
Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 41.345
- Реакции
- 663.516
Последние темы автора:
[Анастасия Штубина] Стеганая блузка по мотивам бренда Ulla Johnson (2025)
[Василина Баранова] [vasilinfo] Онлайн-созвоны с ответами и новыми темами 2...
[Мэверик] Отдел тайн (сентябрь 2025)
[Институт Ньюфелда, Наталья Лысак] Как смягчить сердце родителя? (2025)
[Андрей Патрушев] Медитация Возвращение домой (2025)
[Василина Баранова] [vasilinfo] Онлайн-созвоны с ответами и новыми темами 2...
[Мэверик] Отдел тайн (сентябрь 2025)
[Институт Ньюфелда, Наталья Лысак] Как смягчить сердце родителя? (2025)
[Андрей Патрушев] Медитация Возвращение домой (2025)
[Ренат Алимбеков] Руководство по подготовке к Data Science интервью (2022)
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:
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:![]()
Руководство по подготовке к Data Science интервью
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 на 43 страницах, охватывающих самые разные темы: статистика...alimbekovkz.gumroad.com
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.