Рубрика «Вопросы с собеседований» 💥
❓В каких командах можно использовать LIMIT в MySQL?
✅ Ответ:
✓ SELECT
✓ UPDATE
✓ DELETE
LIMIT в SELECT-запросе регулирует максимальное количество строк, которое будет обработано в результате запроса.
LIMIT в UPDATE-запросе позволяет изменять не более чем заданное количество строк.
LIMIT в DELETE запросе позволяет удалять не более заданного количества строк.
Подробнее про использование LIMIT в DELETE и UPDATE запросах можно прочитать в документации MySQL:
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/delete.html
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/update.html
#interview_problems #sql
❓В каких командах можно использовать LIMIT в MySQL?
✅ Ответ:
✓ SELECT
✓ UPDATE
✓ DELETE
LIMIT в SELECT-запросе регулирует максимальное количество строк, которое будет обработано в результате запроса.
LIMIT в UPDATE-запросе позволяет изменять не более чем заданное количество строк.
LIMIT в DELETE запросе позволяет удалять не более заданного количества строк.
Подробнее про использование LIMIT в DELETE и UPDATE запросах можно прочитать в документации MySQL:
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/delete.html
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/update.html
#interview_problems #sql
⭐️ Метод главных компонент. Пошаговая инструкция.
Сегодня обсуждаем один из самых базовых и распространенных алгоритмов машинного обучения - метод главных компонент.
По шагам разберем - в чем суть метода, на чем он основан и как можно его "интуитивно" понять.
Жесткой математики здесь не будет - это тема для отдельной статьи. Зато будут понятные и простые аналогии!
P.S. Но пару формул все же мы добавили ☺️
Приятного и полезного чтения!
#math
Сегодня обсуждаем один из самых базовых и распространенных алгоритмов машинного обучения - метод главных компонент.
По шагам разберем - в чем суть метода, на чем он основан и как можно его "интуитивно" понять.
Жесткой математики здесь не будет - это тема для отдельной статьи. Зато будут понятные и простые аналогии!
P.S. Но пару формул все же мы добавили ☺️
Приятного и полезного чтения!
#math
🐍 Какую IDE выбрать для программирования на Python?
Все мы стремимся сделать свою жизнь комфортней и удобней. И программа, в которой мы работаем, - один из самых важных пунктов в работе. Если программа неудобная, то работа будет неэффективной.
✅ Сегодня рассмотрим плюсы и минусы топ 5 IDE для работы с Python:
1. PyCharm
2. Jupyter
3. Visual Studio
4. Spyder
5. VS Code
#python
Все мы стремимся сделать свою жизнь комфортней и удобней. И программа, в которой мы работаем, - один из самых важных пунктов в работе. Если программа неудобная, то работа будет неэффективной.
✅ Сегодня рассмотрим плюсы и минусы топ 5 IDE для работы с Python:
1. PyCharm
2. Jupyter
3. Visual Studio
4. Spyder
5. VS Code
#python
☕️ А вот и воскресенье! Вы уже догадались, что это значит?
Новая статья за чашечкой кофе! 📖
Сегодня вместе с Типичный программист поговорим о том, какие инструменты лучше всего использовать для оформления статей, скриптов, документации и прочего.
Мы условно разделили все инструменты на 4 категории:
✓ Для «чайников».
✓ Удобные и функциональные.
✓ Неудобные и суперфункциональные.
✓ Вообще не редакторы, но можно сделать красиво.
Подробно рассматриваем их различия, для каждой группы выделяем наших фаворитов, показываем их плюсы и минусы!
Приятного чтения! ☺️
Новая статья за чашечкой кофе! 📖
Сегодня вместе с Типичный программист поговорим о том, какие инструменты лучше всего использовать для оформления статей, скриптов, документации и прочего.
Мы условно разделили все инструменты на 4 категории:
✓ Для «чайников».
✓ Удобные и функциональные.
✓ Неудобные и суперфункциональные.
✓ Вообще не редакторы, но можно сделать красиво.
Подробно рассматриваем их различия, для каждой группы выделяем наших фаворитов, показываем их плюсы и минусы!
Приятного чтения! ☺️
GROK IT! Ответ на задачу об отрицательных индексах 🔔
❓Вчера опубликовали вопрос: Что выведет код?
✅ Ответ: 4
💥 Объяснение:
Отрицательный индекс в Python обозначает обратную нумерацию - т.е. индексация элементов начинается с конца.
В нашем случае у нас есть двумерный массив, а каждый из подмассивов состоит из 3 элементов.
Сначала индексом -1 мы отбираем первый элемент с конца, т.е.: 4, 5, 6.
После этого мы индексом -3 пытаемся обратиться к 3 элементу с конца в массиве 4, 5, 6, а это число 4. Поэтому мы не получаем IndexError (т.к. нет -0, индексация начинается с -1), а выбираем нужный элемент.
