Неясные вопросы по науке о данных? Как ответить с уверенностью скачать в хорошем качестве

Неясные вопросы по науке о данных? Как ответить с уверенностью

Сталкиваетесь с каверзными, переполненными модными словечками вопросами на собеседовании по науке о данных, которые кажутся загадками сфинкса? В этом видео мы разбираем, казалось бы, простые, но на самом деле сложные вопросы, которые заставляют вас сомневаться в своих жизненных решениях! От построения модели до выбора правильных метрик, работы с пропущенными данными и подбора алгоритмов — мы раскрываем практические принципы уверенного решения этих вопросов. 💡 🔍 Что вы узнаете: Как построить модель: пошаговый процесс от определения проблемы до развертывания, с практическими советами по дисциплинированной итерации и предотвращению сбоев в производстве. Ключевые метрики успеха: точность, достоверность, полнота, показатель F1, ROC-AUC для классификации и MAE, MSE, RMSE, R² для регрессии — контекст решает всё! Работа с пропущенными данными: от простого импутирования до методов прогнозирования и понимания того, когда нужно просто удалить строку (мы все через это проходили). - Выбор алгоритмов: баланс между интерпретируемостью и мощностью, типы задач и профессиональный подход к компромиссу между смещением и дисперсией. 💡Зачем смотреть? Это не просто теория — это неотфильтрованная реальность науки о данных, полная практических идей, советов и юмора, который поможет вам не сойти с ума. Готовитесь ли вы к собеседованию по науке о данных или просто хотите повысить свой уровень навыков, это видео — ваше надежное руководство, чтобы отвечать на расплывчатые вопросы чётко и уверенно. ✅ Подпишитесь, чтобы получать больше полезных советов по науке о данных! Нажмите на колокольчик 🔔, чтобы быть в курсе практических руководств, советов для собеседований и реальных советов по науке о данных. 📢 Давайте общаться! Делитесь своими мыслями, вопросами или рассказывайте о самых неудачных моментах собеседования в комментариях ниже! 👇 Какой самый расплывчатый вопрос по науке о данных вам когда-либо задавали? Давайте посмеёмся (или поплачем) вместе! 😄 ___________________________________ 📚 Ресурсы для повышения уровня вашей карьеры в области науки о данных 👉 Подпишитесь на наш канал, чтобы получить простые советы по науке о данных: https://bit.ly/2GsFxmA 👉 Плейлист с вопросами и ответами на собеседование по науке о данных: https://bit.ly/3jifw81 👉 Плейлист с советами по прохождению собеседования по науке о данных: https://bit.ly/2G5hNoJ 👉 Плейлист для проектов по науке о данных: https://bit.ly/StrataScratchProjectsY... 👉 Отработайте больше реальных вопросов для собеседования по науке о данных: https://platform.stratascratch.com/co... ______________________________________________________________________ 📅 Хронология видео: 0:00 - Введение 0:31 — Вопрос №1: Как на самом деле строится модель? 1:29 — Вопрос №2: Какие метрики вы бы использовали для оценки успеха? 2:49 — Вопрос №3: Как вы будете обрабатывать пропущенные данные? 3:46 — Вопрос №4: Как вы выбираете между различными алгоритмами? 4:49 — Заключение ______________________________________________________ О StrataScratch: StrataScratch (https://platform.stratascratch.com/co...) — это платформа, которая позволяет вам отрабатывать реальные вопросы для собеседований по науке о данных. Более 1000 вопросов для собеседований охватывают программирование (SQL и Python), статистику, теорию вероятностей, понимание продукта и бизнес-кейсы. Итак, если вам нужна дополнительная практика прохождения собеседований с реальными вопросами по науке о данных, посетите https://platform.stratascratch.com/co.... Все вопросы бесплатны, и вы даже можете выполнить код SQL и Python в IDE. Если же вы хотите ознакомиться с решениями других пользователей или команды StrataScratch, вы можете использовать ss15 для получения скидки 15% на премиум-планы. ______________________________________________________________________ 📧 Свяжитесь с нами: Есть вопросы или отзывы? Напишите нам в комментариях или напишите нам по адресу team@stratascratch.com. _____________________________________________________________________ #DataScience #СобеседованиепоDataScience #Машинноеобучение #СоветыпоDataScience #Подготовкакинтервью #КарьеравDataScience #УчебноеруководствопоMachineLearning #Анализданных #Вакансиивтехнологиях