TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1118 · 2.07
Т-Банк #interview#dev | часть 1 из 3 Компания, в которую я целился с самого начала. Если в другие места я иногда проходил собесы либо для тренировки, либо для получения запасных офферов, то сюда я сразу решил, что хочу попасть. Подался через знакомство. Система у них такая: собесят не на конкретную вакансию, а на должность, а потом ищут вакансию внутри. На должность тимлида надо было пройти: менеджмент, любой язык, систем дизайн, фит с руководителем и командой. На скрининге эйчар спросил меня, готов ли я перейти на джаву. Запомните этот момент, я ответил, что не готов, и хотел бы оставаться в рамках привычного мне стека. Перед каждой секцией эйчар высылал страницу со ссылками и рекомендациями, как готовиться, это сразу плюс. Там чаще всего были названия книг и ссылки на видеоролики с мок-собеседованиями. Менеджмент Опять же, я не понимаю, как его оценивать, и какой вопрос можно задать, чтобы отличить сеньор-менеджера от мидл-менеджера. Но, возможно, я как раз и не понимаю, потому что я не менеджер. В целом интервью прошло приятно, собеседующий поспрашивал про мой опыт, предложил решить некоторые кейсы. В процессе он намекнул, что тимлид, скорее всего, сам код писать не будет совсем, что меня не очень обрадовало. Позже я узнал, что прошёл секцию на junior+. Не знаю, хорошо или плохо, вообще не понимаю, как сравнивать менеджеров, но для тимлида этого у них хватает. Ещё из Т-Банка после каждой секции поступала достаточно подробная обратная связь с рекомендациями литературы. Круто, нигде такого не было. Я был воодушевлён после этой секции и сразу купил книгу, которую посоветовали по результатам. Языковая секция По структуре точно такая же, как в Ozon: показывают на экране задачи, нужно решить, пишешь код сам, параллельно обсуждаете. Тут я блистал, потому что был очень хорошо готов. Я за секунды щёлкал все типовые вопросы, предугадывал уточнения интервьюера, пускался в неожиданную глубину устройства языка... Задача по SQL попалась в точности такая же, как в Ozon. Если помните, там я на ней затупил, но позже я конечно же обсудил все наилучшие варианты решения с DeepSeek и попробовал сам. Поэтому к некоторому удивлению интервьюера я лихо применил оконную функцию, вслух проговорив альтернативные способы. Кстати, здесь, в отличие от Озона, SQL-код можно было запускать и смотреть результат промежуточного запроса, это важный положительный аспект. Одна из задач была такая же, как в мок-интервью на ютубе, поэтому её я тоже знал. Потом буквально на полминуты притормозил на работе замыканий, но в итоге тоже дал верный ответ. По собственным ощущениям я прошёл секцию идеально. Слишком идеально для человека. Слишком быстро и безошибочно на всё отвечал. Боялся, что подумают, будто бы мне подсказывал ИИ. В качестве обратной связи получил рекомендацию перечитать Рихтера, что тоже хороший знак: если тебе из рекомендаций советуют только адски задротную низкоуровневую литературу, значит, на всё более человеческое ты ответил прекрасно. Много позже я узнал, что мне засчитали middle+. Что??? Я даже предложил эйчару совместно с каким-нибудь крупным техлидом пересмотреть запись собеса, настолько был поражён. Но в целом, это не очень важно, потому что общий грейд к тому моменту по всем секциям у меня был сеньорный. Просто непонятно и обидно. System Design Секция с самого начала пошла очень хорошо. Знакомый мне по пет-проектам и конкурсам домен: отслеживание курьеров на карте. Никаких абсурдных требований типа миллиарда запросов в секунду. Я с первых минут обсудил с интервьюером использование MongoDB ради геопространственных индексов, и, судя по всему, сразу же получил от него негласный респект. Удалось эффективно решить все проблемы, хорошо выбрать технологии. Никаких подводных камней, секцию прошёл на сеньора без вопросов.
Hashtags
Търсене: #matplotlib
@djangoproject · Post #127 · 31.08.2016 г., 15:27
http://scikit-learn.org/stable/ scikit-learn #Machine#Learning in Python Simple and efficient tools for data mining and data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on #NumPy, #SciPy, and #matplotlib Open source, commercially usable - BSD license
@djangoproject · Post #423 · 26.08.2017 г., 08:39
http://scitools.org.uk/iris/docs/latest/userguide/index.html Iris seeks to provide a powerful, easy to use, and community-driven Python library for analysing and visualising #meteorological and #oceanographic data sets. With Iris you can: Use a single #API to work on your data, irrespective of its original format. Read and write (CF-)netCDF, GRIB, and PP files. Easily produce graphs and maps via integration with #matplotlib and #cartopy.
@djangoproject · Post #424 · 26.08.2017 г., 08:43
http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/index.html Cartopy is a Python package designed to make drawing maps for data analysis and visualisation as easy as possible. #Cartopy makes use of the powerful #PROJ.4, #numpy and #shapely libraries and has a simple and intuitive drawing interface to #matplotlib for creating publication quality maps. Some of the key features of cartopy are: object oriented projection definitions point, line, vector, polygon and image transformations between projections integration to expose advanced mapping in matplotlib with a simple and intuitive interface powerful vector data handling by integrating shapefile reading with Shapely capabilities
@djangoproject · Post #448 · 18.09.2017 г., 11:30
https://medium.com/@GalarnykMichael/logistic-regression-using-python-sklearn-numpy-mnist-handwriting-recognition-matplotlib-a6b31e2b166a Logistic Regression using Python (#Sklearn, #NumPy, #MNIST, Handwriting #Recognition, #Matplotlib) #machine_learning.
@djangoproject · Post #130 · 31.08.2016 г., 15:39
http://matplotlib.org/ #matplotlib is a python #2D#plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. matplotlib can be used in #python scripts, the python and #ipython shell (ala MATLAB®* or Mathematica®†), web application servers, and six #graphical user interface toolkits. screenshots
@djangoproject · Post #507 · 26.11.2017 г., 22:08
http://devarea.com/machine-learning-with-python-introduction/#.Whs6iCehU8o #Machine_Learning With Python – Introduction #Numpy is package for multi dimension arrays – very effective implementation #Scipy – package for scientific programming , mathematics , signal processing and more #Pandas – package for data handling #Matplotlib – package for data visualization (graphs) #Seaborn – extend Matplotlib with statistical graphs #Scikits – many extensions to spicy for specific fields like x-ray, image processing , deep learning and many more
@djangoproject · Post #352 · 25.06.2017 г., 08:57
https://stxnext.com/blog/2017/04/12/most-popular-python-scientific-libraries/ The most popular Python scientific libraries: #Astropy #Biopython #Cubes #DEAP #SCOOP #PsychoPy #Pandas #Mlpy #matplotlib #NumPy #NetworkX #TomoPy #Theano #SymPy #SciPy #scikit_learn #scikit_image #ScientificPython #SageMath #Veusz #graph_tool #SunPy #Bokeh
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags