От линейных моделей до ансамблей как оценивать качество ML-моделей и избегать переобучения
Машинное обучение умеет больше, чем просто угадывать категории. На продвинутом уровне мы говорим о байесовских подходах, градиентном бустинге, оптимизации гиперпараметров и оценке неопределённости прогнозов. Всё это — инструменты, которые позволяют строить надёжные и интерпретируемые модели для сложных бизнес-задач.
Машинное обучение для практиков модели, метрики, ансамбли и рекомендации
Машинное обучение — это не магия и не «чёрный ящик», а строгая математика, которая помогает находить паттерны там, где человек быстро запутается. На среднем уровне знаний появляются вопросы про переобучение, регуляризацию, выбор метрик и работу с несбалансированными классами.
Основы машинного обучения и метрики оценки моделей
Представьте, что компьютер учится распознавать, кто на фото — кот или собака, или предсказывает, пойдет ли завтра дождь. Это и есть машинное обучение: программа ищет закономерности в данных, чтобы потом делать выводы на новых примерах.
Математическая статистика для продвинутых
Математическая статистика кажется скучной и страшной, пока не поймёшь, для чего она нужна. По сути, это набор инструментов, которые помогают делать выводы из данных, даже если данные неполные или шумные. Благодаря статистике бизнес может предсказать спрос, инженер — проверить качество партии деталей, а врач — оценить эффективность нового лекарства.
Middle-специалисту о математической статистике: простые принципы
Знания математической статистики на среднем уровне — это уже не просто «посчитать среднее», а умение смотреть глубже: понимать доверительные интервалы, анализировать дисперсию, строить гипотезы и проверять их. В этой статье подробно разберём тест среднего уровня сложности. Каждый вопрос разложим по полочкам, чтобы всё стало максимально понятно. Такие умения нужны бизнес-аналитикам, специалистам по BI, продвинутым маркетологам, финансовым менеджерам и всем, кто хочет серьёзно развиваться в IT и data-driven проектах.
Базовые принципы математической статистики
Математическая статистика — это умение работать с данными так, чтобы принимать решения на основе фактов, а не догадок. Здесь не нужно быть учёным или математиком. Главное — понимать простые вещи: что такое среднее, дисперсия, вероятность и как они помогают увидеть закономерности. В этой статье пошагово разберём тест базового уровня, постараюсь понятно объяснить о чём речь. Такие знания нужны аналитикам, маркетологам, продуктовым менеджерам и тем, кто только собирается на стартовую позицию в IT. Без статистики не получится ни посчитать воронку, ни проверить гипотезу, ни оценить эффективность рекламы.
Хитрости функционального тестирования: думаем на два шага вперёд
Представь, что у тебя сложная система с кучей взаимосвязанных частей. Нужно проверить, что после очередной правки работает всё, что должно, и не появилось скрытых ошибок. Это уже не просто проверка кнопок, а настоящая охота на баги. В этой статье пошагово разберём тестовое задание продвинутого уровня, где вопросы сложнее и ближе к реальной работе мидла или даже тимлида. Объясним каждый момент так, чтобы ты смог подготовиться к «боевым» задачам в проекте или сложным собеседованиям.
Функциональное и регрессионное тестирование: как не дать багам вернуться
Функциональное тестирование нужно, чтобы быть уверенным: программа делает ровно то, что обещает. Особенно это важно, если в код вносят изменения — чтобы не сломалось то, что уже работало. Это и есть регрессионное тестирование. В этой статье мы детально разберём тестовое задание среднего уровня. Пошагово объясним каждый вопрос и покажем, как такие задачи встречаются в работе тестировщика с небольшим опытом. Это полезно, если хочешь расти с джуна до мидла.
Функциональное тестирование для начинающих: учимся проверять, что программа делает, а не ломает
В этой статье мы простыми словами разберём, что такое функциональное тестирование. Представь, что ты проверяешь, закрывается ли дверь после того, как вставил ключ. То же самое делает тестировщик, только с программой — он проверяет, работает ли функция так, как задумано. Мы шаг за шагом разберём тестовое задание базового уровня и объясним каждый вопрос. Это пригодится, если ты хочешь устроиться на первую IT-должность: даже джунам (начинающим) часто дают такие задачи на собеседованиях.
Регрессионное тестирование — Продвинутый уровень
Регрессия на продвинутом уровне — это уже не про «протестировать всё». Это про эффективность: как покрыть максимум за минимум времени, как приоритизировать, какие тесты автоматизировать, а какие — нет.