⬆️ Правильный ответ ⬆️
Одна или несколько колонок, котрые однозначно идентифицируют запись в таблице
Одна или несколько колонок, котрые однозначно идентифицируют запись в таблице
Чего ждать в сфере ИИ и машинного обучения в 2021 году?
Нейросети в этом году продолжали развиваться: они научились определять COVID-19 по кашлю, нашли применение в рекламе, спели голосом Эминема. Рассказываем о том, чего ждать в сфере ИИ и машинного обучения в 2021 году.
Нейросети в этом году продолжали развиваться: они научились определять COVID-19 по кашлю, нашли применение в рекламе, спели голосом Эминема. Рассказываем о том, чего ждать в сфере ИИ и машинного обучения в 2021 году.
Какой алгоритм сортировки (до 10 элементов) на практике является самым быстрым (при этом используется генератор случайных чисел и производится не менее 100 тестов для более объективной оценки)?
#Алгоритмы
Шейкерная сортировка - 4
👍👍 5%
Сортировка вставками - 37
👍👍👍👍👍👍👍 43%
Гномья сортировка - 3
👍 3%
Сортировка Шелла - 43
👍👍👍👍👍👍👍👍 49%
👥 87 человек уже проголосовало.
#Алгоритмы
Шейкерная сортировка - 4
👍👍 5%
Сортировка вставками - 37
👍👍👍👍👍👍👍 43%
Гномья сортировка - 3
👍 3%
Сортировка Шелла - 43
👍👍👍👍👍👍👍👍 49%
👥 87 человек уже проголосовало.
Вопросы с собеседований по Data Science.
#data_science_questions
#data_science_career
#career_guide
Data Science – это область, требующая постоянного улучшения вашего набора skills.
Нет необходимости утверждать что свои скилы надо прорабатывать постоянно, ну или хотя бы как можно чаще.
Карьера в сфере науке о данных, требует серьезных знаний в математике, алгоритмах, программирование и т. д.
Собрали для вас guide вопросов с ответами в интервью, которые задают кандидатам во время трудоустройства в Amazon, Netflix и Google.
Не исключено что и в российских компаниях могут задать такие же questions.
Вопрос:
В чем разница между ошибками типа I и типа II?
Материалы для ответа:
Ошибки первого и второго рода
greelane.com
statistica.ru
ru.gadget-info.com
ru.qaz.wiki
#data_science_questions
#data_science_career
#career_guide
Data Science – это область, требующая постоянного улучшения вашего набора skills.
Нет необходимости утверждать что свои скилы надо прорабатывать постоянно, ну или хотя бы как можно чаще.
Карьера в сфере науке о данных, требует серьезных знаний в математике, алгоритмах, программирование и т. д.
Собрали для вас guide вопросов с ответами в интервью, которые задают кандидатам во время трудоустройства в Amazon, Netflix и Google.
Не исключено что и в российских компаниях могут задать такие же questions.
Вопрос:
В чем разница между ошибками типа I и типа II?
Материалы для ответа:
Ошибки первого и второго рода
greelane.com
statistica.ru
ru.gadget-info.com
ru.qaz.wiki
Для отслеживания самых заметных мероприятий посвященных Big Data, Machine Learning, Data Science, Data Engineering, BI/DWH и другим направлениям, связанным с обработкой данных, рекомендую подписаться на канал "Data online events & Moscow meetups"
Предложить свой ивент можно, написав @NikolayKrupiy, @Ajvol
👉🏻 Подписаться на t.me/data_events
Предложить свой ивент можно, написав @NikolayKrupiy, @Ajvol
👉🏻 Подписаться на t.me/data_events
Telegram
Data Events
Ивенты по Big Data, DE, BI, AI, ML, DS, DA, etc
Спец подканалы:
@AI_meetups
@DE_events
@BI_events
@datathons
@data_career
@devetups
см также @agile_events
#Календарь bit.ly/3oLMmDc
tgstat.ru/channel/@data_events
contacts: @black_titmouse
Спец подканалы:
@AI_meetups
@DE_events
@BI_events
@datathons
@data_career
@devetups
см также @agile_events
#Календарь bit.ly/3oLMmDc
tgstat.ru/channel/@data_events
contacts: @black_titmouse
Гиперграф это?
#Алгоритмы
Такого понятия не существует - 5
👍👍 10%
Обобщенный вид графа, в котором вершины могут быть инцидентными, не соединяясь при этом ребром - 3
👍👍 6%
Обобщенный вид графа, который содержит одновременно ориентированные и неориентированные ребра - 6
👍👍 12%
Обобщенный вид графа, в котором каждым ребром могут соединяться не только две вершины, но и любые подмножества вершин - 35
👍👍👍👍👍👍👍👍 71%
👥 49 человек уже проголосовало.
#Алгоритмы
Такого понятия не существует - 5
👍👍 10%
Обобщенный вид графа, в котором вершины могут быть инцидентными, не соединяясь при этом ребром - 3
👍👍 6%
Обобщенный вид графа, который содержит одновременно ориентированные и неориентированные ребра - 6
👍👍 12%
Обобщенный вид графа, в котором каждым ребром могут соединяться не только две вершины, но и любые подмножества вершин - 35
👍👍👍👍👍👍👍👍 71%
👥 49 человек уже проголосовало.
⬆️ Правильный ответ ⬆️
Обобщенный вид графа, в котором каждым ребром могут соединяться не только две вершины, но и любые подмножества вершин
Обобщенный вид графа, в котором каждым ребром могут соединяться не только две вершины, но и любые подмножества вершин
Новый алгоритм DeepMind самостоятельно освоил игры Atari
Разработчики DeepMind представили MuZero — алгоритм, который может справиться с любой игрой, не зная правил на начальном этапе. Вместо построения модели игровой среды MuZero использует информацию о текущем и предыдущем шаге, а также о возможном исходе одного из следующих шагов, в результате чего обучается играть самостоятельно. Алгоритм научили играть не только в классические для алгоритмов DeepMind го, сёги и шахматы, на также 57 игр для приставки Atari, включая Ms. Pac-Man. Статья опубликована в журнале Nature.
Разработчики DeepMind представили MuZero — алгоритм, который может справиться с любой игрой, не зная правил на начальном этапе. Вместо построения модели игровой среды MuZero использует информацию о текущем и предыдущем шаге, а также о возможном исходе одного из следующих шагов, в результате чего обучается играть самостоятельно. Алгоритм научили играть не только в классические для алгоритмов DeepMind го, сёги и шахматы, на также 57 игр для приставки Atari, включая Ms. Pac-Man. Статья опубликована в журнале Nature.
Алгоритмы для начинающих. Теория и практика для разработчика
Алгоритмы правят миром! Эта книга в простой и наглядной форме дает ответы на целый ряд важнейших для начинающего программиста вопросов, начиная с «Что лежит в основе всех современных языков программирования и по каким принципам они строятся и работают?» и заканчивая «Есть ли способ овладеть всеми языками программирования сразу?».
Алгоритмы правят миром! Эта книга в простой и наглядной форме дает ответы на целый ряд важнейших для начинающего программиста вопросов, начиная с «Что лежит в основе всех современных языков программирования и по каким принципам они строятся и работают?» и заканчивая «Есть ли способ овладеть всеми языками программирования сразу?».
Вопросы с собеседований по Data Science.
#data_science_questions
#data_science_career
#career_guide
Data Science – это область, требующая постоянного улучшения вашего набора skills.
Нет необходимости утверждать что свои скилы надо прорабатывать постоянно, ну или хотя бы как можно чаще.
Карьера в сфере науке о данных, требует серьезных знаний в математике, алгоритмах, программирование и т. д.
Собрали для вас guide вопросов с ответами в интервью, которые задают кандидатам во время трудоустройства в Amazon, Netflix и Google.
Не исключено что и в российских компаниях могут задать такие же questions.
Вопрос:
Что такое линейная регрессия? Что означают P-значение, коэффициент, R-квадрат? Каково значение каждого из этих компонентов?
Материалы для ответа:
Линейная регрессия
P-значение
Коэффициент детерминации
Assumptions of Linear Regression
How to Interpret Regression Analysis Results: P-values and Coefficients
#data_science_questions
#data_science_career
#career_guide
Data Science – это область, требующая постоянного улучшения вашего набора skills.
Нет необходимости утверждать что свои скилы надо прорабатывать постоянно, ну или хотя бы как можно чаще.
Карьера в сфере науке о данных, требует серьезных знаний в математике, алгоритмах, программирование и т. д.
Собрали для вас guide вопросов с ответами в интервью, которые задают кандидатам во время трудоустройства в Amazon, Netflix и Google.
Не исключено что и в российских компаниях могут задать такие же questions.
Вопрос:
Что такое линейная регрессия? Что означают P-значение, коэффициент, R-квадрат? Каково значение каждого из этих компонентов?
Материалы для ответа:
Линейная регрессия
P-значение
Коэффициент детерминации
Assumptions of Linear Regression
How to Interpret Regression Analysis Results: P-values and Coefficients
Данные, инструменты для них и немного математики в канале Data_Science_News от кандидата физико-математических наук и выпускника программы MIT MicroMasters Андрея Степнова.
В одном месте собраны крутые материалы по статистике, актуальные научные работы из мира машинного обучения, инструменты Data Science.
В одном месте собраны крутые материалы по статистике, актуальные научные работы из мира машинного обучения, инструменты Data Science.
Polars: быстрая альтернатива Pandas для обработки датасетов
Polars — это открытая библиотека для обработки массивов данных на Python. По скорости работы библиотека обходит самый популярный инструмент для работы с данными, — Pandas. Кроме того, библиотека более эффективно работает с памятью при обработке массивов. Polars написана на Rust.
Polars — это открытая библиотека для обработки массивов данных на Python. По скорости работы библиотека обходит самый популярный инструмент для работы с данными, — Pandas. Кроме того, библиотека более эффективно работает с памятью при обработке массивов. Polars написана на Rust.
Python и анализ данных
Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.
Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
С наступающим Новым Годом!
Ни дня без строчки кода – к творенью будь готов,
Программер от природы, ты спишь среди компов.
Пускай глаза краснеют – но настает момент,
Когда свое творенье ты презентуешь всем.
Пусть строчки льются ладно из клавиш под рукой,
И пусть твои программы забудут слово «сбой»,
Достойная оплата пусть ждет тебя всегда,
Печали пусть разгонит любимая твоя.
Ни дня без строчки кода – к творенью будь готов,
Программер от природы, ты спишь среди компов.
Пускай глаза краснеют – но настает момент,
Когда свое творенье ты презентуешь всем.
Пусть строчки льются ладно из клавиш под рукой,
И пусть твои программы забудут слово «сбой»,
Достойная оплата пусть ждет тебя всегда,
Печали пусть разгонит любимая твоя.
MakeltTalk
Один из самых забавных алгоритмов 2020 года, который умеет создавать анимацию под любую звуковую дорожку — в общем, метод похож на популярную технологию DeepFake, только «на вход» для анимации берётся не видео, а аудио.
У «MakeltTalk», над разработкой которого трудились в Азии, большой спектр использования — например, можно «оживить» розетку или рисунок, а также сделать анимацию лиц Мона Лизы и Эд Ширана.
https://youtu.be/rHnOr3oZ5VI
Google Colab
GitHub
Страница проекта
Один из самых забавных алгоритмов 2020 года, который умеет создавать анимацию под любую звуковую дорожку — в общем, метод похож на популярную технологию DeepFake, только «на вход» для анимации берётся не видео, а аудио.
У «MakeltTalk», над разработкой которого трудились в Азии, большой спектр использования — например, можно «оживить» розетку или рисунок, а также сделать анимацию лиц Мона Лизы и Эд Ширана.
https://youtu.be/rHnOr3oZ5VI
Google Colab
GitHub
Страница проекта
GPT-3
Эта нейросеть от OpenAI летом впечатлила многих — она умеет очень реалистично, будто реальный человек, писать или дописывать тексты. Более подробно в этой статье, на самом деле полностью написанную нейросетью GPT-3 — тогда даже никто не заметил подвоха, что спровоцировало бурный «всплеск» новостей на тему.
Новое «детище» от OpenAI за полгода успели протестировать по достоинству — разработчики уже использовали её в генерации кода, новостей и статей, и многим понравились результаты. Можете заглянуть на этот сайт, если интересно больше примеров — там подобраны лучшие из лучших. GPT-3 стала одной из самых популярных нейросетей в 2020 году, и думаю, что заслуженно, качество генерации текста определённо завораживает!
https://youtu.be/OU6Ctzhpc6s
GitHub
Страница проекта
Эта нейросеть от OpenAI летом впечатлила многих — она умеет очень реалистично, будто реальный человек, писать или дописывать тексты. Более подробно в этой статье, на самом деле полностью написанную нейросетью GPT-3 — тогда даже никто не заметил подвоха, что спровоцировало бурный «всплеск» новостей на тему.
