ТОП-25 вопросов на собеседовании в Data Science: как отвечать, чтобы получить оффер | Часть 1

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/ml_inside
ТОП-25 ВОПРОСОВ на собеседовании в Data Science. Часть 1 — первые 12 с экспертными ответами и фишками от практикующего ML-инженера. Это не просто список вопросов — это подробный разбор того, что реально спрашивают на собесах в ML и Data Science. Вы узнаете не только правильные ответы, но и фишки, которые помогут выделиться среди кандидатов и показать экспертность. Разбирает 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. Последний собес он прошёл на 20 минут быстрее нормы. Вы узнаете: Как правильно отвечать на вопросы по ML, регуляризации, метрикам, ансамблям и другие. Какие формулировки показывают вашу глубину. Как собес проверяет не только знания, но и понимание. Почему собеседования — это шанс учиться, а не провалиться. Это часть 1 — первые 12 вопросов. В следующих частях — продолжение и сложные темы.