На easyoffer 2.0 появится новый раздел:
Задачи с собеседований

🟠Задачи на Алгоритмические, Live-coding и System Design из реальных собеседований
🟠Вероятность встретить ту или иную задачу
🟠Возможность подготовиться к задачам конкретной компании

Есть много сайтов, на которых можно тренироваться решать задачи, но у них у всех одна проблема – сами задачи люди просто выдумывают. На easyoffer 2.0 вы сможете готовиться к live-coding и system design секциям на основе задач из реальных собеседований. Вы можете найдете самые частые задачи и сделаете упор на их решение.

Считаные дни остались до старта краудфандинговой кампании, чтобы ускорить разработку easyoffer 2.0. Все кто, поддержал проект на этом этапе смогу получить 1 год доступа к сайту по цене месячной подписки, а те кто поддержат проект раньше других ито дешевле + получат существенный бонус. Следите за стартом 👉 в этом телеграм канале.

🤔 Когда ROC AUC плохо определяет качество классификатора?

Неэффективен при сильном дисбалансе классов, так как может показывать высокий результат даже при плохой классификации минорного класса. В таких случаях лучше использовать PR AUC (Precision-Recall AUC), который более чувствителен к редким событиям.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

На easyoffer 2.0 появится:
Тренажер "Реальное собеседование"

🟠 Сценарии вопросов из реального собеседования
🟠Возможность подготовиться к собеседованию в конкретную компанию
🟠Итоговая статистика (прошёл/не прошёл)

Сценарий вопросов взят из реального собеседования. То есть вы тренируетесь на тех вопросах, которые действительно задавались в компании X.

Уже в начале следующей недели стартует краудфандинг кампания, чтобы ускорить разработку easyoffer 2.0. Все кто, поддержал проект на этом этапе смогу получить 1 год доступа к сайту по цене месячной подписки. Первые 150 донатеров получать особо-выгодную цену и бонус. Следите за стартом 👉 в этом телеграм канале, в нем информация о старте будет опубликована за 6 часов до официального начала.

🤔 Чем градиентный бустинг над деревьями отличается от случайного леса? Какие базовые параметры настраиваются?

Градиентный бустинг обучает деревья последовательно, исправляя ошибки предыдущих, а случайный лес – независимо, усредняя результаты. Бустинг сложнее, но дает более точные результаты. Настраиваемые параметры: глубина деревьев, число деревьев, скорость обучения (learning rate), количество отбираемых признаков и критерии разбиения.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 В каких моделях используются несимметричные метрики?

Несимметричные метрики применяются, когда ошибки разного типа имеют разную значимость.
- Классификация с дисбалансом классов (Precision-Recall AUC, F-beta, Balanced Accuracy).
- Обнаружение аномалий (F1-score, Recall важнее Precision).
- Ранжирование (NDCG, MAP@k) – оценивают позицию предсказания.
- Финансовые модели (Quantile Loss) – штрафуют больше за один тип ошибки (например, недооценку риска).
- Медицинские модели – пропустить болезнь хуже, чем ошибочно диагностировать (Sensitivity/Specificity).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

На easyoffer 2.0 появится:
База тестовых заданий

🟠Тестовые задания для разных грейдов
🟠Фильтрация тестовых заданий по технологиям и компаниям

Когда я только начинал учиться на программиста, я постоянно выдумывал себе задачи для практики и тратил на это много времени. Но только в момент поиска работы я столкнулся с тестовыми заданиями, и понял насколько круто они прокачивают навыки. Нужно было еще на этапе обучения пробовать их делать. Все компании стараются составить тестовое задание "под себя", это дает большой выбор в тематике задач и технологий. На easyoffer 2.0 вы сможете отфильтровать тестовые задания по навыкам/грейдам и найти те, что подходят лично вам для практики.

В течение 1-2 дней я объявлю о краудфандинг кампании, чтобы ускорить разработку easyoffer 2.0. Все кто, поддержал проект на этом этапе смогу получить 1 год доступа к сайту по цене месячной подписки и смогут попасть на закрытое бета-тестирование. А первые 150 донатеров получать особо-выгодную цену и бонус.

🚀 Следите за стартом 👉 в этом телеграм канале, в нем информация о старте будет опубликована за 6 часов до официального начала.

🤔 Что такое декоратор?

Это функция, модифицирующая или расширяющая поведение другой функции или метода, не изменяя их исходный код. Используется для добавления функциональности, например, логирования, проверки прав доступа или кэширования. Обозначается с помощью @decorator_name.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Какой базовый алгоритм чаще всего используется?

Линейная регрессия часто является базовым алгоритмом из-за своей интерпретируемости и простоты. Для классификации популярным выбором может быть логистическая регрессия.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний