Data Science Interview QnA

Data Science Interview QnA

  • Последняя версия
  • LearnEveryday

Вы готовитесь к собеседованию по науке о данных и машинному обучению?

Об этом приложении

Если да, то это приложение обязательно для вас.
С помощью этого простого приложения вы сможете уверенно провести свое следующее собеседование в области Data Science!

Это приложение представляет собой руководство для всех, кто хочет изучать науку о данных, создавать свои собственные модели машинного обучения, проходить собеседования.
Это приложение предоставляет студентам и сотрудникам высококачественные учебные материалы для изучения данных и алгоритмов машинного обучения, а также предоставляет необходимый код.

Это приложение охватывает концепции Python, машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения и глубокого обучения.
************************************************* ********************
Особенности этого приложения
************************************************* ********************
1. Изучите различные научные библиотеки (Numpy, Pandas, Scikit-Learn).
2. Важные алгоритмы машинного обучения с кодом Python.
а. Линейная регрессия
б. Логистическая регрессия
c. SVM
d. Случайный лес
е. XGBoost
f. K-означает
грамм. PCA
3. Понятия обработки естественного языка, четко объясненные с помощью кода.
а. Tf-Idf
б. Word2vec
4. Ключевые концепции глубокого обучения
а. Функции активации
б. Оптимизаторы
c. CNN
d. RNN
5. Карьерный путь, чтобы стать специалистом по данным.
6. Сбор наборов данных и предварительно обученных моделей машинного обучения.
7. Удивительный набор вопросов для прояснения вашего следующего интервью с Data Scientist.

Приложение «Вопросы на собеседовании по науке о данных» имеет действительно простой и интуитивно понятный пользовательский интерфейс. Это лучшее приложение, которое позволит вам бесплатно изучить Data Science.

Так чего же ты ждешь?

Загрузите это приложение и начните свое путешествие в Data Science БЕСПЛАТНО.
Если вам действительно нравится это приложение, не забудьте поделиться им с друзьями.

Версии Data Science Interview QnA