Задача из Собеседования в Яндекс с зарплатой 85000 рублей #python #собеседование #задача #yandex
На вход функции поступает 2 строки
📌Код
На вход функции поступает 2 строки
s и s2. Функция возвращает True, если s1 может быть получена из символов строки s2. Каждый символ s2 используется только 1 раз.📌Код
👍7❤2👎1
Что лучше — нанять тимлида из сторонней компании или вырастить самостоятельно? Как правильно выбрать подходящего на эту роль сотрудника?
На эти и другие важные вопросы отвечает руководитель аналитики в Авито Глеб Белогорцев. В своем гайде он подробно рассказывает, как понять, какой именно тимлид нужен компании, как распознать потенциального руководителя в числе сотрудников и кого точно не нужно брать на роль тимлида.
Если вы хотите найти тимлида, который сможет качественно управлять командой, вам просто необходима эта инструкция! Переходите по ссылке и узнавайте уникальную информацию от опытного специалиста!
Реклама.ООО "КЕХ ЕКОММЕРЦ" ИНН 7710668349 erid: Kra23e76V
На эти и другие важные вопросы отвечает руководитель аналитики в Авито Глеб Белогорцев. В своем гайде он подробно рассказывает, как понять, какой именно тимлид нужен компании, как распознать потенциального руководителя в числе сотрудников и кого точно не нужно брать на роль тимлида.
Если вы хотите найти тимлида, который сможет качественно управлять командой, вам просто необходима эта инструкция! Переходите по ссылке и узнавайте уникальную информацию от опытного специалиста!
Реклама.ООО "КЕХ ЕКОММЕРЦ" ИНН 7710668349 erid: Kra23e76V
👍6❤2
🔥Актуальные плейлисты и руководства для дата сайентистов.
1. Полный плейлист по аналитике данных и науки о данных на Python
• Python на английском языке
• Плейлист на русском
2. Полный плейлист по статистике для аналитики данных и науки о данных
• Лекции и семинары по курсу "Математическая статистика" на русском
•. Статистика на английском языке
• Плейлист статистики на английском языке
3. Полный SQL для аналитики и науки о данных
• Полный плейлист по SQl на английском языке
• Базовый курс по SQL для аналитиков и менеджеров на русском
4. Учебники по Git и Github
• Учебники по Git и Github на английском языке
• Git курс
5. EDA и Feature Engineering и Feature Selection
• Плейлист по Feature Engineering
• Выбор функций
6. Плейлист по машинному обучению
• Плейлист курс ML на английском языке
• Новый плейлист куос ML 2023 на английском языке.
• Машинное обучение на английском языке:
• Машинное обучение на русском
7. Полный плейлист по глубокому обучению и NLP
• NLP плейлист
• Полный плейлист NLP Live на английском языке
8. Важные фреймворки для производственных развертываний
• Подробный плейлист по Flask на английском языке
• BentoML Tutorial
• Gradio Crash Course
9. Полный комплект инструментов AWS Sagemaker и Sagemaker Studio
• Плейлист Sagemaker
10. Полное руководство по MLOPS
• Полный комплект Dockers In One Shot Английский язык
• Учебные пособия MLFLOW с развертыванием
• Мониторинг модели Evidently AI
11. Конечные проекты ML, DL и NLP - весь жизненный цикл до развертывания с использованием инструментов с открытым исходным кодом
• Плейлист End To End ML Projects на английском языке
12. Генеративный ИИ и открытый ИИ Плейлист
• OPENAI Playlist English(In Progress)
• Langchain Playlist(In Progress)
13. Полное руководство по Pyspark
• Плейлист Pyspark
14. Полный список вопросов для собеседования по науке о данных, машинному обучению и глубокому обучению
https://t.iss.one/data_analysis_ml?boost - поддержите нас голосом, а мы подготовим вам больше полезных подборок
1. Полный плейлист по аналитике данных и науки о данных на Python
• Python на английском языке
• Плейлист на русском
2. Полный плейлист по статистике для аналитики данных и науки о данных
• Лекции и семинары по курсу "Математическая статистика" на русском
•. Статистика на английском языке
• Плейлист статистики на английском языке
3. Полный SQL для аналитики и науки о данных
• Полный плейлист по SQl на английском языке
• Базовый курс по SQL для аналитиков и менеджеров на русском
4. Учебники по Git и Github
• Учебники по Git и Github на английском языке
• Git курс
5. EDA и Feature Engineering и Feature Selection
• Плейлист по Feature Engineering
• Выбор функций
6. Плейлист по машинному обучению
• Плейлист курс ML на английском языке
• Новый плейлист куос ML 2023 на английском языке.
