#26 Junior Data Scientist | РЕАЛЬНОЕ СОБЕСЕДОВАНИЕ | Ответы

Описание:

— ОФФЕР ПОД КЛЮЧ 🔑 Разбор РЕАЛЬНОГО собеседования на позицию Junior Data Scientist. Конец убил 🤯 — база вопросов с собесов — телега (подпишись) — полная версия собеседования 0:00 - Вступление 0:10 - Легенда для собеса 0:31 - Что такое декоратор? 0:51 - Какие есть фреймворки для написания нейронок? 1:28 - Опыт с HuggingFace 1:48 - В чём отличие list от tuple? 2:08 - Как работают ссылки в питоне 2:58 - Это БАЗА 3:52 - Библиотеки для работы с данными 4:47 - Какие есть метрики для задачи классификации? 5:04 - Accuracy 5:38 - Precision и Recall 6:25 - F1 Score 8:17 - ROC-AUC 10:10 - Полезный канал по мат. статистике 10:21 - Основные метрики для регрессии (MSE, MAE, Коэфф. детерминации) 11:54 - Что такое дисбаланс классов? 13:35 - Что такое переобучение модели? 13:48 - Основные типы нейронных сетей 17:07 - Как бы ты подготовил аудиоданные для обучения модели? 18:52 - Что такое частота дискретизации? (what??) 19:03 - Что такое N-gram? 19:23 - Ещё вопросы про нейронки 19:50 - Итог собеседования 20:09 - Как можно быстрее получить оффер 20:30 - Конец