Карьера в DATA SCIENCE: TOP-50 Вопросов на собеседовании // PART 1




[ad_1]

В этом видео привела основные вопросы на собеседованиях на позицию Data Scientist, так как часто в начале задают вопросы по определениям, и уже после ответа, переходят у уточнениям: основной смысл, отличия, где используется и т.д.

Стоит учитывать, что рассмотренные темы отлично применимы, если вы только начинаете свою карьеру в Data Science, либо уже имеете средний уровень. Рассмотренные вопросы касаются классического ML. Например, если вы занимаетесь Object Detection, то сверху у вас еще будут задания по соответствующей тематике.

Ну и конечно на позицию Senior и Lead вы просто ОБЯЗАНЫ знать весь этот материал без каких-либо НО-ЕСЛИ-НЕ ПОМНЮ =) Их тоже спросят =)

Примеры SQL задач
https://habr.com/ru/post/181033/

Здесь более подробно разобраны пройденные вопросы
https://proglib.io/p/data-scientist-qa/

Instagram https://www.instagram.com/miracl6_
Facebook https://www.facebook.com/miracl1e6

Source


[ad_2]

Comment List

  • miracl6
    December 6, 2020

    Класс

  • miracl6
    December 6, 2020

    При вашем определении дисперсии она равна нулю, квадрата не хватает)

  • miracl6
    December 6, 2020

    Так дисперсия это же среднее квадрата разности между признаками и средним

  • miracl6
    December 6, 2020

    Настя – вопрос. Если анализ с помощью Pandas прямо так, мягко говоря, не доставляет особого наслаждения, это потому что не моё или потому что нет опыта в домейне? (Даже не знаю, вопрос к тебе или к психиатру :-)) Сам не с улицы, 10 лет работаю программистом. Спасибо!

  • miracl6
    December 6, 2020

    🙃

  • miracl6
    December 6, 2020

    Ух, Настя)

  • miracl6
    December 6, 2020

    Все эти вещи изучал в универе по специальности прикладная геодезия но в работе по специальности это никак не пригодилось если бы тогда еще 15 лет назад я знал более целевое применение этих формул то наверное не работал бы сейчас на лопате:) теперь придется вспомнить то чему когда-то нас учили…ведь это всё не так уж и сложно. И довольно интересно

  • miracl6
    December 6, 2020

    добрый день Анастасия! очень полезное видео, большое спасибо, благодаря данным вопросам люди, "метящие" в DS, имеют понимание с чем придеться столкнуться в работе. не обучаете на индивидуальной основе?

  • miracl6
    December 6, 2020

    Собираюсь менять работу и переходить в аналитику/data science. Твои видео очень помогли с подготовкой к собеседованиям. Спасибо большое, такую информацию очень сложно найти в таком структурированном и понятном виде)

  • miracl6
    December 6, 2020

    С удовольствием научился бы

  • miracl6
    December 6, 2020

    👍🏻

  • miracl6
    December 6, 2020
  • miracl6
    December 6, 2020

    Спасибо за видео,тоже обучаюсь в этом направлении,все очень информативно.Хотя если бы вы рассказывали как правильно варить суп или перебирать карбюратор то я бы все равно с удовольствием смотрел ваши видео)

  • miracl6
    December 6, 2020

    красивая

  • miracl6
    December 6, 2020

    Просто слушаю как приятно говорит Настя,не важно что 😁

  • miracl6
    December 6, 2020

    Привет! А есть файл со всем текстом по видео?

  • miracl6
    December 6, 2020

    Сумма событий = пересечение событий? Это как? Скорее произведение событий – это их пересечение. Или я что-то не так понял? Открываю свой ВУЗовский учебник по теории вероятностей. Там написано: сумма нескольких событий это событие которое состоит в появлении хотя бы одного из этих событий. Вот произведение событий – да, это когда оба события произошли. Далее про независимость событий. Написано вроде то, но проговорено что-то не совсем то. Независимость событий не есть произведение вероятностей двух событий. Правильно было бы сказать, что вероятность произведения независимых событий равна произведению их вероятностей. Про условную вероятность пример не самый удачный. В этой задаче независимые события. Наступление одного из них никак не влияет на вероятность возникновения другого.

  • miracl6
    December 6, 2020

    Запрос со списком сотрудников не очень корректен, т.к. вдруг у сотрудника нет руководителя. Ну нет и все. В таком запросе вы потеряете данного сотрудника

  • miracl6
    December 6, 2020

    Спасибо большое, очень интересно, в том числе может пригодиться не только для собеседования, но и вспомнить базовые моменты, которые порой забываются

  • miracl6
    December 6, 2020

    "Вопросы, которые в 95% случаев Вам попадутся на собеседовании" – так говорит настоящий Data Scientist ) Полезное видео.

  • miracl6
    December 6, 2020

    Анастасия, спасибо большое – отличное видео. Такого контента очень мало. Пожалуйста, продолжайте в том же духе!

  • miracl6
    December 6, 2020

    Ого какое видео! Огромное спасибо за такую информацию!

  • miracl6
    December 6, 2020

    Сложно было смотреть даже не из-за того, что материал дан в очень сжатой форме, а из-за того, что вы очень красивая!🤗

  • miracl6
    December 6, 2020

    Спасибо за качественную подборку. Но…
    Заглянул в комментарии и был удивлен, что никто не исправил на 5:54, с вопросом о дисперсии: там должен быть квадрат. Мат.ожидание берется от квадрата разности, иначе E(X-EX) = EX – E(EX) = EX – EX = 0.

  • miracl6
    December 6, 2020

    А ВО требуют на данную специальность?

  • miracl6
    December 6, 2020

    🙀🤯

  • miracl6
    December 6, 2020

    Спасибо за видео! Очень полезное.
    Можете посоветовать материалы по изучению SQL? В интернете слишком много информации и далеко не вся будет применима в работе. Я слышал, что, изучая SQL, очень легко свернуть не туда.

  • miracl6
    December 6, 2020

    Круто, спасибо Анастасия!

  • miracl6
    December 6, 2020

    секси)

  • miracl6
    December 6, 2020

    Ооочень красивая!

  • miracl6
    December 6, 2020

    Толковая девушка

  • miracl6
    December 6, 2020

    Спасибо за полезный материал!) Побольше бы таких видео)

  • miracl6
    December 6, 2020

    Очень интересна тема собеседований по DS и ML. Жду продолжения 👍👍👍👏👏👏

  • miracl6
    December 6, 2020

    Спасибо, очень полезно👍👍👍

Write a comment