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

Задача понижения размерности

Что такое проклятие размерности?

Понятие функции ошибки

Как с помощью нечестной монетки получить два равновероятных исхода

Как получить равновероятный сэмпл из большого числа строк?

Как строится регрессионное дерево?

Что такое LabelEncoding и FrequencyEncoding ?

Как и зачем генерировать новые признаки?

Есть тест, который определяет болен человек или нет с вероятностью 99%. Есть город, про который известно, что 1% населения точно больны. Найти вероятность, что выбранный наугад житель города болен?

Как работает логистическая регрессия?

Дано квадратное уравнение, имеющее ровно два корня. Как можно решить его с помощью градиентного спуска?

Монетка бросается до тех пор, пока не выпадет две решки подряд. Сколько в среднем бросков надо сделать?

Как должны быть связаны между собой две матрицы, чтобы их можно было диагонализировать одним оператором поворота?

Как вычислить минимальный размер выборки для проведения A/B теста?

В чем отличие градиентного бустинга над деревьями от случайного леса? Какие базовые параметры настраиваются?

Как объяснить бизнесу, что значат ошибки I и II рода?

Какой функционал оптимизируется в задаче линейной регрессии? Как записать это в векторной записи?

Какие алгоритмы оптимизации находят сразу несколько локальным минимумов?

Виды метрик машинного обучения?

Какие фреймворки глубокого обучения вы знаете?