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

Вопросы собесов t.me/+RQVnIJT__Z42ZWUy
Вакансии t.me/+Ir52wMvyEgo5YWIy
Download Telegram
🤔 В чем различия между методами apply и applymap?

apply применяется к строкам или столбцам DataFrame, а applymap – к каждому элементу DataFrame. apply универсальнее и может обрабатывать как строки, так и столбцы.


Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
🤔 Какая метрика часто применяют для оценки регрессионных моделей?
Anonymous Quiz
84%
R2
6%
K-means
3%
PCA
7%
Логистическая регрессия
🔥1
🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию в модели?
Anonymous Quiz
48%
Bagging
16%
Gradient Descent
21%
Ensemble Learning
14%
Cross-Validation
🤔 Как систематическая ошибка и дисперсии связаны между собой?

Высокая систематическая ошибка (bias) уменьшает сложность модели, но снижает точность, а высокая дисперсия (variance) приводит к переобучению. Баланс между ними важен для оптимальной работы модели.


Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в глубокой нейронной сети?
Anonymous Quiz
41%
Dropout
42%
Batch Normalization
10%
Gradient Clipping
8%
Data Augmentation
🔥2
Forwarded from easyoffer
Ищу работу пол года

Практически под каждым постом в этом канале я вижу комментарии от людей, которые ищут работу по полгода. Это перерастает в обсуждение того, как нужно (или не нужно) искать работу, почему процесс найма сломан и как они откликались на фейковые вакансии.

Честно говоря, искать работу полгода — это нонсенс. Очевидно, что человек делает что-то не так. Главная ошибка, которую совершают многие, — это создание иллюзии поиска работы.

То есть человек вроде бы ищет работу, но делает это неэффективно, тратя время на нецелевые действия. Например:

Просматривает вакансии перед откликом.
Пытается понять, подходит ли он под вакансию. Если считает, что не подходит — не откликается.
Пишет сопроводительные письма (иногда даже уникальные под каждую вакансию).
Заполняет анкеты, проходит тесты.

Все эти действия отнимают время, но не приводят к результату.

Почему это не работает?

HR-менеджер не может вручную отсмотреть 2000 откликов, оценить каждое резюме и прочитать сопроводительные письма. Поэтому компании используют ATS-системы (системы автоматического подбора), которые анализируют резюме и определяют процент его соответствия вакансии.

Что делать, чтобы повысить шансы?

1️⃣ Добавить ключевые навыки в резюме — и в основной текст, и в теги. Возьмите их с easyoffer.ru

2️⃣ Убрать нерелевантный опыт, оставить только подходящий.

3️⃣ Оформить опыт так, чтобы он выглядел релевантным. Если у вас его нет, укажите проекты, стажировки или другой опыт, который можно представить как работу от 1 года. Если опыт слишком большой, сузьте его до 6 лет.

4️⃣ Откликаться на все вакансии без разбору. Если вы Junior, не ищите только стажер или Junior-вакансии — пробуйте везде. Не отказывайте себе сами, пусть это решит HR

5️⃣ Сделать резюме публичным, потому что HR-менеджеры часто ищут кандидатов не только среди откликов, но и в базе резюме.

6️⃣ Используйте ИИ по минимуму – ATS-системы считывают это и помечают "сгенерировано ИИ"

‼️ Главное правило: чем больше откликов — тем выше шанс получить оффер. Делайте резюме удобным для ATS-систем, и вас заметят.

1. Посмотрите видео о том как я вывел свою резюме в Топ1 на HH
2. Посмотрите видео как я нашел первую работу
3. Прочитайте этот кейс про оптимизацию резюме

Если прям вообще тяжело.

Создайте несколько разных резюме. Создайте 2, 3 да хоть 10 резюме. Настройте авто-отлики и ждите приглашения на собесы.

Не нужно создавать иллюзию поиска работы, сделайте несколько простых и актуальных действий.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔 Какой метод часто применяют для обработки категориальных данных?
Anonymous Quiz
88%
One-hot encoding
6%
K-means
1%
PCA
5%
Логистическая регрессия
🤔 Зачем нужен метод dir для объектов?

Метод dir возвращает список атрибутов и методов объекта, упрощая исследование структуры объекта и доступных методов.


Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔 Какой метод часто применяют для прогнозирования временных рядов?
Anonymous Quiz
83%
ARIMA
3%
K-means
5%
PCA
9%
Логистическая регрессия
🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию в случайном лесу?
Anonymous Quiz
28%
Bootstrap
51%
Bagging
12%
Boosting
9%
Cross-Validation
🤔 Какие современные архитектуры языковых моделей известны?

Ключевые архитектуры включают BERT, GPT, Transformer, T5 и их производные. Эти модели используют механизмы внимания и самообучения для работы с текстами.


Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔 Какой метод уменьшает дисперсию, используя ансамблевое обучение?
Anonymous Quiz
26%
Boosting
7%
Stacking
53%
Bagging
14%
Ensemble Learning
🤔 Какой метод часто применяют для оптимизации гиперпараметров?
Anonymous Quiz
87%
Grid Search
3%
K-means
7%
PCA
3%
Логистическая регрессия
🤔2
🤔 Какие лоссы есть?

Основные лоссы: MSE, MAE для регрессии; Cross-Entropy, Hinge Loss для классификации. Выбор зависит от задачи и типа данных.


Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2👀1
🤔 Какой метод часто применяют для оценки классификационных моделей?
Anonymous Quiz
79%
ROC-кривая
11%
K-means
4%
PCA
7%
Логистическая регрессия
👍2
🤔 Какой метод уменьшает смещение в ансамблевом обучении?
Anonymous Quiz
47%
Bagging
36%
Boosting
6%
Pruning
11%
Stacking
👍1
🤔 Что будет с целевой меткой с предсказаниями, если обучалась на неотрицательной целевой метке?

Модель будет предсказывать только неотрицательные значения, что может ограничивать её применение.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в модели случайного леса?
Anonymous Quiz
74%
Bagging
18%
Boosting
4%
Gradient Descent
4%
Cross-Validation
🤔 Какой метод часто применяют для уменьшения дисперсии модели?
Anonymous Quiz
83%
Бэггинг
4%
K-means
9%
PCA
4%
Логистическая регрессия
😁4
🤔 Как решить задачу, где присутствует одновременно два target – один categorical, другой continuous?

Используются модели multi-output, которые обучаются на несколько целевых переменных, например, через отдельные выходные слои в нейросети.


Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM