Как подготовиться к собеседованию на junior ML специалиста | Анастасия Перцева

Предзапись на 3 поток курса "База ML":
Демо-курс "База ML":

- подписывайтесь на MLinside в телеграм Ресурсы для подготовки: ML:
- учебник от ШАД Яндекса
- блог по машинному обучению и анализу данных от преподавателя ВМК МГУ А. Дьяконова
- соревнования по ML Полезные статьи из блога Дьяконова: Вопросы на собеседованиях Ансамбли в машинном обучении Дисбаланс классов Смещение (bias) и разброс (variance) Проблема калибровки уверенности Live coding (SQL, Python, алгоритмы):
- учебник от Яндекса по основам алгоритмов
- решение алгоритмических задач
- решение задач с видеоуроками
- Яндекс.Кон­тест
- тренажер по SQL
- туториал по SQL (англ.) Тайм-коды: 00:00 - Введение, представление спикера и темы вебинара. 00:20 - Программа вебинара: этапы собеседования, разбор типовых задач. 01:07 - Личный опыт Анастасии Перцевой в Data Science и пути в ML. 03:12 - Этапы собеседования: телефонный скрининг, тестовое задание, техническое интервью. 04:38 - Пример тестового задания и его значение. Советы по выполнению. 06:59 - Техническое интервью: вопросы по ML, Python и SQL. 09:14 - Задачи на вероятность и статистику на собеседованиях. 12:58 - Роль алгоритмических задач и лайвкодинг в процессе собеседования. 15:27 - Вопросы от HR и их специфика. Как отвечать правильно. 19:00 - Вопросы на понимание алгоритмов и моделей. Как подготовиться. 23:10 - Ресурсы для подготовки: курсы, соревнования, материалы. 27:50 - Советы по резюме и прохождению тестовых заданий. 32:00 - Примеры типичных задач и их решение (практика). 38:15 - Задачи на вероятность и распределение. Вопросы с подвохом. 45:10 - SQL и типичные вопросы на техническом интервью. 50:45 - Вопросы по статистике и моделям. 55:30 - Вопросы по Big Data, Spark и инструментам для работы с данными. 1:00:00 - Ответы на вопросы участников, завершение вебинара.