• Машинное обучение на английском языке:
• Машинное обучение на русском
7. Полный плейлист по глубокому обучению и NLP
• NLP плейлист
• Полный плейлист NLP Live на английском языке
8. Важные фреймворки для производственных развертываний
• Подробный плейлист по Flask на английском языке
• BentoML Tutorial
• Gradio Crash Course
9. Полный комплект инструментов AWS Sagemaker и Sagemaker Studio
• Плейлист Sagemaker
10. Полное руководство по MLOPS
• Полный комплект Dockers In One Shot Английский язык
• Учебные пособия MLFLOW с развертыванием
• Мониторинг модели Evidently AI
11. Конечные проекты ML, DL и NLP - весь жизненный цикл до развертывания с использованием инструментов с открытым исходным кодом
• Плейлист End To End ML Projects на английском языке
12. Генеративный ИИ и открытый ИИ Плейлист
• OPENAI Playlist English(In Progress)
• Langchain Playlist(In Progress)
13. Полное руководство по Pyspark
• Плейлист Pyspark
14. Полный список вопросов для собеседования по науке о данных, машинному обучению и глубокому обучению
https://t.iss.one/data_analysis_ml?boost - поддержите нас голосом, а мы подготовим вам больше полезных подборок
👍38❤9🔥6
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Машинного обучения за неделю
Почитать:
— Обслуживание моделей PyTorch с помощью TorchServe
— Нейростроительное MVP или Почему иногда стоит возрождать проекты
— Microsoft предлагает БЕСПЛАТНЫЕ онлайн курсы с сертификацией
— 7 шагов по контейнеризации Python-приложений
— MySQL в Google Colab: Бесшовная интеграция
— Как выбрать лучшую ИИ-систему?
— Усы, лапы и QR-код – вот мои документы. Заменит ли цифровой паспорт бумажный и чем это обернется для компаний?
— Как мы сделали свою ChatGPT Plus с голосовым вводом, чтением PDF, Youtube, и т.д
— Использование технологий машинного обучения в аудите: примеры эффективного применения
— 20 проектов по аналитике данных для новичков в 2023 году
— Кентавры и киборги: как консультанты BCG стали решать задачи на 25% быстрее с помощью ИИ
— От логики и риторики до теории множеств и матанализа. Полезные материалы по Data Science и машинному обучению
— Как мы в Just AI создавали и тестировали собственную LLM JustGPT — третью большую языковую модель в России
— Conquer MS-101: Dumpsarena Offers Reliable Study Materials
— How to Easily Try Out boto3 Interactively in AWS CloudShell
— Kafka Ease: Simplifying Kafka Topic and ACL Management
— A Python script to see my most watched YouTube videos
— No One Expects the self._spanish_inquisition (Because it’s protected)
— My Experience learning Python and SQL
— Lovely Silk
— My first contribution to other open source project
— Data Science Essentials: Your Path to Effective Dataframe Joins with Pandas
— Customizing RAG Pipelines to Summarize Latest Hacker News Posts with Haystack 2.0 Preview
Посмотреть:
🌐 Языки программирования, чей исходный код похож на что-то другое #программирование (⏱ 00:42)
🌐 Python Matplotlib. Визуализация данных на PRO уровне. (⏱ 24:43)
🌐 Устраиваемся на работу. Решаем тестовое задание на позицию Python Junior. (⏱ 20:28)
🌐 Уроки Golang с нуля /#29 - Дженерики/обобщения (⏱ 10:52)
🌐 Уроки Golang с нуля /#30 - Горутины (⏱ 08:09)
🌐 Lightning Interview "Risk and Reward: Unraveling Machine Learning for High-Risk Applications" (⏱ 52:37)
🌐 Framework and Lessons Learned from Building a Generative AI Application - Jason Tan (⏱ 24:08)
🌐 Generative AI for Biomedical Insights: Solutions through OpenBIOML and BIO GP - Bidyut Sarkar (⏱ 30:40)
🌐 Как защитить телеграм бота от атак и перегрузок.
