Вопросы на собеседовании
Data Scientist

Как быстро можешь приступить к работе после получения офера

Data Scientist • 9 упоминаний

Как регуляризация помогает бороться с переобучением

Data Scientist • 9 упоминаний

Как ранжировать признаки

Data Scientist • 9 упоминаний

В чем разница между TPR и FPR

Data Scientist • 9 упоминаний

В каких случаях precision не имеет значения, а recall наоборот важен

Data Scientist • 9 упоминаний

Для чего нужна кросс-валидация

Data Scientist • 9 упоминаний

Как бороться с переобучением модели

Data Scientist • 9 упоминаний

Есть ли военный билет

Data Scientist • 9 упоминаний

Зачем нужен паттерн Декоратор

Data Scientist • 9 упоминаний

Как строится градиентный бустинг

Data Scientist • 9 упоминаний

В чем разница между == и is

Data Scientist • 9 упоминаний

Готов ли работать в офисе

Data Scientist • 9 упоминаний

Какие знаешь методы кодирования категориальных признаков

Data Scientist • 9 упоминаний

Какие плюсы и минусы Batch Normalization

Data Scientist • 9 упоминаний

Расскажи про свой опыт работы с SQL

Data Scientist • 9 упоминаний

На что будешь обращать внимание при выборе компании

Data Scientist • 9 упоминаний

Работал ли с Grafana

Data Scientist • 9 упоминаний

Какие знаешь неизменяемые типы данных в Python

Data Scientist • 9 упоминаний

Какой был состав команды на последнем проекте

Data Scientist • 9 упоминаний

Какие модели классического машинного обучения использовал

Data Scientist • 9 упоминаний