❗️Таким образом, правильный ответ - 4.
#grokit #python
❓Вчера опубликовали вопрос: Что выведет код?
✅ Ответ: 4
💥 Объяснение:
Отрицательный индекс в Python обозначает обратную нумерацию - т.е. индексация элементов начинается с конца.
В нашем случае у нас есть двумерный массив, а каждый из подмассивов состоит из 3 элементов.
Сначала индексом -1 мы отбираем первый элемент с конца, т.е.: 4, 5, 6.
После этого мы индексом -3 пытаемся обратиться к 3 элементу с конца в массиве 4, 5, 6, а это число 4. Поэтому мы не получаем IndexError (т.к. нет -0, индексация начинается с -1), а выбираем нужный элемент.
❗️Таким образом, правильный ответ - 4.
#grokit #python
Дайджест вакансий за 15.02.2021 - 22.02.2021 🕵️♂️
✅Web - разработчик (full stack, python, js)
Зарплата: от 120 000 руб.
Компания: ВЕСТА, Логистическая компания
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: не требуется
Ключевые навыки: Python 3, Flask, SQLAlchemy, SQL (MsSQL, PostgreSQL, MySQL, IBM DB2 и т.д.), NoSQL (MongoDB), ООП, JavaScript (ES5, ES6+), HTML, Bootstrap, Git, Gitlab, OpenAPI, Swagger
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bYMM7T
✅Аналитик / Data Scientist
Зарплата: от 150 000 до 270 000 руб.
Компания: Star-staff
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: 1-3 года
Ключевые навыки: PL/SQL, Алгоритмы ML, Математическая статистика, Методы анализа больших данных
Дополнительные навыки: Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn и т.д.) или R
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bYMMwe
✅Аналитик Data Scientist
Зарплата: от 160 000 до 250 000 руб.
Компания: ООО Стоматорг
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: 1-3 года
Ключевые навыки: SQL, R, Python, ML-фреймворки (TensorFlow, PyTorch, NumPy), Методы ML, Предиктивная аналитика, Bert, DeepPavlov, Git, Kaggle
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bYMNnj
✅Ведущий разработчик SQL
Зарплата: от 160 000 руб.
Компания: Группа компаний ПИК
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Microsoft SQL Server, MS T-SQL, Построение DWH,
Дополнительные навыки: SSRS, Tableau, Excel, Python, Microsoft Dynamics CRM
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bYMLHr
✅Программист-математик/Алгоритмист (США)
Зарплата: удаленно - от 150,000 руб. до 180,000 руб. в месяц. После переезда в США - $85,000 в год
Компания: ООО Paranoscript
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Численные методы, Линейная алгебра, Статистика, Методы оптимизации, С++, С#
Дополнительные навыки: Image Processing, Machine Learning, Deep Learning, Методы классификации/регрессии/кластеризации, Python, Английский язык
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bYMJZb
✅Machine Learning Engineer (Python)
Зарплата: от 100 000 до 200 000 руб.
Компания: ООО Бест-Плейс
Занятость: Полная занятость, гибкий график, удаленная работа
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Python3, Основы ML, Pandas / Numpy, Linux / docker, DevOps
Дополнительные навыки: MongoDB, Ansible / Docker-compose, Pytest / Nosetest
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bYMKtW
✅Senior/Middle ML Engineer
Зарплата: от 200 000 руб.
Компания: ООО Адаперио
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Python, SQL, Разработка моделей машинного обучения, знание ML-фреймворков (tensorflow, sklearn, keras и т.д.), Математическая статистика, Алгоритмы ML/DL
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bYMMUf
#vacancy
✅Web - разработчик (full stack, python, js)
Зарплата: от 120 000 руб.
Компания: ВЕСТА, Логистическая компания
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: не требуется
Ключевые навыки: Python 3, Flask, SQLAlchemy, SQL (MsSQL, PostgreSQL, MySQL, IBM DB2 и т.д.), NoSQL (MongoDB), ООП, JavaScript (ES5, ES6+), HTML, Bootstrap, Git, Gitlab, OpenAPI, Swagger
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bYMM7T
✅Аналитик / Data Scientist
Зарплата: от 150 000 до 270 000 руб.
Компания: Star-staff
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: 1-3 года
Ключевые навыки: PL/SQL, Алгоритмы ML, Математическая статистика, Методы анализа больших данных
Дополнительные навыки: Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn и т.д.) или R
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bYMMwe
✅Аналитик Data Scientist
Зарплата: от 160 000 до 250 000 руб.
Компания: ООО Стоматорг
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: 1-3 года
Ключевые навыки: SQL, R, Python, ML-фреймворки (TensorFlow, PyTorch, NumPy), Методы ML, Предиктивная аналитика, Bert, DeepPavlov, Git, Kaggle
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bYMNnj
✅Ведущий разработчик SQL
Зарплата: от 160 000 руб.
