Preparati per il tuo colloquio sul machine learning

Ti sei mai chiesto come prepararti al meglio per un colloquio sul Machine Learning? In questo corso, ti preparerai a rispondere a 15 domande comuni sul Machine Learning (ML) in Python per un colloquio di lavoro come data scientist.

Queste domande gireranno attorno a sette argomenti importanti: pre-elaborazione dei dati, visualizzazione dei dati, apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato, assemblaggio di modelli, selezione di modelli e valutazione dei modelli.

Rinfresca le tue conoscenze sul machine learning

Inizierai occupandoti delle domande relative alla pre-elaborazione e alla visualizzazione dei dati. Dopo aver fatto tutti i passaggi di pre-elaborazione, creerai un modello ML predittivo per affinare le tue abilità pratiche.

Poi, vedrai alcune tecniche di apprendimento supervisionato prima di passare all'apprendimento non supervisionato. A seconda del lavoro, probabilmente parlerai di entrambi gli argomenti durante il colloquio sul machine learning.

Infine, finirai parlando della scelta e della valutazione dei modelli, vedrai come valutare le prestazioni per la generalizzazione dei modelli e scoprirai varie tecniche mentre crei un modello ensemble.

Risposte alle domande più frequenti nei colloqui di lavoro sul machine learning

Alla fine del corso, avrai sia le conoscenze teoriche che servono sia la capacità di sviluppare codice Python per rispondere bene a queste 15 domande.

Gli esempi di codifica saranno principalmente basati sul pacchetto scikit-learn, visto che è facile da usare e copre le tecniche di machine learning più importanti nel linguaggio Python.

Il corso non spiega le basi del machine learning, perché quelle le trovi nei prerequisiti del corso.

Valori anomali e scaling dei dati

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