#course #ии
📚 «Введение в Data Science и машинное обучение»

Data Scientist is The Sexiest Job of the 21st Century, а машинное обучение и анализ данных - это захватывающие области, знакомство с которыми точно не оставит вас равнодушными! Мы начнем с самого начала, разберем центральные понятия и темы. Познакомимся с такими методами машинного обучения как деревья решений и нейронные сети. Практическая часть курса будет посвящена знакомству с наиболее популярными библиотеками для анализа данных, используя язык программирования Python — Pandas и Scikit-learn.

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#Собес #float #decimal #precision
🤔 Чем отличается float от decimal.Decimal?

💬 Кратко:

float — двоичное число с плавающей точкой (64‑bit), быстрое, но неточное для десятичной арифметики. decimal.Decimal хранит число в десятичном формате, обеспечивает точность и контроль округления, но медленнее и требует больше памяти.

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

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

#Собес #strategy #distributed_training #mirroredstrategy
🤔 Как API tf.distribute.Strategy используется для распределённого обучения?

💬 Кратко:

tf.distribute.Strategy — это API для распределённого обучения в TensorFlow, которое позволяет использовать несколько GPU, TPU или серверов для ускорения процесса обучения. Основные стратегии включают MirroredStrategy (обучение на нескольких GPU одной машины) и MultiWorkerMirroredStrategy (распределённое обучение на нескольких узлах). Для использования стратегии необходимо создать её объект и выполнить код обучения внутри strategy.scope(), что позволяет автоматически распределять вычисления.

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

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

#Собес #naming #underscore
🤔 Разница между одинарным и двойным подчеркиванием?

💬 Кратко:

- Одинарное подчеркивание (_) используется как соглашение для обозначения "непубличных" атрибутов и методов, которые не предназначены для использования вне класса, но это не является жестким ограничением.
- Двойное подчеркивание (__) используется для реализации механизма именования с учётом "защищённых" атрибутов, а также для создания уникальных имен, чтобы избежать конфликтов.

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

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

#Собес #api_server #kubectl #rest_api
🤔 Что такое API Server в Kubernetes?

💬 Кратко:

API Server – это центральный компонент Kubernetes, который обрабатывает команды пользователей и взаимодействует с другими компонентами кластера. Он принимает запросы от kubectl, контроллеров и сервисов, а затем изменяет состояние кластера.

📌 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 #asynchronous #threading #multiprocessing
🤔 В чем отличие асинхронности, threading'га и мультипроцессинга?

💬 Кратко:

Асинхронность, многозадачность с потоками (threading) и многозадачность с процессами (multiprocessing) — это разные подходы к выполнению нескольких задач. Асинхронность используется для работы с долгими операциями без блокировки, потоки позволяют выполнять задачи параллельно в одном процессе, а процессы выполняются в отдельных адресных пространствах.

📌 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 #docker_compose #multi-container, #services
🤔 Что такое Docker Compose?

💬 Кратко:

Docker Compose — это инструмент для управления многоконтейнерными приложениями. С помощью простого YAML-файла (docker-compose.yml) можно настроить и запустить несколько контейнеров, определяя их сервисы, сети и тома.

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

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

#tool #графы
📚 Терялся в собственном коде?

Встречай Gitvizz, инструмент, который мгновенно превращает кодовую базу в интерактивные графы, чтобы наглядно увидеть, как всё связано

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#Собес #parallelism #concurrency #multiprocessing
🤔 Что такое параллелизм?

💬 Кратко:

Параллелизм — это выполнение нескольких операций одновременно. В многозадачности задачи могут переключаться между собой, но в параллелизме задачи реально выполняются одновременно, используя несколько процессоров или ядер.

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

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

#Собес #pandas #series #array
🤔 Что такое Series в Pandas?

💬 Кратко:

Series – это одномерный массив с метками (индексами), хранящий данные одного типа. Он похож на список, но поддерживает индексацию и быстрые операции. Создать Series можно из списка, словаря или массива NumPy.

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

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

#Собес #git_push #git_pull
🤔 Что делают команды git push и git pull?

💬 Кратко:

Команда git push отправляет ваши локальные изменения в удаленный репозиторий. Команда git pull скачивает изменения из удаленного репозитория и объединяет их с вашей локальной версией.

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

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

#podcast #кейсы #проекты
📚 Machine Learning: Нейросети и машинное обучение

Подкаст "Machine Learning" — это захватывающее путешествие в мир нейросетей, машинного обучения и искусственного интеллекта, созданное для всех, кто хочет разобраться в технологиях, меняющих мир! Каждую неделю мы погружаемся в актуальные темы: от новейших архитектур нейросетей, таких как трансформеры, до применения ИИ в медицине, финансах, играх и творчестве. Вместе с ведущими экспертами, исследователями и практиками мы обсуждаем, как алгоритмы учатся, почему большие языковые модели вроде GPT революционизируют обработку данных, и какие этические дилеммы стоят за развитием ИИ.

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#Собес #class_imbalance #resampling #class_weights
🤔 Как обрабатывать несбалансированные классы в наборе данных с помощью Scikit-Learn?

💬 Кратко:

Для обработки несбалансированных классов в Scikit-Learn можно использовать ресэмплинг (undersampling или oversampling), а также классические веса для алгоритмов, поддерживающих этот метод, например, для SVM или Random Forest. Это помогает модели лучше распознавать редкие классы.

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

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

#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 #pull_request
🤔 Что такое pull request и когда его лучше использовать?

💬 Кратко:

Pull request (PR) — это запрос на слияние изменений из одной ветки в другую, обычно с целью обсудить и проверить изменения перед их интеграцией в основную ветку. PR используется, когда разработчик хочет предложить свои изменения команде для проверки и обсуждения.

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

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

#trainer #печать
📚 Тренируем печать

Быстро печатать — не просто приятно, а выгодно. Когда пальцы успевают за мыслью, код льётся плавно.

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#Собес #threading
🤔 Что такое threading?

💬 Кратко:

Threading (многозадачность с потоками) — это возможность выполнять несколько потоков внутри одного процесса. Каждый поток выполняет свою задачу, но все они разделяют общую память и данные, что делает работу с потоками более эффективной для задач с блокирующими операциями, такими как чтение файлов или работа с сетью.

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

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

#Собес #strategy #distributed_training #mirroredstrategy
🤔 Как API tf.distribute.Strategy используется для распределённого обучения?

💬 Кратко:

tf.distribute.Strategy — это API для распределённого обучения в TensorFlow, которое позволяет использовать несколько GPU, TPU или серверов для ускорения процесса обучения. Основные стратегии включают MirroredStrategy (обучение на нескольких GPU одной машины) и MultiWorkerMirroredStrategy (распределённое обучение на нескольких узлах). Для использования стратегии необходимо создать её объект и выполнить код обучения внутри strategy.scope(), что позволяет автоматически распределять вычисления.

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

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

#Собес #hypervisor #virtualization #virtual_machine
🤔 Что такое гипервизоры и их функции?

💬 Кратко:

Гипервизор — это программное обеспечение, которое позволяет виртуализировать ресурсы хост-системы, создавая несколько виртуальных машин (VM). Существуют два типа гипервизоров: нативный (bare-metal), который работает напрямую на хост-системе, и хостинг-гипервизор, который работает через операционную систему хоста.

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

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