Mock-собеседование на Junior ML-разработчика: готов ли ты к таким вопросам?

Предзапись на 3 поток курса "База ML":
"База ML":
Курс "База ML":
Курс "ML в бизнесе":
Подписывайтесь на MLinside в Телеграм:
Александр Дубейковский - эксперт по машинному обучению в бизнесе (3 года опыта в Яндексе), ментор студентов и школьников в IT, выходец из Школы Анализа Данных от Яндекса. Как проходит реальное собеседование на Junior Machine Learning позицию? Смотрим полное мок-собеседование с джуном и экс-сотрудником Яндекса: от Python и тервера — до логистической регрессии, деревьев решений и A/B тестов. Это видео поможет тебе понять, готов ли ты к собесу, какие вопросы действительно задают, и как не завалить интервью в крупную IT-компанию. 🔥 Полезно, если ты: — готовишься к собеседованию на стажировку или junior MLE — изучаешь машинное обучение — хочешь попасть в Data Science или IT-компанию — боишься реального интервью и хочешь увидеть, как это выглядит В конце — разбор ошибок и рекомендации от опытного интервьюера. Таймкоды: 00:00:00 — Вступление и знакомство с Денисом 00:01:01 — План собеседования: темы и структура 00:02:16 — Вопросы по Python: изменяемые и неизменяемые типы 00:03:16 — Как устроен dict в Python 00:05:05 — Что такое итераторы и зачем они нужны 00:09:16 — Теория вероятности: задача с кубиками (вероятность 7) 00:12:19 — Задача с шарами: условная вероятность 00:23:12 — Классический ML: перечисление моделей 00:24:36 — Как работает логистическая регрессия 00:27:31 — Как добавить нелинейность в признаки 00:43:42 — Как строятся деревья решений 00:46:08 — Как устроен случайный лес и его преимущества 00:51:18 — Разница между бэггингом и бустингом 00:54:45 — Работа с пропущенными данными, важность признаков 01:04:21 — Метрики классификации: precision, recall, F1 и AUC #machinelearning #интервью #juniormle #datascience #mockinterview #MLEсобеседование #pythonинтервью #логистическаярегрессия #машинноеобучение