IT Resume - платформа для развития навыков и подготовки к техническим интервью 🔥

Если Вы готовитесь к собеседованию, хотите подкачать свои hard skills или просто любите решать задачки, то добро пожаловать на платформу IT Resume!

Уверены в своих силах на 100%? Попробуйте решить все задачи из нашей убойной подборки задач → https://vk.cc/c8eisD

Мы собрали для Вас десятки задач и тестов на различные темы:

- Алгоритмы и структуры данных
- Объектно-ориентированное программирование
- Синтаксические особенности языков программирования
- Библиотеки и фреймворки
- Аналитика и Data Science
- Базы данных
- Много других интересных тем

Все задачи взяты с собеседований в крупные компании и из реального бизнеса.

✓ Начать решать задачи → https://vk.cc/c8eg1Z
✓ Пройти тесты → https://vk.cc/c8eg4k

Хотите получить порцию полезных материалов? Забирайте их в 2 клика!

✓ Стайл-гайд кода на Python → https://vk.cc/c8efVh
✓ Шпаргалка по логгированию в Python → https://vk.cc/c8efTu
✓ SQL Style Guide → https://vk.cc/c8efWT
✓ 7 ошибок в коде на Python, которые надо исправить → https://vk.cc/c8eg07

А Вы готовы стать лучшим среди конкурентов? 😏

​​Руководство по работе с датой и временем в MySQL.

Работа с датой и временем - боль в любом языке программирования. Тем не менее, сталкиваться с этим приходится ежедневно.

Рассмотрим основные типы данных и их отличия, а также базовые функции и операторы для работы с datetime-полями в MySQL.

Приятного чтения: https://telegra.ph/Rukovodstvo-po-rabote-s-datoj-i-vremenem-v-MySQL-09-22

#itresume #sql #mysql

​​GROK IT.

Задача: Как выбрать строку, в которой находится максимальное значение одного из столбцов?

Решение:

SELECT *
FROM table_name
WHERE column = (SELECT MAX(column) FROM table_name);

Комментарий: Чтобы найти максимальное значение, используем функцию MAX в подзапросе. Чтобы выбрать строку, которая содержит максимальное значение, в основном запросе используем фильтр WHERE с подзапросом.

Данный пример будет работать в любой системе.

#itresume #sql #mysql #mssql #postgresql #grokit

​​Несколько дней назад был анонсирован новый предварительный релиз RStudio 1.4 - IDE для работы с языком R 💥 Ключевые моменты нового обновления:

1. Визуальный markdown редактор, который повышает продуктивность написания длинных статей и проведения аналитических исследований

2. Новые возможности работы с Python, включая отображение питоновских объектов, просмотр дата фреймов и другое

3. Новая Command Palette (можно вызвать с помощью Ctrl+Shift+P), которая предоставляет удобный доступ ко всем опциям RStudio

4. Поддержка цветных скобок, что позволяет облегчить написание кода

Подробно с изменениями можно ознакомиться на официальном сайте: http://bit.ly/ITResume-RStudio

В ближайшие дни мы будем публиковать обзор нововведений, опробовав все на собственном опыте 👍

Почему даже в мирное время друзья становятся врагами?
И почему даже во время войны враги становятся друзьями?

Ответ на эти вопросы кроется в теории игр.

Эта анимированная игра http://bit.ly/itresume_trust позволит разобраться - в чем причина недоверия и как сделать мир чуточку лучше.

Помните: в краткосрочной перспективе игра определяет игроков. Но в долгосрочной же именно мы, игроки, определяем игру ❤

#itresume #математика #доверие

В чем разница между ROW NUMBER, RANK и DENSE RANK?

Все эти три оконные функции используются для вычисления номера строки. Но нумерация строк происходит немного по-разному. Рассмотрим эту тему поподробней.

Приятного чтения!

http://bit.ly/article_rank

#itresume #sql #mssql

​​Шикарная шпаргалка по Data Viz от Geckoboard ✅ Для Вас - в русском переводе.

#itresume #dataviz #visualization

​​​​Чуть ранее был анонсирован новый визуальный редактор markdown. Сегодня мы рады рассказать Вам про поддержку Python в новой версии RStudio 🔥

https://bit.ly/2Fl39cA

Короткое резюме 10 постулатов по улучшению таблиц, опубликованных в Journal of Benefit Cost Analysis экономистом Jon Schwabish в русском переводе 👍

https://bit.ly/3iEr9VC

#itresume #dataviz #economics

​​Великолепная визуализация алгоритмов сортировки! 😍

Если посмотрите внимательно, сортировка “Quick 3” завершилась первая, подтверждая свою эффективность. Одновременно с этим, насколько медленны алгоритмы, которые мы все хорошо знаем - вставка, сортировка пузырьком и т.д.

​​Machine Learning - не просто набор функций в Python или R. Алгоритмы машинного обучения основаны на фундаментальных математических понятиях и теоремах.

Что нужно знать из математики, чтобы свободно ориентироваться в алгоритмах ML? Ниже список тем по основным областям математики.

1⃣ Линейная алгебра

- Векторные пространства: евклидово пространство, подпространства
- Линейные отображения: матрица линейного отображения, ядро, ранг
- Метрические пространства
- Нормированные пространства
- Пространства со скалярным произведением: теорема Пифагора, неравенство Коши-Шварца, ортогональная проекция и дополнение
- Собственные числа и собственные вектора (айгенпары)
- След матрицы
- Определитель матрицы
- Ортогональные матрицы
- Симметричные матрицы: отношение Рэлея
- Положительная определенность матриц
- Сингулярное разложение матриц
- Фундаментальная теорема линейной алгебры
- Норма матрицы и оператора
- Аппроксимация низкого ранга
- Псевдоинверсия

2⃣ Дифференциальное исчисление и оптимизация

- Экстремумы
- Градиент
- Якобиан
- Гессиан
- Матричное исчисление
- Дифференцирование сложной функции
- Теорема Тейлора
- Условия локального минимума
- Выпуклость

3⃣ Теория вероятностей

- Условная вероятность, закон Байеса
- Случайные величины: функция распределения, дискретные величины, непрерывные величины
- Совместное распределение: независимость случайных величин, частное распределение
- Математическое ожидание и его свойства
- Вариация и стандартное отклонение
- Ковариация и корреляция
- Случайные вектора
- Оценка параметров: метод максимального правдоподобия, метод моментов, оценка апостериорного максимума
- Виды распределений: гауссовское, геометрическое, Бернулли, равномерное, экспоненциальное, биномиальное, пуассоновское, хи-квадрат, логнормальное, Стьюдента, гамма, Эрланга, Фишера.

#itresume #mathematics #machinelearning #ml #математика

20 операций NumPy, которые Вы должны знать 📝 Сохраняйте себе, чтобы не потерять
😎

NumPy - одна из мощнейших библиотек для работы с данными в Python.

В данной статье рассмотрим 20 важных операций в NumPy, которые Вам наверняка понадобятся. Подробно обсудим с примерами:

- Создание массивов
- Управление массивами
- Объединение массивов
- Линейную алгебра с массивами

https://bit.ly/3nL8jjl

#itresume #python #numpy #datascience