Задачи курса «ML Engineer / Data Scientist: табличные модели в продакшн»
Выберите задачу и проверьте решение прямо на странице. Регистрация не нужна.
- pandas: количество пропусков по столбцам — задача
Выберите команду pandas для подсчёта пропусков в каждой колонке датасета. Практическая проверка навыков EDA перед обучением модели.
- Label Encoding: обработайте неизвестные категории в test
Реализуйте кодирование категорий train и test с отдельным обозначением новых значений. Задача Python с сохранением индексов Series.
- SHAP-значения: статистики распределения по признакам
Вычислите mean, std, min и max SHAP-значений для каждого признака. Задача NumPy и pandas на готовой матрице вкладов.
- Анализ ошибок по когортам: зачем одной MAE недостаточно
Выберите назначение сегментации ошибок модели по когортам после расчёта общей RMSE или MAE. Задача по error analysis.
- pytest fixture: переиспользование модели в тестовом модуле
Выберите настройку pytest fixture для переиспользования обученной модели внутри тестового модуля. Задача по тестированию ML-pipeline.
- float32 is not JSON serializable: задача про /predict
Выберите исправление ошибки JSON-сериализации NumPy float32 в ответе inference API. Практическая задача по ML-serving.
- pd.readcsv с chunksize: что возвращает вызов
Проверьте, какой объект возвращает pd.readcsv с chunksize и как устроена обработка CSV частями. Задача для batch-инференса.
- Uvicorn в Docker: почему недоступен /predict
Разберите недоступный FastAPI-сервис в контейнере: сопоставьте публикацию порта и команду запуска Uvicorn. Задача с выбором ответа.
- Dockerfile ML-сервиса: порядок COPY и установки зависимостей
Выберите причину, по которой зависимости устанавливают до копирования остального кода приложения. Задача на сборку Docker-образа.
- Docker build: исключите data и CSV из контекста
Выберите файл для исключения датасетов из контекста сборки Docker-образа ML-приложения. Практическая задача по контейнеризации.
- KL-дивергенция одинаковых распределений: задача
Определите значение KL(P||Q), когда два распределения совпадают. Задача на базовый случай метрики для мониторинга предсказаний.
- Cooldown в алертах модели: какую проблему он решает
Выберите назначение cooldown-периода при отправке алертов о деградации ML-модели. Задача по production-мониторингу.
