Data Science | Тесты
Відкрити в Telegram
Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @easyoffer_adv
Показати більше
Сітка:2 644
Підписники
-324 години
-107 днів
-1430 днів
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
вересень '26
вересень '26
+2
в 0 каналах
серпень '26
+15
в 0 каналах
Get PRO
липень '26
+19
в 0 каналах
Get PRO
червень '26
+29
в 1 каналах
Get PRO
травень '26
+22
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+45
в 0 каналах
Get PRO
березень '26
+46
в 0 каналах
Get PRO
лютий '26
+104
в 0 каналах
Get PRO
січень '26
+81
в 0 каналах
Get PRO
грудень '25
+46
в 0 каналах
Get PRO
листопад '25
+121
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '25
+130
в 1 каналах
Get PRO
вересень '25
+88
в 0 каналах
Get PRO
серпень '25
+79
в 0 каналах
Get PRO
липень '25
+92
в 1 каналах
Get PRO
червень '25
+98
в 1 каналах
Get PRO
травень '25
+112
в 1 каналах
Get PRO
квітень '25
+139
в 0 каналах
Get PRO
березень '25
+460
в 3 каналах
Get PRO
лютий '25
+264
в 3 каналах
Get PRO
січень '25
+165
в 53 каналах
Get PRO
грудень '24
+107
в 0 каналах
Get PRO
листопад '24
+123
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '24
+226
в 24 каналах
Get PRO
вересень '24
+406
в 321 каналах
Get PRO
серпень '24
+177
в 0 каналах
Get PRO
липень '24
+277
в 55 каналах
Get PRO
червень '24
+426
в 241 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 03 вересня | 0 | |||
| 02 вересня | +2 | |||
| 01 вересня | 0 |
Дописи каналу
🤔 Какой метод проверки качества модели делит данные на k подмножеств?
| 2 | 🚨60 минут
Пожизненный PRO-доступ на easyoffer (подготовка к IT-собесам + поиск оффера) по цене одного года закрывается прямо сейчас. Один платёж — доступ навсегда.
Последнее напоминание 👇
👉 https://easyoffer.ru/pro | 26 |
| 3 | ⚠️ 3 часа до конца акции.
Последний шанс забрать пожизненный PRO на easyoffer по цене одного года. Это полный доступ к подготовке к собесам и инструментам поиска работы (вопросы с реальных интервью, ответы сеньоров, автоотклики, тренажёры) — один раз и навсегда, вместо ежегодной оплаты.
В полночь цена возвращается к обычной.
👉 https://easyoffer.ru/pro | 54 |
| 4 | 🤔 В чем разница между L1 и L2 регуляризацией?
L1-регуляризация (Lasso) добавляет сумму модулей весов к функции потери, склоняя веса к нулю, что способствует разреженности. L2-регуляризация (Ridge) добавляет сумму квадратов весов, уменьшая их величину, но не зануляя. L1 эффективна для отбора признаков, а L2 — для стабилизации модели и борьбы с переобучением.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 102 |
| 5 | ⏳ Ребята, сегодня заканчивается акция, о которой стоит знать, если вы в поиске работы или планируете сменить её в ближайший год.
easyoffer — это платформа для подготовки к IT-собесам и поиска оффера. Внутри:
– база реальных вопросов и live-coding задач с собесов (с частотой их встречаемости)
– эталонные ответы от Senior-разработчиков
– 1100+ записей настоящих интервью (Сбер, Яндекс, Авито, WB, OZON, МТС)
– автоотклики на hh, генератор резюме под вакансию, тренажёры собеседований
Сегодня пожизненный PRO-доступ продаётся по цене одного года — платишь один раз и пользуешься всем этим всю жизнь, включая будущие фичи. С завтрашнего дня — только обычная годовая подписка.
👉 https://easyoffer.ru/pro | 99 |
| 6 | 🤔 Какой метод уменьшает дисперсию, обучая слабые модели последовательно? | 124 |
| 7 | 🤔 В чем разница между листом и кортежем?
В Python список (list) — это изменяемая коллекция объектов, тогда как кортеж (tuple) — неизменяемая. Это значит, что после создания кортежа его нельзя изменить (добавлять элементы, удалять элементы, изменять существующие элементы).
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 134 |
| 8 | Пожизненный PRO — по цене одного года.
Покупаешь один раз — пользуешься всю жизнь:
👉 https://easyoffer.ru/pro
🚀 PRO-доступ закроет 99% проблем на пути к офферу:
1. 1100+ записей реальных собеседований (включая топы: Сбер, Авито, Яндекс, WB, OZON, МТС). Видите всё изнутри: как спрашивают, как отвечают сильные кандидаты и на каких ошибках проваливаются 80%.
2. База live-coding задач и вопросов с реальных собесов — с уникальной системой вероятности их встречи. Готовитесь не вслепую, а точечно по темам, которые спрашивают чаще всего.
3. Эталонные ответы от Senior-разработчиков. Никакой воды и догадок — только чёткие структурированные решения, за которые дают «зелёный свет» к офферу.
4. Полный доступ ко всем грейдам и профессиям. Junior вы или Senior, тестировщик, разработчик или проджект — вы получаете ВСЕ материалы easyoffer без ограничений. Безлимитно, Все, Навсегда.
5. База 400+ тестовых заданий. Прокачивайте навыки на реальных задачах — тех самых, что дают перед собесом.
6. Автоотклики на hh.ru — пока вы спите, резюме уходит рекрутерам автоматически. Экономия сотен часов ручного кликанья.
7. Аналитика ТОП-требований из вакансий. Парсим рынок и показываем, какие скиллы сейчас в цене. Апгрейдите резюме точечно и проходите ATS-фильтры (они отсеивают до 75% резюме ещё до рекрутера).
8. Генератор резюме и CV под каждую вакансию. Забудьте про «универсальное» резюме — нейросеть адаптирует ваш опыт под конкретную позицию за минуту и повышает шансы на приглашение в разы.
9. Тренажёры подготовки к собеседованию:
«Реальное собеседование» — сценарий вопросов из настоящих интервью. «Проработка вопросов» — флеш-карточки по методике интервальных повторений (как Anki)
10. 🔥 Самое важное: все будущие фичи
Вы платите один раз, а продукт растёт всю жизнь. Каждое обновление, каждый новый инструмент, каждая фича, которая появится за все годы проекта, автоматически падает вам в подписку без доплат. Вы фиксируете цену года, а получаете продукт, который через пару лет будет стоить в разы дороже
⭐️ Это уникальная акция пока сайт в режиме Beta.
Успей ей воспользоваться⏳ Завтра последний день.
👉 https://easyoffer.ru/pro | 107 |
| 9 | 🤔 Какой метод используется для выявления скрытых факторов в данных путем факторизации матриц? | 134 |
| 10 | 🤔 Какую метрику регрессии используешь для объяснения результатов?
Для объяснения результатов регрессии обычно используются несколько метрик, таких как среднеквадратичная ошибка (MSE), средняя абсолютная ошибка (MAE) и R-квадрат. Выбор зависит от специфики задачи и приоритетов: чувствительности к выбросам, интерпретируемости или доли объясненной дисперсии. Важно учитывать контекст и использовать несколько метрик для полной оценки.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 142 |
| 11 | 🔥 Осталось 3 дня!
Пожизненный easyoffer PRO по цене одного года. Покупаешь один раз – пользуешься всю жизнь.
Что входит в PRO:
– Вопросы и задачи с реальных собеседований в конкретных компаниях
– Лучшие ответы и видео-примеры от middle/senior специалистов
– Записи реальных собеседований
– Обход фильтров ATS с топ-30 ключевых слов в резюме
– Автоотклики на hh
– Тренажёры и симуляторы для идеальной подготовки к интервью
⏳ Акция действует только до 2 сентября 23:59 по МСК
👉 Забрать PRO со скидкой 70%: https://easyoffer.ru/pro | 111 |
| 12 | 🤔 Какой метод уменьшает дисперсию, изменяя веса слабых моделей на основе их ошибок? | 149 |
| 13 | 🤔 Какой метод улучшает обобщающую способность модели в ансамблевом обучении? | 165 |
| 14 | 🤔 Что такое recall?
Recall (полнота) — это метрика, показывающая, какая доля истинных положительных случаев была правильно предсказана моделью. Она рассчитывается как отношение количества истинно положительных предсказаний к сумме истинно положительных и ложно отрицательных. Recall важен, когда важно минимизировать количество пропущенных положительных случаев. Высокий recall означает, что модель почти не пропускает положительные случаи.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 182 |
| 15 | 🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в ансамблевом обучении? | 173 |
| 16 | 🤔 Что такое градиентное затухание?
Градиентное затухание (vanishing gradients) — это проблема, когда в глубоких нейросетях градиенты становятся очень малыми при обратном распространении.
Это мешает обновлению весов в начальных слоях, и обучение "замирает".
Чаще всего возникает в RNN и в сетях с плохой инициализацией или неподходящей функцией активации.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 172 |
| 17 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для создания синтетических образцов в несбалансированных данных? | 182 |
| 18 | 🤔 Какой метод машинного обучения лучше всего подходит для обработки временных рядов? | 192 |
| 19 | 🤔 Разница между K-Means и KNN
1. K-Means (кластеризация):
o Используется для группировки данных в кластеры на основе схожести.
o Это алгоритм обучения без учителя.
o Результат — центры кластеров, данные распределяются вокруг них.
2. KNN (K-Nearest Neighbors):
o Алгоритм классификации или регрессии, находящий ближайших соседей для прогнозирования.
o Это алгоритм обучения с учителем.
o Результат зависит от разметки данных (меток классов).
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 198 |
| 20 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для кластеризации данных на основе иерархической структуры? | 200 |
