หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>โค้ดแหล่งที่มา AI
ดาวน์โหลด

ข้อมูล-วิทยาศาสตร์-สัมภาษณ์-ทรัพยากร

อัปเดต : ด้วยประสบการณ์อันยาวนานในการสัมภาษณ์ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ฉันจึงตัดสินใจเปิดตัวช่องทางเฉพาะเพื่อช่วยให้บุคคลต่างๆ เก่งในด้าน Data Science เป้าหมายของฉันคือการสร้างแหล่งข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับทุกคนที่ต้องการทบทวนข้อมูลพื้นฐานก่อนการสัมภาษณ์ที่กำลังจะมาถึง หรือฝึกฝนทักษะและความรู้เชิงลึกที่จำเป็นสำหรับทั้งความสำเร็จในการสัมภาษณ์ Data Science และการประยุกต์ใช้ Data Science ในทางปฏิบัติ ช่องนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับเทคนิคต่างๆ ที่ใช้ในชีวิตประจำวัน ครอบคลุมหัวข้อ Machine Learning ที่หลากหลาย รู้สึกอิสระที่จะสำรวจได้ที่นี่:

ก่อนอื่นเลย ขอขอบคุณที่เยี่ยมชม repo นี้ ขอแสดงความยินดีกับการตัดสินใจเลือกอาชีพที่ยอดเยี่ยม ฉันมุ่งมั่นที่จะช่วยให้คุณได้งาน Data Science ที่น่าทึ่งที่คุณใฝ่ฝัน โดยการแบ่งปันประสบการณ์ของฉัน สัมภาษณ์อย่างหนักในบริษัทที่ใช้ผลิตภัณฑ์ขนาดใหญ่ทั้งสองแห่ง และสตาร์ทอัพที่เติบโตอย่างรวดเร็ว หวังว่าคุณจะพบว่ามีประโยชน์

เนื่องจากความต้องการ Data Scientist จำนวนมากเพิ่มขึ้น จึงเป็นเรื่องยากมากที่จะผ่านการคัดกรองและตอบรับให้เข้าสัมภาษณ์ได้สำเร็จ ในการซื้อคืนนี้ ฉันรวมทุกอย่างตั้งแต่การคัดกรองที่ประสบความสำเร็จและการสัมภาษณ์จนได้ตำแหน่งที่น่าทึ่ง อย่าลืมใช้แหล่งข้อมูลต่อไปนี้

ทรัพยากรทั้งหมดที่ฉันระบุไว้ที่นี่ได้รับการยืนยันโดยฉันเป็นการส่วนตัว และทรัพยากรส่วนใหญ่ฉันใช้เป็นการส่วนตัว ซึ่งช่วยฉันได้มาก

คำเตือน: วิทยาศาสตร์ข้อมูล/การเรียนรู้ของเครื่องมีขอบเขตที่ใหญ่มากและมีหลายสิ่งที่ต้องเรียนรู้ นี่ไม่ใช่รายการที่ละเอียดถี่ถ้วนและเป็นเพียงการช่วยเหลือคุณหากคุณกำลังดิ้นรนเพื่อหาแหล่งข้อมูลที่ดีในการเริ่มต้นการเตรียมการของคุณ อย่างไรก็ตาม ฉันพยายามที่จะครอบคลุมและอัปเดตสิ่งนี้บ่อยครั้ง และเป้าหมายของฉันคือการครอบคลุมและรวมทุกอย่างไว้ในแหล่งข้อมูลเดียวที่คุณสามารถใช้เพื่อเขย่าการสัมภาษณ์เหล่านั้นได้

โปรดฝากดาวไว้หากคุณซาบซึ้งกับความพยายาม

หมายเหตุ: สำหรับการสนับสนุน โปรดดูที่ Contribution.md

จะเข้ารับการสัมภาษณ์ได้อย่างไร?