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Почитать:
— Обслуживание моделей PyTorch с помощью TorchServe
— Нейростроительное MVP или Почему иногда стоит возрождать проекты
— Microsoft предлагает БЕСПЛАТНЫЕ онлайн курсы с сертификацией
— 7 шагов по контейнеризации Python-приложений
— MySQL в Google Colab: Бесшовная интеграция
— Как выбрать лучшую ИИ-систему?
— Усы, лапы и QR-код – вот мои документы. Заменит ли цифровой паспорт бумажный и чем это обернется для компаний?
— Как мы сделали свою ChatGPT Plus с голосовым вводом, чтением PDF, Youtube, и т.д
— Использование технологий машинного обучения в аудите: примеры эффективного применения
— 20 проектов по аналитике данных для новичков в 2023 году
— Кентавры и киборги: как консультанты BCG стали решать задачи на 25% быстрее с помощью ИИ
— От логики и риторики до теории множеств и матанализа. Полезные материалы по Data Science и машинному обучению
— Как мы в Just AI создавали и тестировали собственную LLM JustGPT — третью большую языковую модель в России
— Conquer MS-101: Dumpsarena Offers Reliable Study Materials
— How to Easily Try Out boto3 Interactively in AWS CloudShell
— Kafka Ease: Simplifying Kafka Topic and ACL Management
— A Python script to see my most watched YouTube videos
— No One Expects the self._spanish_inquisition (Because it’s protected)
— My Experience learning Python and SQL
— Lovely Silk
— My first contribution to other open source project
— Data Science Essentials: Your Path to Effective Dataframe Joins with Pandas
— Customizing RAG Pipelines to Summarize Latest Hacker News Posts with Haystack 2.0 Preview
Посмотреть:
🌐 Языки программирования, чей исходный код похож на что-то другое #программирование (⏱ 00:42)
🌐 Python Matplotlib. Визуализация данных на PRO уровне. (⏱ 24:43)
🌐 Устраиваемся на работу. Решаем тестовое задание на позицию Python Junior. (⏱ 20:28)
🌐 Уроки Golang с нуля /#29 - Дженерики/обобщения (⏱ 10:52)
🌐 Уроки Golang с нуля /#30 - Горутины (⏱ 08:09)
🌐 Lightning Interview "Risk and Reward: Unraveling Machine Learning for High-Risk Applications" (⏱ 52:37)
🌐 Framework and Lessons Learned from Building a Generative AI Application - Jason Tan (⏱ 24:08)
🌐 Generative AI for Biomedical Insights: Solutions through OpenBIOML and BIO GP - Bidyut Sarkar (⏱ 30:40)
🌐 Как защитить телеграм бота от атак и перегрузок.
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
❤11🔥3👍1🥰1
👨🎓 Бесплатный курс от University of London: Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python
Вы рассмотрите фундаментальные понятия науки о данных на примере задачи кластеризации данных и на практике освоите базовые навыки программирования.
В ходе курса необходимо выполнить ряд упражнений по математике и программированию, а также небольшой проект по кластеризации данных для заданного набора данных.
📌Курс
🔥Наберем 50 бустов и мы выложим список из 25 бесплатных курсов по NLP и 25 курсов по математике для Дата сайентиста.
@data_analysis_ml
Вы рассмотрите фундаментальные понятия науки о данных на примере задачи кластеризации данных и на практике освоите базовые навыки программирования.
В ходе курса необходимо выполнить ряд упражнений по математике и программированию, а также небольшой проект по кластеризации данных для заданного набора данных.
📌Курс
🔥Наберем 50 бустов и мы выложим список из 25 бесплатных курсов по NLP и 25 курсов по математике для Дата сайентиста.
