Data Science | Тесты
2.51K subscribers
25 photos
350 links
Cайт easyoffer.ru
Реклама @easyoffer_adv
ВП @easyoffer_vp

Вопросы собесов t.me/+RQVnIJT__Z42ZWUy
Вакансии t.me/+Ir52wMvyEgo5YWIy
Download Telegram
🤔 Какая функция используется для обработки пропущенных данных в pandas?
Anonymous Quiz
78%
fillna()
17%
dropna()
3%
interpolate()
2%
replace()
🤔 В чем различия между методами apply и applymap?

В pandas `apply` используется для применения функции вдоль оси DataFrame (по строкам или столбцам), в то время как `applymap` применяется к каждому элементу DataFrame индивидуально.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7
Forwarded from easyoffer
🎉 Easyoffer 2.0 — самый успешный краудфандинг в истории рунета в категории "Технологии"!

Мы это сделали! За считанные часы после старта, благодаря вашей поддержке, проект не просто стартовал — он взлетел.

💸 Собрано: 2 276 840 рублей

Это не просто цифра — это ваше доверие, ваша вера в идею, и ваша инвестиция в будущее карьеры сотен (а скоро — тысяч) специалистов.

💼 Благодаря этой сумме мы уже:

— Наняли ещё пару разработчиков и аналитиков
— Запустили активный сбор и разметку новых данных
— Ускорили разработку и подняли планку качества

Спасибо каждому, кто поверил в нас на старте! Дальше — только масштабирование и развитие. Мы строим сервис, который станет must-have для всех, кто ищет работу в IT.

👉 Присоединяйтесь сейчас — это только начало.
🔥1
🤔 Какая функция в NumPy используется для создания массива?
Anonymous Quiz
94%
array
2%
create
4%
new_array
0%
generate
👍2💊2🔥1
🤔 Как представить модель LTV для бизнеса?

Модель LTV для бизнеса следует представить как инструмент для прогнозирования доходов от клиентов на протяжении их жизненного цикла, что позволяет планировать стратегии удержания, маркетинговые усилия и бюджеты. Важно объяснить, как модель использует данные для определения ключевых показателей, таких как частота покупок, средний чек и продолжительность взаимодействия. Модель должна быть легко интерпретируемой для принятия управленческих решений. Основное внимание должно быть уделено практичес

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💊3
🤔 Какая функция из pandas используется для обработки пропусков в данных?
Anonymous Quiz
15%
dropna()
77%
fillna()
6%
isna()
2%
notna()
💊13
🤔 Какой метод использует собственные значения для снижения размерности?
Anonymous Quiz
74%
PCA
14%
LDA
10%
SVM
2%
KNN
Forwarded from easyoffer
Что такое PRO-подписка на easyoffer 2.0?

easyoffer PRO — это не просто доступ к базе, а полноценный инструмент для получения оффера.

🧠 База вопросов с собеседований

+ Анализ на основе 4,000 собеседований
+ Вероятность встречи каждого вопроса
+ Фильтрация по грейдам, компаниям, типам интервью
+ Примеры ответов: текстовые и видео
+ Готовьтесь к собеседованию в конкретную компанию

🛠 Тренажер "Проработка вопросов"

+ Флеш-карточки + интервальные повторения
+ Персональная система показа карточек в зависимости от ваших ответов
+ Упор на наиболее частые вопросы
+ Фокус на слабые места и быстрый прогресс

🎭 Тренажер "Реальное собеседование"

+ Сценарии на основе реальных интервью
+ Подготовка к конкретным компаниям
+ Итоговая статистика: прошёл/не прошёл

🧩 База задач с собеседований

+ Live-coding и System Design задачи
+ Оценка вероятности встречи задачи
+ Подготовка к задачам по конкретным компаниям

📋 База тестовых заданий

+ Задания из реальных вакансий
+ Фильтрация по технологиям и грейдам
+ Лучшие решения в доступе

📈 Тренды технологий в вакансиях

+ Топ-100 навыков, которые требуют компании
+ Динамика популярности технологий
+ Фильтрация по грейдам

🎁 Специальная цена до релиза:
3200 руб. за целый год

Сейчас PRO на 1 год стоит как будет стоить 1 месяц после релиза. Покупка также открывает доступ к закрытому бета-тестированию.
+ Вы можете активировать подписку в любой момент, например, когда начнете искать работу.

