ТОП-25 вопросов на собесе по Data Science | Часть 2: что точно спросят на интервью

Предзапись на 3 поток курса "База ML": https://forms.yandex.ru/u/6822f819842...
Демо-курс "База ML": https://clck.ru/3FxXvU
Курс "База ML": https://clck.ru/3FxXwp
Курс "ML в бизнесе": https://clck.ru/3FxXya
Подписывайтесь на MLinside в Телеграм: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6
ТОП-25 ВОПРОСОВ на собеседовании в Data Science. Часть 2 — продолжение с 13 по 25 вопрос: самые частые, сложные и подводные. Если вы готовитесь к собеседованию в ML или Data Science — это видео нужно посмотреть. Мы продолжаем разбирать реальные вопросы, которые кандидаты получают на интервью в крупных компаниях. Александр Дубейковский — эксперт по машинному обучению в бизнесе (3 года опыта в Яндексе), ментор студентов и школьников в IT, выходец из Школы Анализа Данных от Яндекса, объясняет не только правильные ответы, но и как думать как инженер, чтобы проходить собесы и выделяться. Что вы получите из этого видео: Ответы на вопросы, которые действительно задают на собеседовании; Разбор фишек: как звучать как эксперт, а не как студент; Пояснение алгоритмов, Python, статистики и deep learning; Как не попасть в “аналитическую ловушку” на собесе. 📌 Это часть 2 — вопросы 13–25. Первая часть здесь:    • ТОП-25 вопросов на собеседовании в Data Sc...   Тайм-коды: 00:00 – Введение. Зачем смотреть и что будет во второй части 00:17 – Вопрос 13: Зачем нужна PR-кривая и в чём её отличие от ROC-AUC 01:22 – Вопрос 14: Подбор гиперпараметров — GridSearch, RandomSearch, Optuna 02:52 – Вопрос 15: Как оценить важность признаков в модели 05:00 – Вопрос 16: Как работать с категориальными фичами (и чем хорош CatBoost) 07:35 – Вопрос 17: В чём разница между == и is в Python 08:22 – Вопрос 18: Как устроен dict в Python, что такое коллизии 09:58 – Вопрос 19: Что такое итераторы и зачем они нужны 11:33 – Вопрос 20: Теория вероятностей — выпадение суммы 11 11:55 – Вопрос 21: Теорема Байеса — как выглядит и как применять 12:25 – Вопрос 22: Что такое p-value и как его объяснить 12:47 – Вопрос 23: Какие статтесты бывают и когда их использовать 13:48 – Вопрос 24: Функции активации в нейросетях — зачем и какие 14:20 – Вопрос 25: Что делает Dropout при инференсе 15:14 – Финал: как не попасть в аналитическую ловушку 15:51 – Что говорит SQL на собесе о настоящей вакансии #DataScience #машинноеобучение #собеседование #MLвопросы #интервьюIT #карьерапоML #MLInside #Python #SQL #Dropout #PRкривая #теоремаБайеса