Коллекция шпаргалок, которые помогут вам подготовиться к техническому собеседованию по структурам данных и алгоритмам, машинному обучению, глубокому обучению, обработке естественного языка, инженерии данных, веб-фреймворкам , Python и R.
Структуры данных и алгоритмы
Наиболее распространенные технические вопросы на собеседованиях касаются структур данных и алгоритмов. Если вы инженер-программист или специалист по данным, то вы должны знать общие принципы работы со структурами данных, знать алгоритмы поиска и сортировки, а также типы структур данных.
Машинное обучение
Это самая востребованная шпаргалка среди дата-саентистов. Всякий раз, когда у меня проходит собеседование по машинному обучению или глубокому обучению, я трачу пару часов на пересмотр всех ключевых концепций машинного обучения , архитектуры моделей и алгоритмы. Иногда эйчары не обладают техническими знаниями, поэтому они также используют шпаргалки для подготовки. Коллекция шпаргалок состоит из фреймворков машинного обучения, алгоритмов и шпаргалок по архитектурам нейронных сетей.
Глубокое обучение
Современные приложения машинного обучения работают на глубоких нейронных сетях, и каждый алгоритм, связанная с данными, требует от вас определенных знаний о технологиях глубокого обучения или искусственного интеллекта. Модели глубокого обучения движут современными технологиями, такими как компьютерное зрение, автоматическое распознавание речи, обработка естественного языка, медицинские исследования и беспилотные автомобили. Список ниже содержит информацию о фреймворках глубокого обучения (Pytorch/Keras/Tensorflow), архитектурах моделей, графовых нейронных сетях и методах обработки данных.
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) используется для обработки и очистки текстовых, звуковых и графических данных, чтобы мы могли извлекать полезную информацию из данных. Применения NLP безграничны, поскольку они используются для языкового перевода, транскрипции, разговорного ИИ, вопросов и ответов, генеративной технологии, классификации, распознавания и многого другого. Коллекция шпаргалок содержит краткую информацию о самых известных инструментах и алгоритмах НЛП.
Инжиниринг данных
Требования к работе инженера данных включают владение SQL, операции извлечения-преобразования-загрузки (ETL), создание и управление базами данных, автоматизацию конвейеров данных и обработку больших данных. Вакансии инженера данных пользуются спросом, и компании стремятся нанять хороших инженеров для создания полностью автоматизированных конвейеров данных и управления ими. В приведенном ниже списке содержатся памятки по самым популярным инструментам для обработки данных, таким как Apache Airflow и Kafka.
Веб-фреймворки
Несмотря на то, что это необязательные знания, в прошлом менеджеры по найму спрашивали меня о моем опыте работы с комплексными приложениями машинного обучения. Они спрашивали о Django, Flask и FastAPI или об опыте развертывания моделей . Хорошей практикой является изучение веб-фреймворков перед техническим собеседованием. Список состоит из веб-фреймворков R-shiny, Plumber, Golem, Streamlit, FastAPI, Flask и Django.
VIP-шпаргалка
Шпаргалки VIP — содержит полезную информацию о науке о данных и ее основных предметах. Шпаргалки включают основную информацию о типах данных, алгоритмах, НЛП, машинном обучении, анализе данных и обработке данных. Если вы готовитесь к интервью на прием о работе, то я предлагаю вам скачать VIP-шпаргалку и пересмотреть все основные темы по науке о данных и машинному обучению.
