🐍 5 задач для подготовки к собеседованию по Python
В нашей новой подборке задачи про составление анонимного письма, гипотезу Коллатца, судоку, разработку кэша для операций над ISBN и вычисление интервалов занятости. Можно попробовать сначала решить их самостоятельно, а затем прочесть нашу статью с подробным объяснением и кодом.
🔗Читать статью
В нашей новой подборке задачи про составление анонимного письма, гипотезу Коллатца, судоку, разработку кэша для операций над ISBN и вычисление интервалов занятости. Можно попробовать сначала решить их самостоятельно, а затем прочесть нашу статью с подробным объяснением и кодом.
🔗Читать статью
❤1👍1
This media is not supported in the widget
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥12👍1💋1
🧠Чему вы бы хотели научиться?
Расскажите нам о ваших пожеланиях: какие навыки вы хотели бы прокачать в ближайшее время или какую профессию хотели бы приобрести?
За прохождение опроса вы получите промокод на скидку 15% на все наши курсы до конца 2024 года.
👉Опрос по ссылке👈
Расскажите нам о ваших пожеланиях: какие навыки вы хотели бы прокачать в ближайшее время или какую профессию хотели бы приобрести?
За прохождение опроса вы получите промокод на скидку 15% на все наши курсы до конца 2024 года.
👉Опрос по ссылке👈
💩2👍1
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Подборка лучших статей «Библиотеки программиста» за ноябрь: сохраняй в заметки, чтобы не пропустить #самыйсок
🔈16+ лучших нейронок для синтеза речи
🐍🎨 Генерация красивых QR-кодов с помощью Python
🔢 Как научиться решать сложные задачи
🤖📜 Искусственный интеллект: краткая история
🏆 Самые популярные языки программирования 2023
🐍 5 задач для подготовки к собеседованию по Python
🔈16+ лучших нейронок для синтеза речи
🐍🎨 Генерация красивых QR-кодов с помощью Python
🔢 Как научиться решать сложные задачи
🤖📜 Искусственный интеллект: краткая история
🏆 Самые популярные языки программирования 2023
🐍 5 задач для подготовки к собеседованию по Python
👍5
Forwarded from Библиотека программиста | программирование, кодинг, разработка
📁💡Где программисту взять идеи для портфолио
Портфолио — это классный способ впечатлить работодателей. Поэтому оно должно состоять не только из интересных проектов, но и отражать весь стек технологий, которым вы обладаете. Однако у большинства айтишников портфолио состоит из похожих проектов, которыми мало кого можно впечатлить. Под катом разбираемся, как собрать классное портфолио, а главное — где взять интересные идеи для пет-проектов.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Портфолио — это классный способ впечатлить работодателей. Поэтому оно должно состоять не только из интересных проектов, но и отражать весь стек технологий, которым вы обладаете. Однако у большинства айтишников портфолио состоит из похожих проектов, которыми мало кого можно впечатлить. Под катом разбираемся, как собрать классное портфолио, а главное — где взять интересные идеи для пет-проектов.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
👍1💩1
🤖 Машинное обучение: что это такое и как оно работает
В вводной статье рассказали, из каких компонентов состоит машинное обучение, какие алгоритмы в нём используются и что за задачи решают.
👉Читать статью
В вводной статье рассказали, из каких компонентов состоит машинное обучение, какие алгоритмы в нём используются и что за задачи решают.
👉Читать статью
👍5
❓ Пройди тест на знание алгоритмов и структур данных
Давай проверим, насколько хорошо ты разбираешься в алгоритмах, и не пора ли подтянуть знания. Всего 10 несложных вопросов 😉
https://proglib.io/w/074ab290
Давай проверим, насколько хорошо ты разбираешься в алгоритмах, и не пора ли подтянуть знания. Всего 10 несложных вопросов 😉
https://proglib.io/w/074ab290
🙌 Делимся вебинарами, которые прошли у нас в этом году:
🔹Стратегии трудоустройства в международную IT-компанию
Специалисты BigTech компаний рассказывали о своем опыте трудоустройства. Делились советами по поиску вакансий, составлению резюме и прохождению технических собеседований.
🔹Какие знания в области математики требуются специалистам в Machine Learning и Data Science?
Сооснователь и CPO Wale рассказывал о своем карьерном пути, о том как развивать математическое мышление и как улучшать качество продукта с помощью математических методов.
🔹Разбор задач из интервью в российские и международные компании на позицию Data Science
Разбирали задачи с реальных интервью в российские и международные компании. Практиковались в решении задач. Учились тестировать статистические гипотезы для A/B тестов.
🔹Очередь с приоритетом из курса «Алгоритмы и структуры данных»
Преподаватель курса «Алгоритмы и структуры данных» рассказывал, какие бывают алгоритмы, что такое двоичная куча, глубина кучи, индексация и тд.
🔹Краткое введение в A/B тестирование и его применение в Data Science Рассказывали об основных методах A/B тестирования и их применении на реальных примерах финтех продуктов.
🔹NP-трудные задачи: почему их плохо решают
Рассматривали примеры NP-трудных задач и задачи, связанные с числами Рамсея. Узнали как перейти от постановки задач к программированию, и найти минимальный размер множества для их оценки.
🔹Графы: алгоритмы и структуры данных на Python
Как графы представляются в коде, что такое топологическая сортировка и где она бывает полезна.
🔹Собеседование на разработчика: разбор задач и ошибок
Рассказывали, как проходить технические собеседования. Разбирали распространенные ошибки в коде, а также как правильно подходить к задачам, тестировать решения и избегать распространенных заблуждений на собеседованиях.
👉 А если вы хотите еще больше полезного контента, переходите на сайт – https://proglib.io/w/ba3afbf5
Там можно получить записи ранних вебинаров, а также бесплатно начать любой из курсов!
🔹Стратегии трудоустройства в международную IT-компанию
Специалисты BigTech компаний рассказывали о своем опыте трудоустройства. Делились советами по поиску вакансий, составлению резюме и прохождению технических собеседований.
🔹Какие знания в области математики требуются специалистам в Machine Learning и Data Science?
Сооснователь и CPO Wale рассказывал о своем карьерном пути, о том как развивать математическое мышление и как улучшать качество продукта с помощью математических методов.
🔹Разбор задач из интервью в российские и международные компании на позицию Data Science
Разбирали задачи с реальных интервью в российские и международные компании. Практиковались в решении задач. Учились тестировать статистические гипотезы для A/B тестов.
🔹Очередь с приоритетом из курса «Алгоритмы и структуры данных»
Преподаватель курса «Алгоритмы и структуры данных» рассказывал, какие бывают алгоритмы, что такое двоичная куча, глубина кучи, индексация и тд.
🔹Краткое введение в A/B тестирование и его применение в Data Science Рассказывали об основных методах A/B тестирования и их применении на реальных примерах финтех продуктов.
🔹NP-трудные задачи: почему их плохо решают
Рассматривали примеры NP-трудных задач и задачи, связанные с числами Рамсея. Узнали как перейти от постановки задач к программированию, и найти минимальный размер множества для их оценки.
🔹Графы: алгоритмы и структуры данных на Python
Как графы представляются в коде, что такое топологическая сортировка и где она бывает полезна.
🔹Собеседование на разработчика: разбор задач и ошибок
Рассказывали, как проходить технические собеседования. Разбирали распространенные ошибки в коде, а также как правильно подходить к задачам, тестировать решения и избегать распространенных заблуждений на собеседованиях.
👉 А если вы хотите еще больше полезного контента, переходите на сайт – https://proglib.io/w/ba3afbf5
Там можно получить записи ранних вебинаров, а также бесплатно начать любой из курсов!
🔥5
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
cs229_2018_cheatsheet.pdf
1.3 MB
✏️Шпаргалка по основам машинного обучения с формулами и графиками
В шпаргалке собраны:
▫️основные алгоритмы (от линейной регрессии до нейросетей);
▫️метрики;
▫️способы валидации и регуляризации;
▫️базовые понятия из теории вероятностей и комбинаторики;
▫️матричные операции.
Всё на 16 страницах. Подойдёт, чтобы освежить память перед собеседованием.
🔗Шпаргалка находится по этой ссылке
В шпаргалке собраны:
▫️основные алгоритмы (от линейной регрессии до нейросетей);
▫️метрики;
▫️способы валидации и регуляризации;
▫️базовые понятия из теории вероятностей и комбинаторики;
▫️матричные операции.
Всё на 16 страницах. Подойдёт, чтобы освежить память перед собеседованием.
🔗Шпаргалка находится по этой ссылке
👍2❤1
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🐍⚙️ Python или Rust: что выбрать для анализа данных и машинного обучения
Хоть Python давно стал основным языком машинного обучения и анализа данных, у него есть конкуренты. На этот раз поговорим про Rust. Он гораздо сложнее Python, но у него есть два важных преимущества — высокая производительность, сопоставимая с C/C++, и надёжный механизм обеспечения безопасности. В статье сравниваем два языка подробнее.
👉Читать статью
Хоть Python давно стал основным языком машинного обучения и анализа данных, у него есть конкуренты. На этот раз поговорим про Rust. Он гораздо сложнее Python, но у него есть два важных преимущества — высокая производительность, сопоставимая с C/C++, и надёжный механизм обеспечения безопасности. В статье сравниваем два языка подробнее.
👉Читать статью
👍1
🎉За последнее время к нам прибавилось много новых подписчиков, давайте знакомиться!
👨💻 Proglib Academy – это онлайн-школа по программированию, которая помогает начать путь в IT или прокачать навыки опытным разработчикам.
Курсы для продвинутых:
▪️Математика для Data Science
▪️Алгоритмы и структуры данных
▪️Архитектуры и шаблоны проектирования
Курсы для начинающих:
▪️Основы программирования на Python
▪️Frontend Basic: принцип работы современного веба
Proglib Academy – проект от медиа «Библиотека программиста». Это сообщество из 800 000 разработчиков, многие их них начинали свой путь в IT вместе с нами! Кстати, буквально неделю назад медиа исполнилось 10 лет🌟
Библиотека программиста – это источник образовательного контента в IT-сфере. Оставайтесь с нами, мы регулярно проводим вебинары на разные темы с опытными разработчиками, а также планируем запуск новых полезных образовательных продуктов!
👨💻 Proglib Academy – это онлайн-школа по программированию, которая помогает начать путь в IT или прокачать навыки опытным разработчикам.
Курсы для продвинутых:
▪️Математика для Data Science
▪️Алгоритмы и структуры данных
▪️Архитектуры и шаблоны проектирования
Курсы для начинающих:
▪️Основы программирования на Python
▪️Frontend Basic: принцип работы современного веба
Proglib Academy – проект от медиа «Библиотека программиста». Это сообщество из 800 000 разработчиков, многие их них начинали свой путь в IT вместе с нами! Кстати, буквально неделю назад медиа исполнилось 10 лет🌟
Библиотека программиста – это источник образовательного контента в IT-сфере. Оставайтесь с нами, мы регулярно проводим вебинары на разные темы с опытными разработчиками, а также планируем запуск новых полезных образовательных продуктов!
👍3❤1
Делимся подборкой из 5 лучших статей для тех, кто начинает свой путь в Data Science
🔹Решаем задачи машинного обучения с помощью алгоритма градиентного бустинга
Градиентный бустинг (Gradient Boosting) – один из самых эффективных инструментов для решения задач машинного обучения, в особенности на соревнованиях Kaggle. Чтобы научиться правильно его применять, разберем подробнее лежащие в основе алгоритма процессы.
🔹Наивный байесовский алгоритм классификации: преимущества и недостатки
Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes classifier) – это очень популярный в машинном обучении алгоритм, который в основном используется для получения базовой точности набора данных. Изучим его преимущества и недостатки, а также реализацию на языке Python.
🔹Метод k-ближайших соседей (k-nearest neighbour)
Метод k-ближайших соседей (k Nearest Neighbors, или kNN) – популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения. Наравне с деревом решений это один из самых понятных подходов к классификации.
