Скачать или смотреть Подготовка к собеседованию по Python и Машинному обучению. Большой подкаст

🔥 t.me/ai_machinelearning_big_data - мой телеграм с разбором реальных вопросов собеседований ведущих ит-компаний
🔥Ещё я собрал маст-хэв-папку для всех  дата саентистов, здесь есть все. что поможет вам в обучении https://t.me/addlist/G7ntgISJ23s5ZGQy
💡https://uproger.com/podgotovka-k-sobe... - здесь можно найти материалы из видео

Для всесторонней подготовки к собеседованию по Python ML, основанной на предоставленном материале, сосредоточьтесь на следующих областях:

1. Основы Python и программирование

Фундаментальные концепции Python: Понимание базовых типов данных, структур управления потоком, функций и объектно-ориентированного программирования.
Структуры данных и алгоритмы: Знание распространённых структур данных (списки, словари, множества) и алгоритмов, а также умение их применять для решения проблем (например, удаление дубликатов из строки).
Решение проблем: Способность разбивать сложные задачи на более мелкие, управляемые части и разрабатывать эффективные решения.
2. Предварительная обработка и анализ данных

Загрузка и манипулирование данными: Уверенное использование pandas для загрузки, фильтрации и преобразования данных.
Разделение данных: Умение делить наборы данных на обучающие, тестовые и валидационные наборы, а также понимать важность этого шага.
Обнаружение и обработка выбросов: Методы выявления выбросов (например, с помощью ящичных диаграмм, Z-оценок) и стратегии их обработки.
Масштабирование признаков и нормализация: Понимание различий между стандартизацией и нормализацией (min-max scaling) и когда использовать каждую из них. Умение реализовывать их с помощью sklearn.
Статистический анализ: Расчёт процентилей и понимание их значения.
Исследовательский анализ данных (EDA): Использование визуализации (например, pairplots, boxplots) для анализа распределения данных и выявления аномалий.
3. Машинное обучение и оценка моделей

Фундаментальные концепции ML: Общее понимание различных типов задач ML (классификация, регрессия, кластеризация).
Алгоритмы ML:K-ближайшие соседи (KNN): Понимание принципов работы алгоритма, умение его реализовывать с нуля и использовать с KNeighborsClassifier из sklearn.
Линейная регрессия: Понимание её работы и способность реализовать её с нуля.
Оценка модели: Знание распространённых метрик оценки (хотя в источнике прямо не указаны, подразумевается их понимание для “оценки моделей”).
Интерпретация признаков: Понимание того, как оценить и визуализировать важность признаков в модели.
Уменьшение размерности: Понимание концепции PCA и умение её применять.
Настройка гиперпараметров: Методы, такие как RandomizedSearchCV, для оптимизации производительности модели.
Проблемы развёртывания в реальном мире: Осознание того, что точность не является единственной метрикой для развёрнутых моделей.
4. Продвинутые техники и глубокое обучение

Свёрточные нейронные сети (CNN): Базовое понимание архитектуры CNN и умение реализовать простую модель с использованием tensorflow.keras.
Пакетная нормализация: Понимание концепции и умение её реализовывать.
5. Общие советы по собеседованию

Понимание проблемы: Важность задания уточняющих вопросов и работы с примерами.
Псевдокод и обсуждение: Разработка высокоуровневого плана и обсуждение его с интервьюером.
Выбор языка/фреймворка: Использование наиболее привычных инструментов.
Поэтапная реализация и объяснение: Написание кода и объяснение своих мыслей вслух.
Тестирование кода: Важность тестирования решений и обсуждения результатов.
Исследование компании: Адаптация подготовки к конкретным требованиям компании.
Практика: Участие в пробных собеседованиях и прохождение курсов подготовки.



#ChatGPT #ИИ #ИскусственныйИнтеллект #Нейросети #GPT #OpenAI #МашинноеОбучение #NLP #ГенерацияТекста #Чатбот #Автоматизация #API #Prompt #FineTuning #DeepLearning #Трансформеры #LLM #ГенеративныйИИ #DataScience #Программирование #Python #Интеграция #Обучение #AIAssistant #ОбработкаДанных #Технологии #Инновации #ЭтикаИИ #БезопасностьИИ #ОтветственныйИИ #ПриложенияИИ #БизнесПриложения #Аналитика #Креативность #Образование #AICommunity #БудущееИИ