Объясните, как в Python осуществляется управление памятью.

В Python объекты и структуры данных data structures находятся в закрытой динамически выделяемой области private heap, которая управляется менеджером памяти Python. Он делегирует часть работы программам распределения ресурсов allocators, закрепленным за конкретными объектами, и одновременно с этим следит, чтобы они не выходили за пределы динамически выделяемой области.

По факту данной областью управляет интерпретатор interpreter. Пользователь никак не контролирует данный процесс, даже когда манипулирует ссылками объектов на блоки памяти внутри динамической области. Менеджер памяти Python распределяет пространство динамической области среди объектов и другие внутренние буферы по требованию.

Перечислите этапы построения дерева решений

Взять весь набор входных данных.

Вычислить энтропию целевой переменной, а также прогнозные атрибуты.

Рассчитать прирост информации по всем атрибутам (информацию о том, как отсортировать разные объекты друг от друга).

Выбрать атрибут с наибольшим объёмом информации в качестве корневого узла.

Повторить ту же процедуру для каждой ветви, пока узел решения каждой ветви не будет завершён.

Подготовься к собеседованию на позицию Data Scientist!

Профессия Data Scientist становится все более востребованной, и компании ищут специалистов, способных превращать данные в ценные инсайты. Но как успешно пройти техническое собеседование?

Мы собрали 10 типичных задач, которые могут встретиться на собеседовании, и эффективные подходы к их решению:

1. Внешнее и тензорное произведение

2. One-hot кодировка

3. Мониторинг осадков

4. Симуляция бросков кубиков в «Монополии»

5. Бурение скважин для добычи золота

6. Вычисление свертки

7. Бэктестинг торговой стратегии

8. Прогноз оттока клиентов с помощью логистической регрессии

9. Обнаружение спама с использованием дерева решений

10. Предсказание цен на квартиры с помощью линейной регрессии

Чтобы начать решать задачи, достаточно ответить на четыре простых вопроса по этой ссылке и получить доступ к вводным занятиям курса Математика для Data Science и 10 задачам.Подготовься к собеседованию на позицию Data Scientist!

Профессия Data Scientist становится все более востребованной, и компании ищут специалистов, способных превращать данные в ценные инсайты. Но как успешно пройти техническое собеседование?

Мы собрали 10 типичных задач, которые могут встретиться на собеседовании, и эффективные подходы к их решению:

1. Внешнее и тензорное произведение

2. One-hot кодировка

3. Мониторинг осадков

4. Симуляция бросков кубиков в «Монополии»

5. Бурение скважин для добычи золота

6. Вычисление свертки

7. Бэктестинг торговой стратегии

8. Прогноз оттока клиентов с помощью логистической регрессии

9. Обнаружение спама с использованием дерева решений

10. Предсказание цен на квартиры с помощью линейной регрессии

Чтобы начать решать задачи, достаточно ответить на четыре простых вопроса по этой ссылке и получить доступ к вводным занятиям курса Математика для Data Science и 10 задачам.

Какие типы графов как структур данных существуют?

Рассмотрим разные способы классифицировать графы.

▪️По кратным рёбрам и петлям

• Обыкновенные графы: рёбра между двумя вершинами уникальны, петли отсутствуют. Например, транспортная сеть с единственным маршрутом между точками.
• Мультиграфы: допускают кратные рёбра, но без петель. Пример: транспортные сети с несколькими маршрутами между городами.
• Графы с петлями: рёбра могут соединять вершину саму с собой. Подходят для моделирования самоотношений, например, повторного взаимодействия пользователя с объектом.
• Пустые графы: графы без рёбер, только изолированные вершины. Встречаются в теории графов для анализа крайних случаев.

▪️По направленности рёбер

• Неориентированные графы: рёбра двусторонние. Например, социальные связи, где дружба взаимна.
• Ориентированные графы: рёбра имеют направление. Пример: денежные переводы между людьми, где важно указать отправителя и получателя.

▪️По связности

• Связные графы: от любой вершины можно добраться до любой другой. Пример: транспортная сеть, обеспечивающая доступ между всеми городами.
• Сильно связные графы: каждая вершина достижима из любой другой с учётом направлений рёбер. Пример: система внутренних сообщений в компании.
• Слабо связные графы: связность достигается при игнорировании направлений рёбер. Пример: подписки в социальных сетях.

▪️По полноте

• Полные графы: каждая пара вершин соединена рёбрами. Используются для анализа всех возможных связей, например, в задачах кластеризации данных.

#математика

Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!

Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾

🔥Для всех

Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы
Азбука айтишника — здесь мы познаем азы из мира программирования

🤖Про нейросети
Библиотека робототехники и беспилотников | Роботы, ИИ, интернет вещей
Библиотека нейрозвука | Транскрибация, синтез речи, ИИ-музыка
Библиотека нейротекста | ChatGPT, Gemini, Bing
Библиотека нейровидео | Sora AI, Runway ML, дипфейки
Библиотека нейрокартинок | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion

#️⃣C#

Книги для шарпистов | C#, .NET, F#
Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C#
Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel

☁️DevOps

Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE
Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования

🐘PHP

Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты

🐍Python

Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты

☕Java

Книги для джавистов | Java
Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков

👾Data Science

Книги для дата сайентистов | Data Science
Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🦫Go

Книги для Go разработчиков
Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go

🧠C++

Книги для C/C++ разработчиков
Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++

💻Другие каналы

Библиотека фронтендера
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека тестировщика
Библиотека разработчика игр | Gamedev, Unity, Unreal Engine
Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности

📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈

Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT

Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook *
🔸Instagram *

* Организация Meta запрещена на территории РФ

Опишите какой-нибудь метод подбора гиперпараметров?

Можно использовать метод Grid Search.

✍️ Это перебор по сетке. Алгоритм таков:

▪️для каждого гиперпараметра фиксируется несколько значений;
▪️далее составляются все возможные комбинации;
▪️на каждой из этих комбинаций модель обучается и тестируется;
▪️выбирается комбинация, на которой модель показывает лучшее качество.

К недостаткам метода относятся его вычислительные затраты: если комбинаций параметров слишком много, алгоритм не завершится за разумное время.

#машинное_обучение

Какие статистические тесты вы знаете?

▪️T-test
Это тест параметрического типа. Он применяется, когда нужно понять, есть ли различия в среднем значении переменной между двумя группами наблюдений. Нулевая гипотеза здесь предполагает, что средние значения переменной в двух группах не отличаются значимо.

Кроме того, прежде чем проводить T-тест, необходимо проверить, что переменная для оценки непрерывна, распределена близко к нормальному и обладает незначительными различиями в дисперсии между двумя группами наблюдений.

▪️ANOVA
Используется для проверки различий между средними значениями трёх или более групп. Нулевая гипотеза предполагает, что все группы имеют одинаковое среднее значение, а альтернативная — что хотя бы одна группа отличается. ANOVA требует выполнения следующих условий:
1. Нормальное распределение данных в каждой группе.
2. Группы имеют одинаковую дисперсию (гомогенность дисперсий).
3. Независимость наблюдений между группами.

▪️Chi-Square тест
Хи-квадрат тест используется для анализа взаимосвязей между категориальными переменными. Нулевая гипотеза утверждает, что между переменными нет связи. Этот тест часто применяется в таблицах сопряжённости (например, для проверки зависимости между полом и предпочтением товара).

#статистика