Разборы, кейсы и практика для инженеров и продактов. Как строить AI-продукты и не терять на этом деньги.

Как подготовиться к Data Science интервью

Data Science интервью — непростая задача. Существует значительная неопределённость в отношении вопросов. Независимо от того, какой у вас опыт работы или какой у вас диплом об образовании, интервьюер может задать вам ряд вопросов, которые вы не ожидаете. Во время Data Science интервью интервьюер будет задавать технические вопросы по широкому кругу тем, требуя от интервьюируемого как сильных знаний, так и хороших коммуникативных навыков.

В этой заметке я хотел бы поговорить о том, как подготовиться к собеседованию по машинному обучению. Разберем категории вопросов, поделюсь ссылками с вопросами и ответами на часто задаваемые вопросы.

Категории вопросов

Традиционно Data Science интервью включает следующие категории вопросов:

  • Статистика
  • Алгоритмы машинного обучения
  • Навыки программирования, алгоритмы и структуры данных
  • Знание предметной области
  • Проектирование систем машинного обучения
  • Поведенческое интервью
  • Соответствие культуре
  • Решение проблем

Читать далее →

Простые шаги сделать ваш Python код лучше

У многих из вас есть GIT- репозитории с кодом, в этой заметке я расскажу как сделать ваш Python код лучше.

В качестве примера я буду использовать этот репозиторий: https://github.com/Aykhan-sh/pandaseda

Форкнем его и попробуем сделать код лучше.

Улучшим читаемость кода

Улучшить читаемость вашего кода очень просто. Мы будем использовать библиотеки для синтаксического форматирования и проверки.

Для начала создадим в репозитории файлы конфигураций для flake8, mypy и black

Читать далее →

BentoML — быстрый Machine Learning прототип

В заметке я расскажу как в 50 строчек Python кода создать рабочий прототип веб приложения с рабочей моделью машинного обучения. Представьте, что у вас есть классная идея проекта. Теперь нужно реализовать MVP (minimum viable product) и показать его менеджеру/партнеру/ инвестору или просто похвастаться перед друзьями.

Мы будем использовать BentoML. Это гибкая высокопроизводительная платформа, которая идеально подходит для создания MVP.

Возможности BentoML:

  • поддерживает несколько фреймворков машинного обучения, включая Tensorflow, PyTorch, Keras, XGBoost и другие.
  • собственное облачное развертывание с Docker, Kubernetes, AWS, Azure и многими другими
  • высокопроизводительное онлайн-обслуживание через API
  • веб-панели мониторинга и API для управления реестром моделей и развертыванием

Читать далее →

Расчет Monthly Recurring Revenue (MRR) в Python

Что такое Monthly Recurring Revenue?

Monthly Recurring Revenue — регулярный месячный доход. Эта метрика применяется в основном в подписных моделях. При этом сам доход нужно привести к месяцам.

Почему это ценно?

Если у нас есть подписной сервис мы имеем регулярныее или периодические платежи, то мы можем понять сколько денег мы заработаем и насколько наш бизнес эффективен. Далее, мы можем увеличить MRR за счет перехода клиентов на более дорогой тариф или попробовать снизить отток клиентов.

Читать далее →

Когортный анализ в Python

Когортный анализ
Когортный анализ

Что такое когортный анализ?

Когортный анализ заключается в исследовании характеристик когорт/винтажей/поколений, объединенных по общим временным признакам.

Когорта/винтаж/поколение — это группа, сформированная особым образом по временному признаку: например, месяцу регистрации, месяцу первой транзакции или первого посещения сайта. Когорты очень похожи на сегменты с тем отличием, что когорта объединяет группы определенного промежутка времени, в то время как сегмент может быть основан на любых других характеристиках.

Почему это ценно?

Такой анализ может быть полезен, когда речь заходит о понимании здоровья вашего бизнеса и «липкости» — лояльности ваших клиентов. «Липкость» имеет решающее значение, так как гораздо дешевле и проще удерживать клиента, чем приобретать новых. Кроме того, ваш продукт развивается с течением времени. Новые функции добавляются и удаляются, изменяется дизайн и т. д. Наблюдение отдельных групп с течением времени является отправной точкой для понимания того, как эти изменения влияют на поведение пользователя/группы.

Читать далее →