MDS Interview
Добавить вопрос
 @mommyscience
Войти

Вопросы для интервью по специальности Data Science

Предложить вопрос

Наша цель - превратить собеседовние в комфортный процесс и облегчить подготовку к нему. Внеси вклад в сообщество, поделись своими вопросами

Что такое GIL?
  0  2
Есть текст состоящий из 20000 уникальных слов. Создаем мешок слов и обучаем на нем логистическую регрессию и случайный лес. Какой алгоритм сработает лучше и почему?
  0  4
Есть словарь, где ключ это сотрудник, а значение - его ЗП. Вывести top-10 людей по уровню зарплаты.
  3  2
Есть 5 любителей пива. Каждый из них любит футбол с вероятностью Р = 0.2. Какова вероятность, что хоть один из них любит футбол?
  3  3
Как тюнить гиперпараметры различных алгоритмов?
  2  3
Есть линейная регрессия и xgboost Есть матрица объект-признак где есть один супер информативный признак. Мы берём и создаём 10 копий этого признака + случайных шум. Что станет с моделями?
  2  4
Есть случайный лес и есть бустинг. Оба уже настроены с какими-то параметрами Берём и увеличиваем число деревьев в 10 раз. Что с каждым из алгоритмов станет?
  2  5
Почему в логистической регрессии используется именно сигмоида?
  1  5
Какие понятия позволяют строить ансамбли алгоритмов?
  3  6
Вычислите производную по x
  5  16
Алгоритмы классификации
  3  8
Что такое метод __init__ в Питоне?
  2  6
Inner Join таблиц
  3  4
Что выведет программа?
  2  6
Что такое метаданные?
  1  3
Какие деревья лучше брать: низкие или высокие?
  5  4
Почему лог. регрессия хорошо оценивает вероятность?
  1  3
Опишите машинное обучение как задачу минимизации функционала ошибки
  1  3
Когда случайный лес работает хуже линейной классификации?
  2  2
Как считается важность признаков в случайном лесе?
  1  14
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6

MDS Interview © 2019. Политика конфиденцианальности