Phỏng vấn khoa học dữ liệu
Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu - với câu trả lời
Các câu trả lời được đưa ra bởi cộng đồng
- Nếu bạn biết cách trả lời câu hỏi - vui lòng tạo PR với câu trả lời
- Nếu đã có câu trả lời, nhưng bạn có thể cải thiện nó - vui lòng tạo PR với đề xuất cải tiến
- Nếu bạn thấy một lỗi - vui lòng tạo PR với một bản sửa lỗi
Để cập nhật, hãy theo dõi tôi trên Twitter [@al_grigor] và trên LinkedIn [Agrigorev]
Bạn có muốn nói về dữ liệu? Tham gia DataTalks.Club
Câu hỏi theo thể loại
- Các câu hỏi lý thuyết: Lý thuyết.md [mô hình tuyến tính, cây, mạng lưới thần kinh và những người khác]
- Câu hỏi kỹ thuật: Kỹ thuật.MD [SQL, Python, mã hóa]
- Nhiều hơn nữa sẽ đến
Câu hỏi đóng góp
Thư mục contrib chứa các câu hỏi phỏng vấn đóng góp:
- Xác suất: Đóng góp/Xác suất.MD
- Thêm câu hỏi của bạn ở đây!
Những điều hữu ích khác
- Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu tuyệt vời và các tài nguyên khác: Awesome.md
Đây là một nỗ lực chung của nhiều người. Bạn có thể thấy danh sách những người đóng góp ở đây: Người đóng góp.MD
Giấy phép
Công việc này được cấp phép theo giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution 4.0.
Data-Science-Interview-Resources
Trước hết, cảm ơn vì đã ghé thăm repo này, chúc mừng bạn đã đưa ra một lựa chọn nghề nghiệp tuyệt vời, tôi nhằm mục đích giúp bạn đạt được một công việc khoa học dữ liệu tuyệt vời mà bạn đã mơ ước, bằng cách chia sẻ kinh nghiệm của tôi, phỏng vấn rất nhiều tại cả hai công ty dựa trên sản phẩm lớn Và các công ty khởi nghiệp phát triển nhanh, hy vọng bạn thấy nó hữu ích.
Với sự gia tăng nhu cầu đối với rất nhiều nhà khoa học dữ liệu, thật khó để được sàng lọc và chấp nhận thành công cho một cuộc phỏng vấn. Trong repo này, tôi bao gồm tất cả mọi thứ, từ việc được sàng lọc thành công và khuấy động cuộc phỏng vấn đó đến vị trí tuyệt vời đó, đảm bảo đóng đinh nó bằng các tài nguyên sau.
Mỗi tài nguyên tôi liệt kê ở đây đều được tôi xác minh cá nhân và hầu hết trong số chúng tôi đã sử dụng cá nhân, điều này đã giúp tôi rất nhiều.
Lời cảnh báo: Khoa học dữ liệu/Học máy có một lĩnh vực rất lớn và có rất nhiều điều để học. Đây không phải là một danh sách đầy đủ và chỉ để giúp bạn nếu bạn đang đấu tranh để tìm một số tài nguyên tốt để bắt đầu sự chuẩn bị của bạn. Tuy nhiên, tôi cố gắng trang trải và cập nhật điều này thường xuyên và mục tiêu của tôi là bao quát và thống nhất mọi thứ thành một tài nguyên mà bạn có thể sử dụng để khuấy động các cuộc phỏng vấn đó! Data Science/Machine Learning has a very big domain and there are a lot of things to learn. This by no means is an exhaustive list and is just for helping you out if you are struggling to find some good resources to start your preparation. However, I try to cover and update this frequently and my goal is to cover and unify everything into one resource that you can use to rock those interviews!
Hãy để lại một ngôi sao nếu bạn đánh giá cao nỗ lực.
Lưu ý: Để đóng góp, hãy tham khảo Đóng góp.MD For contribution, refer Contribution.md
Làm thế nào để có được một cuộc phỏng vấn?
