Встречается на 3% собеседований по Python

Какой самый интересный проект делал

Один из самых интересных проектов — это REST API для агрегатора новостей с машинным обучением. Я использовал FastAPI для бэкенда, PostgreSQL для хранения данных и Scikit-learn для классификации новостей по темам. Особенность — автоматическая кластеризация новостей и определение тональности (позитив/негатив).

Пример кода эндпоинта:

python
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

app = FastAPI()
vectorizer = TfidfVectorizer()
kmeans = KMeans(n_clusters=5)

class NewsItem(BaseModel):
    title: str
    content: str

@app.post("/cluster")
async def cluster_news(item: NewsItem):
    vectors = vectorizer.fit_transform([item.content])
    cluster = kmeans.fit_predict(vectors)
    return {"cluster": int(cluster[0])}

Проект был сложным из-за работы с NLP, но очень познавательным.

Sophi
Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
Попробовать бесплатноArrow

Следующий вопрос

Это единственный вопрос по вашему фильтру

Похожие вопросы

как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы