Red Sun
Модератор
- 01.01.22
- 44.108
- 500.339
Другие курсы от автора:
[Маматерапия, Дарья Гинзбург] Выход из жертвы 2 (2025)
[Maya's English, Майя Боева] 6 уроков к новому году (2025)
[Maya's English, Майя Боева] Christmas bonus for 1-2 grades! With the Boss...
[Николай Гагарин] [Gift cookies] Сказочный пряничный домик (2025)
[Сергей Алексеев, Илья Ковалев] [schoollive] Полное погружение 2.0 Система...
[быдло.jazz] Настройка Android смартфона (2025)
[Евгений Дюжакин] [Revuer] Ai Креатор. Тариф Ai Pro (2025)
[Maya's English, Майя Боева] 6 уроков к новому году (2025)
[Maya's English, Майя Боева] Christmas bonus for 1-2 grades! With the Boss...
[Николай Гагарин] [Gift cookies] Сказочный пряничный домик (2025)
[Сергей Алексеев, Илья Ковалев] [schoollive] Полное погружение 2.0 Система...
[быдло.jazz] Настройка Android смартфона (2025)
[Евгений Дюжакин] [Revuer] Ai Креатор. Тариф Ai Pro (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.
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:![]()
Ð ÑководÑÑво по подгоÑовке к Data Science инÑеÑвÑÑ
ÐÑо пÑакÑиÑеÑкое ÑÑководÑÑво, коÑоÑое Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ Ð²Ð°Ð¼ ÑÑпеÑно пÑойÑи ÑобеÑедование по клаÑÑиÑеÑÐºÐ¾Ð¼Ñ Ð¼Ð°ÑÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð¼Ñ Ð¾Ð±ÑÑениÑ.Ðнига ÑодеÑÐ¶Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÑазÑÑ ÑеоÑеÑиÑеÑÐºÐ¸Ñ Ð²Ð¾Ð¿ÑоÑов, задаваемÑÑ Ð½Ð°...alimbekovkz.gumroad.com
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.