Data Scientist
Тем: 28. Вопросов: 342.
Темы
- Основы ML и выбор модели · 12
- Линейные модели и метод наименьших квадратов · 11
- Обобщающая способность, регуляризация и тюнинг · 8
- Валидация и метрики качества · 22
- Оптимизация и функции потерь · 16
- Градиентный бустинг и ансамбли · 18
- Деревья решений и случайный лес · 19
- Признаки, предобработка и выбросы · 12
- Снижение размерности и метрическое обучение · 6
- Временные ряды и прогнозирование · 9
- Классификация и дисбаланс классов · 8
- Кластеризация и методы ближайших соседей · 9
- Векторизация текста и эмбеддинги · 8
- Теория вероятностей и статистическое оценивание · 12
- MLOps и эксплуатация моделей · 9
- Python-инструменты Data Scientist · 13
- Рекомендательные системы · 4
- Лайфкодинг ML · 16
- Обучение нейронных сетей · 13
- Архитектуры и слои нейронных сетей · 13
- Трансформеры и языковые модели · 27
- Генеративные модели и автоэнкодеры · 3
- Компьютерное зрение и сверточные сети · 19
- SQL: запросы и аналитика · 19
- Базы данных и системы обработки данных · 6
- Описательная статистика, гипотезы и A/B-тесты · 25
- Математика для Data Science · 3
- Обработка аудио · 2