Förbered dig för din intervju inom maskininlärning

Har du någonsin undrat hur man på rätt sätt förbereder sig inför en intervju inom maskininlärning? I den här kursen kommer du att förbereda svar på 15 vanliga intervjufrågor om Machine Learning (ML) i Python för en roll som data scientist.

Dessa frågor kommer att kretsa kring sju viktiga ämnen: datarensning, datavisualisering, övervakad inlärning, oövervakad inlärning, modellensembling, modellval och modelevaluering.

Fräscha upp dina kunskaper i maskininlärning

Du börjar med att arbeta med frågor om databehandling och datavisualisering. Efter att ha utfört alla förbearbetningssteg kommer du att skapa en prediktiv ML-modell för att finslipa dina praktiska färdigheter.

Därefter går du igenom några övervakade inlärningstekniker innan du går vidare till oövervakad inlärning. Beroende på rollen kommer du sannolikt att gå igenom båda ämnena i din intervju om maskininlärning.

Slutligen avslutar du med att gå igenom modellval och utvärdering, där du tittar på hur du utvärderar prestanda för modellgeneralisering och utforskar olika tekniker när du bygger en ensemblemodell.

Öva på svar till de vanligaste intervjufrågorna om maskininlärning

I slutet av kursen kommer du att ha både den nödvändiga teoretiska bakgrunden och förmågan att utveckla Python-kod för att framgångsrikt besvara dessa 15 frågor.

Kodexemplen kommer främst att baseras på paketet scikit-learn, eftersom det är lätt att använda och kan täcka de viktigaste teknikerna inom maskininlärning i språket Python.

Kursen lär inte ut grunderna i maskininlärning, eftersom dessa täcks av kursens förkunskaper.

Random forest vs gradient boosting

Öva på maskininlärningsintervjufrågor i Python

Interaktiv övning med praktiskt arbete