РЕАЛЬНОЕ собеседование на Data Scientist. Алгоритмы + Python

🔑 Готовишься к собеседованиям и хочешь получить оффер? «Оффер под ключ» — подготовка, практика и помощь с поиском работы. Начни с бесплатного карьерного скрининга: https://unicode.school/programs/offer... 🐳 Мой Telegram — карьера в IT, разборы и жизнь: https://t.me/gernar228 💼 Вакансии в IT, которых нет на hh.ru: https://t.me/unicode_jobs Разбираем собеседование Data Scientist в Lamoda: Python и SQL, вероятность, p-value, ROC-AUC, деревья, ансамбли и нейросети. Останавливаемся на ошибках кандидата и разбираемся, как точнее объяснять решения на техническом интервью. Дополнительно по теме выпуска: 🎯 Готовишься к собеседованию Data Scientist? Пройди мок-интервью с разбором ответов от трёх специалистов: https://unicode.school/career-help/re... ТАЙМКОДЫ 00:00 — Что щас будет? 00:17 — Как найти медиану в SQL 03:17 — Как устроен словарь в Python и сложность доступа по ключу 03:43 — Что такое hash map и какими свойствами она должна обладать 05:12 - очень крутой гайд, зацените 05:39 — Изменяемые и неизменяемые типы данных в Python 06:08 — Виды сортировок и идея mergesort 06:51 — p-value и элементы статистического теста 11:51 — Задачка!! Два белых шара из мешка 12:50 — ROC-AUC: вероятностная интерпретация 15:00 - Как строится решающее дерево? 16:10 — Как устроен случайный лес? 17:55 - Как залутать оффер на 200к+ в DS? 18:40 — Что ещё семплируют в Random Forest кроме строк 19:04 — Как работает бустинг в общих чертах 19:35 — На что учатся деревья в бустинге и где считается градиент 22:43 — Что будет, если убрать первое дерево из ансамбля 23:57 — Предсказания Random Forest 24:52 — Как уменьшить число параметров CNN без потери receptive field 26:00 — Как увеличить маленький датасет изображений без денег 26:36 — Что будет, если все веса сети инициализировать одинаково 26:57 — Как отсортировать очень большую строку без доп. памяти 28:21 — Что такое left-anti join в Spark 29:05 — Top-5 товаров по скору на каждый день в SQL 31:51 — Bias и Variance: Random Forest vs Boosting 33:08 — Сильное умозаключение По вопросам обучения и услуг: https://t.me/gernar228_support