Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
4.31K subscribers
447 photos
10 videos
1 file
473 links
Вопросы с собеседований по Data Science и ответы на них.

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/7dfb7235

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

Наши каналы: https://t.me/proglibrary/9197
Download Telegram
Тот, кто знает, чего хотят на собеседовании, всегда выигрывает у того, кто просто пришел отвечать на вопросы.

Разница между ними в том, что первый видит процесс целиком: он понимает, зачем нужен каждый этап, чего ждет интервьюер, и как в нужный момент показать сильные стороны. А второй просто надеется, что его ответы «понравятся». И, к сожалению, чаще всего это не срабатывает.

21 августа в 18:00 (МСК) karpovꓸcourses проведут вебинар совместно с Павлом Бухтиком — экс-руководителем продуктовой аналитики в Яндексе и FindMyKids, экспертом с восьмилетним опытом в профессии, пять из которых на управленческой позиции.

Вам покажут, как выглядит воронка собеседований, что происходит на каждом шаге, и как реагировать на задачи так, чтобы интервьюер видел, что перед ним человек, который точно справится с работой.

Узнайте четкий план, как действовать на собеседовании: https://clc.to/erid_2W5zFGDg7ui

Это третий вебинар Data-интенсива: от новичка до оффера, который поможет сориентироваться в сфере Data Science и перейти к первым шагам.

Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGDg7ui
🔥 Последняя неделя, чтобы забрать курс по AI-агентам по старой цене!

Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать!

Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока.

📆 Старт — 15 сентября.

💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа.

👉 Зафиксировать цену
🤔 Что делать, если утечка данных (data leakage) обнаружена уже после вывода модели в прод

В такой ситуации нужно немедленно исключить утёкшие признаки из пайплайна и переобучить модель без них. Утечка данных приводит к завышенным офлайн-метрикам, поэтому все оценки нужно пересчитать заново. После переобучения важно убедиться, что модель действительно справляется с реальными данными, где этой информации нет.

Также необходимо:
оценить, насколько широко была развернута утёкшая модель;
при необходимости откатить (rollback) её или быстро заменить новой;
в критичных системах иметь резервную/параллельную модель, которую можно включить на время расследования.

🐸 Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁1