Python вопросы с собеседований
Python interview questions @workakkk - admin @machinelearning_interview - Ml interview questions @pro_python_code - Python @data_analysis_ml - data analysis in Python @itchannels_telegram - 🔥 main thing in IT RKN: clck.ru/3FmrFd
What our data says
- Launched between October 2021 and September 2022.
- 31 other channels mentioned it between June and September 2026.
- Larger than 91% of Russian-language tech channels.
- Of the channels created in the same period, 95% are smaller than this one.
- Links to MAX, the state-backed Russian messenger — as do 2% of Russian-language tech channels.
This channel is part of the discussion
Python вопросы с собеседований appears in 77 event pages on TGScopeОткрыли регистрацию на E-CUP 2026 Students 🎓 В этом сезоне — только для студентов. Будет интересно тем, кто изучает ML / DS / big data / аналитику данных. Сможете ускорить модель по поиску дубликатов на 20%? Получится создать классификатор для модерации товаров? Сумеете…
✔️ Кто подключился к вашей сети? NetAlertX обнаруживает устройства и уведомляет об изменениях. Открытый инструмент для домашней лаборатории, офиса или нескольких филиалов. Собирает сведения об устройствах в одном веб-интерфейсе и помогает заметить неизвестное оборудование. Что…
Открыли регистрацию на E-CUP 2026 Students 🎓 В этом сезоне — только для студентов. Будет интересно тем, кто изучает ML / DS / big data / аналитику данных. Сможете ускорить модель по поиску дубликатов на 20%? Получится создать классификатор для модерации товаров? Сумеете…
⚡️ DeepSeek открыла веса DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp Спустя 10 дней после релиза, модель на 305 млрд параметров опубликована под лицензий MIT. Чекпоинт экспериментальный, её собрали на архитектуре V4-Flash, добавили визуальные модули и дообучили на понимание изображений, что…
📚 Бесплатная книга по causal inference + ML Applied Causal Inference Powered by Machine Learning and AI - большая открытая книга про причинно-следственный анализ с современным уклоном в машинное обучение и AI. Внутри: * causal graphs и DAG * потенциальные исходы * A/B и…
🐍 Генераторные выражения в Python - один из самых простых способов экономить память. Обычный list comprehension сразу создаёт весь список: squares = [x ** 2 for x in range(1_000_000)] А generator expression вычисляет значения только по мере необходимости: squares = (x ** 2 for…