Prepare-se para sua entrevista sobre machine learning

Você já pensou em como se preparar direitinho para uma entrevista sobre machine learning? Neste curso, você vai preparar respostas para 15 perguntas comuns sobre machine learning (ML) em Python para uma entrevista de emprego como cientista de dados.

Essas questões vão girar em torno de sete tópicos importantes: pré-processamento de dados, visualização de dados, aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, conjunto de modelos, seleção de modelos e avaliação de modelos.

Atualize seus conhecimentos sobre machine learning

Você vai começar trabalhando com questões de pré-processamento e visualização de dados. Depois de fazer todas as etapas de pré-processamento, você vai criar um modelo de ML preditivo para aprimorar suas habilidades práticas.

Depois, você vai ver algumas técnicas de aprendizado supervisionado antes de passar para o aprendizado não supervisionado. Dependendo da função, você provavelmente vai falar sobre os dois assuntos na sua entrevista de machine learning.

Por fim, você vai terminar falando sobre como escolher e avaliar modelos, vendo como avaliar o desempenho para generalização de modelos e conhecendo várias técnicas enquanto constrói um modelo de conjunto.

Respostas práticas para as perguntas mais comuns em entrevistas sobre machine learning

Ao final do curso, você vai ter tanto o conhecimento teórico necessário quanto a habilidade de desenvolver código Python para responder com sucesso a essas 15 perguntas.

Os exemplos de codificação serão principalmente baseados no pacote scikit-learn, por ser fácil de usar e cobrir as técnicas mais importantes de machine learning na linguagem Python.

O curso não ensina os fundamentos do machine learning, pois eles são abordados nos pré-requisitos do curso.

Random Forest vs Gradient Boosting

Praticando perguntas de entrevista de Machine Learning em Python

Exercício interativo prático