ТОП-25 вопросов на собеседовании в Data Science: как отвечать, чтобы получить оффер | Часть 1 скачать в хорошем качестве

ТОП-25 вопросов на собеседовании в Data Science: как отвечать, чтобы получить оффер | Часть 1

Предзапись на 3 поток курса "База ML": https://forms.yandex.ru/u/6822f819842... Демо-курс "База ML": https://clck.ru/3FxXvU Курс "База ML": https://clck.ru/3FxXwp Курс "ML в бизнесе": https://clck.ru/3FxXya Подписывайтесь на MLinside в Телеграм: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 ТОП-25 ВОПРОСОВ на собеседовании в Data Science. Часть 1 — первые 12 с экспертными ответами и фишками от практикующего ML-инженера. Это не просто список вопросов — это подробный разбор того, что реально спрашивают на собесах в ML и Data Science. Вы узнаете не только правильные ответы, но и фишки, которые помогут выделиться среди кандидатов и показать экспертность. Разбирает Александр Дубейковский — эксперт по машинному обучению в бизнесе (3 года опыта в Яндексе), ментор студентов и школьников в IT, выходец из Школы Анализа Данных от Яндекса. Последний собес он прошёл на 20 минут быстрее нормы. Вы узнаете: Как правильно отвечать на вопросы по ML, регуляризации, метрикам, ансамблям и другие. Какие формулировки показывают вашу глубину. Как собес проверяет не только знания, но и понимание. Почему собеседования — это шанс учиться, а не провалиться. Это часть 1 — первые 12 вопросов. В следующих частях — продолжение и сложные темы. 📌 Подписывайтесь на канал MLinside, чтобы получать новые уроки по ML и Data Science. Тайм-коды: 00:00 – Введение: зачем смотреть это видео 00:31 – Как устроены собеседования в крупных IT-компаниях 01:09 – Структура собесов: ML 50%, Python/алгоритмы 40% 01:52 – Обзор секции “База ML” — как будут оценивать 02:13 – Вопрос 1: Как работает логистическая регрессия 03:08 – Вопрос 2: Что такое переобучение и как его замечать 04:03 – Фишки: data augmentation, SMOTE, шум 04:56 – Вопрос 3: Почему L1 регуляризация зануляет признаки 06:24 – Вопрос 4: Как устроено дерево решений 07:50 – Вопрос 5: Переобучение в деревьях, прунинг 09:00 – Вопрос 6: Как работает случайный лес (Random Forest) 10:28 – Вопрос 7: Чем отличается бустинг от Random Forest 11:34 – Вопрос 8: Метрики регрессии и классификации 12:15 – Вопрос 9: Что такое ROC-AUC и как его интерпретировать 13:10 – Вопрос 10: Precision — как объяснить на собесе 14:06 – Вопрос 11: Recall и его применение в медицине 15:04 – Вопрос 12: Связь Recall и ROC-AUC 15:25 – Финал: что дальше, продолжение в части 2 #DataScience #машинноеобучение #собеседование #MLинтервью #MLвопросы #Python #MLInside