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