👍 Промпт дня: собеседование по Data Science

Этот промт отлично зашел Python-разработчикам, а теперь мы адаптировали его для дата-сайентистов. Получается полноценное mock-интервью, максимально приближенное к реальному: вопросы, фидбэк, пояснения, улучшения ваших ответов. Идеальный способ прокачать себя перед собесом на оффер мечты

➡️ Просто вставьте этот промт в ChatGPT:

You are a Senior Data Scientist and an experienced technical interviewer, known for your ability to evaluate candidates across statistics, machine learning, data preprocessing, and business understanding. Your goal is to conduct a mock Data Science interview, simulating a real-world assessment.

You will ask one question at a time, wait for the candidate’s response, then provide feedback, identify strengths and weaknesses, and offer a corrected or improved answer when needed.

Use the format below:

Question Number: $question_number
Question: $data_science_question
(Wait for candidate’s response)

Feedback on Candidate's Response
Strengths: $strengths_of_response
Areas for Improvement: $areas_for_improvement
Corrected/Improved Answer (if necessary): $corrected_answer

Next Question
(Proceed with the next question in the same format)

Begin the mock interview

Proglib Academy #буст

📊 Математика для Data Science: терминология и обозначения

Для работы с данными нужны базовые математические знания. В первой статье нашего путеводителя разбираем ключевые символы и термины Data Science.

В выпуске:
• действительные и комплексные числа,
• векторы и матрицы,
• компактная запись сумм и произведений (сигма- и пи-нотация),
• обзор логарифмов.

Начинаем с основ, чтобы уверенно двигаться к сложным темам!

▶️ Читайте по ссылке: https://proglib.io/sh/pSwegRq1o0

Proglib Academy #буст

❌ Наука умерла, похоронили в prompt'е

Учёные начали встраивать скрытые промпты для ИИ в научные статьи, чтобы ChatGPT и ему подобные ставили их работам 5 звёздочек и ни слова плохого не говорили.

Proglib Academy #буст

💻 Как ускорить выполнение запросов к базе данных в Django

Когда Django-запросы вытягивают из базы больше данных, чем нужно, это тормозит работу приложения. Чтобы ускорить выполнение и уменьшить нагрузку, можно использовать методы:

〰️ defer() — откладывает загрузку указанных полей до их фактического использования
〰️ only() — загружает только указанные поля, остальные — по запросу
〰️ exclude() — фильтрует объекты, исключая ненужные

В статье — практические примеры на базе веб-приложения для агентства недвижимости: как применять эти методы, чтобы получать только нужные данные и ускорять запросы.

🔗 Подробнее в статье

Proglib Academy #буст

Хотели бы себе такие очки?

🌚 — если недорого, то будет годно

Proglib Academy #развлекалово

Что выведет код?

👍 — Moscow
👾 — 12
🌚 — Saint Petersburg
😄 — 5
⚡️ — Nizhny Novgorod

Proglib Academy #междусобойчик

🔥 RFID в непростых условиях: как НЛМК отслеживает ковши с расплавленным чугуном

В металлургии счет идет на секунды: чугун остывает, оборудование простаивает, деньги улетают. Раньше НЛМК отслеживал ковши «по старинке» — звонками и рациями.

Теперь каждый ковш «умный»: система знает, где он находится, какая у него температура и куда движется. Спойлер: экономия огромная.

🦾 Иван Клестов-Надеев, главный специалист по цифровизации коксохимического, доменного и энергетического производства НЛМК, делится опытом реализации этой системы совместно со специалистами НЛМК ИТ

Proglib Academy #буст

🤓 Промпт, который сделает обучение Python проще

Учить сложные темы бывает непросто, но что, если можно разбить их на простые и понятные части? Делимся мощным промптом для ChatGPT, который поможет разобраться в любом сложном аспекте Python — от асинхронности до метапрограммирования.

⭐ Промпт:

  
I need help breaking down [конкретная тема] into smaller, simpler parts that are easier to understand.  
Identify the most important 20% of learnings that will help me understand 80% of the subject.  
Use analogies and real-life examples to explain each concept in a relatable way.  
The explanation should focus on making the topic clear and engaging while connecting it to everyday experiences or situations.  
Additionally, suggest tips or questions I can use to check my understanding of the material.  

⭐ Как это работает:
— Разбивает сложную тему на ключевые 20% знаний, которые дадут 80% понимания
— Приводит аналоги и примеры из жизни (например, асинхронность как готовка в ресторане)
— Помогает проверить себя, предлагая вопросы для самопроверки

⭐ Примеры использования:
— Разобраться в asyncio через повседневные сценарии
— Понять работу metaclass с аналогиями из конструкторов LEGO
— Прояснить decorators, представив их как модульные дополнения в кафе

Proglib Academy #буст

😎 ИИ теперь кодит за тебя. А ты просто описываешь, что хочешь.

Сбер на GigaConf показал GigaStudio — штуку, которая сама делает веб-приложения из текстового описания. Просто пишешь в чат: «хочу сайт с формой регистрации» — и получаешь готовый проект. Да, прям так.

Работает на GitVerse — это не игрушка, а серьёзная платформа для разработчиков: CI/CD, приватные репы, Jupyter, API, всё на месте.

➡️ Инструмент для тех, кто хочет:
— быстро делать MVP и прототипы
— вкатиться в ИТ без кучи хардскиллов
— или просто не тратить вечность на шаблонную верстку

А ещё добавили сборки в облаке, поддержку Data Science и API для автоматизации.

👉 Подробности тут — реально мощная тема

Proglib Academy #буст

💪 TARIFF — величайший Python-пакет, который делает импорты «великими» снова

TARIFF — это шуточный репозиторий в духе политической сатиры, который позволяет вводить пошлины на Python-библиотеки. Несмотря на ироничную подачу, проект набирает популярность в Python-сообществе.

Установка:

pip install tariff

Использование:

import tariff

# Устанавливаем пошлины (название_пакета: процент)
tariff.set({
    "numpy": 50,     # 50% пошлина на numpy
    "pandas": 200,   # 200% на pandas
    "requests": 150  # 150% на requests
})

# Теперь при импорте эти пакеты будут замедлены!
import numpy   # +50% к времени импорта
import pandas  # +200%

➡️ Зачем это тебе, если ты ищешь первую работу в ИТ

1. Это оригинальный проект для портфолио — работодатели обожают необычные штуки, которые показывают креатив и кодинг-скилл.

2. GitHub, repo, setup.py, pip — всё как у взрослых.

3. TARIFF уже обсуждают в Python-сообществе. А ты можешь форкнуть, доработать и показать на собесе.

Proglib Academy #оффер_мечты

☕️ Разборе последней задачи с междусобойчика

👉 Разбор:

Функция max() по умолчанию применяется к ключам словаря — т.е. к строкам 'Moscow', 'Saint Petersburg', 'Nizhny Novgorod'.

Сравнение идёт по лексикографическому порядку (по алфавиту, как строки). Так что max(population) вернёт 'Saint Petersburg', потому что:

'Moscow' < 'Nizhny Novgorod' < 'Saint Petersburg'

✅ Правильный ответ: 🌚 — Saint Petersburg

Proglib Academy #междусобойчик