DS & ML | YeaHub – Telegram
DS & ML | YeaHub
457 subscribers
259 photos
67 videos
371 links
Теория, подготовка к интервью и курсы для Data Science специалистов

YeaHub — это платформа для IT-специалистов, объединяющая обучение, карьерный рост, развитие и сообщество единомышленников.

Платформа: https://yeahub.ru

Для связи: @ruslan_kuyanets
Download Telegram
#Собес #self #instance
🤔 Что такое self?

💬 Кратко:

self — это ссылка на экземпляр класса, используемая внутри методов для доступа к его атрибутам и другим методам. Она передается первым аргументом в методы экземпляра.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #git_merge
🤔 Как вы можете ввести слияние на стадии конфликта?

💬 Кратко:

При возникновении конфликта в Git нужно вручную разрешить расхождения в файлах, а затем завершить слияние с помощью команды git merge --continue.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#tool #гит
📚 Хочешь изучить Git, не рискуя своей локальной установкой?

Теперь можно запускать команды Git прямо из браузера , с пошаговым объяснением, что делает каждая команда.

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости
#Собес #interpreted
🤔 Python компилируемый или интерпретируемый язык?

💬 Кратко:

Python является интерпретируемым языком. Это означает, что его код выполняется построчно интерпретатором, который переводит его в машинный код на лету, без необходимости компиляции в отдельный исполнимый файл.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #multiprocessing #parallelism
🤔 Что такое мультипроцессинг?

💬 Кратко:

Мультипроцессинг — это способ выполнения нескольких процессов параллельно, каждый в своём отдельном адресном пространстве. Это полезно для задач, которые сильно зависят от процессора, таких как вычисления или обработки данных.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #git_add
🤔 Что делает команда git add?

💬 Кратко:

Команда git add подготавливает изменения для фиксации. Она добавляет файлы или их изменения в индекс (staging area), чтобы они попали в следующий коммит.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#podcast #всё
📚 TeachMeSkills IT-школа

Это серия выпусков от "TeachMeSkills Школа программирования"
Речь пойдет об актуальные направления и технологии в IT; перспективы роста начинающих специалистов; холиварные топики из жизни разработчиков.


Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости
#Собес #tensorboard #pytorch #summarywriter
🤔 Как использовать TensorBoard с PyTorch для визуализации моделей, метрик и гистограмм?

💬 Кратко:

Чтобы использовать TensorBoard с PyTorch, необходимо установить tensorboard и tensorboardX. После этого импортируется SummaryWriter, который позволяет записывать информацию для визуализации, например, графики моделей, метрики и гистограммы. Используйте writer.add_graph() для отображения модели, writer.add_scalar() для метрик и writer.add_histogram() для веса слоев. После этого можно запускать TensorBoard через команду tensorboard --logdir=runs.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #data_augmentation #pytorch #torchvision
🤔 Как реализовать аугментацию данных с помощью PyTorch и каковы её преимущества?

💬 Кратко:

Аугментация данных в PyTorch выполняется с помощью модуля torchvision.transforms. Этот модуль позволяет применять различные преобразования изображений, такие как повороты, обрезки и зеркалирование. Это увеличивает объем данных и помогает модели лучше обобщать. Например, можно использовать RandomHorizontalFlip для случайного зеркалирования изображений.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #psql #database_connection #postgresql
🤔 Как подключиться к базе данных PostgreSQL с помощью psql?

💬 Кратко:

Для подключения к базе данных PostgreSQL с помощью psql нужно использовать команду psql -h <host> -U <user> -d <dbname>. Если сервер работает локально, можно опустить параметр -h. Например:
psql -U postgres -d mydatabase


📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#repository #анализданных
📚 pandas

Официальный репозиторий библиотеки Pandas для работы с данными. Содержит документацию, примеры использования и инструменты для анализа.

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости
#Собес #list #tuple #str
🤔 Что такое индексы и как они работают?

💬 Кратко:

Индексы — это числа, которые указывают позицию элемента в последовательности, такой как список, кортеж или строка. Они начинаются с нуля, а отрицательные индексы отсчитываются с конца. Индексы позволяют извлекать отдельные элементы или создавать срезы (части последовательности).

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #middleware
🤔 Как работает middleware?

💬 Кратко:

Middleware — это программный компонент, который обрабатывает запросы и ответы между клиентом и сервером в веб-приложении. Он может модифицировать запросы перед тем, как они попадут в обработчик, или изменять ответы перед отправкой их обратно клиенту.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #foreign_key #data_integrity #relationship
🤔 Что такое Foreign Key (внешний ключ) в PostgreSQL?

💬 Кратко:

Foreign Key — это ограничение в PostgreSQL, которое гарантирует целостность данных между двумя таблицами. Он связывает столбец одной таблицы с первичным ключом другой, обеспечивая, что все значения во внешнем ключе существуют в связанной таблице.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#trainer #sql
📚 SQL Academy

Сайт предоставляет SQL-тренажёр с упражнениями, которые приближены к реальным профессиональным задачам. Пользователи могут решать задания разной сложности и по различным тематикам

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости
#Собес #new #init
🤔 Чем __init__() отличается от __new__()?

💬 Кратко:

__new__() отвечает за создание нового объекта, вызывается перед __init__() и возвращает сам объект. __init__() отвечает за инициализацию уже созданного объекта, он настраивает его атрибуты. Обычно __new__() переопределяется только в особых случаях, например, при наследовании от неизменяемых типов, таких как int или tuple.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #multioutputregressor #multioutputclassifier #multi-output_tasks
🤔 Как работать с многовыходными задачами в Scikit-Learn?

💬 Кратко:

Scikit-Learn предоставляет инструменты для работы с многовыходными задачами через MultiOutputRegressor и MultiOutputClassifier. Эти мета-оцениватели позволяют применить один классификатор или регрессор для каждого выходного параметра.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #foreign_key #data_integrity #relationship
🤔 Что такое Foreign Key (внешний ключ) в PostgreSQL?

💬 Кратко:

Foreign Key — это ограничение в PostgreSQL, которое гарантирует целостность данных между двумя таблицами. Он связывает столбец одной таблицы с первичным ключом другой, обеспечивая, что все значения во внешнем ключе существуют в связанной таблице.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#video #машинное_обучение
📚 Курс «Машинное обучение» 2019

Курс состоит из 22-ух видео.
К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости
👍3
#Собес #evaluation #metrics #cross-validation
🤔 Какие функции Scikit-Learn можно использовать для оценки производительности моделей?

💬 Кратко:

Scikit-Learn предоставляет ряд функций для оценки моделей. Для задач классификации доступны такие метрики, как accuracy_score, precision_score, recall_score, и f1_score. Для регрессии можно использовать mean_squared_error, mean_absolute_error и r2_score. Также доступны более подробные функции, такие как confusion_matrix и classification_report. Для кросс-валидации можно использовать KFold или StratifiedKFold.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #grid_search #parameter_tuning #best_params_
🤔 Какие ключевые шаги включает в себя выполнение grid search в Scikit-Learn?

💬 Кратко:

Для выполнения grid search необходимо определить сетку параметров, создать объект GridSearchCV, передать модель и параметры, а затем выполнить подгонку. По завершении можно получить наилучшие параметры через атрибут best_params_.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал