⭐️ 7 математических терминов, которые нужно знать
Как бы нам ни хотелось закрыть на это глаза, в основе любого алгоритма и метода лежат фундаментальные математические понятия.
Будь то обработка изображений, построение прогностических моделей или расчет маркетинговых показателей.
Мы подготовили для Вас карточки: 7 математических терминов, которые нужно знать каждому.
Уверены, многое из этого Вы уже знаете. Но повторение, как говорится, - мать утерянных в памяти знаний! 😉
#math
Как бы нам ни хотелось закрыть на это глаза, в основе любого алгоритма и метода лежат фундаментальные математические понятия.
Будь то обработка изображений, построение прогностических моделей или расчет маркетинговых показателей.
Мы подготовили для Вас карточки: 7 математических терминов, которые нужно знать каждому.
Уверены, многое из этого Вы уже знаете. Но повторение, как говорится, - мать утерянных в памяти знаний! 😉
#math
GROK IT!
❓Задача по Data Science: Какое допущение не относится к линейной регрессии?
❓Задача по Data Science: Какое допущение не относится к линейной регрессии?
Anonymous Poll
0%
Отсутствие корреляции между предикторами
50%
Гетероскедастичность
50%
Отсутствие автокорреляции в остатках
0%
Нормальность ошибок
📚 Подборка книг для программистов
Как у женщин постоянно встает вопрос "Что же надеть?", так и у программистов частенько проблема "Чтобы почитать?!".
Забирайте себе нашу подборку, чтобы всегда было что почитать!
Как у женщин постоянно встает вопрос "Что же надеть?", так и у программистов частенько проблема "Чтобы почитать?!".
Забирайте себе нашу подборку, чтобы всегда было что почитать!
👨💻 Какой у Вас род деятельности? 👨🎓
Друзья, все мы здесь не случайно собрались. Нас объединяет любимая работа, учеба, интересы!
Давайте поближе познакомимся и узнаем, кто чем занимается.
Вы можете выбрать несколько вариантов ответов.
Друзья, все мы здесь не случайно собрались. Нас объединяет любимая работа, учеба, интересы!
Давайте поближе познакомимся и узнаем, кто чем занимается.
Вы можете выбрать несколько вариантов ответов.
Узнаем друг друга получше?
Anonymous Poll
17%
Работаю в IT
33%
Работаю в другой сфере, но хочу в IT
17%
Учусь в институте
0%
Учусь в школе
17%
Прохожу онлайн-курсы
33%
Хочу узнать результаты
GROK IT! Ответ на задачу о линейной регрессии 🔔
❓Вчера опубликовали вопрос: Какое допущение не относится к линейной регрессии?
» Отсутствие корреляции между предикторами
» Гетероскедастичность
» Отсутствие автокорреляции в остатках
» Нормальность ошибок
✅ Ответ: Гетероскедастичность
💥 Объяснение:
Итак, линейная регрессия - метод составления прогноза на основе независимых переменных. Задача прогнозирования сводится к нахождению коэффициентов уравнения регрессии.
Само собой, модель нельзя применять бездумно - существуют некоторые ограничения модели.
1. Линейная связь между предикторами и предсказываемой переменной
Пожалуй, это очевидно вытекает из названия. Регрессия все-таки линейная, поэтому связь между предиктором (независимой переменной) и целью должна быть линейной. Например, цена квартиры зависит от ее близости к центру. Чем ближе к центру - тем дороже квартира.
2. Отсутствие мультиколлинеарности
Или другими словами - надо, чтобы не было сильной корреляции между предикторами. Например, если у Вас в модели один предиктор - цена за грамм муки, а второй - цена за килограмм, то это может негативно повлиять на модель. Как минимум, будет сложно оценить реальный вклад каждого предиктора в прогноз.
3. Гомоскедастичность
Гомоскедастичность - термин, характеризующий однородность наблюдений. Другими словами - это постоянство дисперсии случайных ошибок модели. Т.е. не должно быть какого-то четкого правила, по которому распределены ошибки - они должны быть "разбросаны" одинаково для всех значений.
Обратное явление - гетероскедастичность, когда дисперсия ошибок непостоянна.
4. Нормальное распределение ошибок
Ошибки модели должны быть распределены по нормальному закону. Особенно это важно для небольших выборок. Если выборка средняя по размеру или даже большая, то этот пункт теряет свою силу: это и есть действие Центральной предельной теоремы в реальной жизни.
5. Отсутствие автокорреляции в остатках
Если ошибки зависят друг от друга, то это может отрицательно сказаться на качестве модели. Соответственно, такой ситуации лучше избегать.
❗️Таким образом, правильный ответ - Гетероскедастичность.
#grokit #datascience
❓Вчера опубликовали вопрос: Какое допущение не относится к линейной регрессии?
» Отсутствие корреляции между предикторами
» Гетероскедастичность
» Отсутствие автокорреляции в остатках
» Нормальность ошибок
✅ Ответ: Гетероскедастичность
💥 Объяснение:
Итак, линейная регрессия - метод составления прогноза на основе независимых переменных. Задача прогнозирования сводится к нахождению коэффициентов уравнения регрессии.
Само собой, модель нельзя применять бездумно - существуют некоторые ограничения модели.
1. Линейная связь между предикторами и предсказываемой переменной
Пожалуй, это очевидно вытекает из названия. Регрессия все-таки линейная, поэтому связь между предиктором (независимой переменной) и целью должна быть линейной. Например, цена квартиры зависит от ее близости к центру. Чем ближе к центру - тем дороже квартира.
2. Отсутствие мультиколлинеарности
Или другими словами - надо, чтобы не было сильной корреляции между предикторами. Например, если у Вас в модели один предиктор - цена за грамм муки, а второй - цена за килограмм, то это может негативно повлиять на модель. Как минимум, будет сложно оценить реальный вклад каждого предиктора в прогноз.
3. Гомоскедастичность
Гомоскедастичность - термин, характеризующий однородность наблюдений. Другими словами - это постоянство дисперсии случайных ошибок модели. Т.е. не должно быть какого-то четкого правила, по которому распределены ошибки - они должны быть "разбросаны" одинаково для всех значений.
Обратное явление - гетероскедастичность, когда дисперсия ошибок непостоянна.
4. Нормальное распределение ошибок
Ошибки модели должны быть распределены по нормальному закону. Особенно это важно для небольших выборок. Если выборка средняя по размеру или даже большая, то этот пункт теряет свою силу: это и есть действие Центральной предельной теоремы в реальной жизни.
5. Отсутствие автокорреляции в остатках
Если ошибки зависят друг от друга, то это может отрицательно сказаться на качестве модели. Соответственно, такой ситуации лучше избегать.
❗️Таким образом, правильный ответ - Гетероскедастичность.
#grokit #datascience
☀️Как же чудесно, что сегодня воскресенье, но впереди еще один выходной!
А это значит, что есть время прочитать все, что Вы добавили в закладки за неделю. 📚
Вот и мы подкинем Вам полезную статью о заданиях по SQL с реальных собеседований, которую мы подготовили вместе с Типичный программист!
Приятного воскресного чтения 😊
#itresume
А это значит, что есть время прочитать все, что Вы добавили в закладки за неделю. 📚
Вот и мы подкинем Вам полезную статью о заданиях по SQL с реальных собеседований, которую мы подготовили вместе с Типичный программист!
Приятного воскресного чтения 😊
#itresume
Рубрика «Вопросы с собеседований» 💥
❓Что такое CTE?
✅ Ответ:
CTE (Common Table Expressions, Общие табличные выражения) - способ определения временных таблиц, существующих только для одного запроса.
Основная задача CTE - разгрузить сложный запрос и разбить его на более простые.
Используются CTE следующим образом:
Примечание: Вы можете создавать несколько временных таблиц одновременно.
Пример:
Также с помощью WITH мы можем расширять стандартные возможности SQL. А именно, создавать рекурсивные запросы, просто указав RECURSIVE.
Например:
#interview_problems #sql
❓Что такое CTE?
✅ Ответ:
CTE (Common Table Expressions, Общие табличные выражения) - способ определения временных таблиц, существующих только для одного запроса.
Основная задача CTE - разгрузить сложный запрос и разбить его на более простые.
Используются CTE следующим образом:
WITH <название_временной_таблицы> AS
( <тело_запроса> )
SELECT <основной_запрос> ...
Примечание: Вы можете создавать несколько временных таблиц одновременно.
Пример:
WITH regional_sales AS (
SELECT region, SUM(amount) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY region
),
top_regions AS (
SELECT region
FROM regional_sales
WHERE total_sales > 20
)
SELECT region,
product,
SUM(quantity) AS product_units,
SUM(amount) AS product_sales
FROM orders
WHERE region IN (SELECT region FROM top_regions)
GROUP BY region, product
Также с помощью WITH мы можем расширять стандартные возможности SQL. А именно, создавать рекурсивные запросы, просто указав RECURSIVE.
Например:
WITH RECURSIVE t(n) AS (
VALUES (1)
UNION ALL
SELECT n+1 FROM t WHERE n < 100
)
SELECT sum(n) FROM t;
#interview_problems #sql
Дайджест вакансий за 01.03.2021 - 08.03.2021 🕵️♂️
✉️ Присылайте свои резюме на почту hr@itresume.ru
✅ Аналитик данных
Зарплата: от 70 000 руб.
Компания: ЦЕНТРОФИНАНС
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1-3 года
Ключевые навыки: Python, R, Реляционные БД, Linux, Git
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bZq61S
✅ Программист Oracle
Зарплата: от 120 000 руб.
Компания: ООО ГК СЕВЕРТРАНС
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1-3 года
Ключевые навыки: Проектирование БД (СУБД Oracle 9/10/11/12), Интеграционное взаимодействие посредством WEB-SERVICES, Oracle Forms 6, Word, Excel (для построения отчетов), VBA, SMTP, POP3.
Дополнительные навыки: стандарта MIME, Crystal Reports
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bZq7mf
✅ Data Scientist (компьютерное зрение)
Зарплата: от 70 000 до 400 000 руб.
Компания: ООО Дип Системс
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1-3 года
Ключевые навыки: Deep Learning, CV, Python, Linux, Git, Opencv, Pytorch
Дополнительные навыки: Нейронные сети, Docker, Tensorflow
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bZq7TD
✅ Middle backend developer (python/django)
Зарплата: от 1 300 до 2 000 USD
Компания: ООО АРЕС
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: от 2 лет
Ключевые навыки: Python, Django, API, PostgreSQL, Agile, Docker
Дополнительные навыки: Один из веб-фреймворков: (drf, aiohttp, flask, tornado, twisted, pyramid), NoSQL, Kubernetes, CI/CD Frontend разработка, Machine Learning.
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bZq6N3
✅ Python Developer (ЕВРАЗ) - удаленно
Зарплата: от 200 000 руб.
Компания: ООО ИЦ АЙ-ТЕКО
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: не требуется
Ключевые навыки: Python 3.7, SQLAlchemy, Alembic, Falcon, Docker, RabbitMQ, Kombu\Celery
Дополнительные навыки: ООП, понимание SOLID, Hexagonal Architecture, Clean Architecture
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bZq5os
✅ Junior / Middle Тестировщик ПО (Python)
Зарплата: от 90 000 до 130 000 руб.
Компания: MedPoint24
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: от 1 года
Ключевые навыки: ООП, Python, Pytest, Тестирования API, Linux (сборки: Centos и/или Ubuntu)
Дополнительные навыки: Bash, PL/pgsql, JavaScript, CI/CD (Jenkins или Gitlab CI)
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bZq4SK
✅ Middle Python developer
Зарплата: от 140 000 до 180 000 руб.
Компания:GamesBoost42
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Python, Unit тесты, FastAPI, REST API, ООП, Docker, Mysql / Percona, Redis, Git
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bZq4nm
#vacancy
✉️ Присылайте свои резюме на почту hr@itresume.ru
✅ Аналитик данных
Зарплата: от 70 000 руб.
Компания: ЦЕНТРОФИНАНС
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1-3 года
Ключевые навыки: Python, R, Реляционные БД, Linux, Git
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bZq61S
✅ Программист Oracle
Зарплата: от 120 000 руб.
Компания: ООО ГК СЕВЕРТРАНС
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1-3 года
Ключевые навыки: Проектирование БД (СУБД Oracle 9/10/11/12), Интеграционное взаимодействие посредством WEB-SERVICES, Oracle Forms 6, Word, Excel (для построения отчетов), VBA, SMTP, POP3.
Дополнительные навыки: стандарта MIME, Crystal Reports
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bZq7mf
✅ Data Scientist (компьютерное зрение)
Зарплата: от 70 000 до 400 000 руб.
