Data и ML: что спрашивают на собеседованиях · Поведенческие
179 вопросов · Страница 4- Data и MLПоведенческий
Как передать результат модели дата инженерам?
С разбором - Data и MLПоведенческий
Какие основные вехи развития NLP в хронологическом порядке
С разбором - Data и MLПоведенческий
Откуда доставались данные для проекта и кто их доставлял
С разбором - Data и MLПоведенческий
Расскажите про кейс, которым гордитесь за последний год
С разбором - Data и MLПоведенческий
Как строился таргет в проекте
С разбором - Data и MLПоведенческий
Насколько большие таблицы приходилось обрабатывать и делать запросы?
С разбором - Data и MLПоведенческий
Как распределяются бюджеты и планы по росту
С разбором - Data и MLПоведенческий
Какие инструменты используете для работы с SQL?
С разбором - Data и MLПоведенческий
Какие методы файнтюнинга моделей известны
С разбором - Data и MLПоведенческий
Насколько хорошо знаком со Spark
С разбором - Data и MLПоведенческий
Какой бизнес-эффект дает успешный аб-тест?
С разбором - Data и MLПоведенческий
Делали ли обратное преобразование признаков?
С разбором - Data и MLПоведенческий
Какие были особенности при детекции в проектах
С разбором - Data и MLПоведенческий
Какие задачи выполнял джуниор по предобработке данных
С разбором - Data и MLПоведенческий
По какому принципу выбираются первые десять проблемных ячеек: по времени или по количеству нулей
С разбором - Data и MLПоведенческий
Почему при обучении на выборке с положительными целевыми переменными могут появляться отрицательные предсказания у моделей kNN, линейных моделей, нейросетей, деревьев и градиентного бустинга?
С разбором - Data и MLПоведенческий
Разбирались ли вы с моделями детектирования
С разбором - Data и MLПоведенческий
Какой бустинг использовался в проекте
С разбором - Data и MLПоведенческий
Что хотели достичь в задаче детекции служебной одежды
С разбором - Data и MLПоведенческий
Как выбирали CatBoost
С разбором