DS & ML | YeaHub

#Собес #classmethod #staticmethod #decorator
🤔 Чем отличаются декораторы classmethod и staticmethod?

💬 Кратко:

- classmethod получает в качестве первого аргумента сам класс (по умолчанию cls), а не экземпляр. Он используется для методов, которые работают с классом, а не с объектами.
- staticmethod не получает ни класс, ни экземпляр в качестве первого аргумента и работает как обычная функция, которая логически связана с классом.

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

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

#article #llm #agents
📚 Кто такие LLM-агенты и что они умеют?

Статья объясняет, что LLM-агенты — это программы на базе больших языковых моделей (LLM), которые не только генерируют текст, но и действуют в динамичной среде, планируют шаги, используют внешние инструменты (API, выполнение кода), обрабатывают разные данные и хранят память для решения сложных задач, расширяя возможности обычных моделей.

Перейти к материалу

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

#Собес #GitFlow #branching #master
🤔 Какие ветки используются в GitFlow?

💬 Кратко:
GitFlow использует две основные ветки: master (или main) и develop. Ветка master содержит стабильный код для релизов, а develop — интеграционную ветку для разработки. Дополнительно используются feature-ветки для новых функций, release-ветки для подготовки релизов и hotfix-ветки для срочных исправлений в master.

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

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

#Собес #gil #cpython
🤔 Какую задачу решает GIL?

💬 Кратко:

GIL — это механизм в CPython, который разрешает выполнять байткод Python только одному потоку одновременно. Его главная задача — упростить работу с памятью и сделать внутренности интерпретатора безопаснее. Благодаря этому многие операции с объектами Python не требуют сложной синхронизации. Минус в том, что потоки не ускоряют CPU-тяжелые задачи в CPython.

📌 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 #concurrency
🤔 Когда стоит использовать asyncio вместо потоков?

💬 Кратко:
Asyncio стоит использовать вместо потоков, когда ваше приложение в основном выполняет операции ввода-вывода (I/O), такие как сетевые запросы, чтение файлов или взаимодействие с базами данных. Asyncio использует один поток и цикл событий, переключаясь между задачами при ожидании I/O, что эффективнее потоков для тысяч одновременных соединений. Потоки лучше подходят для CPU-bound задач или когда требуется параллельное выполнение кода, блокирующего GIL. Asyncio проще для управления конкурентностью и избегает проблем синхронизации потоков.

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

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

#book #начинающие
📚 Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R от Кэти О’Нил и Рэйчел Шатт

Как можно понять с названия, эта книга насыщена необходимыми знаниями для новичков и будет просто незаменимой для тех, кто осваивает профессию с нуля.

Здесь разложены по полочкам всё, что вы хотели бы узнать о профессии Data Scientist, а именно рассмотрены такие темы: байесовский метод; статистические алгоритмы; финансовое моделирование; рекомендательные движки; визуализация данных; MapReduce.

Перейти к материалу

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

#Собес #git_branch #main #dev
🤔 Что такое ветка main и dev?

💬 Кратко:
Ветка main (или master) содержит стабильную, готовую к релизу версию кода. Ветка dev (develop) используется для интеграции новых функций и тестирования перед слиянием в main. Разработчики создают свои фича-ветки от dev, а после проверки сливают их обратно. Это основа популярного Git Flow.

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

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

#Собес #Celery #message_broker #serialization
🤔 Какие ограничения существуют при передаче данных в Celery?

💬 Кратко:
Celery передает аргументы задач через брокер сообщений, используя сериализацию. Основные ограничения: сериализуемость объектов (не все Python-объекты можно сериализовать в JSON или pickle), размер сообщения (брокеры имеют лимиты, например, RabbitMQ ~128 МБ), безопасность (pickle может выполнять произвольный код), и производительность при передаче больших данных. Лучше передавать идентификаторы или ссылки на данные, а не сами данные.

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

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

#Собес #countvectorizer #tfidfvectorizer #text_preprocessing
🤔 Как работать с текстовыми данными в Scikit-Learn? Приведи пример предобработки текста с использованием Scikit-Learn.

💬 Кратко:

В Scikit-Learn для обработки текстовых данных используются векторизаторы, такие как CountVectorizer и TfidfVectorizer. CountVectorizer преобразует текст в числовые векторы, используя частоту слов, а TfidfVectorizer учитывает не только частоту, но и уникальность слов.

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

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

#article #mlflow #mlops
📚 Введение в MLflow

Статья объясняет, как использовать MLflow для управления жизненным циклом проектов машинного обучения: отслеживание экспериментов, логирование метрик, оптимизацию гиперпараметров (с Optuna), сравнение моделей, структурирование проектов с помощью MLproject, и развертывание/деплой моделей, включая удалённый Tracking Server

Перейти к материалу

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

#Собес #tcp #handshake #network
🤔 В чём суть трехстороннего рукопожатия в TCP?

💬 Кратко:

Трехстороннее рукопожатие в TCP — это процесс установления соединения между клиентом и сервером, включающий три шага: SYN, SYN-ACK, ACK.

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

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

#Собес #GIL #Python_3.13 #free-threaded
🤔 Как в Python 3.13 решили проблему GIL?

💬 Кратко:
В Python 3.13 GIL стал опциональным через сборку с флагом --disable-gil. Это позволяет запускать интерпретатор без GIL, что улучшает производительность многопоточных приложений. Однако по умолчанию GIL остаётся включённым для обратной совместимости. Разработчики могут выбирать режим в зависимости от задач.

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

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

#Собес #generator #infinite
🤔 Что произойдет, если генератор бесконечный и его использовать в list comprehension?

💬 Кратко:

List comprehension создаёт список целиком в памяти. Если генератор бесконечный, построение списка никогда не завершится. В итоге программа будет либо работать бесконечно, либо упадёт по нехватке памяти. Поэтому бесконечные генераторы используют только в потоковой обработке или с ограничением количества элементов.

📌 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 #client-server_architecture #network #request-response
🤔 Что такое клиент-серверная архитектура?

💬 Кратко:
Клиент-серверная архитектура — это модель, где клиент отправляет запросы, а сервер их обрабатывает и возвращает ответ. Клиент — это устройство или программа пользователя, сервер — мощный компьютер с данными и логикой. Это основа работы веб-сайтов, приложений и баз данных.

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

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

#Собес #mro
🤔 По какому алгоритму Python ищет методы при множественном наследовании?

💬 Кратко:

Python использует алгоритм C3 Linearization. Он формирует линейный порядок обхода классов, называемый MRO (Method Resolution Order). Методы ищутся строго в этом порядке. Это гарантирует предсказуемость и согласованность иерархии наследования.

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

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

#Собес #concurrency #threading #multiprocessing
🤔 Какие способы конкурентного выполнения программ существуют в Python?

💬 Кратко:

В Python есть три основных способа:

- Многопоточность (threading) — легковесные потоки внутри одного процесса (но из-за GIL не подходит для CPU-задач).
- Многопроцессорность (multiprocessing) — параллельное выполнение в отдельных процессах (обходит GIL, но требует больше ресурсов).
- Асинхронность (asyncio) — неблокирующее выполнение задач в одном потоке (идеально для I/O-операций).

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

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

#roadmap #roadmapdatascience #начинающие
📚 Вливаемся в Data Science: подробный roadmap

Эта статья представляет собой детальный и структурированный план погружения в сферу Data Science, где вы найдете четкое описание того, что именно нужно изучать и на каких платформах или в каких книгах это можно сделать. Roadmap охватывает все ключевые этапы — от фундаментальной математики и основ программирования на Python до машинного обучения, глубокого обучения и специализированных тем вроде компьютерного зрения и NLP, что делает его отличным руководством к действию для начинающих специалистов.

Перейти к материалу

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

#Собес #transaction #acid #durability
🤔 Объясни, что такое Durability (D в ACID) и как она гарантируется?

💬 Кратко:

Durability (Долговечность) — это свойство транзакции, гарантирующее, что一旦 транзакция успешно завершена (зафиксирована), внесенные ею изменения останутся в системе навсегда, даже в случае последующих сбоев (например, отключения питания). Это гарантируется путем записи информации о изменениях в постоянное (немедленное) хранилище, такое как журнал транзакций (WAL), на диск перед тем, как сообщить пользователю об успехе.

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

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

#Собес #asynchronous #threading #multiprocessing
🤔 В чем отличие асинхронности, threading'га и мультипроцессинга?

💬 Кратко:

Асинхронность, многозадачность с потоками (threading) и многозадачность с процессами (multiprocessing) — это разные подходы к выполнению нескольких задач. Асинхронность используется для работы с долгими операциями без блокировки, потоки позволяют выполнять задачи параллельно в одном процессе, а процессы выполняются в отдельных адресных пространствах.

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

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