Bereid je voor op je sollicitatiegesprek over machine learning

Heb je je ooit afgevraagd hoe je je goed kunt voorbereiden op een sollicitatiegesprek over machine learning? In deze cursus ga je antwoorden voorbereiden op 15 veelvoorkomende vragen over Machine Learning (ML) in Python voor een functie als datawetenschapper.

Deze vragen gaan over zeven belangrijke onderwerpen: gegevensvoorbewerking, gegevensvisualisatie, begeleid leren, onbegeleid leren, modelassemblage, modelkeuze en modelevaluatie.

Fris je kennis over machine learning op

Je begint met vragen over het voorbewerken en visualiseren van gegevens. Nadat je alle voorbereidende stappen hebt gedaan, maak je een voorspellend ML-model om je praktische vaardigheden aan te scherpen.

Vervolgens behandel je een paar technieken voor begeleid leren, voordat je verdergaat met onbegeleid leren. Afhankelijk van de functie, zul je waarschijnlijk beide onderwerpen behandelen tijdens je sollicitatiegesprek over machine learning.

Tot slot behandel je modelkeuze en -evaluatie, waarbij je kijkt naar hoe je de prestaties voor modelgeneralisatie kunt beoordelen en verschillende technieken bekijkt terwijl je een ensemblemodel bouwt.

Oefenen met antwoorden op de meest voorkomende vragen over machine learning tijdens sollicitatiegesprekken

Aan het einde van de cursus heb je zowel de nodige theoretische kennis als de vaardigheden om Python-code te schrijven om deze 15 vragen goed te beantwoorden.

De codevoorbeelden zijn vooral gebaseerd op het scikit-learn-pakket, omdat het makkelijk te gebruiken is en de belangrijkste machine learning-technieken in Python dekt.

De cursus behandelt niet de basisprincipes van machine learning, omdat die al aan bod komen in de vereiste voorkennis voor de cursus.

Random forest vs gradient boosting

Machine Learning-sollicitatievragen oefenen in Python

Interactieve oefening met praktijkervaring