Machine Learning | YeaHub

#Собес #iter #next
🤔 В чем разница между итератором и генератором?

💬 Кратко:

Итератор — это объект, который реализует протокол итерации (__iter__ и __next__). Генератор — это функция, которая возвращает итератор и использует ключевое слово yield для сохранения состояния между вызовами.

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

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#Собес #tensorflow #csv #text
🤔 Какие случаи использования имеет API tf.data в TensorFlow?

💬 Кратко:

API tf.data в TensorFlow используется для создания сложных конвейеров обработки данных. Он позволяет эффективно работать с большими объемами данных, поддерживает различные форматы и трансформации. Благодаря поддержке параллельной обработки и предвыборки данных, tf.data ускоряет обучение моделей и позволяет гибко управлять процессом.

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

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#article #optimization
📚 Математика на складе. Как оптимизировать хаос

В этой статье команда Ozon Tech показывает, как прикладная математика помогает оптимизировать реальные складские процессы: от размещения товаров и маршрутов сотрудников до моделирования и экспериментов. Авторы описывают использование оптимизационных моделей для слоттинга, конфигурации шкафов, дискретно-событийного моделирования для оценки ресурсов, статистической проверки гипотез и методов теории графов для уменьшения пробегов и повышения эффективности операций, а также отмечают, что классическое машинное обучение применяется выборочно там, где это действительно улучшает предсказания времени выполнения заданий и анализ факторов производительности

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#Собес #github
🤔 Что такое локальный и удаленный репозитории в Git?

💬 Кратко:

Локальный репозиторий находится на вашем компьютере и хранит всю историю изменений проекта. Удаленный репозиторий — это копия вашего проекта, размещенная в облаке (например, на GitHub). Вы работаете с локальным репозиторием и периодически синхронизируете изменения с удаленным.

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

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#Собес #dunder
🤔 Что такое dunder методы?

💬 Кратко:

Dunder (double underscore) методы — это специальные методы, встроенные в Python, которые определяют поведение объектов. Например, __init__ и __str__. Они позволяют переопределять стандартные операции (создание объекта, преобразование в строку и т.д.).

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

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#Собес #args #fucntions
🤔 Что такое args?

💬 Кратко:

*args — это способ передать в функцию переменное количество позиционных аргументов. Аргументы, переданные через *args, собираются в кортеж и могут быть обработаны внутри функции.

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

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#course #amazon
📚 MLU-EXPLAIN

Университет машинного обучения (MLU) — это образовательная инициатива компании Amazon, направленная на изучение теории и практического применения машинного обучения.

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#Собес #horizontal_scaling #docker_swarm #kubernetes
🤔 Как масштабировать Docker контейнеры горизонтально?

💬 Кратко:

Для горизонтального масштабирования Docker контейнеров можно использовать Docker Swarm или Kubernetes. В Docker Swarm вы создаете кластер и используете команду docker service scale, чтобы масштабировать количество реплик для сервиса. Например, команда docker service scale myservice=5 увеличит количество реплик сервиса myservice до 5.

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

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#Собес #scope #variable #namespace
🤔 Как в Python происходит поиск переменной по области видимости?

💬 Кратко:

Python использует правило LEGB (Local, Enclosing, Global, Built-in) для поиска переменных в области видимости. Сначала ищется в локальной области, затем в области внешней функции, затем в глобальной области, и, наконец, в области встроенных объектов.

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

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

🚀 Новый год с YeaHub: готовимся к 2026 году вместе!

Дорогие айтишники, коллеги, друзья!

2025 год был непростым: рынок был медленным и непредсказуемым, вакансий было мало, конкуренция высокая. Но мы все это пережили — и получили важный урок: лучшее время действовать — сейчас.

На горизонте 2026 года есть позитивные сигналы:
— Ключевая ставка снижается, найм постепенно размораживается.
— Оптимизации и сокращения будут уходить в прошлое.
— Рынок станет более прозрачным и предсказуемым, но конкуренция останется высокой.

Что это значит для нас с вами:
— Адаптация и постоянное развитие становятся ключом к успеху.
— Тесты, резюме, навыки и нетворкинг — важнее, чем когда-либо.

YeaHub в 2026 году будет помогать вам побеждать рынок:
— 100+ новых собеседований уже в январе, с регулярным добавлением новых.
— Сервис лайвкодинга — решайте реальные задачи с собеседований.
— Новые сервисы и продукты: тесты с вариантами ответов, статьи, роадмапы и курсы.

К команде YeaHub присоединились новые бекендеры, аналитики, а также AQA и QA-специалисты. Мы выходим из бета-режима, выстроили основные процессы разработки и контроля качества и теперь фокусируемся на стабильности, масштабировании и высоком качестве платформы.