@data_analysis_ml
🔥96👍6❤2
👨🎓 Бесплатный курс : Python and Statistics for Financial Analysis
Python и статистика для финансового анализа.
К концу курса вы сможете решать следующие задачи с использованием языка python:
• Импортировать, предварительно обрабатывать, сохранять и визуализировать финансовые данные в pandas Dataframe
• Манипулировать финансовыми данными
• Применять важные статистические функции (частота, распределение, популяция и выборка, доверительный интервал, линейная регрессия и др. ) в финансовых задачах.
• Строить торговые модели с использованием
• Оценивать эффективность торговых стратегий с помощью различных инвестиционных индикаторов
В платформе курса настроена среда Jupyter Notebook, позволяющая практиковаться в коде на python без установки каких-либо приложений.
📌 Курс
@data_analysis_ml
Python и статистика для финансового анализа.
К концу курса вы сможете решать следующие задачи с использованием языка python:
• Импортировать, предварительно обрабатывать, сохранять и визуализировать финансовые данные в pandas Dataframe
• Манипулировать финансовыми данными
• Применять важные статистические функции (частота, распределение, популяция и выборка, доверительный интервал, линейная регрессия и др. ) в финансовых задачах.
• Строить торговые модели с использованием
• Оценивать эффективность торговых стратегий с помощью различных инвестиционных индикаторов
В платформе курса настроена среда Jupyter Notebook, позволяющая практиковаться в коде на python без установки каких-либо приложений.
📌 Курс
@data_analysis_ml
👍19🔥5❤2
🎓🏆 Вышли новые лекции бесплатного курса: Stanford CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning
Курс Stanford NLP является, пожалуй, одним из лучших курсов по Deep NLP в Интернете. Сейчас в открытом доступе находятся новые лекции 2023 года.
Курс охватывает фундаментальные методы и темы, связанные с глубоким обучением, применяемым в NLP.
От архитектур (RNNs, LSTMs, трансформров), предварительного обучения, генерации NLP кода, до новых тем, таких как промпи-инжиниринг, RLHF, мультимодальные агенты и многое другое.
• Лекции
• Курс
@data_analysis_ml
Курс Stanford NLP является, пожалуй, одним из лучших курсов по Deep NLP в Интернете. Сейчас в открытом доступе находятся новые лекции 2023 года.
Курс охватывает фундаментальные методы и темы, связанные с глубоким обучением, применяемым в NLP.
От архитектур (RNNs, LSTMs, трансформров), предварительного обучения, генерации NLP кода, до новых тем, таких как промпи-инжиниринг, RLHF, мультимодальные агенты и многое другое.
• Лекции
• Курс
@data_analysis_ml
❤19🔥9👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Если вы хотите использовать drag-and-drop UI для создания своего LLM потока, попробуйте Flowise.
UI с открытым исходным кодом для построения LLM модели с использованием
LangchainJS, написанный на Node Typescript/Javascriptgit clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git• Github
• Примеры
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥5❤3
На практике в машинном обучении, особенно при работе с нейронными сетями, часто сталкиваются с проблемой нехватки данных для обучения модели или получения стабильных результатов.
Мы оказались в подобной ситуации, решая задачу компьютерного зрения связанную с анализом нарушений в помещениях закрытого типа. Недостаточно изображений для качественной модели, а аугментация и спарсить изображения из Интернета невозможно.
Поэтому нам понадобился синтетический датасет, состоящий из похожих на имеющиеся изображений. Мы решили использовать модель DiT (Diffusion Transformer) от Facebook Research. DiT обучалась на ImageNet и имеет 4 модели разных размеров.
Таблица размерностей DiT моделей в изображении.
📌Читать статью
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤3🔥2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍23🔥8❤6💔1
1. Vega-Lite: https://github.com/vega/vega-lite
2. RawGraphs: https://github.com/rawgraphs/raw
3. Superset: https://github.com/apache/superset
4. Metabase: https://github.com/metabase/metabase
5. Visidata: https://github.com/saulpw/visidata
6. Chart.js: https://github.com/chartjs/Chart.js
7. C3.js: https://github.com/c3js/c3
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍16❤4🔥4🥱2