Вопросы на собеседовании
Data Scientist
1 327 вопросов с реальных собеседований по Data, с ответами и пояснениями. Список отсортирован по тому, как часто вопрос встречается на интервью — наверху то, что спрашивают почти всегда.
Что такое линейные регрессия
Machine Learning Engineer
С какими структурами данных работал
Machine Learning Engineer
Какие структуры данных знаешь и в чем их суть
Machine Learning Engineer
Что делать если модель не просчитала предсказаний, а ответ нужен срочно
Machine Learning Engineer
Как фиксируется версия библиотек
Machine Learning Engineer
Какие основные гиперпараметры есть в бустинге
Machine Learning Engineer
Как пришел в Data Science
Machine Learning Engineer
Поиск по дереву и его алгоритмическая сложность
Machine Learning Engineer
Что такое жадный алгоритм построения дерева
Machine Learning Engineer
Что такое knn
Machine Learning Engineer
Софи собрала все вопросы — тренируйся и получай офферы быстрее!
Попробовать бесплатно
Чем линейные модели отличаются от knn
Machine Learning Engineer
Что такое dict и как он работает
Machine Learning Engineer
Как по другому называется точность оценки
Machine Learning Engineer
Как оценить метрику, если есть только модели и их оценки
Machine Learning Engineer
Как работает бустрап
Machine Learning Engineer
Какие метрики знаешь для дисбаланса классов
Machine Learning Engineer
Как оценить доверительный интервал площади
Machine Learning Engineer
Расскажи про свой опыт
Machine Learning Engineer
Как работает градиентный бустинг
Machine Learning Engineer
Какая система валидации нужна оценке финального качества модели
Machine Learning Engineer
более чем к 1000 вопросов для подготовки к собеседованию
без ограничений.
Чтобы получить полный доступ,
вам необходимо зарегистрироваться.