Разбор популярных вопросов на собеседованиях по data science

🔥 Telegram https://t.me/ershov_diary 🔥 Индивидуальная программа по обучению data science под вашу цель с моей менторской поддержкой до результата: https://ershov.io/dsprogram?utm_sourc... Тут я рассказываю почему я создал эту программу, для кого она подходит и в чем ее преимущества:    • Video   🔥 Мой telegram канал о data science: https://t.me/ershovds В этом видео я разберу несколько популярных вопросов на data science собеседованиях. А именно, Какие бывают задачи машинного обучения? Что такое линейная и логистическая регрессия? Какие метрики используются для задач регрессии и классификации? Как валидировать результаты и что такое оверфиттинг? Как бороться с переобучением и что такое регуляризация? Мои видео про data science и программирование    • Программирование   Тайм коды: 0:00 Введение 0:21 Обучение с учителем 1:13 Обучение без учителя 2:17 Линейная регрессия 2:58 Логистическая регрессия 3:24 Градиентный спуск 5:10 Метрики для задач регрессии 5:45 Метрики для задач классификации 8:34 Валидация результатов и переобучение 10:36 L1 и L2 регуляризация #ershovds

Карьера в data science - профессии
▶︎

Карьера в data science - профессии

Разбор реальной data science задачи
▶︎

Разбор реальной data science задачи

11 УРОВНЕЙ ML/DS (Машинное обучение, от новичка до эксперта)
▶︎

11 УРОВНЕЙ ML/DS (Машинное обучение, от новичка до эксперта)

Загрузка данных из внешних источников #systemdesign #системныйанализ #архитектурапо
▶︎

Загрузка данных из внешних источников #systemdesign #системныйанализ #архитектурапо

100 Data Science вопросов мидлу! Парень c Физтеха проходит собеседование
▶︎

100 Data Science вопросов мидлу! Парень c Физтеха проходит собеседование

Топ вопросов по Data Science и машинному обучению на собеседованиях. Часть 2.
▶︎

Топ вопросов по Data Science и машинному обучению на собеседованиях. Часть 2.

Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1
▶︎

Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1

Типичное собеседование #3. Позиция Senior Data Scientist. Rejected!
▶︎

Типичное собеседование #3. Позиция Senior Data Scientist. Rejected!

Собеседование на Middle Data Scientist | #Нанято S1E01RU
▶︎

Собеседование на Middle Data Scientist | #Нанято S1E01RU

075. Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании – Валерий Бабушкин
▶︎

075. Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании – Валерий Бабушкин

ТОП вопросы с СОБЕСЕДОВАНИЯ на  Data Science / Дисбаланс классов, ROC-AUC, Градиентный бустинг
▶︎

ТОП вопросы с СОБЕСЕДОВАНИЯ на Data Science / Дисбаланс классов, ROC-AUC, Градиентный бустинг

Как выигрывать любые Data Science соревнования. Павел Плесков.
▶︎

Как выигрывать любые Data Science соревнования. Павел Плесков.

ТОП вопросов по  Data Science и машинному обучению на собеседованиях. Часть 1.
▶︎

ТОП вопросов по Data Science и машинному обучению на собеседованиях. Часть 1.

Валерий Бабушкин: Про развитие в Data Science в России и не только.
▶︎

Валерий Бабушкин: Про развитие в Data Science в России и не только.

Урок по Data Science разбор Kaggle для начинающих / AutoML LAMA / Optuna
▶︎

Урок по Data Science разбор Kaggle для начинающих / AutoML LAMA / Optuna

Типичное собеседование #2. Позиция Middle Data Scientist. Accepted!
▶︎

Типичное собеседование #2. Позиция Middle Data Scientist. Accepted!

Как учиться быстро и самому? На примере языков  программирования.
▶︎

Как учиться быстро и самому? На примере языков программирования.

DATA SCIENCE РОУДМАП - РАЗБИРАЕМ И ОБЩАЕМСЯ
▶︎

DATA SCIENCE РОУДМАП - РАЗБИРАЕМ И ОБЩАЕМСЯ

ЛУЧШИЕ КНИГИ для изучения Data Science c нуля до профи
▶︎

ЛУЧШИЕ КНИГИ для изучения Data Science c нуля до профи

SQL для анализа данных за 30 минут. Разбор на реальной базе данных.
▶︎

SQL для анализа данных за 30 минут. Разбор на реальной базе данных.