• Форумы
  • Администрирование

Скачать Руководство по подготовке к Data Science интервью [Ренат Алимбеков]

Информация
Цена: 85 РУБ
Организатор: Kail
Ссылки для скачивания
Скачать
Скачать
Скачать
Kail
Организатор
Организатор
Регистрация
09.04.2020
Сообщения
394 982
Реакции
38 787
Монеты
1 191
Оплачено
0
Баллы
0
14.01.2024
  • #SkladchinaVip
  • #1
Руководство по подготовке к Data Science интервью [Ренат Алимбеков]
Ссылка на картинку
Это практическое руководство, которое поможет вам успешно пройти собеседование по классическому машинному обучению.

Книга содержит образцы теоретических вопросов, задаваемых на собеседовании по позиции Data Science.

Что вы получите:
  • 6 глав на 43 страницах, охватывающих самые разные темы: статистика и теория вероятности, машинное обучение с учителем, алгоритм градиентного спуска и лосс функция
  • 77 вопросов для подготовки к собеседованию
  • Полезные ссылки и репозитории для подготовки
Оглавление:
  • Статистика и вероятность
  • Распределение
  • Машинное обучение с учителем
    Бинарная классификация
  • Регрессия
  • Разложение по сингулярным значениям (SVD)
  • Логистическая регрессия
  • Градиентный спуск
  • Лосс функция
  • Вопросы на собеседовании по Data Science
  • Полезные ссылки и репозитории для подготовки
Книга на русском языке.
Формат pdf
Показать больше
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый контент.
Поиск по тегу:
Теги
data science machine learning ренат алимбеков
Похожие складчины
Скачать Data Science Interview Guide [Ренат Алимбеков]
  • Kail
  • 02.08.2021
0
Ответы
0
Просмотры
653
02.08.2021
Kail
Скачать [Udemy] Data Science: Supervised Machine Learning in Python [Lazy Programmer Inc.]
  • Kail
  • 26.09.2020
0
Ответы
0
Просмотры
376
26.09.2020
Kail
Скачать Анализ медицинских изображений в Python [Ренат Алимбеков]
  • Kail
  • 14.06.2023
0
Ответы
0
Просмотры
442
14.06.2023
Kail
Скачать [Udemy] Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля [Юрий Аллахвердов]
  • Kail
  • 05.06.2022
0
Ответы
0
Просмотры
225
05.06.2022
Kail
Скачать [Udemy] Машинное обучение в Python: Machine Learning & Data Science [Jose Portilla, Влад Бурмистров]
  • Kail
  • 23.11.2022
0
Ответы
0
Просмотры
1K
23.11.2022
Kail
Показать больше складчин
dekz
Складчик
Регистрация
13.02.2023
Сообщения
2
Реакции
0
Монеты
30
Оплачено
5
Баллы
0
30.01.2024
  • #2
Kail написал(а):
Это практическое руководство, которое поможет вам успешно пройти собеседование по классическому машинному обучению.

Книга содержит образцы теоретических вопросов, задаваемых на собеседовании по позиции Data Science.

Что вы получите:
  • 6 глав на 43 страницах, охватывающих самые разные темы: статистика и теория вероятности, машинное обучение с учителем, алгоритм градиентного спуска и лосс функция
  • 77 вопросов для подготовки к собеседованию
  • Полезные ссылки и репозитории для подготовки
Оглавление:
  • Статистика и вероятность
  • Распределение
  • Машинное обучение с учителем
    Бинарная классификация
  • Регрессия
  • Разложение по сингулярным значениям (SVD)
  • Логистическая регрессия
  • Градиентный спуск
  • Лосс функция
  • Вопросы на собеседовании по Data Science
  • Полезные ссылки и репозитории для подготовки
Книга на русском языке.
Формат pdf
Нажмите для раскрытия...
какое издание?
 
Комментарий
🅻🅰🅳🆈
Модератор
Модератор
Регистрация
09.04.2020
Сообщения
3 019
Реакции
7
Монеты
51
Оплачено
1
Баллы
0
30.01.2024
  • #3
dekz написал(а):
какое издание?
Нажмите для раскрытия...
Первое
 
Комментарий
dekz
Складчик
Регистрация
13.02.2023
Сообщения
2
Реакции
0
Монеты
30
Оплачено
5
Баллы
0
30.01.2024
  • #4
🅻🅰🅳🆈 написал(а):
Первое
Нажмите для раскрытия...
2023?
 
Комментарий

Войдите или зарегистрируйтесь

Вы должны быть авторизованны для просмотра материала

Создать аккаунт

Создать учетную запись займет не больше минуты!

Регистрация

Войти

Уже зарегистрированы? Просто войдите.

Войти
Поделиться:
Facebook Twitter WhatsApp Электронная почта
  • Форумы
  • Администрирование
  • Русский (RU)
  • Обратная связь
  • Условия и правила
  • Политика конфиденциальности
  • Помощь
Меню
Войти

Регистрация

  • Форумы
    • Новые сообщения
  • Мои складчины
  • Служба поддержки
  • Новые складчины
    • Новые сообщения
    • Последняя активность
    • Новые оценки тем
  • Как зарегистрироваться?