Использование потоков
Библиотека собеса по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Что объединяет успешный собес и продвинутый анализ данных? Оба требуют способности выделять главное из информационного шума!
В мире данных этот суперскилл называется методом главных компонент (PCA) — это как рентген для ваших данных, который мгновенно показывает всю суть, отбрасывая неважные детали.
Например, мы проанализировали 453 акции компаний из списка S&P 500 и выяснили, что всего одна главная компонента объясняет 38% всей динамики рынка. Как такое возможно?
Вы будете работать с реальными данными, научитесь выявлять скрытые закономерности и применять эти инсайты в своих проектах.
Стоимость: 3990 ₽
Не беспокойтесь, если теоретическая база пока хромает — вы можете заранее посмотреть запись нашего вебинара по основам по ссылке ниже.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Интроспекция — это
🧩 Это мощный инструмент,
— Проверить
— Проверить
— Получить
— Изучить
Пример:
class Foo:
def __init__(self, val):
self.x = val
def bar(self):
return self.x
obj = Foo(5)
print(dir(obj))
Результат:
['__class__', '__dict__', ..., 'bar', 'x']
Это удобно для
Библиотека собеса по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Middleware — это специальный
Например, можно:
—
—
—
—
Обычно middleware реализует два метода:
—
process_request(request) — вызывается —
process_response(request, response) — вызывается Каждый метод должен вернуть
В Django — через настройку
MIDDLEWARE:MIDDLEWARE = [
'myproject.middleware.CustomMiddleware',
...
]
Библиотека собеса по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
На собеседовании важно уметь выделить главное — свои сильные стороны, мышление и ценности. Это помогает справляться со стрессом, неожиданными вопросами и субъективной оценкой.
• Как работает PCA
• Зачем он нужен
• Как применять его на практике — например, для анализа доходностей акций S&P 500
Библиотека питониста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔗 Что такое code coupling (связанность модулей) и почему это важно?
Связанность модулей (или coupling) — это термин, который описываетстепень зависимости между различными частями программной системы. Чем меньше зависимость между модулями, тем легче поддерживать, тестировать и расширять систему.
➡️ Почему это важно
1️⃣ Низкая связность (Low Coupling):
— Модули взаимодействуют черезчеткие интерфейсы, минимизируя зависимости
— Изменения в одном модулене требуют изменений в других
— Этооблегчает поддержку и развитие системы
2️⃣ Высокая связность (High Coupling):
— Модулисильно зависят друг от друга
— Изменения в одном модулепотребуют изменений в других
— Такая системасложна в поддержке и тестировании
➡️ Пример из жизни
Представьте, что у вас есть два класса. Если один класс напрямую зависит от внутренней реализации другого — этовысокая связность. Если же классы взаимодействуют только через четко определенные интерфейсы — это низкая связность.
➡️ Стремитесь к слабой связности, чтобы ваши системы были более устойчивыми , масштабируемыми и удобными в поддержке.
Библиотека собеса по Python
Связанность модулей (или coupling) — это термин, который описывает
— Модули взаимодействуют через
— Изменения в одном модуле
— Это
— Модули
— Изменения в одном модуле
— Такая система
Представьте, что у вас есть два класса. Если один класс напрямую зависит от внутренней реализации другого — это
Библиотека собеса по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Приручи алгоритмы: из формул в код за один воркшоп
Готовы превратить сложную теорию машинного обучения в практические навыки? Тогда приходите на наш воркшоп, который пройдет 21 апреля.
Что вас ждет на воркшопе:
🟢 Работа с реальными данными — никаких учебных датасетов, только то, что встречается в настоящих проектах.
🟢Снижение размерности с PCA — научитесь выделять главное из информационного шума.
🟢Случайный лес vs градиентный бустинг — разберемся, в чём ключевое различие и когда какой алгоритм эффективнее.
🟢Мастерство гиперпараметров — освоите тонкую настройку моделей для максимальной точности.
На нашем воркшопе вы не просто слушаете — вы делаете сами! Вы будете писать код на Python, применять популярные библиотеки и сразу видеть результат своей работы.
А самое ценное: каждый участник получит персональный code review от Марии Горденко — инженера-программиста, старшего преподавателя НИУ ВШЭ, руководителя магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка.
⏰ Когда: 21 апреля
💸Стоимость: всего 3990₽
Только сегодня, до конца дня: 10 мест по промокоду kulich → 2 990 ₽.
➡️ Записаться на воркшоп: https://proglib.io/w/f0157e5f
Готовы превратить сложную теорию машинного обучения в практические навыки? Тогда приходите на наш воркшоп, который пройдет 21 апреля.
Что вас ждет на воркшопе:
🟢 Работа с реальными данными — никаких учебных датасетов, только то, что встречается в настоящих проектах.
🟢Снижение размерности с PCA — научитесь выделять главное из информационного шума.
🟢Случайный лес vs градиентный бустинг — разберемся, в чём ключевое различие и когда какой алгоритм эффективнее.
🟢Мастерство гиперпараметров — освоите тонкую настройку моделей для максимальной точности.
На нашем воркшопе вы не просто слушаете — вы делаете сами! Вы будете писать код на Python, применять популярные библиотеки и сразу видеть результат своей работы.
А самое ценное: каждый участник получит персональный code review от Марии Горденко — инженера-программиста, старшего преподавателя НИУ ВШЭ, руководителя магистратуры от ГК Самолет и Альфа-Банка.
⏰ Когда: 21 апреля
💸Стоимость: всего 3990₽
Только сегодня, до конца дня: 10 мест по промокоду kulich → 2 990 ₽.
➡️ Записаться на воркшоп: https://proglib.io/w/f0157e5f
Жадные алгоритмы — это
Когда используются:
Преимущества:
Недостатки:
Примеры:
Библиотека собеса по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🆚 Зачем нужен паттерн Фасад и чем он отличается от Адаптера?
Используется длясоздания простого и понятного интерфейса поверх сложной или запутанной подсистемы .
🚩 Зачем нужен:
Когда взаимодействовать с подсистемойнапрямую неудобно — слишком много деталей, низкоуровневый API или несогласованные интерфейсы .
🚩 Пример из Python:
Работа сархивами — модули gzip, tarfile, zipfile имеют разный интерфейс. Чтобы скрыть различия, можно сделать единый фасад-класс, который всё упростит .
🚩 Фасад ≠ Адаптер
— Фасадупрощает работу с подсистемой
— Адаптерделает несовместимые интерфейсы совместимыми
Их можнокомбинировать: адаптировать каждый модуль, а сверху построить единый фасад .
Библиотека собеса по Python
Используется для
Когда взаимодействовать с подсистемой
Работа с
— Фасад
— Адаптер
Их можно
Библиотека собеса по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Дисперсия — ключевой статистический показатель, который помогает оценить изменчивость данных. Для дата-сайентистов она критична при:
В этой статье разберём, как правильно использовать дисперсию в Data Science и как она влияет на работу алгоритмов, например, в модели Random Forest.
👉 Читайте, чтобы понять, как измерять и учитывать дисперсию: https://proglib.io/sh/GDKYJQdAI2
Библиотека дата-сайентиста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Отображение — это
collections.abc.Mapping (для неизменяемых) и collections.abc.MutableMapping (для изменяемых).К основным методам отображения относятся:
get() — items(), keys(), values() — update(), pop(), setdefault() и др. — Примеры отображений в Python:
dict — defaultdict — OrderedDict — Counter — Библиотека собеса по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM