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機器學習面試指南

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圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:機器學習面試指南

內容簡介:啟動你的機器學習與資料科學職涯

「這是一本關於機器學習面試的全方位指南。本書涵蓋了大多數機器學習面試的內容,對於該領域的新手、經驗豐富的機器學習(ML)從業者以及資料科學家來說,都非常實用。」
--Prithvishankar Srinivasan
Instacart的ML工程師(曾任職於Twitter、Microsoft)

隨著現今科技產品日益普及,對機器學習專業人才的需求也持續成長。但是不同公司之間對於ML專業人員的職責和技能要求差異迥然不同,使得面試過程難以預測。在本書中,資料科學領導者Susan Shu Chang將為你揭示如何成功應對ML招募過程的每一項挑戰。

Susan Shu Chang曾任職於多間公司的首席資料科學家,無論是擔任ML 面試官或身為應試者的身分,都擁有相當豐富的經驗。藉由本書,她分享自己在這整個過程中學到的寶貴心得,向你說明這個具高度選擇性的招募過程,讓您能快速掌握典型ML面試的成功秘訣。

這本書將帶您了解:
•探索各種機器學習職位,涵蓋ML工程師、應用科學家、資料科學家和其他相關職位。
•在決定要將何種ML職位設定為目標前,先評估自己的興趣和技能。
•衡量自己目前的技術水準,針對阻礙面試成功的弱項進行補強。
•取得每個ML職位需要的技能,並製作適用於應徵的履歷表。
•在編碼測試、統計和ML理論、以及行為問題等ML面試主題上輕鬆得分。
•透過研究常見的ML面試模式和提問,為面試做好充足準備。
•獲取面試後的提示和其他有價值的資源。

目錄
章節說明:前言

第一章 機器學習職位與面試過程
本書總覽
機器學習與資料科學工作職稱簡史
需要ML 經驗的工作職稱
機器學習生命週期
機器學習職位的三大支柱
機器學習技能矩陣
ML工作面試介紹
機器學習工作面試過程
結語

第二章 機器學習工作應徵和履歷表
去哪裡找工作?
ML工作應徵指導
機器學習履歷表指導
應徵工作
補充的工作應徵資料、證書和常見問題解答
下一個步驟
結語

第三章 技術面試:機器學習演算法
機器學習演算法技術面試總覽
統計和基礎技術
監督式學習、非監督式學習和強化學習
自然語言處理演算法
推薦系統演算法
強化...
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