Назовите алгоритмическую сложность следующих структур данных: список, словарь, очередь, множество

▪️Список (List)
Позволяет хранить последовательность элементов, поддерживает доступ по индексу.
Операция поиска (доступа к элементу): O(1);
Вставка или удаление элемента: O(n) в худшем случае.

▪️ Словарь (Dictionary)
Позволяет хранить пары «ключ-значение» и обеспечивает быстрый доступ к значениям по ключу.
Операция поиска, вставки и удаления элемента: O(1) в среднем, O(n) в худшем случае при коллизиях.

▪️ Очередь (Queue)
Поддерживает порядок «первым пришёл — первым вышел» (FIFO).
Операция добавления и удаления элемента: O(1).

▪️ Множество (Set)
Хранит уникальные элементы и обеспечивает быстрые операции проверки наличия элемента.
Операция поиска, вставки и удаления элемента: O(1) в среднем, O(n) в худшем случае

#программирование

Какие библиотеки Python, позволяющие провести статистический анализ данных, вы знаете?

Можно назвать основные.

▪️statistics
Это встроенный модуль, который позволяет оценить некоторые статистические характеристики.

▪️NumPy
Данная библиотека предназначена для работы с многомерными массивами и предоставляет широкий набор функций для выполнения математических и статистических операций, таких как вычисление среднего, стандартного отклонения, дисперсии и т.д.

▪️SciPy
Расширяет возможности NumPy и включает в себя модули для выполнения более сложных статистических операций, таких как расчет доверительных интервалов, регрессии, а также проведение тестов на значимость.

▪️Pandas
Эта библиотека предназначена для обработки и анализа данных. Она позволяет легко работать с табличными данными и предоставляет методы для их фильтрации, агрегации и выполнения статистических операций, таких как группировка и вычисление медианы.

▪️Matplotlib
Хотя эта библиотека в первую очередь предназначена для визуализации данных, она также полезна при проведении статистического анализа, поскольку позволяет строить графики распределений и гистограммы для анализа данных.

#python

Как работает метод groupby() в Pandas?

Метод работает по этапам:

▪️Первый этап — разбиение данных
Данные в объекте pandas (будь то Series или DataFrame) делятся на группы на основе одного или нескольких ключей (столбцов), которые указывает пользователь.

▪️Разбиение выполняется по оси
Операция разбиения может быть выполнена по строкам (по умолчанию axis=0) или по столбцам (axis=1).

▪️Применение функций к каждой группе
После разбиения к каждой группе применяется функция (например, агрегация, фильтрация или трансформация), и это создает новое значение для каждой группы.

▪️Финальная комбинация
Результаты применения этих функций собираются в итоговый объект. Окончательная форма результата зависит от типа операции, применяемой к данным.

#pandas

Какие статистические тесты можно применить для сравнения среднего двух выборок?

▪️Z-тест
Это самый очевидный выбор. Для его применения предположим, что выполнена нулевая гипотеза — обе выборки получены из одного распределения с неизвестным средним. Тогда построим статистику с распределением 𝑁(0,1), чтобы применить z-тест. Стоит отметить, что размер выборки должен быть достаточно большой.

▪️U-критерий Манна-Уитни
Пусть в выборках одинаковое количество элементов, и выборки большие. Разобьём первую на 100 групп одинакового размера. Внутри каждой группы посчитаем среднее. Мы получим 100 чисел. Сделаем то же самое для второй выборки. Получим ещё 100 чисел. Теперь применяем тест Манна-Уитни к этим двум сотням чисел, как к двум выборкам.

▪️Точный тест Фишера и критерий согласия Пирсона (критерий хи-квадрат)
Точный тест Фишера применяется только на очень маленьких выборках, так как на больших выборках он трудно вычислим. Для больших выборок применяют критерий хи-квадрат.

#статистика

Градиентный бустинг и случайный лес: когда какой алгоритм использовать?

Рассмотрим несколько ситуаций:

🔹 Если в ваших данных много пропущенных значений.
Случайный лес может справиться с такими данными. Впрочем, современные реализации градиентного бустинга, такие как LightGBM или CatBoost, также поддерживают работу с пропусками.

🔹 Если вам важна интерпретируемость модели.
Результаты случайного леса легче интерпретируются через важность признаков.

🔹 Если время обучения ограничено.
Случайный лес может обучаться быстрее за счёт параллелизации. Однако современные реализации градиентного бустинга также поддерживают ускорение за счёт параллельных вычислений.

🔹 Если в данных есть дисбаланс классов.
Градиентный бустинг может решить эту проблему, увеличивая веса неверно классифицированных примеров на каждой итерации.

#машинное_обучение

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

Что вы можете рассказать про дизайн систем машинного обучения?

Можно, например, представить вот такой 9-ступенчатый шаблон ML System Design:

1️⃣ Формулировка задачи
На этом этапе стоит задать уточняющие вопросы всем участникам процесса, понять, в каком состоянии находятся данные, сформулировать гипотезу.

2️⃣ Метрики
Стоит определиться с офлайн- и онлайн-метриками.

3️⃣ Архитектурные компоненты
Можно нарисовать диаграмму, которая даст наглядное представление об архитектуре проекта.

4️⃣ Сбор данных и их подготовка
На этом этапе можно переместить данные в хранилище, разметить их, если требуется, и т.д.

5️⃣ Feature Engineering
Далее следует провести отбор признаков или создание новых признаков.

6️⃣ Разработка модели и её оценка
Это тот самый процесс обучения модели и её проверка на тестовой выборке.

7️⃣ Получение моделью предсказаний

8️⃣ Развёртывание и онлайн-тестирование
На этом этапе можно провести A/B-тестирование.

9️⃣ Поддержание жизненного цикла системы
Сюда входят мониторинг, масштабирование и обновления.

#машинное_обучение