Компания: Группа компаний ПИК
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Microsoft SQL Server, MS T-SQL, Построение DWH,
Дополнительные навыки: SSRS, Tableau, Excel, Python, Microsoft Dynamics CRM
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bYMLHr
✅Программист-математик/Алгоритмист (США)
Зарплата: удаленно - от 150,000 руб. до 180,000 руб. в месяц. После переезда в США - $85,000 в год
Компания: ООО Paranoscript
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Численные методы, Линейная алгебра, Статистика, Методы оптимизации, С++, С#
Дополнительные навыки: Image Processing, Machine Learning, Deep Learning, Методы классификации/регрессии/кластеризации, Python, Английский язык
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bYMJZb
✅Machine Learning Engineer (Python)
Зарплата: от 100 000 до 200 000 руб.
Компания: ООО Бест-Плейс
Занятость: Полная занятость, гибкий график, удаленная работа
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Python3, Основы ML, Pandas / Numpy, Linux / docker, DevOps
Дополнительные навыки: MongoDB, Ansible / Docker-compose, Pytest / Nosetest
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bYMKtW
✅Senior/Middle ML Engineer
Зарплата: от 200 000 руб.
Компания: ООО Адаперио
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Python, SQL, Разработка моделей машинного обучения, знание ML-фреймворков (tensorflow, sklearn, keras и т.д.), Математическая статистика, Алгоритмы ML/DL
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bYMMUf
#vacancy
👨💻 Какой язык программирования Вы используете? 👩💻
Друзья, давайте составим свой рейтинг самых популярных языков программирования среди наших подписчиков?! 😏
Отмечайте языки, которые чаще всего приходится Вам использовать в работе/учебе/хобби 🗣
Друзья, давайте составим свой рейтинг самых популярных языков программирования среди наших подписчиков?! 😏
Отмечайте языки, которые чаще всего приходится Вам использовать в работе/учебе/хобби 🗣
😎 10 отборных репозиториев для программистов на Python
Собрали для Вас 10 крутых репозиториев, которые будут полезны как начинающим, так и опытным программистам. Бесплатные книги, заготовки кода, туториалы - здесь есть все 🤤
1. Full Speed Python
https://github.com/joaoventura/full-speed-python
Книга для самообразования и изучения Python. Доступна в форматах PDF и Epub.
2. Python Machine Learning Book
https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book..
Собрание всех блокнотов с кодом и ML-моделями из книги от издательства Packt. Затрагивается не только классический ML, но и GANs, обучение с подкреплением и Tensorflow 2.
3. Learn Python
https://github.com/trekhleb/learn-python
Песочника и заготовки с трюками на Python по разным темам. Можно использовать как шпаргалку - там есть уже куча готовых конструкций.
4. Python Guide от Real Python
https://github.com/realpython/python-guide
Подробное руководство по установке и базовому использованию Python. Самое то для новичков 👍🏻
5. Coding Problems
https://github.com/MTrajK/coding-problems
Разбор и решение различных задач на структуры данных и алгоритмы. Отлично проходит для прокачки своих coding skills.
6. Python Algorithms
https://github.com/TheAlgorithms/Python
Реализация чуть ли не всех алгоритмов на Python. Все, что Вас когда-либо волновало - от сортировок до нейронных сетей.
7. Project Based Learning (не только на Python)
https://github.com/tuvtran/project-based-learning#pyt..
Репозиторий с подробными руководствами по созданию проектов с нуля. Здесь Вы научитесь создавать веб-приложения, API, чат-ботов и так далее.
8. Tensorflow Model Garden
https://github.com/tensorflow/models
Репозиторий с готовыми реализациями state-of-the-art моделей для пользователей Tensorflow.
9. 100 Days of ML Code
https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code
Подробные пошаговые руководства по машинному обучению с ссылками на обучающие материалы, датасеты и видео. Отлично подойдет для старта в Machine Learning.
10. Free Programming Books
https://github.com/EbookFoundation/free-programming-b..
Большая подборка бесплатных книг по программированию на разных языках, в том числе на Python. Мечта любого программиста ☺️
Эти репозитории - настоящая находка для программиста! Вы можете прокачать свои навыки программирования или вообще выучить Python с нуля. Кстати, а какие еще ресурсы Вы можете порекомендовать?
#python
Собрали для Вас 10 крутых репозиториев, которые будут полезны как начинающим, так и опытным программистам. Бесплатные книги, заготовки кода, туториалы - здесь есть все 🤤
1. Full Speed Python
https://github.com/joaoventura/full-speed-python
Книга для самообразования и изучения Python. Доступна в форматах PDF и Epub.
2. Python Machine Learning Book
https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book..