Đầu tiên và quan trọng nhất, phát triển các kỹ năng cần thiết và âm thanh với các nguyên tắc cơ bản, đây là một số chân trời bạn nên cực kỳ thoải mái -develop the necessary skills and be sound with the fundamentals, these are some of the horizons you should be extremely comfortable with -
- Hiểu biết về kinh doanh [điều này cực kỳ quan trọng trên tất cả các cấp độ thâm niên, nhưng đặc biệt đối với những người có hơn 3 năm kinh nghiệm]
- SQL và cơ sở dữ liệu [rất quan trọng]
- Kỹ năng lập trình [tốt nhất là bằng Python, nếu bạn biết Scala, các điểm Brownie bổ sung cho một số vai trò cụ thể]
- Toán học [Xác suất, Thống kê, Đại số tuyến tính và Tính toán]-//medium.com/@rbhatia46/essential-Pro
- Học máy [bao gồm học tập sâu] và xây dựng mô hình
- Cấu trúc dữ liệu và thuật toán [phải và bắt buộc đối với các công ty dựa trên sản phẩm hàng đầu như FAANG]
- Hiểu tên miền [tùy chọn cho hầu hết các lần mở, mặc dù rất quan trọng đối với một số vai trò dựa trên yêu cầu của công ty]
- Đánh giá tài liệu [phải cho vai trò dựa trên nghiên cứu]: Có thể đọc và hiểu một bài nghiên cứu mới là một trong những kỹ năng cần thiết và đòi hỏi nhất trong ngành ngày nay, vì văn hóa nghiên cứu và phát triển, và đổi mới phát triển trên hầu hết các tổ chức tốt .
- Kỹ năng giao tiếp - Có thể giải thích phân tích và kết quả cho các bên liên quan và giám đốc điều hành kinh doanh đang trở thành một kỹ năng thực sự quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu ngày nay
- Một số kiến thức kỹ thuật [không bắt buộc, nhưng tốt để có] - có thể phát triển API RESTful, viết mã sạch và thanh lịch, lập trình hướng đối tượng là một số điều bạn có thể tập trung vào một số điểm brownie bổ sung.
- Kiến thức dữ liệu lớn [không bắt buộc đối với hầu hết các lần mở, nhưng tốt để có] - Spark, Hive, Hadoop, Sqoop.
Xây dựng một thương hiệu cá nhân
- Phát triển một github/danh mục các trường hợp sử dụng tốt mà bạn đã giải quyết, luôn cố gắng giải quyết các trường hợp sử dụng từ đầu đến cuối, thể hiện toàn bộ vòng đời khoa học dữ liệu, từ sự hiểu biết kinh doanh đến triển khai mô hình.
- Viết blog, bắt đầu một kênh YouTube nếu bạn thích giảng dạy, hãy viết một cuốn sách.
- Làm việc trên một sơ yếu lý lịch/CV kỹ thuật số, dễ mở, dễ đọc, sạch sẽ và dễ dàng tùy chỉnh và dễ dàng bao gồm các liên kết demo và mã nguồn của mọi trường hợp sử dụng bạn đã giải quyết.
- Tham gia vào các cuộc thi Kaggle, xây dựng một hồ sơ Kaggle tốt và gửi chúng cho các nhà tuyển dụng tiềm năng để tăng cơ hội nhận được một cuộc gọi thực tế gọi.
Phát triển các kết nối tốt, thông qua LinkedIn, bằng cách tham dự các hội nghị và làm mọi thứ bạn có thể, việc giới thiệu hạ cánh rất quan trọng và bắt đầu với quá trình phỏng vấn thông qua các kết nối tốt. Kết nối thường xuyên với các nhà khoa học dữ liệu làm việc tại các tổ chức dựa trên sản phẩm hàng đầu, các công ty khởi nghiệp phát triển nhanh, xây dựng mạng lưới, từ từ và đều đặn, điều đó rất quan trọng., through LinkedIn, by attending conferences, and doing everything you can, it's very important to land referrals and get yourself started with the interview process through good connections. Connect regularly with Data Scientists working at top product-based organizations, fast-growing startups, build a network, slowly and steadily, it's very important.`
Một số mẹo về sơ yếu lý lịch/cv:
Mô tả các vai trò trong quá khứ và một tác động bạn đã thực hiện theo cách định lượng, hãy súc tích và tôi nhắc lại, định lượng tác động, thay vì nói chuyện với các sự kiện không liên quan. Theo các nhà tuyển dụng của Google, hãy sử dụng Công thức XYZ -
Accomplished [X] as measured by [Y], by doing [Z]quantifiable way, be concise and I repeat, quantify the impact, rather than talking with facts that have no relevance. According to Google Recruiters, use the XYZ formula -Accomplished [X] as measured by [Y], by doing [Z]Giữ cho nó ngắn, lý tưởng không quá 2 trang, như bạn có thể biết, một nhà tuyển dụng trung bình quét sơ yếu lý lịch của bạn trong 6 giây và đưa ra quyết định dựa trên đó.
Nếu bạn là một người mới hơn và không có kinh nghiệm, hãy cố gắng giải quyết các trường hợp sử dụng từ đầu đến cuối và đề cập đến chúng trong CV của bạn, tốt nhất là với liên kết demo [giúp người tuyển dụng dễ dàng] và liên kết đến mã nguồn GitHub.
Tránh quá nhiều biệt ngữ kỹ thuật, và điều này không cần phải nói, không đề cập đến bất cứ điều gì bạn không tự tin, điều này có thể trở thành một nút cổ chai lớn trong cuộc phỏng vấn của bạn.
Một số liên kết hữu ích:
- Lời khuyên về xây dựng các dự án danh mục dữ liệu
- Cách viết sơ yếu lý lịch kỹ thuật phần mềm giết người
- Nhận sơ yếu lý lịch khoa học dữ liệu của bạn qua ATS 📘
- Cách viết một nhà phát triển lý lịch mà các nhà quản lý tuyển dụng sẽ thực sự đọc
Nếu bạn muốn nhanh chóng sửa đổi những điều cơ bản về toán học của mình, hãy làm theo điều này: //media-exp2.licdn.com/dms/document/c4d1faqfzfmr919-erw/feedshare-document-pdf-analyzed = 9bm4ouywfm1dqr8lwxslrgdqyz_yr_e7tjxhxlxe36i
Nếu bạn muốn sửa đổi nhanh các số liệu thống kê và cơ bản của ML, hãy làm theo điều này: //media-exp2.licdn.com/dms/document/c4d1faqflvzvgvxyaaa/feedshare-document-pdf-analyzed = RD90ZEX3X2VLUGSTHO-1uyKADZWTRIXKRG3S8J2NVOC
Xác suất và Thống kê
- Hiểu những điều cơ bản của thống kê mô tả [thực sự quan trọng cho một cuộc phỏng vấn]
- 40 Câu hỏi về xác suất phỏng vấn khoa học dữ liệuprobability for a Data Science Interview📘
- 40 Thống kê các vấn đề và câu trả lời phỏng vấn cho các nhà khoa học dữ liệu
- Xác suất và số liệu thống kê trong bối cảnh học tập sâu📘
- Khả năng xác suất v/s
- Phương pháp Bootstrap - Con dao quân đội Thụy Sĩ của bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào
- Khoảng niềm tin được giải thích đơn giản cho các nhà khoa học dữ liệu
- Giá trị P được giải thích đơn giản cho các nhà khoa học dữ liệu
- PDF không phải là một xác suất 📘
- 5 Thuật toán lấy mẫu mỗi nhà khoa học dữ liệu nên biết📘
- 10 nhà khoa học dữ liệu kỹ thuật thống kê cần thành thạo
SQL và thu thập dữ liệu
Đây có lẽ là điểm nhập cảnh của dự án khoa học dữ liệu của bạn, SQL là một trong những kỹ năng quan trọng nhất cho bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào.
- 5 Các vấn đề phỏng vấn SQL phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu
- 46 Câu hỏi để kiểm tra một nhà khoa học dữ liệu trên SQL📘
- 30 Câu hỏi phỏng vấn SQL được quản lý cho FAANG bởi một nhà khoa học dữ liệu cũ
- Câu hỏi phỏng vấn SQL
- Cách phỏng vấn khoa học dữ liệu ACE - SQL📘
- 3 Phải biết các câu hỏi SQL để vượt qua cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu của bạn
- 10 thường gặp các truy vấn SQL trong các cuộc phỏng vấn📘
- Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu kỹ thuật: SQL và Coding📘
- Cách tối ưu hóa các truy vấn SQL - DataCamp📘
- Mười khái niệm SQL bạn nên biết cho các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu
Chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu
- 5 Thuật toán lựa chọn tính năng Mỗi nhà khoa học dữ liệu nên biết📘
- 6 cách khác nhau để bù cho các giá trị bị thiếu trong bộ dữ liệu 📘
- Tổng quan ngắn gọn về các kỹ thuật phát hiện ngoại lệ📘
- Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu với Python cho khoa học dữ liệu - thực tiễn tốt nhất và các gói hữu ích
- Khi nào nên sử dụng sơ đồ trực quan
- Các cách để phát hiện và loại bỏ các ngoại lệ📘
- Đối phó với sự mất cân bằng lớp học trong việc học máy
- Các cách thông minh hơn để mã hóa dữ liệu phân loại
- Numpy và Pandas Cheatsheet📘
- 3 phương pháp để đối phó với các ngoại lệ
- Kỹ thuật lựa chọn tính năng
- Tại sao, làm thế nào và khi nào để mở rộng quy mô các tính năng của bạn📘
- Mọi thứ bạn cần biết về các lô phân tán📘
- Cách chọn các tính năng để học máy📹
- 10 cách để lựa chọn tính năng
Thuật toán học máy cổ điển
1. Hồi quy logistic
- Tất cả về hồi quy logistic trong một bài viết
- Hiểu từng bước hồi quy logistic
- Hồi quy logistic - Giải thích ngắn và rõ ràng - 9 phút
- Hồi quy tuyến tính so với hồi quy logistic📹
- 30 câu hỏi để kiểm tra một nhà khoa học dữ liệu về hồi quy logistic📘
- Hồi quy logistic - hiểu mọi thứ [lý thuyết + toán + mã hóa] trong 1 video📹
2. Hồi quy tuyến tính
- 30 câu hỏi để kiểm tra một nhà khoa học dữ liệu về hồi quy tuyến tính📘
- Hồi quy tuyến tính - hiểu mọi thứ [lý thuyết + toán + mã hóa] trong 1 video📹
- 5 loại hồi quy và tính chất của chúng📘
- Hồi quy sườn núi - giải thích rõ ràng📹
- Hồi quy Lasso - giải thích rõ ràng📹
3. Thuật toán dựa trên cây/hòa tấu
- 30 câu hỏi để kiểm tra một nhà khoa học dữ liệu trên các mô hình dựa trên cây
- Entropy thông tin Gini-index v/s
- Cây quyết định so với Rừng ngẫu nhiên - Bạn nên sử dụng thuật toán nào?
