Задачи с проверкой
Выберите задачу и проверьте решение прямо на странице. Регистрация не нужна.
- SQL топ-N в каждой группе: два товара по продажам
Рассчитайте продажи товаров и выберите топ-2 в каждой категории. SQL-задача на агрегацию и оконное ранжирование.
SQL с нуля: бесплатный курс с практикой - Последняя запись в группе SQL: заказ каждого клиента
Найдите последний заказ каждого клиента оконной функцией или подзапросом. SQL-практика с проверкой результата.
SQL с нуля: бесплатный курс с практикой - Утечка целевой переменной в ML: как отделить X от y
Исключите целевой столбец из признаков X и сохраните y отдельно, чтобы модель не видела будущий ответ при прогнозе.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - scikit-learn predict: совпадение столбцов Xtrain и Xnew
Исправьте новые данные для LinearRegression: признаки и порядок столбцов при predict должны совпадать с обучением.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Линейная регрессия scikit-learn: diabetes, fit и predict
Как обучить LinearRegression на diabetes и получить прогноз для отложенных строк? Пример fit/predict и задача с проверкой.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - MAE на train и test: сопоставьте прогнозы с правильными ответами
Исправьте расчёт meanabsoluteerror для одной модели: сравнивайте прогнозы train и test с ответами тех же строк.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Baseline регрессии: среднее, медиана и MAE модели
Посчитайте константные baseline по ytrain и сравните их MAE с LinearRegression на одном и том же test.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Ошибки регрессии: residual, топ-5 промахов и MAE по группам
Соберите отчёт по остаткам модели, найдите пять крупнейших ошибок и сравните среднюю абсолютную ошибку по зонам.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - predictproba и classes: найдите вероятность нужного класса
Найдите столбец класса 2 по clf.classes, извлеките вероятности и отсортируйте строки по риску.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Порог классификации 0.4 и 0.5: какие метки изменятся
Сравните бинарные решения при двух порогах и проверьте, хватит ли мест для дополнительных ручных проверок.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Разбиение train/test в scikit-learn: stratify и редкий класс
Зачем нужен stratify=y при разбиении данных на train и test? Пример сохранения долей классов и задача с проверкой.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Accuracy при дисбалансе классов: сравнение с baseline
Сравните accuracy модели с постоянным предсказанием самого частого класса train на одном test-наборе.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Порог классификации по цене FN и FP: precision и recall
Сравните пороги 0.3 и 0.7 по числу ошибок и весам FN/FP на валидации, вычислите precision и recall.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - DummyClassifier mostfrequent: baseline для редкого класса
Постройте стратифицированный split и baseline через DummyClassifier; измерьте accuracy, precision, recall и F1.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - False negatives модели: какие положительные случаи пропущены
Сравните логистическую регрессию с baseline на одном test и соберите строки ложных отрицаний каждой модели.
Машинное обучение с нуля на Python: первая модель - Go: Принять только полный ответ о последней статье — задача с проверкой
Практика: Go-программа делает запрос к Article API. Принять только полный ответ о последней статье. Самостоятельное условие и проверка решения на Latorn.
Микросервисы на Go: HTTP, PostgreSQL, gRPC, Kafka и Docker - HTTP-клиент поиска на Go: обработка ответа и ошибок — задача
Реализуйте HTTP-адаптер поиска на Go: query-параметр, контекст, статус ответа и JSON. Самостоятельная задача с гостевой проверкой.
Микросервисы на Go: HTTP, PostgreSQL, gRPC, Kafka и Docker - Go: Декодирование артефакта из JSON — задача с проверкой
Практика: Контракт переживает независимый выпуск. Декодирование артефакта из JSON. Самостоятельное условие и проверка решения на Latorn.
Микросервисы на Go: HTTP, PostgreSQL, gRPC, Kafka и Docker - Go: Обязательная и необязательная зависимость при отказе — задача с проверкой
Практика: Обязательная и необязательная зависимость при отказе. Обязательная и необязательная зависимость при отказе. Самостоятельное условие и проверка
Микросервисы на Go: HTTP, PostgreSQL, gRPC, Kafka и Docker - Go: HTTP-обработчик поиска задания через JobStore — задача с проверкой
Практика: Две реплики не делят Go-память. HTTP-обработчик поиска задания через JobStore. Самостоятельное условие и проверка решения на Latorn.
Микросервисы на Go: HTTP, PostgreSQL, gRPC, Kafka и Docker - Go: HTTP-обработчик расчёта калорийности состава — задача с проверкой
Практика: Невалидный состав не создаёт расчёт. HTTP-обработчик расчёта калорийности состава. Самостоятельное условие и проверка решения на Latorn.
Микросервисы на Go: HTTP, PostgreSQL, gRPC, Kafka и Docker - Go: Контрактный тест обработчика и клиента питания — задача с проверкой
Практика: Контрактный тест обработчика и клиента. Контрактный тест обработчика и клиента питания. Самостоятельное условие и проверка решения на Latorn.
Микросервисы на Go: HTTP, PostgreSQL, gRPC, Kafka и Docker - Go: Сохраняем бронь и ищем по requestid — задача с проверкой
Практика: Сохраняем бронь и ищем по requestid. Сохраняем бронь и ищем по requestid. Самостоятельное условие и проверка решения на Latorn.
Микросервисы на Go: HTTP, PostgreSQL, gRPC, Kafka и Docker - Go: Повторный requestid возвращает прежнюю бронь — задача с проверкой
Практика: Повторный requestid возвращает прежнюю бронь. Повторный requestid возвращает прежнюю бронь. Самостоятельное условие и проверка решения на Latorn.
Микросервисы на Go: HTTP, PostgreSQL, gRPC, Kafka и Docker
