Python: задачки и вопросы

Плохо помните математику и боитесь её, но она нужна для работы? Присмотритесь к курсу «Математика для анализа данных» от Практикума PRO. В рамках курса вы решите 100+ практических задач и подготовитесь к математической части собеседований аналитиков и специалистов по data science. А для этого погрузитесь в четыре раздела математики: 1. Линейная алгебра: векторы, матрицы, скалярное произведение, нормы, определители, смена базиса. Зачем. Работа с данными держится на линейной алгебре. Вектор — это просто строка с характеристиками объекта (например, клиент с параметрами: возраст, доход, количество покупок). Матрица — это вся таблица с данными. Линейная алгебра учит превращать текст или картинки в наборы чисел и вычислять, насколько объекты похожи друг на друга (например, для рекомендательных систем или поисковиков). 2. Функции: линейные и полиномиальные, логарифмы, модули, композиции функций, графики. Зачем. Показывает, как описывать реальные процессы формулами. Например, как цена квартиры зависит от её площади или как меняется спрос на товар. Логарифмы позволяют работать с огромными разбросами значений (когда у одного пользователя 2 подписчика, а у другого — 10 миллионов), приводя их к удобному масштабу. 3. Матанализ: пределы, производные, интегралы, функции нескольких переменных и градиентный спуск. Зачем. Помогает находить наилучшие (оптимальные) решения и обучать алгоритмы. Производная показывает скорость и направление изменений. Алгоритм градиентного спуска использует производные, чтобы заставлять нейросети и модели машинного обучения совершать всё меньше ошибок. Это главный механизм «обучения» ИИ. 4. Теорвер и матстат: дискретные и непрерывные случайные величины, распределения, теорема Байеса, корреляция, центральная предельная теорему, А/B-тестирование, гипотезы, p-value. Зачем. Учит принимать обоснованные решения в условиях неопределенности. Статистика нужна, чтобы измерять взаимосвязи через A/B-тесты (например, действительно ли новая кнопка на сайте увеличила продажи или это просто случайность) и оценить надежность выводов. Можно прийти даже с забытыми школьными знаниями. Формулы разбирают на понятных жизненных задачах с кодом на Python и визуализациями. Есть преподаватель математики, который отвечает на вопросы по сложным задачам, а встроенный ИИ-помощник объяснит одну и ту же формулу разными словами. 💻 Протестировать платформу и формат обучения, а также пройти первый урок бесплатно: https://tprg.ru/WcrJ

без подписи

без подписи

Первый модуль курса «Алгоритмы и структуры данных» в Практикуме PRO открыт бесплатно: 10 тем, около 7 часов. Внутри — понятие алгоритма, метод скользящего среднего и метод двух указателей, пробные задачи с проверкой. Хватает, чтобы ещё до оплаты понять, нужен ли вам курс целиком. Дальше в программе: оценка сложности, структуры данных, сортировки, хеш-таблицы, деревья, графы и динамическое программирование. 100+ задач, код-ревью от практикующих разработчиков и пробное алгоритмическое собеседование. Курс идёт 4 месяца при нагрузке около 10 часов в неделю. 💻 Открыть бесплатный модуль: https://tprg.ru/n6Cr Реклама. Рекламодатель: АНО ДПО "Образовательные технологии Яндекса" ИНН 7704282033, erid: 2W5zFKAB2eV

без подписи

без подписи

без подписи

Развёрнутое пояснение a * b умножает векторы поэлементно: первый элемент с первым, второй со вторым, третий с третьим. Результат — массив [4 10 18]. a @ b делает те же умножения и складывает их в одно число: 4 + 10 + 18 = 32. Это скалярное произведение, на нём построены линейная регрессия и косинусное сходство текстов. Если перепутать операторы, код не упадёт: обе операции корректны для векторов одинаковой длины. Ошибка проявится только неправильными числами в результате, и заметить её можно только по смыслу этих чисел. Почему это важно Задача проверяет, различаете ли вы две операции по смыслу: где нужно перемножить признаки поэлементно, а где — свернуть векторы в одно число. 💻 Если знаете Python, а с математикой за NumPy знакомы хуже — посмотрите курс «Математика для анализа данных» Практикума PRO. Скалярное произведение, нормы и работа с векторами в NumPy — это модуль линейной алгебры, дальше матанализ до градиентного спуска, теорвер и статистика до A/B-тестов. 1000+ задач, практика на Python в тренажёре, в конце — симулятор математической секции собеседования. Реклама. Рекламодатель: АНО ДПО "Образовательные технологии Яндекса" ИНН 7704282033, erid: 2W5zFFzVHzh

без подписи

без подписи

без подписи

без подписи

без подписи

без подписи

без подписи

без подписи

без подписи

без подписи

без подписи

без подписи