Как новичкам не забросить изучение IT

Несколько советов, которые помогут пройти сложный путь обучения IT-профессиям и устроиться на новую работу. А также разбор типичных проблем, с которыми сталкиваются многие люди, начинающие путь в познании IT.

👉 Читать статью

✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД

Условие: В корзине лежит m чёрных шаров и n красных. Мы достаём из корзины случайный шар и, если он чёрный, то заменяем его на красный, а если он красный, то кладём его обратно. Найдите математическое ожидание числа красных шаров в корзине после k итераций этой процедуры.

Решение: Обозначим количество красных шаров в корзине после k итераций как x. Нужно найти математическое ожидание величины x.

✍️ Поскольку мы кладём шар обратно в корзину, если он красный, то x = n + y, где y — количество чёрных шаров, которые стали красными после k итераций.

Пронумеруем чёрные шары. Для каждого j-го чёрного шара введём случайную величину I-джитое 1️⃣, которая будет индикатором того, что j-й чёрный шар стал красным после k итераций. Эта случайная величина равна единице, если шар поменял цвет, и нулю, если не поменял. Следовательно, сумма 2️⃣ таких величин будет равна количеству поменявших цвет шаров, которое мы выше обозначили как y. Получаем формулы 3️⃣ и 4️⃣. Вспомним, что матожидание — это сумма произведений вида «значение × вероятность этого значения». В нашем случае значений всего два: 1 и 0.

Получилась сумма вероятностей того, что j-й чёрный шар поменял цвет. Посчитаем эту вероятность. Нам будет удобнее перейти к отрицанию 5️⃣.

Чему равна вероятность, стоящая после знака минус? У нас есть k попыток вытащить шар. Поскольку попытки независимые, то вероятность после знака минус будет равна некоторому выражению в k-й степени — произведению вероятностей того, что при каждой попытке мы не вытащили данный шар.

Какова вероятность не вытащить шар в каждой конкретной попытке? Это будет дробь, в знаменателе — общее число шаров m + n. Мы должны были вытащить какой-либо шар кроме j-го. Вариантов так сделать — m + n – 1. Это выражение и будет в числителе 6️⃣.

Вычисляем искомое ожидание:
7️⃣ Все вероятности, стоящие справа под знаком суммы, — одинаковые. Поэтому сумма будет равна количеству чёрных шаров m, умноженному на вероятность, что конкретный шар поменял цвет.

Затем остаются 8️⃣ и 9️⃣

🧨Что такое align(...)?

align(...) — расширение языка, которая задает выравнивание структуры и её элементов

❗ Число в align задаёт выравнивание в байтах и может принимать значения от 1 до 8192

‼️ Начиная с C++11 появилось ключевое слово alignas, работает также, но в отличие от align входит в стандарт языка

✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД

Разбираем очередную задачу по анализу данных!

Условие: Известно, что 1️⃣. Нужно найти 2️⃣

Решение: Для начала попробуем что-нибудь понять про f(x) и про её поведение в окрестности нуля. Умножим и разделим на синус, чтобы получить известное. Запишем 3️⃣
При x, стремящемся к 0, первый множитель стремится к двойке, а второй стремится к нулю. Значит, их произведение тоже стремится к нулю 4️⃣
Посмотрим на то частное предела, которое надо найти 5️⃣
Видно, что в знаменателе стоит нечто стремящееся к нулю. В числителе — нечто стремящееся к логарифму единицы, то есть тоже к нулю. Видна неопределённость 0/0.

Напишем предел частного, которое надо найти. Постараемся в этом частном выделить f(x)/sin x, про которое мы уже что-то знаем 6️⃣
Нам известно, что предел второго множителя — ½. А предел первого множителя можно посчитать с помощью правила Лопиталя 7️⃣
Мы видим, что 8️⃣
Следовательно, искомый предел равен ³/₂.

Хотите подготовиться к поступлению или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science💙

#задачи_шад

#дайджест #DataInternship

Подборка стажировок недели для Data специалистов

▪️Аналитик DWH
Удалёнка / Офис, Тинькофф
Подробнее

▪️Стажер-аналитик
Гибрид (Москва, Санкт-Петербург, Ярославль), КОРУС Консалтинг
Подробнее

▪️Аналитик
Гибрид (Москва), Авито
Подробнее

▪️Стажер дата-аналитик
Гибрид (Ростов-на-Дону), Tele2
Подробнее

▪️Стажер-аналитик ВТБ Юниор
Офис (Самара), ВТБ
Подробнее

Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет

#дайджест #DataInternship

Подборка стажировок недели для Data специалистов

▪️Стажер BI-аналитик (сопровождение платежных карт)
Офис (Москва), Ренессанс Банк
Подробнее

▪️Стажёр-разработчик Spark Hadoop BigData
Гибрид (Москва), Datanomica
Подробнее

▪️Стажер Data Engineer
Офис (Москва), Сбер
Подробнее

▪️Стажер-аналитик
Офис (Москва), Электронная торговая площадка Газпромбанка
Подробнее

▪️Аналитик-стажер
Гибрид (Москва), Правительство Москвы
Подробнее

Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет

👩‍💼Собеседование — самое важное событие для начинающего специалиста

Для многих новичков сам факт приглашения на собеседование — уже большое событие. И, как нам кажется, половина успеха!

Давайте проверим, насколько вы к нему готовы — мы выбрали три популярных вопроса, которые задают на собеседованиях будущим Data-специалистам; пишите свои ответы в комментариях!

1️⃣ Как оценить статистическую значимость анализа?

2️⃣ Приведите три примера распределений с длинным хвостом. Почему они важны в задачах классификации и регрессии?

3️⃣ Что такое центральная предельная теорема, и почему она важна?

#собес_academy