- Tại sao rừng ngẫu nhiên không hoạt động tốt cho chuỗi thời gian? 📘
- Hướng dẫn toàn diện về các mô hình hòa tấu
- Toán học đơn giản đằng sau 3 tiêu chí phân tách cây quyết định📘
4. K-rearest-lân cây
- Câu hỏi phỏng vấn cơ bản trên KNN - Làm mới nhanh
- 30 câu hỏi để kiểm tra một nhà khoa học dữ liệu trên KNN📘
- Ưu và nhược điểm của KNN📘
- Thuật toán KNN - Hiểu mọi thứ [Lý thuyết + Toán + Mã hóa] trong 1 Video
5. Hỗ trợ máy vector
- Tất cả về SVM - Toán, thuật ngữ, trực giác, hạt nhân trong một bài viết
- 25 câu hỏi để kiểm tra một nhà khoa học dữ liệu trên SVMS📘
6. Naive Bayes
- 12 lời khuyên để làm cho hầu hết các Bayes ngây thơ
- Naive Bayes - Hiểu mọi thứ [Lý thuyết + Toán + Mã hóa] trong 1 Video📹
- 6 bước dễ dàng để học Bayes ngây thơ
Chuỗi thời gian
- 40 câu hỏi để kiểm tra một nhà khoa học dữ liệu về chuỗi thời gian
- 11 Phương pháp dự báo chuỗi thời gian cổ điển📘
- Câu hỏi phỏng vấn về Arima📹
Học tập không giám sát
- Các DOS và Donts của PCA [Phân tích thành phần chính]
- Giới thiệu về T-SNE: DataCamp📘
- Giảm kích thước vắt ra những thứ tốt
- Giảm chiều cho người giả: Phần 1 - Trực giác📘
- Giải thích chuyên sâu về thuật toán DBSCAN
Hệ thống đề xuất
- Một cách ngắn gọn các hệ thống đề xuất
Học kĩ càng
- Tại sao chính quy hóa giảm quá mức trong mạng lưới thần kinh sâu
- Ưu và nhược điểm của mạng lưới thần kinh
- Khi không sử dụng mạng lưới thần kinh📘
- 40 câu hỏi để kiểm tra một nhà khoa học dữ liệu về học tập sâu📘
- 21 câu hỏi phỏng vấn sâu rộng phổ biến
- Câu hỏi phỏng vấn sâu sắc - Edureka📹
- Chức năng kích hoạt trong mạng lưới thần kinh - giải thích📘
- Độ dốc biến mất và bùng nổ - giải thích rõ ràng📹
- Xu hướng và phương sai - đã giải thích rất rõ ràng📹
- Tại sao sử dụng Relu trên SigMoid📘
- 25 Câu hỏi phỏng vấn sâu để kiểm tra kiến thức của bạn📘
- 10 học tập sâu tốt nhất để ghi nhớ vào năm 2020📘
Khả năng diễn giải máy học
- Bốn câu hỏi về việc giải mã thế giới của các mô hình học máy
- Khả năng giải thích về máy học - Khóa học về sự cố của Kaggle📘
- Giá trị Shap được giải thích đơn giản
Nghiên cứu trường hợp
Các nghiên cứu trường hợp là vô cùng quan trọng đối với các cuộc phỏng vấn, dưới đây là một số tài nguyên để thực hành, nghĩ trước khi xem xét các giải pháp.
- Bình minh của các nhà tổng hợp taxi📘
- Tối ưu hóa giá sản phẩm cho một nhà cung cấp trực tuyến📘
- Mẹo cho một cuộc phỏng vấn học tập trường hợp
- Dự đoán giá của Mercari📘
- Đường ống phân loại văn bản đa văn bản từ đầu đến cuối
- Đường ống phân loại hình ảnh đa thực từ đầu đến cuối
- Dự báo quy mô lớn cho hơn 1000 sản phẩm - Nagarro📹
- Phân cụm và phân loại trong thương mại điện tử
- ABC của việc học hạng
- Nghiên cứu trường hợp khoa học dữ liệu: Tối ưu hóa vị trí sản phẩm trong bán lẻ 📘
NLP
- 30 câu hỏi để kiểm tra một nhà khoa học dữ liệu trên NLP
- 11 Câu hỏi phỏng vấn NLP phổ biến nhất cho người mới bắt đầu
- Cách giải quyết 90% vấn đề NLP
- Các câu hỏi được hỏi về vai trò NLP tại các công ty
Phỏng vấn khoa học dữ liệu tại FAANG và các công ty tương tự
- Các vấn đề thực hành phỏng vấn của nhà khoa học dữ liệu Amazon
- Câu hỏi và câu trả lời của Microsoft Khoa học Khoa học Dữ liệu📘
- Câu hỏi giải quyết vấn đề cho cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu tại Google📘
Trở thành một nhà khoa học dữ liệu rockstar [đọc nếu bạn có thêm thời gian]
Trải qua những điều này chắc chắn sẽ thêm thêm điểm brownie, vì vậy đừng bỏ lỡ những điều này nếu bạn có thời gian.