Новое «детище» от OpenAI за полгода успели протестировать по достоинству — разработчики уже использовали её в генерации кода, новостей и статей, и многим понравились результаты. Можете заглянуть на этот сайт, если интересно больше примеров — там подобраны лучшие из лучших. GPT-3 стала одной из самых популярных нейросетей в 2020 году, и думаю, что заслуженно, качество генерации текста определённо завораживает!
https://youtu.be/OU6Ctzhpc6s
GitHub
Страница проекта
Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение
Подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например:
1) как мне считать этот формат данных в мой скрипт? 2) Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими?
3) Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?
Подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например:
1) как мне считать этот формат данных в мой скрипт? 2) Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими?
3) Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?
Вопросы с собеседований по Data Science.
#data_science_questions
#data_science_career
#career_guide
Data Science – это область, требующая постоянного улучшения вашего набора skills.
Нет необходимости утверждать что свои скилы надо прорабатывать постоянно, ну или хотя бы как можно чаще.
Карьера в сфере науке о данных, требует серьезных знаний в математике, алгоритмах, программирование и т. д.
Собрали для вас guide вопросов с ответами в интервью, которые задают кандидатам во время трудоустройства в Amazon, Netflix и Google.
Не исключено что и в российских компаниях могут задать такие же questions.
Вопрос:
Какие допущения применяются к линейной регрессии?
Ответ:
Существует четыре основных допущения:
1. Есть линейная зависимость между зависимой переменной и регрессорами, то есть модель, которую вы создаете, соответствует имеющимся данным.
2. Ошибки или остатки данных обычно распределяются и независимы друг от друга.
3. Существует минимальная мультиколлинеарность между объясняющими переменными.
4. Гомоскедастичность. (Означает, что дисперсия вокруг линии регрессии одинакова для всех значений предикторной переменной).
Дополнительные материалы:
medium.com
Основы линейной регрессии
#data_science_questions
#data_science_career
#career_guide
Data Science – это область, требующая постоянного улучшения вашего набора skills.
Нет необходимости утверждать что свои скилы надо прорабатывать постоянно, ну или хотя бы как можно чаще.
Карьера в сфере науке о данных, требует серьезных знаний в математике, алгоритмах, программирование и т. д.
Собрали для вас guide вопросов с ответами в интервью, которые задают кандидатам во время трудоустройства в Amazon, Netflix и Google.
Не исключено что и в российских компаниях могут задать такие же questions.
Вопрос:
Какие допущения применяются к линейной регрессии?
Ответ:
Существует четыре основных допущения:
1. Есть линейная зависимость между зависимой переменной и регрессорами, то есть модель, которую вы создаете, соответствует имеющимся данным.
2. Ошибки или остатки данных обычно распределяются и независимы друг от друга.
3. Существует минимальная мультиколлинеарность между объясняющими переменными.
4. Гомоскедастичность. (Означает, что дисперсия вокруг линии регрессии одинакова для всех значений предикторной переменной).
Дополнительные материалы:
medium.com
Основы линейной регрессии
Каким запросом можно добавить запись в таблицу "Users"?
#SQL
ADD Users(“name”,”reg_date”) RECORD('user3000',now()) - 3
👍 3%
INSERT INTO Users(“name”,”reg_date”) VALUES('user3000',now()) - 103
👍👍👍👍👍👍👍👍 92%
INSERT Users FROM VALUES('user3000',now()) - 3
👍 3%
INSERT VALUES('user3000',now()) INTO Users - 3
👍 3%
👥 112 человек уже проголосовало.
#SQL
ADD Users(“name”,”reg_date”) RECORD('user3000',now()) - 3
👍 3%
INSERT INTO Users(“name”,”reg_date”) VALUES('user3000',now()) - 103
👍👍👍👍👍👍👍👍 92%
INSERT Users FROM VALUES('user3000',now()) - 3
👍 3%
INSERT VALUES('user3000',now()) INTO Users - 3
👍 3%
👥 112 человек уже проголосовало.
⬆️ Правильный ответ ⬆️
INSERT INTO Users(“name”,”reg_date”) VALUES('user3000',now())
INSERT INTO Users(“name”,”reg_date”) VALUES('user3000',now())