Предзаказ здесь: https://planeta.ru/campaigns/easyoffer

📌 Цена поднимется сразу после запуска.

Если вы хотите перестать угадывать, что спросят на собеседовании, и начать точечно готовиться на основе реальных данных — easyoffer PRO именно для вас.

Экономьте время. Получайте оффер легко.
🤔 Как обучаются линейные модели?

Линейные модели обучаются путём нахождения оптимальных весов, которые минимизируют функцию потери, обычно через градиентный спуск. В случае простых моделей (например, линейной регрессии) может быть использовано аналитическое решение (метод наименьших квадратов). При больших данных или сложных задачах применяется итеративный подход для более эффективной оптимизации.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
🤔 Какой метод уменьшения размерности использует разложения матриц для выделения скрытых факторов в данных?
Anonymous Quiz
38%
PCA
23%
LDA
10%
NMF
29%
T-SNE
🤔3👍1
🤔 Какой метод используется для создания синтетических образцов в несбалансированных данных?
Anonymous Quiz
4%
K-means
11%
Random Forest
79%
SMOTE
6%
Naive Bayes
🤔 Почему считается, что случайный лес не переобучается?

Считается, что случайный лес не склонен к переобучению, потому что он усредняет предсказания большого количества деревьев решений, каждое из которых обучается на случайной подвыборке данных и случайных признаках. Этот процесс помогает уменьшить влияние отдельных переобученных деревьев на финальное предсказание. В результате модель становится более устойчивой к ошибкам и шуму в данных. Кроме того, случайный лес не сильно зависит от малозначимых признаков, так как случайные выборки уменьшают их влияние.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
🤔 Какой алгоритм чаще всего используется для рекомендательных систем?
Anonymous Quiz
14%
Logistic Regression
56%
Collaborative Filtering
19%
Decision Trees
11%
AdaBoost
🤔 Какой алгоритм регрессии используется для высокоразмерных данных?
Anonymous Quiz
28%
Decision Tree
49%
Ridge Regression
13%
Naive Bayes
10%
K-Nearest Neighbors
🤔1
🤔 Почему в картинках используют Standard Scaling вместо MinMax Scaling?

Standard Scaling (z-score normalization) чаще используется для обработки изображений, поскольку:
1. Он центрирует данные вокруг нуля и масштабирует их на основе стандартного отклонения, что улучшает производительность моделей, чувствительных к масштабам.
2. MinMax Scaling, преобразующий значения в диапазон [0, 1], может терять информацию о дисперсии пикселей.
3. Standard Scaling более устойчив к изменению контрастности и яркости изображений.


Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
🤔 Какой метод используется для нормализации данных в sklearn?
Anonymous Quiz
53%
StandardScaler
20%
MinMaxScaler
25%
Normalizer
2%
RobustScaler
💊31
Forwarded from easyoffer
📅 Осталось 7 дней до конца краудфандинга

Мы на финишной прямой!

Если ты планировал присоединиться, но ещё не успел, сейчас идеальный момент.

Вознаграждения за поддержку:

🚀 PRO подписка к easyoffer 2.0 на 1 год по цене месячной подписки. Активировать подписку можно в любой момент, например, когда начнешь искать работу.
Приглашение на закрытое бета-тестирование

👉 Поддержать easyoffer 2.0

Не откладывай на последний момент

📌 Если не получается оплатить через карту РФ — напишите мне @kivaiko, и мы найдём удобный способ
🤔 Как избегают коллизии в хеш-таблице

Для предотвращения коллизий в хэш-таблице используются методы, такие как цепочки (связывание элементов в списки) и открытая адресация (перенос коллизий в другие доступные ячейки). Метод цепочек добавляет все значения с одинаковым хэшом в связанный список, что позволяет хранить несколько элементов в одной ячейке. В открытой адресации при коллизии выполняется последовательный поиск следующей свободной ячейки.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
🤔 Какой метод машинного обучения использует вероятностные распределения для предсказания классов?
Anonymous Quiz
34%
Логистическая регрессия
8%
K-ближайших соседей
6%
Метод опорных векторов
52%
Наивный байесовский классификатор
💊5