#video #машинное_обучение
📚 Курс «Машинное обучение» 2019

Курс состоит из 22-ух видео.
К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #column #loc #iloc
🤔 Как выбрать один столбец из DataFrame?

💬 Кратко:

Выбрать один столбец можно с помощью df["column_name"] или df.column_name. Первый способ предпочтителен, так как работает с любыми именами столбцов.

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

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #asyncio #threading
🤔 Можно ли эффективно сочетать AsyncIO и threading в одном приложении?

💬 Кратко:

Да, AsyncIO и threading можно сочетать, если делать это осознанно. Обычно AsyncIO используется как основная модель, а потоки — для выполнения блокирующего кода. Потоки выносят операции, которые нельзя сделать асинхронными. Важно чётко разделять ответственность между моделями.

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

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #git #merge
🤔 Что происходит с историей коммитов при merge?

💬 Кратко:

При merge Git объединяет две ветки, создавая merge-коммит. История коммитов обеих веток сохраняется полностью. Git не изменяет существующие коммиты. В результате история становится ветвящейся. Это самый безопасный способ объединения веток.

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

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#repository #анализданных
📚 pandas

Официальный репозиторий библиотеки Pandas для работы с данными. Содержит документацию, примеры использования и инструменты для анализа.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #supervised_learning #unsupervised_learning #classification
🤔 Какие ключевые различия между алгоритмами с обучением с учителем и без учителя в Scikit-Learn?

💬 Кратко:

Алгоритмы с обучением с учителем в Scikit-Learn требуют меток для данных, что позволяет им предсказывать результаты на основе известных связей между входными и выходными данными. Примеры таких алгоритмов – это регрессия и классификация. Алгоритмы без учителя не требуют меток и используются для поиска скрытых структур в данных, таких как кластеризация и снижение размерности. Примеры: K-средних и PCA.

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

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #async #task_queue #message_broker
🤔 Как организовать асинхронную обработку задач?

💬 Кратко:
Асинхронная обработка задач позволяет выполнять долгие операции (отправка email, обработка изображений, сложные вычисления) в фоне, не блокируя основной поток приложения. Это повышает отзывчивость системы и позволяет эффективно распределять нагрузку. Основные подходы включают использование очередей сообщений (RabbitMQ, Kafka) или специализированных систем (Celery для Python). Задачи ставятся в очередь и обрабатываются одним или несколькими воркерами асинхронно.

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

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #Docker #multi-stage_build #image_optimization
🤔 Что такое multi-stage build в Docker? Зачем он нужен?

💬 Кратко:
Multi-stage build — это подход в Docker, позволяющий использовать несколько инструкций FROM в одном Dockerfile. Каждая стадия может иметь свой базовый образ и инструменты. Это позволяет собирать приложение в одной стадии с полным набором зависимостей, а затем копировать только необходимые артефакты в финальный образ, который получается компактным и безопасным.

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

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#video #машинное_обучение
📚 Курс «Машинное обучение» 2019

Курс состоит из 22-ух видео.
К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #rbac #abac #acl
🤔 Что такое RBAC, ABAC, ACL?

💬 Кратко:

RBAC использует роли, ABAC принимает решения на основе атрибутов, ACL привязывает разрешения непосредственно к объекту. Они применяются в системах авторизации и безопасности.

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

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #async #await #coroutine
🤔 Как работают async/await в Python?

💬 Кратко:
async/await в Python — это синтаксический сахар для работы с корутинами. Ключевое слово async объявляет функцию как корутину, которая может приостанавливать своё выполнение. await приостанавливает выполнение корутины до завершения другой корутины или асинхронной операции. Всё это работает на основе event loop, который управляет переключением между задачами.

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

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #jwt #claim
🤔 Какие данные обычно хранятся внутри JWT?

💬 Кратко:

JWT состоит из header, payload и signature. В payload обычно хранятся идентификатор пользователя, роли, срок действия и служебные поля. Эти данные не шифруются по умолчанию, а только подписываются. Поэтому в JWT нельзя хранить чувствительные данные.

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

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа