КАЙФОВОЕ СОБЕСЕДОВАНИЕ В ВАЙЛДБЕРРИЗ (на data scientist)

🔑 Получи бесплатный разбор своего уровня и персональный роудмап обучения: для этого перейди по ссылке и заполни короткий бриф в течении 5 минут: https://offer.gernar.ru/?utm_source=y... 🐳 Телега: https://t.me/gernar228 (подпишись, там куча пользы по трудоустройству и вакансии, нет на хх.ру) 🧠 А если ты матерый айтишник, напиши кодовое слово «УДАЛЕНКА» нашему менеджеру и получи бесплатный разбор своего уровня и роудмап по трудоустройству в зарубежную компанию от реального эксперта-удаленщика: https://t.me/m/S0MVt890MGEy Это разбор реального собеседования на позицию ML Engineer: смотрим реальное собеседование, делаем разбор собеседования, чтобы понять, как отвечать на вопросы на собеседовании, как пройти собеседование и на что обратить внимание, если впереди data science собеседование или собеседование ml engineer. 📕 База Вопросов с собесов: https://gernar.ru/questions ❓ Гайд на трудоустройство в IT за 3 месяца без опыта работы: https://t.me/gernar228/788 🐳 Телега: https://t.me/gernar228 (подпишись) ТАЙМКОДЫ: 00:00 – Реальное собеседование Data Scientist 00:31 – Вопрос 1: Как оценивать качество модели прогноза спроса? 01:37 – Главная проблема метрики MAPE 02:30 – Важный кейс 03:31 – ОЧЕНЬ ВАЖНЫЙ МОМЕНТ 05:30 – Вопрос 2: Как оценивать качество скоринговой модели в микрофинансах? 08:33 – Вопрос 3: Что такое Average Precision и как он связан с PR-кривой? 11:28 – Вопрос 4: Что такое проклятие размерности и как с ним бороться? 14:32 – Вопрос 5: Что такое мультиколлинеарность и как она проявляется? 15:59 – Вопрос 6: Как линейная регрессия, дерево и бустинг предсказывают за пределами обучающей выборки? 18:15 – Получил ли кандидат ОФФЕР?