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

Дан 2-мерный датасет (2 признака). Нарисовать ситуацию, в которой outlier можно увидеть анализируя только 2 признака одновременно
  3  24
Есть набор признаков. Один из этих признаков скопировали 50 раз и в каждый новый такой скопированный признак добавили немного шума.
  1  1
Как устроен поиск аномалий во временных рядах
  1  12
Метрики бинарной классификации
  1  22
Что такое А/Б тесты?
  1  1
Формулировка нулевых гипотез
  1  1
Почему не делают бустинг над линейными моделями?
  2  28
Как работает регуляризация для линейной регрессии?
  1  20
Какие бывают типы регуляризации линейных моделей? Как они работают?
  1  12
Фальшивая монетка падает орлом в 60% случаев (а не в 50). За сколько подбрасываний и как можно определить что монетка фальшивая?
  3  14
Для того, чтобы определить, что баннер работает эффективнее на 5% потребовалось 1000 показов. Определить эффективность на 3%., больше или меньше показов придется сделать?
  1  9
Какие бывают типы регуляризации линейных моделей? Как они работают?
  0  18
Написать формулу энтропии
  2  10
Как бороться с переобучением?
  2  6
Как понять, какие фичи не стоит включать в линейную модель?
  1  27
В чем идея ResNet?
  2  27
Число пареметров в conv2d(in_channels = 3, out_channels = 128, size = (5x5))?
  2  3
Зачем нужна свертка размером 1х1?
  2  16
Если у алгоритма accuracy = 85%, то это хорошее качество?
  4  12
Как бороться с несбалансированности классов?
  1  24