  • ก่อนอื่น พัฒนาทักษะที่จำเป็นและมีพื้นฐานที่ดี สิ่งเหล่านี้คือขอบเขตบางส่วนที่คุณน่าจะสบายใจอย่างยิ่ง -

    • ความเข้าใจทางธุรกิจ(สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งในทุกระดับอาวุโส แต่โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่มีประสบการณ์มากกว่า 3 ปี)
    • SQL และฐานข้อมูล (สำคัญมาก)
    • ทักษะการเขียนโปรแกรม (โดยเฉพาะใน Python หากคุณรู้จัก Scala คะแนนบราวนี่พิเศษสำหรับบทบาทเฉพาะบางอย่าง)
    • คณิตศาสตร์ (ความน่าจะเป็น, สถิติ, พีชคณิตเชิงเส้นและแคลคูลัส) - https://medium.com/@rbhatia46/essential-probability-statistics-concepts-before-data-science-bb787b7a5aef
    • การเรียนรู้ของเครื่อง (รวมถึงการเรียนรู้เชิงลึก) และการสร้างแบบจำลอง
    • โครงสร้างข้อมูลและอัลกอริธึม (จำเป็นและจำเป็นสำหรับบริษัทที่ใช้ผลิตภัณฑ์ชั้นนำ เช่น FAANG)
    • ความเข้าใจในโดเมน (เป็นทางเลือกสำหรับตำแหน่งงานว่างส่วนใหญ่ แม้ว่าจะสำคัญมากสำหรับบางบทบาทตามความต้องการของบริษัท)
    • การทบทวนวรรณกรรม(จำเป็นสำหรับบทบาทด้านการวิจัย): ความสามารถในการอ่านและทำความเข้าใจรายงานการวิจัยใหม่ถือเป็นหนึ่งในทักษะที่จำเป็นและเป็นที่ต้องการมากที่สุดในอุตสาหกรรมปัจจุบัน เนื่องจากวัฒนธรรมของการวิจัยและการพัฒนาและนวัตกรรมเติบโตขึ้นในองค์กรที่ดีส่วนใหญ่ .
    • ทักษะการสื่อสาร - ความสามารถในการอธิบายการวิเคราะห์และผลลัพธ์แก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจและผู้บริหารกลายเป็นทักษะที่สำคัญมากสำหรับ Data Scientist ในปัจจุบัน
    • ความรู้ด้านวิศวกรรมบางอย่าง (ไม่บังคับ แต่ควรมี) - ความสามารถในการพัฒนา RESTful API, การเขียนโค้ดที่สะอาดตาและสวยงาม, การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุคือบางสิ่งที่คุณสามารถมุ่งเน้นสำหรับจุดบราวนี่พิเศษบางอย่าง
    • ความรู้ด้าน Big Data (ไม่จำเป็นสำหรับช่องเปิดส่วนใหญ่ แต่ควรมี) - Spark, Hive, Hadoop, Sqoop

  • สร้างแบรนด์ส่วนบุคคล

    • พัฒนา GitHub/พอร์ตโฟลิโอที่ดีของกรณีการใช้งานที่คุณได้แก้ไขแล้ว พยายามอย่างเต็มที่ในการแก้ไขกรณีการใช้งานแบบ end-to-end ซึ่งแสดงให้เห็นถึงวงจรชีวิต Data Science ทั้งหมด ตั้งแต่ความเข้าใจทางธุรกิจไปจนถึงการปรับใช้แบบจำลอง
    • เขียนบล็อก เปิดช่อง YouTube ถ้าคุณชอบสอน เขียนหนังสือ
    • ทำงานกับเรซูเม่/CV แบบดิจิทัล เปิดง่าย อ่านง่าย สะอาด กระชับ และปรับแต่งได้ง่าย โดยใส่ลิงก์สาธิตและซอร์สโค้ดของทุกกรณีการใช้งานที่คุณได้แก้ไขไว้เสมอ
    • เข้าร่วมการแข่งขัน Kaggle สร้างโปรไฟล์ Kaggle ที่ดี และส่งให้ผู้จ้างงานที่มีศักยภาพเพื่อเพิ่มโอกาสในการได้รับสายสัมภาษณ์อย่างรวดเร็ว

  • พัฒนาความสัมพันธ์ที่ดี ผ่าน LinkedIn โดยการเข้าร่วมการประชุม และทำทุกอย่างที่ทำได้ การแนะนำผลิตภัณฑ์และเริ่มต้นกระบวนการสัมภาษณ์ผ่านการเชื่อมต่อที่ดีนั้นสำคัญมาก เชื่อมต่อเป็นประจำกับ Data Scientist ที่ทำงานอยู่ในองค์กรด้านผลิตภัณฑ์ชั้นนำ บริษัทสตาร์ทอัพที่เติบโตอย่างรวดเร็ว สร้างเครือข่าย อย่างช้าๆ และมั่นคง นี่เป็นสิ่งสำคัญมาก

เคล็ดลับบางประการเกี่ยวกับเรซูเม่/CV:

  • อธิบายบทบาทในอดีตและผลกระทบที่คุณทำในลักษณะ เชิงปริมาณ กระชับ และฉันขอย้ำ ระบุผลกระทบ ในเชิงปริมาณ แทนที่จะพูดคุยกับข้อเท็จจริงที่ไม่เกี่ยวข้อง จากข้อมูลของ Google Recruiters ให้ใช้สูตร XYZ - Accomplished [X] as measured by [Y], by doing [Z]

  • อย่างที่ทราบกันดีอยู่แล้วว่าควรมีความยาวไม่เกิน 2 หน้า เจ้าหน้าที่สรรหาบุคลากรทั่วไปจะสแกนเรซูเม่ของคุณเพียง 6 วินาทีเท่านั้น และทำการตัดสินใจตามนั้น

  • หากคุณเป็นคนรุ่นใหม่และไม่มีประสบการณ์ ลองแก้ปัญหาการใช้งานแบบ end-to-end และพูดถึงสิ่งเหล่านั้นใน CV ของคุณ โดยควรใช้ลิงก์สาธิต (ทำให้ง่ายสำหรับผู้สรรหาบุคลากร) และลิงก์ไปยังซอร์สโค้ดบน GitHub

  • หลีกเลี่ยงศัพท์แสงทางเทคนิคมากเกินไป และอย่าพูดถึงสิ่งที่คุณไม่มั่นใจ นี่อาจกลายเป็นปัญหาคอขวดที่สำคัญระหว่างการสัมภาษณ์

  • ลิงค์ที่เป็นประโยชน์บางส่วน:

    • คำแนะนำในการสร้างโครงการ Data Portfolio
    • วิธีการเขียนเรซูเม่วิศวกรรมซอฟต์แวร์นักฆ่า
    • รับประวัติย่อวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณผ่าน ATS
    • วิธีเขียน Resumé ของ Developer ที่ผู้ว่าจ้าง Manager จะได้อ่านจริงๆ

  • หากคุณต้องการแก้ไขพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ของคุณอย่างรวดเร็ว ให้ทำตามนี้: https://media-exp2.licdn.com/dms/document/C4D1FAQFzFmR919-Erw/feedshare-document-pdf-an alyzed/0/1655384106479?e=1656547200&v=beta&t=9bm4OUyWfM1dQR8LWXsLrGDqYz_Yr_e7TJxHXLXe36I

  • หากคุณต้องการแก้ไขข้อมูลพื้นฐานและ ML อย่างรวดเร็ว ให้ทำตามนี้: https://media-exp2.licdn.com/dms/document/C4D1FAQFLvzVgVxYAAA/feedshare-document-pdf-an alyzed/0/1656265480370?e=1657152000&v=beta&t=RD90ZEx3x2VLUGSthO-1uYKadzwTRixKRg3s8j2nvOc

ความน่าจะเป็น สถิติ และพีชคณิตเชิงเส้น

  • ทำความเข้าใจพื้นฐานของสถิติเชิงพรรณนา (สำคัญมากสำหรับการสัมภาษณ์)
  • 40 คำถามเกี่ยวกับ ความน่าจะเป็น สำหรับการสัมภาษณ์ Data Science
  • 40 ปัญหาการสัมภาษณ์ทางสถิติและคำตอบสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • ความน่าจะเป็นและสถิติในบริบทของการเรียนรู้เชิงลึก
  • ความน่าจะเป็น กับ ความน่าจะเป็น ?
  • วิธีการ Bootstrap - Swiss Army Knife ของ Data Scientist
  • ช่วงความเชื่อมั่นที่อธิบายง่ายๆ สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • ค่า P อธิบายอย่างง่ายๆ สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • PDF ไม่ใช่ความน่าจะเป็น
  • 5 Sampling Algorithm ที่ Data Scientist ทุกคนควรรู้
  • เทคนิคทางสถิติ 10 ประการที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องเชี่ยวชาญ
  • หลักสูตร Crash ในพีชคณิตเชิงเส้นประยุกต์ ?

