Как подготовиться к собеседованию на junior ML специалиста | Анастасия Перцева
Предзапись на 3 поток курса "База ML": https://forms.yandex.ru/u/6822f819842... Демо-курс "База ML": https://clck.ru/3FWX5L https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 - подписывайтесь на MLinside в телеграм Ресурсы для подготовки: ML: https://education.yandex.ru/handbook/ml - учебник от ШАД Яндекса https://alexanderdyakonov.wordpress.com/ - блог по машинному обучению и анализу данных от преподавателя ВМК МГУ А. Дьяконова https://www.kaggle.com/ - 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): https://education.yandex.ru/handbook/... - учебник от Яндекса по основам алгоритмов https://leetcode.com/ - решение алгоритмических задач https://neetcode.io/ - решение задач с видеоуроками https://contest.yandex.ru/ - Яндекс.Контест https://sql-ex.ru/ - тренажер по SQL https://mode.com/sql-tutorial - 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.

ТОП-25 вопросов на собеседовании в Data Science: как отвечать, чтобы получить оффер | Часть 1

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

Регулярный менеджмента: как включить лидерскую позицию управленцев и выйти из операционки?

Watch this if everything feels too much (gentle comfort for tired women)

Why You're Not Being Hired in ML (and How to Fix It)

Encoder vs Decoder | Главные отличия на собеседовании NLP инженера

ТОП реальных вопросов на тестировщика / Мок-интервью на Senior QA

Когда умрет профессия ML инженер
![Power Apps and Power Automate in Microsoft Teams [Full Course]](https://i.ytimg.com/vi/ynKtu_QZhOQ/hq720.jpg?sqp=-oaymwEbCNAFEJQDSFryq4qpAw0IARUAAIhCGAG4AvcY&rs=AOn4CLAUuPYz8d-WQWfcDUqnMLG3duphiA&usqp=CCc)
Power Apps and Power Automate in Microsoft Teams [Full Course]

Top 5 Mistakes When Learning Mathematics for ML

How To Keep Talking In English, Instead Of Getting Stuck

Как бы я сейчас изучал 1С. Не повторяй мои ошибки!

Web Scraping Using Python For Beginners and File Handling in Python | Python Web Scraping

RL for Agents Workshop - Deep Dive on Training Agents with RL and Open Source

ТОП профессии в IT для новичков в 2026 + Честные зарплаты

Data Drift vs. Concept Drift: How to Tell if Your Model Is Broken

Interview Junior Systems Analyst | HuntIT Company (2025)

Machine Learning Myths Everyone Believes

How to increase your vocabulary: Live English Class

