Junior ML-инженер | Выпуск 1 | Собеседование | karpov.courses скачать в хорошем качестве
Junior ML-инженер | Выпуск 1 | Собеседование | karpov.courses
2 years ago
Анатолий Карпов
Аналитика
машинное обучение
data science
SQL
база данных
Python
pandas
визуализация
карьера
зарплата аналитика
курсы
karpov courses
курсы по программированию
курсы по аналитике
курсы по стастистике
ML
stepik
data engineer
roapmap
роадмап
инженер данных
пути развития
карьера инженера данных
курсы карпова
карпов
machine learning
карьера в IT
работа в IT
дата сайнс
школа data science
Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Повторяем попытку...
Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Junior ML-инженер | Выпуск 1 | Собеседование | karpov.courses в качестве 4k
У нас вы можете посмотреть бесплатно Junior ML-инженер | Выпуск 1 | Собеседование | karpov.courses или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
-
Информация по загрузке:
Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Junior ML-инженер | Выпуск 1 | Собеседование | karpov.courses в формате MP3:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Junior ML-инженер | Выпуск 1 | Собеседование | karpov.courses
Курс Start ML https://bit.ly/3Ma0KPP Допустим, вы прошли курс Start ML, научились решать задачи, которые чаще всего спрашивают на собеседованиях, по материалам «Собеседования и как их пройти» и готовы искать первую работу в ML. Чтобы вам было проще понять, как успешно пройти техническое собеседование, куратор программы Start ML Нерсес Багиян провёл mock-интервью со студенткой курса Александрой Бреус. А преподаватели блоков по Python и машинному обучению Алексей Кожарин и Никита Табакаев дали свои комментарии. Какие именно знания по Python и машинному обучению нужны Junior ML-инженеру? Разбираем в интервью! Блок Python 00:00 Знакомство 1:44 Типы данных 2:27 ОС по типам данных 2:54 Словари 3:34 ОС по словарям 3:55 Задача 1 4:39 ОС и комментарий к задаче 1 6:36 Задача 2 7:42 ОС и комментарии к задаче 2 Блок ML 30:10 Переход к блоку ML. Линейные модели 31:27 Самый популярный loss в линейной регрессии 31:59 ОС по линейным моделям 35:26 kNN 37:21 ОС по сравнениею линейной модели и kNN 41:28 Деревья 47:53 ОС по деревьям 51:04 Градиентный бустинг 1:03:53 ОС по бустингу + финальная ОС по блоку
Comments
