 Что будет на курсе: — Рассмотрим реализацию памяти в цепочках langchain и создадим пару простых агентов. — Соберем полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества. — Изучим основные понятия мультиагентных систем (MAS) и библиотеки для их построения. — Рассмотрим протокол MCP и фреймворк FastMCP, создадим end-to-end приложение. 🎁 В честь запуска курса мы дарим промокод PROGLIBAI на 10 000 ₽ на два других обучения: — Математика для Data Science — Алгоритмы и структуры данных После этих курсов вы перестанете быть «тем, кто делает отчеты» и станете архитектором умных систем. А это совсем другой уровень зарплаты и востребованности. 👉 Успейте использовать промокод и забрать новый курс по приятной цене до 1 июня: https://clc.to/Cttu7A

Что такое коллизия? Коллизия — это ситуация, когда при добавлении элементов в хеш-таблицу или словарь, разные ключи отображаются в одну и ту же ячейку памяти. Это происходит потому, что количество возможных ключей обычно больше, чем размер выделенной хеш-таблицы, и хеш-функция отображает ключи в ограниченное количество ячеек. При коллизии несколько разных ключей могут иметь одинаковый хеш, что приводит к их конфликту при размещении в хеш-таблице. Чтобы решить проблему коллизий, в Python используются разные стратегии, например: — Цепочки: списки элементов внутри ячейки таблицы. — Открытая адресация: подбор следующей свободной ячейки. — Перехеширование: генерация нового хеша при коллизии. Уменьшение коллизий позволяет повысить производительность операций с хеш-таблицами и словарями. Библиотека собеса по Python

Расскажите про полезные константы пакета string В Python есть несколько полезных констант в пакете string, которые нужно знать начинающему программисту: — string.ascii_letters: строка со всеми буквами английского алфавита (строчными и прописными). — string.digits: строка со всеми цифрами. — string.hexdigits: строка со всеми шестнадцатеричными цифрами. — string.octdigits: строка со всеми восьмеричными цифрами. — string.punctuation: строка со всеми знаками пунктуации. — string.whitespace: строка со всеми пробельными символами. Эти константы позволяют легко получить строки с определенными наборами символов, что часто бывает полезно при работе со строками. Библиотека собеса по Python

Как проверить файл .py на синтаксические ошибки, не запуская его? Утилита py_compile, позволит проверить файл .py на наличие синтаксических ошибок без его запуска. Вы можете использовать командную строку или терминал для проверки файла .py на наличие синтаксических ошибок, не запуская его, используя флаг -m с модулем py_compile. Откройте командную строку или терминал. Перейдите в каталог, содержащий файл .py, который вы хотите проверить, где yourfile .py — это имя файла, который вы хотите проверить. Библиотека собеса по Python

Как сбросить индекс DataFrame? Индекс датафреймов Pandas можно сбросить с помощью метода reset_index(). Его можно использовать для простого сброса индекса до целочисленного индекса по умолчанию, начиная с 0. DataFrame.reset_index(inplace = True) Библиотека собеса по Python

Как вычислить среднее значение, медиану, моду, дисперсию, стандартное отклонение и различные квантильные диапазоны в Pandas? ✔️ DataFrame.mean(): среднее ✔️ DataFrame.median(): медиана ✔️ DataFrame.mode(): мода ✔️ DataFrame.var(): дисперсия ✔️ DataFrame.std(): стандартное отклонение ✔️ DataFrame.quantile(): для расчета квантильного диапазона, используя значение диапазона в качестве параметра Библиотека собеса по Python

🥵 Устали от статей, где эйчары рассказывают, как на самом деле выглядит рынок труда в ИТ? Мы тоже! Поэтому решили узнать правду и представить ее всем айтишникам — но нам нужен ваш голос. Опрос займет 3 минуты, а пользы — вагон для всего сообщества. Результаты этого исследования помогут понять, как специалистам искать работу в 2025-м (а компаниям — специалистов). 👉 Если вы готовы сделать свой вклад в исследование — велком: https://clc.to/VGgyNA

🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг 22 мая(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Собес проведет Вадим Пуштаев, ex. head of backend в 💙, автор канала @pythonetc, архитектор в европейской компании Как это будет: 📂 Вадим будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Вадим будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Вадиму Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwBAJ3n

Что такое подгенератор (subgenerator)? Подгенератор создается с помощью конструкции yield from внутри генератора. Использование подгенераторов позволяет разбить генератор на несколько частей для упрощения кода и оптимизации памяти. Это полезный инструмент при работе с последовательностями. Механизм передает значения между генераторами без сохранения всей последовательности в памяти и блокирует основной генератор до полного завершения подгенератора. Библиотека собеса по Python