- Top 13 kỹ năng để trở thành một nhà khoa học dữ liệu rockstar📘
- Hiểu các khái niệm 4 ml này để nghe giống như một chủ
- 12 điều tôi ước mình biết trước khi bắt đầu với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu📘
- Hiểu đường ống khoa học dữ liệu📘
- Kaggle Data Science Thuật ngữ 📘
- Google Machine Learning Thuật ngữ📘
- Chạy dự đoán ML của bạn nhanh hơn 50 lần - Hummingbird📘
- 3 sai lầm bạn không nên mắc phải trong một cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu
- Cách tìm mức độ quan trọng của tính năng cho các mẫu Blackbox? 📘
Cấu trúc dữ liệu và thuật toán [tùy chọn]
Mặc dù điều này có thể là tùy chọn, nhưng không bỏ lỡ điều này nếu mô tả công việc yêu cầu rõ ràng về điều này, và đặc biệt không bao giờ bỏ lỡ điều này nếu bạn đang phỏng vấn tại FAANG và các tổ chức tương tự, hoặc nếu bạn có nền tảng CS. Bạn không cần phải tốt như một SDE ở đây, nhưng ít nhất là biết những điều cơ bản.
- Hướng dẫn của nhà khoa học dữ liệu về cấu trúc dữ liệu và thuật toán
- Xử lý cây trong cuộc phỏng vấn thuật toán khoa học dữ liệu
- Giới thiệu đơn giản về các danh sách được liên kết cho các nhà khoa học dữ liệu
- Lập trình động cho các nhà khoa học dữ liệu
- 3 Khái niệm lập trình cho các nhà khoa học dữ liệu
- Các nhà khoa học dữ liệu, 5 thuật toán đồ thị mà bạn nên biết📘
Kỹ thuật và triển khai
- Hướng dẫn giáo dân cho các nhà khoa học dữ liệu để tạo API trong vài phút
- Đưa các mô hình học máy của bạn để sản xuất với 5 bước đơn giản này
- 2 Cách triển khai các mô hình ML của bạn
- Cách triển khai mô hình Keras dưới dạng ứng dụng web thông qua Flask📘
- Cách viết ứng dụng web bằng cách sử dụng Python đơn giản cho các nhà khoa học dữ liệu?
Dữ liệu lớn và tia lửa
- 55 Câu hỏi phỏng vấn Apache Spark📘
- 10 câu hỏi bạn có thể mong đợi trong một cuộc phỏng vấn Spark📘
- Câu hỏi phỏng vấn HIVE📘
- Top 20 câu hỏi phỏng vấn Apache Spark📹
- Câu hỏi phỏng vấn Spark - Toàn bộ danh sách phát
- Một danh sách nhạc tuyệt vời khác cho các câu hỏi phỏng vấn Spark📹
- Mẹo pyspark thực tế cho các nhà khoa học dữ liệu
- 3 cách để song song hóa mã của bạn bằng Spark📘
- DataShader - Tiết lộ cấu trúc của dữ liệu lớn thực sự
- Lightnings Talk: Những gì người ta nên biết về Spark-Mllib📹
- Giải quyết bộ chứa bị giết bởi sợi vì vượt quá giới hạn bộ nhớ, ngoại lệ trong Apache Spark📘
Một số thứ tuyệt vời trên Python và Spark
Bạn không đủ khả năng để bỏ lỡ điều này nếu bạn đang phỏng vấn cho một vai trò dữ liệu lớn.
