Junior ML-инженер | Выпуск 1 | Собеседование | karpov.courses

Курс Start ML https://bit.ly/3Ma0KPP Допустим, вы прошли курс Start ML, научились решать задачи, которые чаще всего спрашивают на собеседованиях, по материалам «Собеседования и как их пройти» и готовы искать первую работу в ML. Чтобы вам было проще понять, как успешно пройти техническое собеседование, куратор программы Start ML Нерсес Багиян провёл mock-интервью со студенткой курса Александрой Бреус. А преподаватели блоков по Python и машинному обучению Алексей Кожарин и Никита Табакаев дали свои комментарии. Какие именно знания по Python и машинному обучению нужны Junior ML-инженеру? Разбираем в интервью! Блок Python 00:00 Знакомство 1:44 Типы данных 2:27 ОС по типам данных 2:54 Словари 3:34 ОС по словарям 3:55 Задача 1 4:39 ОС и комментарий к задаче 1 6:36 Задача 2 7:42 ОС и комментарии к задаче 2 Блок ML 30:10 Переход к блоку ML. Линейные модели 31:27 Самый популярный loss в линейной регрессии 31:59 ОС по линейным моделям 35:26 kNN 37:21 ОС по сравнениею линейной модели и kNN 41:28 Деревья 47:53 ОС по деревьям 51:04 Градиентный бустинг 1:03:53 ОС по бустингу + финальная ОС по блоку