Курс Start ML:
Лучший способ подготовиться к собеседованию — пройти его в тестовом режиме.
Мы записали mock-интервью, которое состоит из 4-х секций: Python, ML, работа с данными и А/В Тесты. В независимости от уровня соискателя есть пул обязательных вопросов на знание основ Data Science и пул дополнительных вопросов в зависимости от уровня подготовки и опыта кандидата.
Именно эти секции позволяют оценить широту знаний собеседуемого. Вопросы дают понять, умеет ли он составлять запросы к БД, писать код, строить модели и проверять их работу с помощью А/В-тестов. Все эти знания достаточно быстро проверяются на mock-собеседовании.
Нашего гостя будет собеседовать преподаватель программы Hard ML Станислав Гафаров. Включайте, чтобы узнать, какие вопросы могут встретиться в интервью на позицию junior DS!
Учитесь Data Science с нами:
0:00 Введение.
0:50 О структуре и секциях, которые входят в интервью.
Секция «Python»
2:30 Вопрос на изменяемые и неизменяемые типы данных
6:21 Задача на dict и ответ Дмитрия
8:15 Объяснение первой задачи
10:38 Задача, цель которой — сделать, чтобы дикты были разные, ответ Дмитрия
13:51 Разбор второй задачи
16:10 Вопрос о выделении и очистке памяти в Python, ответ Дмитрия
16:26 Разбор вопроса
19:00 Вопрос о генераторах, декораторах и итераторах
Секция «A/B-тесты»
20:35 Вопрос о моделировании A/B теста
30:57 Вопрос о генерации распределений
31:22 Подводка к критерию стьюдента и вопрос про ограничения его применения
32:26 О необходимости нормальности распределения
33:46 Тесты для проверки на нормальность
34:24 Как сравнить ненормальные распределения
35:02 Подводка к вопросу о нормальности распределения средних при бутстрапе
36:04 Как быть, если нет старых пользователей, и нужно провести тест только на новых
37:53 Какие еще бывают вопросы и общие рассуждения
41:19 Интерпретация Bootstrap
Секция «Работа с данными»
42:04 Вопрос про разницу Where и Having
44:20 вопрос про виды join и задания на join
45:57 подводка к задаче про group by в Python
47:49 Задача на group by в Python
Секция «ML алгоритмы»
1:06:22 Задача о линейных регрессиях
1:09:47 Вопрос о градиентном спуске
1:14:06 Вопрос о переобучении
1:22:20 Вопрос о деревьях и их построении
1:26:04 Вопрос: почему случайный лес работает хорошо и не переобучается?
1:28:20 Последний вопрос со звездочкой: в каких случаях логистическая регрессия на задачах классификации будет работать лучше, чем случайный лес
1:32:18 Конец, обратная связь
22 views
0
0
3 weeks ago 00:36:55 1
Пробное Middle C# собеседование (мок-интервью)
3 weeks ago 01:08:48 1
DevOps Senior • МОК собеседование
2 months ago 00:51:02 1
Mock-собеседование по Go
3 months ago 00:30:59 1
Mock-собеседование старшего Go разработчика из Тинькофф | Самое полное интервью
3 months ago 01:28:34 18
Собеседование для Python Junior разработчика: реальное мок-интервью с теорией и лайвкодингом
3 months ago 01:13:33 1
Junior ML-инженер | Собеседование |
4 months ago 02:30:58 1
Программист в 13 лет? / Техсобес на позицию Trainee Python Developer / Mock interview
4 months ago 02:00:16 1
System Design с Валерием Бабушкиным | Собеседование |
4 months ago 01:13:36 21
Мок-собеседование Junior Python developer
4 months ago 00:33:55 1
Mock-собеседование Go разработчика из OZON | Самое полное интервью
5 months ago 01:33:39 1
Мок собеседование Java QA Automation
5 months ago 01:06:17 1
Junior ML-инженер | Выпуск 1 | Собеседование |
5 months ago 01:11:59 1
Пробное Senior C# собеседование (мок-интервью) №2
5 months ago 01:05:59 1
Моковое интервью на UX/UI дизайнера в зарубежную компанию | Solvery + AgileFluent
6 months ago 01:46:31 1
Тестовое собеседование на .NET Middle разработчика
6 months ago 02:46:23 1
Техническое собеседование / Junior DevOps Linux Engineer / Mock interview
7 months ago 01:24:49 1
Мок-интервью для джуна-фронтендера: собеседование с лайвкодингом