- Cải thiện hiệu suất của Python và Spark📹
- Python hiệu suất cao trên Spark📹
- UDFS Vectorized: Phân tích có thể mở rộng với Python và Pyspark📹
Các câu hỏi phỏng vấn chung trên toàn phổ [video]
- Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu phổ biến - Edureka
- Câu hỏi phỏng vấn máy học thông thường - Edureka
- 5 thuật toán hàng đầu được sử dụng trong khoa học dữ liệu
- Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu phổ biến - Đại học Phân tích
- 3 loại câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu
- Bài học kinh nghiệm một cách khó khăn - hack cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu
- Nó như thế nào khi phỏng vấn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu
- 5 lời khuyên để có được một công việc khoa học dữ liệu
- 8 Thuật toán khoa học dữ liệu thường được sử dụng
- Phỏng vấn thực tế dựa trên kịch bản
- Knn v/s k có nghĩa là
Các câu hỏi phỏng vấn chung trên toàn phổ [đọc]
- Hướng dẫn phỏng vấn khoa học dữ liệu
- Top 30 câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu
- 35 Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu quan trọng
- 100 câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu trên khắp Faang
- Hướng dẫn phỏng vấn khoa học dữ liệu toàn diện nhất
- 41 Câu hỏi phỏng vấn ML cần thiết - bàn đạp
- 30 ngày chuẩn bị phỏng vấn khoa học dữ liệu - Ineuron
- 109 Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu - bàn đạp
- Hầu hết các câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu ở Ấn Độ - bàn đạp
- Danh sách các công ty khởi nghiệp AI ở Ấn Độ và các nguồn lực để chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn
- 5 Câu hỏi phỏng vấn để dự đoán một nhà khoa học dữ liệu tốt
- 8 cách đã được chứng minh để cải thiện độ chính xác của mô hình ML của bạn
- 60 Câu hỏi phỏng vấn về học máy - Analyticsindiamag
- Danh sách lớn các tài nguyên phỏng vấn DS và ML
- 100 câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu cơ bản cùng với câu trả lời
- 40 câu hỏi phỏng vấn được hỏi tại các công ty khởi nghiệp trong cuộc phỏng vấn ML/DS
- Khoa học dữ liệu của tôi/Học tập máy phỏng vấn công việc: Danh sách các câu hỏi DS/ML/DL - Học máy trong hành động
- Làm cách nào để chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn điện thoại khoa học dữ liệu tại Airbnb
- Thuật toán ML tốt nhất cho các vấn đề hồi quy
- Làm thế nào để đánh giá cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu trực tiếp
- Cách hạ cánh công việc khoa học dữ liệu tại Airbnb
- 120 Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu [từ tất cả các lĩnh vực]
- Hiểu về sự đánh đổi sai lệch thiên vị
- Bạn cần những trò gian lận này nếu bạn đang giải quyết các thuật toán ML
- Cờ đỏ trong một cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu
- Một nhà khoa học dữ liệu đưa ra các câu hỏi phỏng vấn
- Cross entropy là gì [giải thích tốt và ngắn]
- Hồ sơ của nhà khoa học dữ liệu lý tưởng trông như thế nào
- 25 câu hỏi thú vị cho một cuộc phỏng vấn học máy
- Cách chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn học máy
- Cách phát triển mô hình học máy từ đầu
- Hướng dẫn kết thúc đến kết thúc cho một dự án học máy
- Phân loại hồi quy v/s
- Phải biết các biện pháp toán học cho mọi nhà khoa học dữ liệu
- Hình vuông ít nhất đến từ đâu
- Chính quy hóa trong học máy - Giải thích
Đọc thú vị
- 3 Chuyển đổi nghề nghiệp khoa học dữ liệu phổ biến và cách biến chúng thành hiện thực
- Điều hướng Khoa học Dữ liệu Cảnh quan nghề nghiệp
- Mô hình nào và bao nhiêu dữ liệu