Компания: ООО Дип Системс
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1-3 года
Ключевые навыки: Deep Learning, CV, Python, Linux, Git, Opencv, Pytorch
Дополнительные навыки: Нейронные сети, Docker, Tensorflow
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bZq7TD
✅ Middle backend developer (python/django)
Зарплата: от 1 300 до 2 000 USD
Компания: ООО АРЕС
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: от 2 лет
Ключевые навыки: Python, Django, API, PostgreSQL, Agile, Docker
Дополнительные навыки: Один из веб-фреймворков: (drf, aiohttp, flask, tornado, twisted, pyramid), NoSQL, Kubernetes, CI/CD Frontend разработка, Machine Learning.
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bZq6N3
✅ Python Developer (ЕВРАЗ) - удаленно
Зарплата: от 200 000 руб.
Компания: ООО ИЦ АЙ-ТЕКО
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: не требуется
Ключевые навыки: Python 3.7, SQLAlchemy, Alembic, Falcon, Docker, RabbitMQ, Kombu\Celery
Дополнительные навыки: ООП, понимание SOLID, Hexagonal Architecture, Clean Architecture
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bZq5os
✅ Junior / Middle Тестировщик ПО (Python)
Зарплата: от 90 000 до 130 000 руб.
Компания: MedPoint24
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: от 1 года
Ключевые навыки: ООП, Python, Pytest, Тестирования API, Linux (сборки: Centos и/или Ubuntu)
Дополнительные навыки: Bash, PL/pgsql, JavaScript, CI/CD (Jenkins или Gitlab CI)
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bZq4SK
✅ Middle Python developer
Зарплата: от 140 000 до 180 000 руб.
Компания:GamesBoost42
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Python, Unit тесты, FastAPI, REST API, ООП, Docker, Mysql / Percona, Redis, Git
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bZq4nm
#vacancy
В чем ошибка при создании итератора?
Anonymous Poll
20%
return self вернёт ошибку
60%
В классе не хватает методов
0%
Вместо iter должен быть next
20%
Узнать ответ
GROK IT! Ответ на задачу об итераторе 🔔
❓Вчера опубликовали вопрос: В чем ошибка при создании итератора?
» return self вернет ошибку
» В классе не хватает методов
» Вместо iter должен быть next
✅ Ответ: В классе не хватает методов
💥 Объяснение:
Давайте начнем с определения - что такое вообще итератор.
Итератор (iterator) - это объект, который позволяет возвращать свои элементы по одному за раз.
Такой поэлементный возврат осуществляется с помощью функции next, которая вызывает метод next. Если следующего элемента нет, то метод должен бросить исключение StopIteration.
Помимо этого, итератор должен содержать метод iter который возвращает сам итератор (т.е. return self). Этот метод необходим, чтобы Вы могли итерировать (т.е. перебирать в цикле) по элементам Вашего объекта. Например, если Вы создаете класс для нового типа данных - newlist, и хотите, чтобы можно было итерировать по элементам newlist в цикле for, то метод iter необходим, т.к. он неявно вызывается в цикле.
Получается, что итератор должен содержать 2 метода - iter и next, а в нашем примере есть только iter.
Правильный класс выглядел бы так:
Подробнее про итераторы: https://vk.cc/bZrJTT
❗️Таким образом, правильный ответ - В классе не хватает методов.
#grokit #python
❓Вчера опубликовали вопрос: В чем ошибка при создании итератора?
» return self вернет ошибку
» В классе не хватает методов
» Вместо iter должен быть next
✅ Ответ: В классе не хватает методов
💥 Объяснение:
Давайте начнем с определения - что такое вообще итератор.
Итератор (iterator) - это объект, который позволяет возвращать свои элементы по одному за раз.
Такой поэлементный возврат осуществляется с помощью функции next, которая вызывает метод next. Если следующего элемента нет, то метод должен бросить исключение StopIteration.
Помимо этого, итератор должен содержать метод iter который возвращает сам итератор (т.е. return self). Этот метод необходим, чтобы Вы могли итерировать (т.е. перебирать в цикле) по элементам Вашего объекта. Например, если Вы создаете класс для нового типа данных - newlist, и хотите, чтобы можно было итерировать по элементам newlist в цикле for, то метод iter необходим, т.к. он неявно вызывается в цикле.
Получается, что итератор должен содержать 2 метода - iter и next, а в нашем примере есть только iter.
Правильный класс выглядел бы так:
class myCount:
def __init__(self, start=0):
self.num = start
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
y = self.num
self.num += 1
return y
Подробнее про итераторы: https://vk.cc/bZrJTT
❗️Таким образом, правильный ответ - В классе не хватает методов.
#grokit #python