- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Автор: Алимбеков
Название: Руководство по подготовке к Data Science интервью (2022)
Описание:
Наука о данных (data science) — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. Объединяет методы по обработке данных в условиях больших объёмов и высокого уровня параллелизма, статистические методы, методы интеллектуального анализа данных и приложения искусственного интеллекта для работы с данными, а также методы проектирования и разработки баз данных.
Это практическое руководство, которое поможет вам успешно пройти собеседование по классическому машинному обучению. Книга содержит образцы теоретических вопросов, задаваемых на собеседовании по позиции Data Science.
Что вы получите:
-? 6 глав, охватывающих самые разные темы: статистика и теория вероятности, машинное обучение с учителем, алгоритм градиентного спуска и лосс функция.
-? 77 вопросов для подготовки к собеседованию
-? Полезные ссылки и репозитории для подготовки
Оглавление:
-? Статистика и вероятность
- Распределение
-? Машинное обучение с учителем
- Бинарная классификация
- Регрессия
- Разложение по сингулярным значениям (SVD)
- Логистическая регрессия
-? Градиентный спуск
-? Лосс функция
-? Вопросы на собеседовании по Data Science
-? Полезные ссылки и репозитории для подготовки
Подробнее:
Скачать:
Название: Руководство по подготовке к Data Science интервью (2022)
Описание:
Наука о данных (data science) — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. Объединяет методы по обработке данных в условиях больших объёмов и высокого уровня параллелизма, статистические методы, методы интеллектуального анализа данных и приложения искусственного интеллекта для работы с данными, а также методы проектирования и разработки баз данных.
Это практическое руководство, которое поможет вам успешно пройти собеседование по классическому машинному обучению. Книга содержит образцы теоретических вопросов, задаваемых на собеседовании по позиции Data Science.
Что вы получите:
-? 6 глав, охватывающих самые разные темы: статистика и теория вероятности, машинное обучение с учителем, алгоритм градиентного спуска и лосс функция.
-? 77 вопросов для подготовки к собеседованию
-? Полезные ссылки и репозитории для подготовки
Оглавление:
-? Статистика и вероятность
- Распределение
-? Машинное обучение с учителем
- Бинарная классификация
- Регрессия
- Разложение по сингулярным значениям (SVD)
- Логистическая регрессия
-? Градиентный спуск
-? Лосс функция
-? Вопросы на собеседовании по Data Science
-? Полезные ссылки и репозитории для подготовки
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.