Привет! Меня зовут Дарина Кухтина, я руководитель аналитики в компании, которая разрабатывает мобильные игры, и собеседую аналитиков уже 4 года, а ещё я наставник на курсе «Аналитик данных» в Практикуме. В статье я расскажу, о чём важно помнить, чтобы интервью проходили спокойнее и проще.

Красота генеративного искусства состоит не только в неожиданных и сложных образах, порождаемых простыми алгоритмами, но и в том, что их можно изучить, понять и объяснить. Как известно, объяснение способно убить шутку, но настоящую красоту внутренняя логика делает только богаче.

Сегодня я предлагаю вспомнить один старый и простой алгоритм, рисующий красивые картинки, который когда-то вовлёк меня в программирование и увлёк математикой. А заодно мы немного разберёмся в том почему картинки получаются именно такими.

Привет! Меня зовут Иван, я бэкенд-разработчик в KTS.

Сегодня расскажу, как в FastAPI эффективно работать с фоновыми задачами и настроить их мониторинг в Prometheus.

В туториалах для фоновых задач в FastAPI обычно предлагают celery и при этом используют синхронный код. Но сегодня в реальной практике такое встречается редко, поэтому в этой статье я покажу, как в фоновых задачах использовать асинхронный код.

В статье опишу 5 вариантов: встроенный в FastAPI Background Tasks и 4 библиотеки — ARQ, SAQ, FastStream, адаптированный к асинхронному коду Celery.

В конце расскажу, как мониторить фоновые задачи.

Пишете на Python и давно хотели запрыгнуть на поезд хайпа по GraphQL, но никак не могли выбрать между Graphene и Ariadne? Предлагаем вам третий вариант – Strawberry.

Strawberry – code-first библиотека с большим количеством батареек. 2.6 тыс. звёзд в репозитории на GitHub. Для описания типов можно использовать dataclasses и pydantic-модели. Из коробки поддерживается асинхронность.

В этом гайде мы напишем приложение, реализующее создание и получение пользователей (users) и их книг (books).

При изучении темы ядер (kernel) в ML/DS программы вузов, роадмэпы и видео на YouTube обычно рассматривают её через призму SVM, не говоря уже о всеми любимых курсах:). Казалось бы, это неплохо: вот тебе краткое объяснение и модель, которая использует ядра. Но, увы, в этих областях желательно понимать многие процессы интуитивно, так сказать — «тяжело в учении, легко в бою». К тому же, эта тема нечто большее, чем просто метод; она позволяет связать многие вещи в машинном обучении в единую картину через пространство, что я и хочу показать в этой статье.

Для того чтобы данные были понятны даже для неподготовленного человека, их можно представить в виде визуализаций: графиков, диаграмм, таблиц, карт.

В статье рассказываем, как создавать эффективные визуализации, которые раскроют природу данных и помогут выявить скрытые в них закономерности.

Давно хотел я написать про матрицы Паули. Но каждый раз, когда я читал очередную чисто научную статью на схожую тему, задавал простой вопрос: "Дружище, ты за что так не любишь людей?". Поэтому во-первых статья в жанре "научно-популярный кейс", во-вторых из изначальной идеи статьи долго исключал все, что возможно, из лишнего и труднопонятного.

В-третьих, основной рецепт во введении, на первой же странице.

Мне не нравится, когда от букв в глазах рябит, или много не нужного лирического текста, или не очень понятно, где же практически полезный рецепт и линия повествования. Поэтому в основном тексте только суть, а все подробности кейса убраны под кат, для тех читателей, кому нужны подробности, а не простота.

Все что ниже, наверное, у кого-то опубликовано, но мне лично не попалось. С одной стороны, к моему сожалению, потому что сэкономил бы полгода своего досуга. С другой стороны, разобраться было увлекательно. Ну и буду рад, если кому знания о таком инструменте окажутся полезными, или хотя бы расширят кругозор.

В статье я постарался затронуть базовые темы в виде вопрос/ ответ на горячо любимые темы на собеседованиях и не только.

Устройство в крупную IT компанию — непростой и порой длительный процесс. Работода‑ тели в ходе многочисленных собеседований проверяют кандидата со всех сторон. В частности, оценивают его способности решать задач и технические навыки. В статье мы расскажем о том, как готовиться к прохождению технических собеседований по математике и алгоритмам в IT компании, как в целом проходит процесс устройства на работу. (1)

При устройстве в иностранный хедж‑фонд XQuant на среднюю позицию у вас будет два тестирования по математике и программированию, одно hr собеседование, шесть технических собеседований, три интервью с биг боссами, одно интервью на сошиал фит, часть интервью на английском языке. При устройстве аналитиком в российские IT‑компании (Яндекс, Авито, Тинькофф,...) количество технических собеседований может варьироваться (по нашим оценкам от 2 до 7), но минимум два по алгоритмам и математике пройти придётся.

Для оценки IQ кандидата (2) или того, насколько быстро, оригинально и глубоко он может мыслить, ему предлагают решить задачи по математике, алгоритмам, а также брейнтизеры — головоломки на общую сообразительность. Некоторые задачи стандартные, из школьных и вузов‑ ских учебников, но часто на собеседованиях предлагают нестандартные задачи. Такие, которые не встречались ни в школе, ни в вузе (и даже ни в баре и ни на дискотеке). Например, такого характера (3):

Для аналитиков, владение SQL — это база. И от познаний в SQL зачастую зависит, отправит ли вам компания, где вы собеседуетесь — оффер.

В статье мы обсудим четыре области вопросов, которые могут встретиться на собеседованиях по SQL. А в конце рассмотрим три задачки.

В данной статье представлен обзор различных популярных (и не только) оптимизаторов, которые применяются в машинном и глубоком обучении, в частности для обучения нейронных сетей. Мы рассмотрим их основную идею и ключевые особенности, переходя от простых к более сложным концепциям. Помимо этого, в самом конце вы сможете найти большое количество дополнительных источников для более детального ознакомления с материалом.

Привет, друзья! Сегодня обсудим образование. Конечно, не всю систему в целом, а только те аспекты, которые затрагивают действующих и будущих BI-специалистов. Как получить фундаментальные знания в отрасли, где быстро и бесплатно найти ответ на волнующий вопрос, у кого научиться работать на конкретной BI-платформе, чтобы претендовать на ключевые позиции в крупных компаниях? Если вы задаете себе такие вопросы относительно Visiology, то все ответы на них найдете под катом.

Когда я только знакомился с принципами SOLID, я искал понятные статьи на Хабр. При этом пришлось прочитать не одну статью, и полное понимание пришло сильно позже. Хотелось бы, чтобы новички на более простых примерах смогли почувствовать, о чем эти принципы.

О нашем девятимесячном пути к горизонтальному шардингу Postgres-стека Figma и о возможности обеспечения (почти) бесконечной масштабируемости.

Вертикальное разбиение было относительно простым и важным инструментом масштабирования, позволившим нам быстро добиться существенных улучшений. Кроме того, оно стало важным этапом на пути к горизонтальному шардингу.

С 2020 года стек баз данных Figma вырос почти в сотню раз. Это хорошая проблема, ведь она означает, что наш бизнес расширяется. Но в то же время она стала причиной технических сложностей. В течение последних четырёх лет мы усиленно старались не отставать от прогресса и избегать потенциальных проблем, связанных с ростом. В 2020 году у нас работала единственная база данных Postgres, которая хостилась на самом большом физическом инстансе AWS, но к концу 2022 года мы уже создали распределённую архитектуру с кэшированием, репликами для чтения и десятком вертикально разделённых баз данных. Мы разбили группы связанных таблиц (например, «Figma files» или «Organizations») на отдельные вертикальные разделы, что позволило нам обеспечить удобство инкрементального масштабирования и оставить достаточно пространства для дальнейшего роста.

Метод Монте-Карло — это мощный инструмент стохастического моделирования, который используется в самых разнообразных областях науки и инженерии. В финансах, этот метод часто применяется для анализа и прогнозирования временных рядов, таких как курс валют или акций. Использование Монте-Карло позволяет оценить не только ожидаемые значения, но и распределение возможных исходов, что крайне важно для управления рисками и принятия обоснованных инвестиционных решений.

Принцип метода заключается в выполнении большого количества стохастических экспериментов (симуляций), основанных на случайных выборках из вероятностных распределений входных параметров. В контексте прогнозирования курса валют, это позволяет моделировать различные экономические сценарии и оценивать потенциальные колебания валютных пар, используя исторические данные.

Ключевой аспект использования Монте-Карло в финансах — это его способность учитывать и анализировать волатильность и дрейф курсов валют. Для повышения точности моделирования и реалистичности получаемых данных часто применяется ГАРЧ модель (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). ГАРЧ помогает адекватно оценить и моделировать изменчивость волатильности, что является критичным при анализе финансовых временных рядов.

Идейно код выполнялся без готовых реализованных методов из различных либ.

Проект использует следующие библиотеки и инструменты:

Привет, Хабр!

В машинном обучение очень важны метрики оценки эффективности моделей. Среди таких метрик есть: кривые ROC и показатель AUC. Они позволяют оценивать бинарные классификаторы.

В этой статье мы как раз и разберем их.

У одного из клиентов нашей системы мониторинга PostgreSQL серверов возникла проблема сильного замедления запросов при запуске базы в Docker. В этой статье расскажем о возможных последствиях использования PostgreSQL в Docker с конфигурацией по умолчанию.