SQL และการรับข้อมูล

นี่อาจเป็นจุดเริ่มต้นของโครงการ Data Science ของคุณ SQL เป็นหนึ่งในทักษะที่สำคัญที่สุดสำหรับ Data Scientist

  • 5 ปัญหาการสัมภาษณ์ SQL ทั่วไปสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • 46 คำถามเพื่อทดสอบ Data Scientist บน SQL
  • คำถามสัมภาษณ์ SQL 30 ข้อที่รวบรวมไว้สำหรับ FAANG โดยอดีตนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Facebook
  • คำถามสัมภาษณ์ SQL
  • วิธีพิชิตการสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล - SQL
  • 3 ต้องรู้คำถาม SQL เพื่อผ่านการสัมภาษณ์ Data Science ของคุณ
  • 10 คำถาม SQL ที่ถูกถามบ่อยในการสัมภาษณ์
  • คำถามสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลทางเทคนิค: SQL และการเขียนโค้ด
  • วิธีเพิ่มประสิทธิภาพแบบสอบถาม SQL - Datacamp
  • แนวคิด SQL สิบประการที่คุณควรรู้สำหรับการสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล

การเตรียมข้อมูลและการแสดงภาพ

  • 5 อัลกอริธึมการเลือกคุณสมบัติที่ Data Scientist ทุกคนควรรู้
  • 6 วิธีต่างๆ ในการชดเชยค่าที่หายไปในชุดข้อมูล
  • ภาพรวมโดยย่อของเทคนิคการตรวจจับค่าผิดปกติ
  • การทำความสะอาดและการเตรียมข้อมูลด้วย Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล — แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและแพ็คเกจที่เป็นประโยชน์
  • เมื่อใดควรใช้พล็อตใดสำหรับการแสดงภาพ
  • วิธีตรวจจับและลบค่าผิดปกติ
  • การจัดการกับความไม่สมดุลของชั้นเรียนในการเรียนรู้ของเครื่อง
  • วิธีที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นในการเข้ารหัสข้อมูลเชิงหมวดหมู่
  • สูตรโกง Numpy และ Pandas
  • 3 วิธีจัดการกับค่าผิดปกติ
  • เทคนิคการเลือกคุณสมบัติ
  • ทำไม อย่างไร และเมื่อใดที่จะปรับขนาดคุณสมบัติของคุณ
  • ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับแปลงกระจาย
  • จะเลือกฟีเจอร์สำหรับ Machine Learning ได้อย่างไร
  • 10 วิธีในการเลือกคุณสมบัติ ?

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก

  • อธิบายอัลกอริทึมการเรียนรู้ทั้งหมดใน 14 นาที

1. การถดถอยโลจิสติก

  • ทุกอย่างเกี่ยวกับ Logistic Regression ในบทความเดียว
  • ทำความเข้าใจกับการถดถอยโลจิสติกทีละขั้นตอน
  • Logistic Regression - คำอธิบายสั้นและชัดเจน - 9 นาที ?
  • การถดถอยเชิงเส้นเทียบกับการถดถอยโลจิสติก ?
  • 30 คำถามเพื่อทดสอบนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวกับการถดถอยลอจิสติก
  • Logistic Regression - เข้าใจทุกอย่าง (ทฤษฎี + คณิตศาสตร์ + การเข้ารหัส) ใน 1 วิดีโอ ?
  • Lasso, Ridge และ Logistic Regression ทั้งหมดในวิดีโอเดียว ?

2. การถดถอยเชิงเส้น

  • 30 คำถามเพื่อทดสอบนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวกับการถดถอยเชิงเส้น
  • การถดถอยเชิงเส้น - เข้าใจทุกอย่าง (ทฤษฎี + คณิตศาสตร์ + การเข้ารหัส) ใน 1 วิดีโอ ?
  • 5 ประเภทของการถดถอยและคุณสมบัติ
  • Ridge Regression - อธิบายได้ชัดเจน ?
  • Lasso Regression - อธิบายได้ชัดเจน ?

3. อัลกอริทึมแบบทรีเบส/ทั้งมวล

  • คำถาม 30 ข้อเพื่อทดสอบ Data Scientist บนโมเดลแบบ Tree
  • Gini-index กับเอนโทรปีข้อมูล
  • แผนผังการตัดสินใจกับฟอเรสต์สุ่ม - คุณควรใช้อัลกอริทึมใด
  • เหตุใด Random Forest จึงทำงานได้ไม่ดีสำหรับ Time-Series
  • คู่มือที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ Ensemble Models
  • คณิตศาสตร์อย่างง่ายเบื้องหลังเกณฑ์การแยกแผนผังการตัดสินใจ 3 แบบ

4. K-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด

  • คำถามสัมภาษณ์พื้นฐานเกี่ยวกับ KNN - รีเฟรชอย่างรวดเร็ว
  • 30 คำถามเพื่อทดสอบ Data Scientist บน KNN
  • ข้อดีข้อเสียของ KNN
  • อัลกอริทึม KNN - เข้าใจทุกอย่าง (ทฤษฎี + คณิตศาสตร์ + การเข้ารหัส) ใน 1 วิดีโอ

5. รองรับเครื่องเวกเตอร์

  • ทุกอย่างเกี่ยวกับ SVM - คณิตศาสตร์ คำศัพท์ สัญชาตญาณ เคอร์เนลในบทความเดียว
  • 25 คำถามเพื่อทดสอบ Data Scientist บน SVM

6. ไร้เดียงสาเบย์

  • 12 เคล็ดลับในการใช้ประโยชน์สูงสุดจาก Naive Bayes
  • Naive Bayes - เข้าใจทุกอย่าง (ทฤษฎี + คณิตศาสตร์ + การเข้ารหัส) ใน 1 วิดีโอ ?
  • 6 ขั้นตอนง่ายๆ ในการเรียนรู้ Naive Bayes

อนุกรมเวลา

  • 40 คำถามเพื่อทดสอบ Data Scientist ในอนุกรมเวลา
  • 11 วิธีการพยากรณ์อนุกรมเวลาแบบคลาสสิก
  • คำถามสัมภาษณ์เกี่ยวกับ ARIMA ?

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

  • สิ่งที่ควรทำและไม่ควรทำของ PCA (การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก)
  • ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ t-SNE : DataCamp
  • ลดขนาดลงอย่างมีมิติ บีบของดีออกมา
  • การลดขนาดหุ่นจำลอง : ตอนที่ 1 - สัญชาตญาณ
  • คำอธิบายเชิงลึกของอัลกอริทึม DBSCAN

ระบบผู้แนะนำ

  • ระบบผู้แนะนำโดยสรุป

การเรียนรู้เชิงลึก

  • เหตุใดการทำให้เป็นมาตรฐานจึงลดการโอเวอร์ฟิตใน Deep Neural Networks
  • ข้อดีข้อเสียของโครงข่ายประสาทเทียม
  • เมื่อใดที่จะไม่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม
  • 40 คำถามเพื่อทดสอบ Data Scientist เกี่ยวกับ Deep Learning
  • 21 คำถามสัมภาษณ์การเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยม
  • คำถามสัมภาษณ์การเรียนรู้เชิงลึก - Edureka ?
  • ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานในโครงข่ายประสาทเทียม - อธิบาย
  • การไล่ระดับสีที่หายไปและการระเบิด - อธิบายได้ชัดเจน ?
  • อคติและความแปรปรวน - อธิบายได้ชัดเจนมาก ?
  • เหตุใดจึงต้องใช้ ReLU เหนือ Sigmoid
  • 25 Qurstion สัมภาษณ์การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อทดสอบความรู้ของคุณ
  • 10 แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเรียนรู้เชิงลึกที่ควรคำนึงถึงในปี 2020

GenAI และ LLM

  • LoRA อธิบาย ?
  • RAG v/s การปรับแต่ง v/s พร้อมท์วิศวกรรม?
  • Cross-encoders กับ Bi-encoders: เจาะลึกวิธีการเข้ารหัสข้อความ
  • แร็ก 101
  • สรุป AI เจนเนอเรชั่น?
  • คำอธิบายเชิงลึกเกี่ยวกับทฤษฎี BERT ในวิดีโอเดียวใช่ไหม
  • คำอธิบายเชิงลึกเกี่ยวกับทฤษฎี Transformers ในวิดีโอเดียว?
  • คณิตศาสตร์เบื้องหลัง Attention: Keys, Queries และ Values ​​matrices?

การออกแบบระบบการเรียนรู้ของเครื่อง

  • วิธีตอบคำถามสัมภาษณ์การออกแบบระบบการเรียนรู้ของเครื่อง

การตีความการเรียนรู้ของเครื่อง

  • คำถามสี่ข้อเกี่ยวกับการถอดรหัสโลกแห่งโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
  • คำอธิบายการเรียนรู้ของเครื่อง - Crash Course โดย Kaggle
  • SHAP Values ​​อธิบายง่ายๆ ?

กรณีศึกษา

กรณีศึกษามีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการสัมภาษณ์ ด้านล่างนี้คือแหล่งข้อมูลบางส่วนที่ควรฝึกฝน คิดก่อนที่จะพิจารณาวิธีแก้ปัญหา

  • รุ่งอรุณแห่งผู้รวบรวมแท็กซี่
  • การเพิ่มประสิทธิภาพราคาผลิตภัณฑ์สำหรับผู้ขายออนไลน์
  • เคล็ดลับสำหรับการสัมภาษณ์กรณีศึกษา
  • การทำนายราคา Mercari
  • ไปป์ไลน์การจำแนกข้อความแบบหลายคลาสแบบ end-to-End
  • ไปป์ไลน์การจำแนกรูปภาพหลายคลาสแบบ end-to-End
  • การพยากรณ์ขนาดใหญ่สำหรับผลิตภัณฑ์มากกว่า 1,000 รายการ - Nagarro ?
  • การจัดกลุ่มและการจำแนกประเภทในอีคอมเมิร์ซ
  • ABCs ของการเรียนรู้เพื่อจัดอันดับ
  • กรณีศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูล: การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดวางผลิตภัณฑ์ในการค้าปลีก

เอ็นแอลพี

  • 30 คำถามเพื่อทดสอบ Data Scientist บน NLP
  • 11 คำถามสัมภาษณ์ NLP ที่พบบ่อยที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้น
  • วิธีแก้ปัญหา 90% ของปัญหา NLP
  • คำถามที่ถามเกี่ยวกับบทบาท NLP ที่บริษัทต่างๆ
  • วิธีการใช้เวกเตอร์สำหรับการค้นหาความคล้ายคลึงกัน (TF-IDF, BM25, SBERT) ?
  • ทำความเข้าใจ BERT อย่างละเอียด - หนึ่งในเพลย์ลิสต์ที่ดีที่สุดในการทำความเข้าใจพื้นฐานและการทำงานภายในของ BERT ชื่นชม Chris McCormick อย่างมาก
  • การฝังคำ, CBoW และ Skipgram ?
  • CBoW กับ Skipgram : คำถามสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล ?

การสัมภาษณ์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ FAANG และบริษัทที่คล้ายกัน

  • ปัญหาการฝึกสัมภาษณ์นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Amazon
  • คำถามและคำตอบสัมภาษณ์ Microsoft Data Science
  • คำถามการแก้ปัญหาสำหรับการสัมภาษณ์ Data Science ที่ Google

มาเป็น Rockstar Data Scientist(อ่านหากคุณมีเวลาเพิ่มเติม)

การผ่านสิ่งเหล่านี้จะเพิ่มคะแนนบราวนี่พิเศษอย่างแน่นอน ดังนั้นอย่าพลาดสิ่งเหล่านี้หากคุณมีเวลา

  • ทักษะ 13 อันดับแรกในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล Rockstar
  • ทำความเข้าใจแนวคิด 4 ML เหล่านี้ให้ฟังดูเหมือนเป็นผู้เชี่ยวชาญ
  • 12 สิ่งที่ฉันอยากรู้ก่อนเริ่มต้นเป็น Data Scientist
  • ทำความเข้าใจกับไปป์ไลน์วิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • อภิธานศัพท์วิทยาศาสตร์ข้อมูล Kaggle
  • อภิธานศัพท์การเรียนรู้ของเครื่อง Google
  • เรียกใช้การคาดการณ์ ML ของคุณเร็วขึ้น 50 เท่า - Hummingbird
  • 3 ข้อผิดพลาดที่คุณไม่ควรทำในการสัมภาษณ์ Data Science
  • จะค้นหาความสำคัญของคุณสมบัติสำหรับรุ่น BlackBox ได้อย่างไร

โครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึม (ไม่บังคับ)

แม้ว่านี่อาจเป็นทางเลือก แต่อย่าพลาดสิ่งนี้หากคำอธิบายลักษณะงานถามอย่างชัดเจน และโดยเฉพาะอย่างยิ่งอย่าพลาดสิ่งนี้หากคุณกำลังสัมภาษณ์ที่ FAANG และองค์กรที่คล้ายกัน หรือหากคุณมีพื้นฐาน CS คุณไม่จำเป็นต้องเก่งเท่ากับ SDE ในเรื่องนี้ แต่อย่างน้อยก็รู้พื้นฐานแล้ว

  • คู่มือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึม
  • การจัดการต้นไม้ในการสัมภาษณ์อัลกอริทึมวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • ข้อมูลเบื้องต้นง่ายๆ เกี่ยวกับรายการที่เชื่อมโยงสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • 3 แนวคิดการเขียนโปรแกรมสำหรับ Data Scientist
  • Data Scientist 5 Graph Algorithms ที่คุณควรรู้

วิศวกรรมศาสตร์และการปรับใช้

  • คู่มือสำหรับคนทั่วไปสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการสร้าง API ภายในไม่กี่นาที
  • นำโมเดล Machine Learning ของคุณไปสู่การผลิตด้วย 5 ขั้นตอนง่ายๆ เหล่านี้
  • 2 วิธีในการปรับใช้โมเดล ML ของคุณ
  • วิธีปรับใช้โมเดล Keras เป็นเว็บแอปผ่าน Flask
  • จะเขียนเว็บแอปโดยใช้ Python อย่างง่ายสำหรับ Data Scientist ได้อย่างไร

ข้อมูลขนาดใหญ่และสปาร์ค

  • 55 คำถามสัมภาษณ์ Apache Spark
  • 10 คำถามที่คุณคาดหวังได้จากการสัมภาษณ์ Spark
  • คำถามสัมภาษณ์ไฮฟ์
  • คำถามสัมภาษณ์ Apache Spark 20 อันดับแรก?
  • คำถามสัมภาษณ์ Spark - เพลย์ลิสต์ทั้งหมด ?
  • เพลย์ลิสต์ที่ยอดเยี่ยมอีกรายการสำหรับคำถามสัมภาษณ์ Spark?
  • เคล็ดลับ PySpark ที่ใช้งานได้จริงสำหรับ Data Scientist
  • 3 วิธีในการขนานโค้ดของคุณโดยใช้ Spark
  • Datashader - เปิดเผยโครงสร้างของข้อมูลขนาดใหญ่อย่างแท้จริง ?
  • Lightnings Talk : สิ่งที่ควรรู้เกี่ยวกับ Spark-MLlib
  • การแก้ไขข้อยกเว้น “คอนเทนเนอร์ถูกฆ่าโดยเส้นด้ายเนื่องจากหน่วยความจำเกินขีดจำกัด” ใน Apache Spark

สิ่งที่น่าทึ่งบางอย่างใน Python และ Spark

คุณไม่ควรพลาดสิ่งนี้หากคุณกำลังสัมภาษณ์บทบาท Big Data

  • การปรับปรุงประสิทธิภาพของ Python และ Spark ?
  • Python ประสิทธิภาพสูงบน Spark ?
  • UDF แบบเวกเตอร์: การวิเคราะห์ที่ปรับขนาดได้ด้วย Python และ PySpark ?

คำถามสัมภาษณ์ทั่วไปทั่วสเปกตรัม (วิดีโอ)

  • คำถามสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วไป - Edureka
  • คำถามสัมภาษณ์การเรียนรู้ของเครื่องทั่วไป - Edureka
  • อัลกอริธึม 5 อันดับแรกที่ใช้ใน Data Science
  • คำถามสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วไป - Analytics University
  • คำถามสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล 3 ประเภท
  • บทเรียนที่ได้รับอย่างยากลำบาก - การแฮ็กการสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • การสัมภาษณ์ในฐานะ Data Scientist เป็นอย่างไร
  • 5 เคล็ดลับในการรับงาน Data Science
  • 8 อัลกอริธึมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้บ่อย
  • การสัมภาษณ์ภาคปฏิบัติตามสถานการณ์
  • KNN กับ K หมายถึง

คำถามสัมภาษณ์ทั่วไปทั่วสเปกตรัม (การอ่าน)

  • คู่มือการสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • คำถามสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล 30 อันดับแรก
  • 35 คำถามสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สำคัญ
  • คำถามสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล 100 ข้อทั่ว FAANG
  • คู่มือสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ครอบคลุมที่สุด
  • คำถามสัมภาษณ์ ML ที่จำเป็น 41 ข้อ - กระดานกระโดดน้ำ
  • การเตรียมการสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล 30 วัน - iNeuron
  • คำถามสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล 109 ข้อ - กระดานกระโดดน้ำ
  • คำถามสัมภาษณ์ Data Science ที่ถูกถามมากที่สุดในอินเดีย - Springboard
  • รายชื่อ AI Startups ในอินเดียและแหล่งข้อมูลสำหรับการเตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์
  • 5 คำถามสัมภาษณ์เพื่อทำนาย Data Scientist ที่ดี
  • 8 วิธีที่พิสูจน์แล้วในการปรับปรุงความแม่นยำของโมเดล ML ของคุณ
  • คำถามสัมภาษณ์ 60 ข้อเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง - AnalyticsIndiaMag
  • รายชื่อแหล่งข้อมูลการสัมภาษณ์ DS และ ML จำนวนมาก
  • คำถามสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลพื้นฐาน 100 ข้อพร้อมคำตอบ
  • 40 คำถามสัมภาษณ์ที่ Startups ในการสัมภาษณ์ ML/DS
  • ประสบการณ์การสัมภาษณ์งานวิทยาศาสตร์ข้อมูล/การเรียนรู้ของเครื่องของฉัน : รายการคำถาม DS/ML/DL – การเรียนรู้ของเครื่องในทางปฏิบัติ
  • ฉันจะเตรียมตัวอย่างไรสำหรับการสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์ Data Science ที่ Airbnb
  • อัลกอริธึม ML ที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาการถดถอย
  • วิธีเอาชนะการสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบตัวต่อตัว
  • วิธีการรับงาน Data Scientist ที่ Airbnb
  • คำถามสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล 120 ข้อ (จากทุกโดเมน)
  • ทำความเข้าใจการแลกเปลี่ยนอคติและความแปรปรวน
  • คุณต้องการเอกสารสรุปเหล่านี้หากคุณกำลังจัดการกับอัลกอริทึม ML
  • ธงแดงในการสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • คำถามสัมภาษณ์ของ Data Scientist
  • Cross Entropy คืออะไร (คำอธิบายที่ดีและสั้น)
  • โปรไฟล์ของ Data Scientist ในอุดมคติมีลักษณะอย่างไร
  • 25 คำถามสนุกๆ สำหรับการสัมภาษณ์ Machine Learning
  • วิธีเตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์แมชชีนเลิร์นนิง
  • วิธีการพัฒนา Machine Learning Model ตั้งแต่เริ่มต้น
  • คู่มือตั้งแต่ต้นจนจบสำหรับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง
  • การจำแนกประเภทเทียบกับการถดถอย
  • ต้องรู้มาตรการทางคณิตศาสตร์สำหรับ Data Scientist ทุกคน
  • สี่เหลี่ยมจัตุรัสน้อยที่สุดมาจากไหน
  • การทำให้เป็นมาตรฐานในการเรียนรู้ของเครื่อง - อธิบาย

การอ่านที่น่าสนใจ

  • 3 การเปลี่ยนผ่านอาชีพ Data Science ทั่วไป และวิธีทำให้มันเกิดขึ้น
  • การสำรวจภูมิทัศน์อาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • รุ่นไหนและข้อมูลจำนวนเท่าใด
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด