Quick-R: Home Page Python Interview Questions and Answers for Coding |Python Data Science Interview Questions for Advance Developers 1. Compare Java & Python 2. What is Python? Python is a high-level, interpreted, interactive and object-oriented scripting language. Python is designed to be highly readable. 3. PYTHONPATH − It has a role similar to PATH. 4. PYTHONSTARTUP − It contains the path of an initialization file containing Python source code. PYTHONCASEOK − It is used in Windows to instruct Python to find the first case-insensitive match in an import statement. PYTHONHOME − It is an alternative module search path. 5. Python has five standard data types − NumbersStringListTupleDictionary 6. Become Python Certified in 24 hrs. 7. Python memory is managed by Python private heap space. 8. Inheritance allows One class to gain all the members(say attributes and methods) of another class. They are different types of inheritance supported by Python: 9. 10. The built-in datatypes in Python is called dictionary. Let’s take an example: The following example contains some keys. print dict[Country] 11. 12. list.sort() print (list)
Learn Something New Every Day with Online Video Lessons Data science : apprendre la discipline en 8 étapes avec DataCamp Le métier de data scientist a été surnommé par Harvard Business Review comme « le plus sexy du 21e siècle » en 2012 et « le meilleur emploi de l’année » en 2016 par Glassdoor. Data Camp a dévoilé une infographie qui résume la façon d’apprendre la data science en 8 étapes. Un métier encore méconnu La position vis-à-vis de la data science a considérablement évolué au cours de ces quatre dernières années. En 2012, la majorité des articles visaient à expliquer le rôle du data scientist et son activité exacte. Ils sont très importants, car il existe très peu de data scientists répondant aux attentes des entreprises à ce jour, bien que la définition de ce métier ne soit pas encore fixe. Avec plus de demande que d’offre, l’attention que l’on porte aux équipes de data scientists est à la hausse. De nombreuses compétences requises Tout comme la définition de data scientist, la définition de la data science a également de multiples facettes. Voici l’infographie réalisée par DataCamp :
¿Qué es el muestreo de aceptación? - Minitab El muestreo de aceptación es un componente principal de control de calidad y es útil cuando el costo de la prueba es alto comparado con el costo de pasar un elemento defectuoso o cuando la prueba destruye la muestra. Es un compromiso entre realizar el 100% de la inspección y no inspeccionar. El muestreo de aceptación se puede realizar en atributos o mediciones del producto. Puede utilizar el muestreo de aceptación para desarrollar planes de inspección que le permitan aceptar o rechazar un lote en particular de material entrante con base en los datos de una muestra representativa. Ejemplo de plan de muestreo de aceptación por atributos Por ejemplo, usted recibe un envío de 10,000 microchips. En este caso, supongamos que el nivel de calidad aceptable (AQL) es de 1.5% y el nivel de calidad rechazable (RQL) es de 5.0% y que alfa = 0.05 y beta = 0.1. Ejemplo de plan de muestreo de aceptación por variables
Why R is Hard to Learn by Bob Muenchen R has a reputation of being hard to learn. Some of that is due to the fact that it is radically different from other analytics software. Some is an unavoidable byproduct of its extreme power and flexibility. And, as with any software, some is due to design decisions that, in hindsight, could have been better. If you have experience with other analytics tools, you may at first find R very alien. Below is a list of complaints about R that I commonly hear from people taking my R workshops. Unhelpful Help R’s help files are often thorough and usually contain many working examples. Another confusing aspect to R’s help files stems from R’s ability to add new capabilities (called methods) to some functions as you load add-on packages. So an R beginner has to learn much more than a SAS or SPSS beginner before he or she will find the help files very useful. Misleading Function or Parameter Names Another command that commonly confuses beginners is the simple “if” function.
Отбираем валидные мобильные номера друзей VK на Python В процессе изучения Python стало интересно попробовать его в связке с API VK. В ВК есть телефонная книга, она показывает телефоны ваших друзей в более-менее удобном формате. Так как далеко не всегда люди охотно оставляют там полые(валидные) номера своих телефонов, мне показалась интересной идея написать скрипт, который отбирал бы только валидные номера моб.телефонов и выдавал бы их отдельной таблицей. Наша телефонная книга будет генерировать csv-файл, который затем можно будет открыть, например, в excel. Для использования API VK на Python я нагуглил отличную, на мой взгляд, библиотеку с оригинальный названием vk. Итак, импортируем необходимые модули: import vk from time import sleep from re import sub, findall from getpass import getpass from csv import writer, QUOTE_ALL Создадим класс User с необходимыми методами: Долго не мог решить проблему, и в гугле как-то не попадалось на глаза, как взять id текущего пользователя. def norm_mob(str): if len(str) ! Сохраняем полученный результат.
Home 5 Big Data Use Cases To Watch - InformationWeek Here's how companies are turning big data into decision-making power on customers, security, and more. 10 Hadoop Hardware Leaders (Click image for larger view and slideshow.) We hear a lot about big data's ability to deliver usable insights -- but what does this mean exactly? It's often unclear how enterprises are using big-data technologies beyond proof-of-concept projects. Certainly the market for Hadoop and NoSQL software and services is growing rapidly. [Digital business demands are bringing marketing and IT departments even closer. According to Quentin Gallivan, CEO of big-data analytics provider Pentaho, the market is at a "tipping point" as big-data platforms move beyond the experimentation phase and begin doing real work. Here they are: 1. "That's all unstructured clickstream data," said Gallivan. A third big-source, social media sentiment, also is tossed into the mix, providing the desired 360 degree view of the customer. 2. Next Page 1 of 2 More Insights
Hay que decirlo más: correlación no implica causalidad Correlación no implica causalidad, hay que decirlo más (si queréis, con la entonación que Ernesto Sevilla le daba a cierto insulto muy español en cierto vídeo que fue un fenómeno de internet hace un tiempo…). Y hay que decirlo más porque en general no llegamos a comprender qué significa esta frase. Bueno, o eso o que aun comprendiéndola intentamos confundir a quien no la entiende haciéndole creer que una cosa sí que implica a la otra. Prácticamente a diario nos encontramos en (principalmente) medios de comunicación noticias cuyo titular tiene una estructura parecida a algunos de los siguientes: Un estudio afirma que cuanto más A más B. Un estudio afirma que quienes son A tienen menos B. En principio, todos esos titulares indican básicamente que lo que dice A es lo que provoca que ocurra B, o, lo que es lo mismo, que B es consecuencia de A. El estudio de la correlación entre dos variables es uno de los temas que se trata en Estadística. Hasta aquí bien, ¿no? Fuente: Wikimedia Commons.