ТОП вопросы с СОБЕСЕДОВАНИЯ на Data Science / Дисбаланс классов, ROC-AUC, Градиентный бустинг

Рет қаралды 12,785

Күн бұрын

Разбор популярных вопросов с собеседований на позицию Data Scientist
Таймкоды:
00:00 Топ-вопросы на собеседовании Data Scientist
04:45 Дисбаланс классов
02:30 Oversampling
03:14 Undersampling
04:25 Встроенные методы стратификации
04:39 Cross-validation (кросс-валидация)
06:45 Критерии для применения t-Стьюдента для аб тестирования
07:53 Градиентный бустинг и случайный лес, отличия
09:05 ROC-AUC
13:40 SQL разбор вопроса с собеседования
Отличная статья про различные виды кросс-валидации:
towardsdatascience.com/unders...
Clubhouse miracl6
Группа в ВКонтакте pymagic
Telegram t.me/pymagic
#DataScience

Пікірлер: 46

@evgheniigaisinschii3106 2 жыл бұрын

Спасибо вам! Это и другие ваши видео помогли мне пройти первое собеседование))

@seregapetrov6848 3 жыл бұрын

Спасибо за твои труды:)

@user-sd4pu2tz6d 3 жыл бұрын

Отличное видео 👍👍👍👍

@paljm345 3 жыл бұрын

Смотреть, одно наслаждение)))

@thampasaurusrex3716 3 жыл бұрын

Супер видос! Перешёл по рекламе в инсте, вообще не пожалел. Давай видос про трансформеры в nlp)

@OlegDavydov1 3 жыл бұрын

Анастасия, спасибо за ваши труды! Интересно было бы послушать про калибровки моделей и про стекинг/блендинг, особенно их практическое применение

@mafioznik-mg5zq 3 жыл бұрын

очень интересно

@dmitriykalashnikov85 3 жыл бұрын

Очень интересно, спасибо. Было бы еще здорово узнать какие задачки по питону дают на собесах, какие библиотеки в приоритете

@rustamquliyev1304 3 жыл бұрын

Классное видео! Какие утилиты, программы и библиотеки вы используете при работе? Инересно было бы узнать так как недавно рашил использовать tableau и понял сколько лишнего времени я тратил на визуализацию в Питоне. Может еще пару находок услышу)

@denischo2133 3 жыл бұрын

Очень интересно, а применяют аналитики данных (data analyst) машинное обучение? Я обучаюсь на данном направлении и в основном учу мат. Статистику и теорвер, надо ли изучать мл и используется ли оно в аб тестах? Если да, то какие именно? Регрессиям, случайные леса?

@user-qp6rm3bb7t 3 жыл бұрын

Не могли бы помочь? Рассматриваю для себя сферу Big Data(не обязательно Data Science) и хотел спросить, имеет ли смысл развиваться в этой сфере если в моем регионе эта сфера не развита и переезжать нет большого желания?

@user-eg1vy8pk1v 3 жыл бұрын

Джунам, конечно надо структурировать инфу, алгоритм что и когда применять.

@programisli 3 жыл бұрын

Понятно даже программисту и очень интересно.

@harutmargaryan9980 3 жыл бұрын

Ого кого я вижу. Решили выучить DS ?)

@dannydies4304 3 жыл бұрын

Миниатюра видео выглядит отлично. Хорошо выделяется и стиль подобран подходящий. Лучше чем раньше.

@gienek_mscislawski 3 жыл бұрын

где такое худи брала?)

@nikitanatalin1882 7 ай бұрын

Не совсем понял про дисбаланс классов. Название для тайм кода стоит «Дисбаланс классов», а говорится про перекрестную проверку…

@user-ei2oo5oh9s Жыл бұрын

В t-тесте требуется нормальность t-статистики, а не исходных данных, насколько помню). Просто с нормальным распределением исходных данных ЦПТ для t-статистики работает быстрее)

@user-gs6of5vv6r 3 жыл бұрын

сними видео или курс про pyspark

@artemsivtsov6876 3 жыл бұрын

Меня вот сегодня спрашивали на тему нейронных сетей следующее: всем известно что сверточные нейронки лучше различают картинки, но в 2016-2017 году на наборе данных mnist полносвязная нейронка смогла достичь результата практически как у сверточной (отличие в тысячных accuracy). Почему это произошло и почему прошло так много времени? (Ресурсы компьютеров не изменились значительно, т.е. причина в самой сети, а не во внешних факторах)