- 4
- 118 905
Aleron Миленькин
Приєднався 23 січ 2016
Прокачаем тебя в Data Science 🚀
100 Data Science вопросов мидлу! Парень c Физтеха проходит собеседование
На этот раз мы встретились уже с опытным кандидатом в Data Science. Будем интенсивно задавать разноплановые вопросы!
Канал Андрея t.me/dzis_science
Канал Александра: t.me/datafeeling
00:00 - Вступление
01:06 - Разогреваемся на Python
04:01 - Раскидываем SQL
05:10 - Преодолеваем статистику
08:57 - Врываемся в Data Science
23:00 - Добиваем доп вопросы
32:00 - Заключение
Канал Андрея t.me/dzis_science
Канал Александра: t.me/datafeeling
00:00 - Вступление
01:06 - Разогреваемся на Python
04:01 - Раскидываем SQL
05:10 - Преодолеваем статистику
08:57 - Врываемся в Data Science
23:00 - Добиваем доп вопросы
32:00 - Заключение
Переглядів: 37 674
Відео
Типичное собеседование #3. Позиция Senior Data Scientist. Rejected!
Переглядів 16 тис.2 роки тому
На этот раз мы встретились уже с опытным кандидатом в Data Science. Будет много разноплановых практических вопросов по ML! Канал Александра: t.me/datafeeling Канал Андрея t.me/dzis_science Таймкоды встречи: 0:00:00 - Расказ о кандидате 0:09:23 - Фидбек #1 0:10:50 - Первый вопрос по Python 0:16:36 - Второй вопрос по Python 0:17:36 - Задачка на Python 0:23:39 - Фидбек по Python 0:27:26 - Первая з...
Типичное собеседование #2. Позиция Middle Data Scientist. Accepted!
Переглядів 20 тис.2 роки тому
А вот сегодня мы прособеседуем уже опытного кандидата в Data Science. Будет много вопросов по практическому ML, посмотрим как кандидат с этим справится! Канал Александра: t.me/datafeeling Канал Андрея t.me/dzis_science Таймкоды: 00:00 - Про опыт кандидата 5:28 - Простая задача на Python 9:48 - Сложная задача на Python 16:35 - Задача на SQL 19:42 - Сложная задача на SQL 26:24 - Теоретическая зад...
Типичное собеседование #1. Позиция Junior Data Scientist. Accepted!
Переглядів 45 тис.2 роки тому
Сегодня мы прособеседуем начинающего кандидата в Data Science. Будет много вопросов по ML и статистике, посмотрим как кандидат с этим справится! Канал Александра: t.me/datafeeling Канал Андрея t.me/dzis_science Таймкоды встречи: 0:00 - Расказ о кандидате 3:53 - Первая задачка на Python 5:00 - Вторая задача на Python 9:15 - Певрая задача на SQL 10:45 - Вторая задача на SQL 19:10 - Теоретический ...
Не совсем понятно качество решения алго задачи на такого рода вакансию. В том же Яндексе был бы автореджект. Мидл очевидно предлагает неоптимальное решение(sum доп память по сравнению с join выделяет и как будто можно решить без сортировки эту задачу просто за линию). Соответственно вопрос: вообще насколько важно качественно решать алго задача на подобных собеседованиях на дс. Понимаю что мок интервью и собеседующим может не очень интересно докапываться до оптимальности кода, но насколько за это карают на собесах в топ компании?
Бредовое интервью! Может быть, стоило задать все вопросы за 15 минут и закончить? А то все слишком затянуто, и вопросов задали совсем немного.
Это на Джуна?? А что тогда на мидла нужно знать ??
Говорят, что сейчас джунов собеседуют жестче, потому что конкуренция огромная ))
😂😂😂 Интервьюверы тоже джуны в SQL Delete это DML оператор, такой же как интсерт. Транкейт это DDL оператор, котрый пересоздает таблицу. В результате чего данные летят в опу. Транкейт автоматически делает коммит по транзакции так как это DDl
😂 вы больше трепались. И влпросы вы задавали дольше чем он отвечал. Так что 30/2 = 15 минут. Это время что он ответчал
У list нет метода sum(), если бы у нас был np.ndarray, это сработало бы
Ну прикол MAPE в том, что допустим если у нас y = 1 и все прогнозы > 0, то максимальная ошибка заниженного прогноза равна 1, а завышенного не ограничена сверху. Это показывает несимметричность MAPE, но это не значит, что такая функция ошибки штрафует за недопрогноз и перепрогноз по-разному.
Как-то с питончиком слабо... вторую задачу тоже в одну строку решить можно. Парень переволноваться, конечно, мог, но такое на автомате пишется после трех-четырех решенных easy задач на leetcode
Вот вы не верите, а у меня тока сегодня было блиц интервью в "ДомКлик", и вопросы частично совпадали. Так что ботайте друзья и вам воздастся!
самое тупое собеседование, которое я видела
Юля молодец. Андрей, резкий какой то (на грани ттксика)
Таких простых задач на реальных собеседованиях, к сожалению, не бывает. Всегда попадались задачи уровня как минимум medium с leetcode. И, разумеется, требовалось максимально эффективное решение.
Ну если вы только по гуглам ходите, то может быть Так в целом, дают максимум изи с литкода, но уж точно не медиум
Это на мидла?
Нет, это сразу на тим лида
Боже, какая речь невнятная у парня, который интервью проходит. Имхо, ему надо что-то с этим делать. Проглатывает половину слов, перебивает, сам сбивается… Скорее всего это будет мешать пройти интервью ему (
factorial(len(n))
Не понял ответ на вопрос "Почему нейросети усложняют добавлением слоев, а не добавлением нейронов?". Может кто подсказать пожалуйста какой верный ответ?
внутри слоя все линейно, а в конце не линейная активация(сигмоида, релу и.т.д). Нам хочется дать модели больше нелинейностей.
Усложняют и тем, и тем на самом деле :)
"Можно ли разделить линейкой?" Конечно можно! Поскольку X^2 + Y^2 = К линейно относительно X^2 и Y^2.
Ваша гиперплоскость линейна, но вот в пространстве признаков х2 y2 она данные классы не сможет разделить. И в пространстве x y xy, как советует интервьюер, тоже не получится. Девушка здесь права, чтобы разделить гиперлинией, нужно переходить в 6 мерное пространство и признаками вплоть до второго порядка x y, погуглите XOR проблема, или персептрон применять. Без критики, вдруг кому то поможет
Кандидат молодчина, хорошо отвечал и держался, а вот формат собеседования выбесил аж через экран. Глупость какая-то. В чем смысл вот этой спешки, перебивания с первых минут собеса, "так ладно давай дальше", как только собеседуемый пошёл не туда в ответе? Не говоря уже о том, что большая часть вопросов не демонстрирует ровным счётом ничего, кроме хорошей памяти, выбирать кандидата по ним было бы очень странно.
Ого, не ожидал Вас тут увидеть. Вы сейчас специалист ДС?)
@@lbs_9715 в каком смысле не ожидали? мы знакомы? насчет работы - ну почти) специалист МЛ называется моя должность
@@darjecka Я вас узнал по фото, я был одно время преподом по матану на ПИ в вашей группе) Поэтому предположил, что Вам не интересен МЛ, а интересно SE
@@lbs_9715 ааа, как здорово! я вас помню тоже, конечно) я пробовала разное, ДС и МЛ оказались для меня интереснее разработки. но я пока только в начале пути
Типичный собес на джуна
Ответил почти на все вопросы про дс и допы, пора бы и на стажера устроиться)(
Я вообще не понимаю ранимые души которые пишут о том что парень «обосрется в реальном проекте», «заучил». Тип реально красавчик видно что добрую часть жизни продал матану
зависть просто людская. если даже они в реальном проекте не обосрались, то парень тем более не может
2 мидла проводят интервью на синьора?=)
В жизни так часто бывает Когда собеседует человек который знает хуже
Всем привет! Такой вопрос - а разве при выполнении кода по второй задаче SQL не возникнет ошибка? Андрей (собеседуемый) в конструкции WHERE написал следующее: company_name IS NOT NULL, вот только company_name - это уже новое переименованное название через алиас в конструкции SELECT, при этом WHERE будет выполняться раньше по очередности по сравнению с переименованием столбца, а значит возникнет ошибка. Если я не прав - поправьте. Заранее спасибо за ответ.
верное замечание, тут видимо собеседующие пропустили этот метод или не знают порядок выполнения запроса.
@@user-et2xr1kw5c Как человек, который довольно много собеседовал людей именно по SQL, могу сказать, что даже люди с большим опытом, занятые сложными задачами, могут пропускать подобные вещи при анализе "на глаз". И ничего серьезного в подобной ошибке, если человек идет на джуна и не рассказывает о большом опыте, не вижу. В работе один раз наткнется на ошибку при написании подобного запроса и навсегда запомнит, что присвоение алиасов происходит после применения фильтра where.
Во второй задаче SQL, ошибка в WHERE, потому что alias от SELECT не распространяется на WHERE
вопрос про magic функцию дурацкий. если % то на одной строке, %% то много строк. это решается за одну секунду когда ты неверно запустил код и исправил. в чем тут синьорность
В работе нужны интеллектуалы, а не эрудиты... собеседование ни о чем.
list не имеет атрибут sum
Чувствуется, что парень заучил всю инфу, не осоьо видно понимание предмета о котором говорит.
У Александра с джуна ДС до сеньора - 2 года. =))
ФБМФ + MADE. Буду знать, что моя связка совсем не уникальна. Автор, почему решил уйти из биоинформатики?
достойное видео) посмотрев его, я понял, насколько никчемен) пошел доучиваться)
нормик) молодец, а то тут сеньор был))) один
мне показалось это не синьор а шеф бургер джуниор за 199р в кфс.
Мне было бы очень интересно услышать причины по которым Александр ушел из бионформатики, такой интересной и перспективной области (тем более в резюме я увидела работу в Gero) в какой-то ритейл
Рискну предположить, что в ритейле больше предложений с более высокой зп
четко!)) можно еще было добавить про различие архитектуры реализации поулярных библитек градиентного бустинга их плюшки и минусы, по питону можно было бы еще углубиться паттерны метаклассы например...дааа Бабушкин нервно курит) мне понравилось))
С чего начать дата инженеру чтобы понять хоть слово (питон и скуль пропускаем) ?
С универа
Спасибо🙏 Все молодцы👍
Где можно быстро и качественно выучить ML?
Никак
В институт на факультет матсата
А чего в Лондон, а не в рассеюшки?😂😂 Канал годный!🎉
А что если без курсов а сам изучаешь и достаточно успешно; как на это смотрит работодатель?
Юля молодец, отличное собеседование, удачи в поиске работы!
Ммм...что ? Обязательно высшее образование для длжун+, мидл и т.д. ?? Интересно, что я тогда забыл без вышки с 5+ летним опытом работы в DS. Мне уволиться ?)). Еще раз, смотрят сначала на то, какими навыками/опытом владеет кандидат. Порой приходят люди после вышки практический с нулевыми знаниями, прося over 100 тыс. Вышку добавляют в требование, чтобы совсем шлак не шел. Если нету вышки, но есть навыки, то глуп тот рекрутер, который не наймет такого человека (компания с таким подходом не проживет долго)) Очень странно слышать такое...
кринж. Люди за 4 года идут в FAANG работать, а не в какие-то там яндексы
@@DimbikeY Люди идут работать туда куда хотят (или по возможности). И с чего Вы решили, что я в Яндексе работаю ? В сообщении ничего такого не написано...ни о FAANG ни о Яндексе. Я лишь писал, что диплом (подставка для чашки чая) не влияет на уровень навыков, которыми обладает кандидат. Приходят с менталитетом: "ну меня должны тут сами всему научить"...Это не завод и время не СССР, где после универа тебя учат как и что делать. Тут желательно чтобы на тебе сразу можно было зарабатывать, ну или через пару месяцев, если ты начинающий специалист.
На взгляд начинающего DS: Видос интересный, но не оставляет чувство постановки. На простых вещах мы спотыкаемся и при этом как-то ускоряемся там, где "хотелось-бы поподробней" (причем обе стороны заинтересованы побыстрее проскочить). Очень странно, что по мнению работодателя для профоценки DS достаточно темы линейной регрессии (пибл. 1-2% от темы DS) или я пропустил как Юля билет про ЛР вытянула? Для человека, который не выполняет ежедневно эти действия Юля как то слишком бодро ориентируется. Или она устраивается на работу, которую уже выполняла минимум полгода? Так вроде где то мелькнуло, что она меняет вид деятельности?
Да если эта руина мидл то я сеньор тогда
Благодарю за интервью. Мне очень полезно было его разобрать.
You lie
I can share now ok
You lie to me first
You lie
If you not shy everyone