Полезные тулы для визуализации алгоритмов ☺️
https://www.toptal.com/developers/sorting-algorithms
https://visualgo.net/en
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
https://algorithm-visualizer.org/

#systemdesign
Какой-то канал какого-то Михаила по System Design

Да, Михаил огонь на 146%. Курс его не видел но канал https://www.youtube.com/c/SystemDesignInterview/videos просто 10/10.

#ml #python
Интересная ссылочка для тех, кто хочет немного врубиться в Python

​🐍 Python для анализа данных.
Я тут понял, что в канале не было материалов по изучению питона для новичков.
После ухода курсеры стало совсем печально (раньше часто ссылались на курс от Яндекса и МФТИ).

Перерыл кучу материалов, кажется, вот этот ресурс один из лучших: https://dfedorov.spb.ru/python3/
Тут и базовый Python, и азы библиотек для анализа данных. На скрине приведён скрин части лекций из него :)

А по чему вы изучали/изучаете Python?

#couses
Какой-то чувак собрал в одну табличку все бесплатные курсы для вкатывания в DS

Не доделан еще, в процессе сбора

#ab #courses
Материалы по вопросу как вкатиться в A/B-тестирование

А/B тесты
Хотите разобраться в А/B тестах? Моя подборка, стоит смотреть поэтапно. 👮🏼
Если нужно подтянуть матстат к ним, ниже подборка и для этого 😎

1. Практическое введение в А/B тесты

link⛓

2. Проблема подглядываний 

link⛓

3. Размер выборки 

link⛓

4. Cuped

link⛓

5. Улучшение А/B тестов

link⛓

6. Бутстрап

link⛓

7. Когда остановить A/B тест

link⛓

Вспоминаем Матстат

1. Курс от ВШЭ, Подтягиваем основы 

link⛓

2. CSC, закрепляем познания, more extended then the previous one

link⛓

3. А/B тесты с Филом, ускоренное погружение на практике 

link⛓

4. Теория и практика онлайн экспериментов ВШЭ

link⛓

Cheet Sheets:
1.
VKGROUP⛓
2.
random github cs⛓

#github #cv #dl #paper
Крутые проекты от Samsung AI Center

#dl #tabular
Интересный трансформер для табличек
https://github.com/Yura52/rtdl

#interview
Материалы о переговорах по зп

В дополнение ещё материалы: https://uberkinder.notion.site/VALERA-A-B-Links-3f2dbc1f2d8a49ddaa82d11b656214f1

#ml #interview
Что спрашивали в Яндексе на ML собесе
(В конце возможно троллинг)

1) Алгоритмы спрашивали на первом собеседовании, были задачи по типу на вход функции приходит последовательность нулей и единиц и надо найти допустим максимальную последовательность единиц. На YouTube есть разбор с Лешей Шаграевым по прохождению алгоритмической секции.
2) На втором собесе в первые 15 минут были сначала задача на подбрасывание монетки, 10 раз, и найти например вероятность выпадения подряд трёх орлов, и ещё пара вопросов наподобие.
Потом спросили, что такое ROC-AUC, как считается, что это такое, когда используется, вот все в таком духе, спросили про матрицу ошибок, TPR/FPR, и вот это вот всё.
Затем оставшиеся 45 минут был ML system design: дана выборка за месяц из значений координат, определенных с точностью +-1км, и необходимо по ним научиться определять местоположение дома и РАБоты;)

Это было собеседование на позицию Lead ML-разработчика

#ml #recommender
User to vector

#dl
Лекции от zfturbo