Собрание всех блокнотов с кодом и ML-моделями из книги от издательства Packt. Затрагивается не только классический ML, но и GANs, обучение с подкреплением и Tensorflow 2.
3. Learn Python
https://github.com/trekhleb/learn-python
Песочника и заготовки с трюками на Python по разным темам. Можно использовать как шпаргалку - там есть уже куча готовых конструкций.
4. Python Guide от Real Python
https://github.com/realpython/python-guide
Подробное руководство по установке и базовому использованию Python. Самое то для новичков 👍🏻
5. Coding Problems
https://github.com/MTrajK/coding-problems
Разбор и решение различных задач на структуры данных и алгоритмы. Отлично проходит для прокачки своих coding skills.
6. Python Algorithms
https://github.com/TheAlgorithms/Python
Реализация чуть ли не всех алгоритмов на Python. Все, что Вас когда-либо волновало - от сортировок до нейронных сетей.
7. Project Based Learning (не только на Python)
https://github.com/tuvtran/project-based-learning#pyt..
Репозиторий с подробными руководствами по созданию проектов с нуля. Здесь Вы научитесь создавать веб-приложения, API, чат-ботов и так далее.
8. Tensorflow Model Garden
https://github.com/tensorflow/models
Репозиторий с готовыми реализациями state-of-the-art моделей для пользователей Tensorflow.
9. 100 Days of ML Code
https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code
Подробные пошаговые руководства по машинному обучению с ссылками на обучающие материалы, датасеты и видео. Отлично подойдет для старта в Machine Learning.
10. Free Programming Books
https://github.com/EbookFoundation/free-programming-b..
Большая подборка бесплатных книг по программированию на разных языках, в том числе на Python. Мечта любого программиста ☺️
Эти репозитории - настоящая находка для программиста! Вы можете прокачать свои навыки программирования или вообще выучить Python с нуля. Кстати, а какие еще ресурсы Вы можете порекомендовать?
#python
📈 Подробное руководство: Line plot в R
Сделали для Вас подробное руководство по построению линейных графиков в R.
В статье разберем полный цикл создания графика - от простого к сложному:
→ Обычный линейный график
→ Кастомизация графика
→ Логарифмическое преобразование осей
→ Line plot + scatter plot
→ Группировка графиков
→ Построение тренда
→ Добавление аннотаций
Приятного чтения!😉
#rstat #визуализация_c_R
Сделали для Вас подробное руководство по построению линейных графиков в R.
В статье разберем полный цикл создания графика - от простого к сложному:
→ Обычный линейный график
→ Кастомизация графика
→ Логарифмическое преобразование осей
→ Line plot + scatter plot
→ Группировка графиков
→ Построение тренда
→ Добавление аннотаций
Приятного чтения!😉
#rstat #визуализация_c_R
GROK IT! Ответ на задачу о создании генератора 🔔
❓Вчера опубликовали вопрос: Какое выражение создает генератор?
» (i for i in range(10))
» i for i in range(10)
» {i for i in range(10)}
» Ни одно из этих
✅ Ответ: (i for i in range(10))
💥 Объяснение:
В квадратных скобках задается генератор списков - list comprehension (компактный способ создания списков).
В фигурных скобках задается dict comprehension - аналогичный способ работы с словарями.
Такого понятия как tuple comprehesion же нет - в круглых скобках задается генератор.
Подробнее про list comprehesion и другие трюки Python - в нашей статье👉🏻 bit.ly/2M0e272
❗️Таким образом, правильный ответ - (i for i in range(10)).
#grokit #python
❓Вчера опубликовали вопрос: Какое выражение создает генератор?
» (i for i in range(10))
» i for i in range(10)
» {i for i in range(10)}
» Ни одно из этих
✅ Ответ: (i for i in range(10))
💥 Объяснение:
В квадратных скобках задается генератор списков - list comprehension (компактный способ создания списков).
В фигурных скобках задается dict comprehension - аналогичный способ работы с словарями.
Такого понятия как tuple comprehesion же нет - в круглых скобках задается генератор.
Подробнее про list comprehesion и другие трюки Python - в нашей статье👉🏻 bit.ly/2M0e272
❗️Таким образом, правильный ответ - (i for i in range(10)).
#grokit #python
⭐️ 7 популярных тем с собеседований по Python
Не знаете, что Вас ждет на техническом интервью по Python? Подготовили для Вас карточки: 7 самых популярных тем с собеседований.
100% хотя бы один из этих вопросов Вам зададут на любом техническом интервью - так что будьте к ним готовы 😉
#python
Не знаете, что Вас ждет на техническом интервью по Python? Подготовили для Вас карточки: 7 самых популярных тем с собеседований.
100% хотя бы один из этих вопросов Вам зададут на любом техническом интервью - так что будьте к ним готовы 😉
#python