Поддержите нас и зафиксируйте текущие тарифы:
— Новые выгодные тарифы на 3 и 12 месяцев уже доступны.
— Цены вырастут в 2 раза к запуску лайвкодинга — зафиксируйте их заранее.

👉 Членство YeaHub

Вместе мы будем действовать, готовиться и побеждать рынок. Каждый ваш выбор, каждая подписка — это поддержка YeaHub и возможность создавать ещё больше полезного контента и сервисов для вашей подготовки.

Всем офферов ✊🏻💪

#Собес #generator #yield #iterator
🤔 Как создать генератор с помощью yield?

💬 Кратко:

Генератор создаётся функцией с ключевым словом yield вместо return. При вызове такой функции возвращается генераторный объект, который при итерации последовательно выполняет тело функции до следующего yield, сохраняя состояние между вызовами.

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

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#repository #анализданных
📚 pandas

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

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

💼 Как реально подготовиться к собеседованию в IT

Подготовка к собеседованиям в IT — это не только заучивание вопросов, но и работа с системой: понимание того, что реально спрашивают, как повторять материал и как не тратить время впустую.

В этом видео разбираем:
- как готовиться к IT-собеседованиям без хаоса
- какие вопросы чаще всего задают на технических интервью
- как выстроить регулярную подготовку и отслеживать прогресс
- где брать реальные вопросы с собеседований
- как повторять материал эффективно, а не «по кругу»
- какие ресурсы использовать для изучения тем
- как аналитика по вопросам помогает готовиться точнее

Показываю подход к подготовке с использованием YeaHub: база реальных вопросов с собеседований, тренажёр для повторения, статистика по популярным и сложным темам, а также подборка полезных материалов.

Видео будет полезно тем, кто:
- готовится к собеседованиям в IT
- ищет первую работу или планирует смену компании
- устал от бесконечных списков вопросов без структуры

https://yeahub.ru - платформа для подготовки к собесам

https://t.me/yeahub - основной канал

Ссылка на видео: клик

#Собес #git_branch
🤔 Перечислите команды для удаления ветки git

💬 Кратко:

Для удаления локальной ветки:

git branch -d <branch_name>

Если ветка содержит незавершённые изменения:

git branch -D <branch_name>

Для удаления удалённой ветки:

git push origin --delete <branch_name>

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

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#Собес #pandas #dataframe #list
🤔 Какие существуют способы создания DataFrame в Pandas?

💬 Кратко:

В Pandas DataFrame можно создать несколькими способами:

- Пустой DataFrame – pd.DataFrame().
- Из списка – pd.DataFrame(list).
- Из списка списков – pd.DataFrame(list_of_lists).
- Из словаря списков – pd.DataFrame(dict_of_lists).
- Из списка словарей – pd.DataFrame(list_of_dicts).
- Из Series – pd.DataFrame(pd.Series()).
- Из CSV или Excel – pd.read_csv(), pd.read_excel().

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

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#Собес #rename #set_axis #add_prefix
🤔 Как переименовать столбец в DataFrame?

💬 Кратко:

Для переименования столбцов используется метод rename(). Можно переименовать один или несколько столбцов, передав словарь {старое_имя: новое_имя}.

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

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#course #ии
📚 «Введение в Data Science и машинное обучение»

Data Scientist is The Sexiest Job of the 21st Century, а машинное обучение и анализ данных - это захватывающие области, знакомство с которыми точно не оставит вас равнодушными! Мы начнем с самого начала, разберем центральные понятия и темы. Познакомимся с такими методами машинного обучения как деревья решений и нейронные сети. Практическая часть курса будет посвящена знакомству с наиболее популярными библиотеками для анализа данных, используя язык программирования Python — Pandas и Scikit-learn.

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#Собес #password_change #alter_user #psql
🤔 Как изменить пароль пользователя в PostgreSQL?

💬 Кратко:

Для изменения пароля пользователя используется команда ALTER USER или \password в командной строке psql. Пароль можно менять как для текущего пользователя, так и для других пользователей с нужными правами доступа.

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

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#Собес #read_csv #read_table #delimiter
🤔 Как считать данные в DataFrame из CSV-файла?

💬 Кратко:

Для загрузки данных из CSV-файла в Pandas используется метод read_csv(). Он принимает путь к файлу и дополнительные параметры, такие как разделитель или кодировка. Также можно использовать метод read_table(), указав delimiter для CSV-файлов с нестандартными разделителями.

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

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#Собес #web_protocols #http #https
🤔 Что такое HTTP и HTTPS?

💬 Кратко:

HTTP (HyperText Transfer Protocol) — это протокол передачи данных, используемый для связи между клиентами и серверами в интернете. HTTPS — это HTTP с использованием шифрования через SSL/TLS, что обеспечивает безопасность передачи данных.

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

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал