👩‍💼Собеседование — самое важное событие для начинающего специалиста

Для многих новичков сам факт приглашения на собеседование — уже большое событие. И, как нам кажется, половина успеха!

Давайте проверим, насколько вы к нему готовы — мы выбрали три популярных вопроса, которые задают на собеседованиях будущим Data-специалистам; пишите свои ответы в комментариях!

1️⃣ Как оценить статистическую значимость анализа?

2️⃣ Приведите три примера распределений с длинным хвостом. Почему они важны в задачах классификации и регрессии?

3️⃣ Что такое центральная предельная теорема, и почему она важна?

#собес_academy

🪝 Вопрос с реального собеседования Data Science

Условие: Какой функционал оптимизируется в задаче линейной регрессии и как записать это в векторной записи.

Линейная регрессия — это метод восстановления зависимости между двумя переменными. Её оптимизация сводится к максимизации прадоподобия, что эквивалентно минимизации среднеквадратичной ошибки (MSE), которая широко используется в реальных задачах

#собес_academy

✏️ Вопрос с реального собеседования по Data Science

Что вы знаете про биномиальное распределение? Зачем оно нужно в Data Science?

Биномиальное распределение в основном моделирует количество успешных исходов в фиксированном числе испытаний. В целом, позволяет характеризовать испытания с помощью двух параметров n и p, представляющих количество испытаний и вероятность успеха в одном испытании соответственно.

На практике биномиальное распределение можно использовать для определения вероятности определённого числа успехов, таких как продажи, за определённый период для нового продукта. Кроме того, биномиальное распределение помогает понять вероятностное распределение числа клиентов, обслуживаемых в течение временного интервала.

#собес_academy