🔹Вариационные автоэнкодеры (VAE) для чайников – пошаговое руководство
Практическое руководство в стиле "сделай сам" с работающим кодом создания и обучения VAE для лиц знаменитостей на Keras.
🔹Генеративная состязательная сеть (GAN) для чайников – пошаговое руководство
Лучшее руководство для новичков по пониманию, созданию и обучению GAN с надежным кодом на Python.
🔹Решаем задачи машинного обучения с помощью алгоритма градиентного бустинга
Градиентный бустинг (Gradient Boosting) – один из самых эффективных инструментов для решения задач машинного обучения, в особенности на соревнованиях Kaggle. Чтобы научиться правильно его применять, разберем подробнее лежащие в основе алгоритма процессы.
🔹Наивный байесовский алгоритм классификации: преимущества и недостатки
Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes classifier) – это очень популярный в машинном обучении алгоритм, который в основном используется для получения базовой точности набора данных. Изучим его преимущества и недостатки, а также реализацию на языке Python.
🔹Метод k-ближайших соседей (k-nearest neighbour)
Метод k-ближайших соседей (k Nearest Neighbors, или kNN) – популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения. Наравне с деревом решений это один из самых понятных подходов к классификации.
🔹Вариационные автоэнкодеры (VAE) для чайников – пошаговое руководство
Практическое руководство в стиле "сделай сам" с работающим кодом создания и обучения VAE для лиц знаменитостей на Keras.
🔹Генеративная состязательная сеть (GAN) для чайников – пошаговое руководство
Лучшее руководство для новичков по пониманию, созданию и обучению GAN с надежным кодом на Python.
Библиотека программиста
🤖 Решаем задачи машинного обучения с помощью алгоритма градиентного бустинга
Градиентный бустинг (Gradient Boosting) – один из самых эффективных инструментов для решения задач машинного обучения, в особенности на соревнованиях Kaggle. Чтобы научиться правильно его применять, разберем подробнее лежащие в основе алгоритма процессы.
❤1
🎅 Новый год – отличное время для старта!
🎄Новый год начинается с подарков, а лучший подарок для себя – новые знания! Потому что ну а когда начинать учиться новому, если не в новом году. Выбирайте курс, оставляйте заявку и менеджер вас проконсультирует – https://proglib.io/w/584eda69
📚 Начать всегда можно с вводных занятий, чтобы познакомиться с преподавателями и форматом обучения.
Конечно, советуем обратить внимание на наши самые популярные курсы:
– Математика для Data Science
– Алгоритмы и структуры данных
🔥 Все цены на сайте уже включают скидку 35%, поэтому не упустите возможность зайти на курс по самой выгодной цене.
☺️ Доступ бессрочный, поэтому учиться вы сможете в своем темпе.
👉 Если вы сомневаетесь в пользе обучения для своего профессионального трека, оставляете заявку. Менеджер поможет разобраться с этим и любым другим вопросом – https://proglib.io/w/584eda69
🫶 Всех с наступающим новым годом!
🎄Новый год начинается с подарков, а лучший подарок для себя – новые знания! Потому что ну а когда начинать учиться новому, если не в новом году. Выбирайте курс, оставляйте заявку и менеджер вас проконсультирует – https://proglib.io/w/584eda69
📚 Начать всегда можно с вводных занятий, чтобы познакомиться с преподавателями и форматом обучения.
Конечно, советуем обратить внимание на наши самые популярные курсы:
– Математика для Data Science
– Алгоритмы и структуры данных
🔥 Все цены на сайте уже включают скидку 35%, поэтому не упустите возможность зайти на курс по самой выгодной цене.
☺️ Доступ бессрочный, поэтому учиться вы сможете в своем темпе.
👉 Если вы сомневаетесь в пользе обучения для своего профессионального трека, оставляете заявку. Менеджер поможет разобраться с этим и любым другим вопросом – https://proglib.io/w/584eda69
🫶 Всех с наступающим новым годом!
👍1