100 Data Science вопросов мидлу! Парень c Физтеха проходит собеседование
Вставка
- Опубліковано 3 чер 2024
- 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
Я так понял, что ребята решили попробовать новый формат - блиц-опрос вместо классического собеседования с развернутыми вопросами. Как по мне, то получилось довольно интересно и информативно)
Спасибо за видео
Ответил почти на все вопросы про дс и допы, пора бы и на стажера устроиться)(
Имхо, лучше сбавить темп вопросов, а более глубже разбирать ответы. Раздел про ДС получилось на много лучше. А так все ок. Благодарны за то, что делаете полезный контент! )) Респект
Молодцы ребята!
очень интересно. спасибо
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
Спасибо вам
Привет. Я сейчас прохожу собесы в Европе. На 3 собесах меня просили рассказать про проект с предыдущей работы. Это сложно потому что надо иметь по 2 презентации для каждого проекта (длинную с деталями и короткую для менеджеров и рекрутеров, с бизнес задачами). Наверное это лучше чем экзамен устраивать на 40 минут, галопом по европам.
Кстати спасибо за видео, использую в подготовке. Главный секрет тех. собеса - попасть на него (иметь резюме классное и скрининг пройти с рекрутером).
ну как успехи в собеседованиях?
@@user-or9sg4wl7n Получил 2 оффера, третью неделю работаю уже :)
А english как ботал? Понятно, что можно репетитора нанять, но может быть посоветуешь какие-то конкретные курсы?
@@user-hh9cz3ez1x слушал американское радио в интернете всё свободное время.
Блин, прикольно. Посмотрел этот видос и чуть позже наткнулся на чей-то комментарий на курсе Карпова "Введение в Data Science".
Открыл профиль и увидел знакомое лицо. Оказался твой, сразу не узнал)
Ниже коммент:
".sum() помогло решить с первого раза)
Чувствую себя сыном маминой подруги:)" step 3.7
А за видео спасибо!
Вот это очень классные вопросы. Только спрашивайте пожалуйста еще про плгоритмы, потоки и тесты по питону, а по sql про оптимизацию запросов и будет вообще пушка. Еще бы было хорошо спросить про deep learning (nlp, cv) и как выводятся модели в прод, прост на русском такого вообще нет)
Оптимизацией запросов должен заниматься разработчик sql
Все очень странно и как то не по умному на мой взгляд((( Вот я физик к примеру. Я проходил собеседования достаточно раз и половину из них были успешными. Никто и никогда не спрашивал меня физику. Это даже странно на собеседовании спрашивать сам предмет. Выглядит как будто вы студента на экзамене тестируете. Что то типа ЕГЭ)))). Любой дурак может вызубрить ответы на вопросы. Это вообще не показатель того подходит человек или нет. Меня спришивали и я сам спрашиваю на собеседовании про проекты, что человек делалал, про мысли о этих проектах и о проектах которые я ему предложу (как он будет решать это в общих словах), про конфликты и сложные ситуации которые он решал, интересуюсь его общими знаниями бывает и бывает тестируют на сообразительность (типа как гугл делает). Все что вы спрашиваете - это вообще не важно))))) Это все находится за 5 мин поиска в Гугл. Меня учили в универе что помнить вообще не важно а важно знать где найти и понимать что там написано. Это и мое мнение. Если человек умен и трудолюбив - это уже 99 процентов успеха. Остальное он может загуглить. Если что и спрашивать то глубину понимания проектов которые делал и где можно сделать лучше. Это даст понятие о реальном интеллекте.
Мне кажется, в данном случае очень ощутима разница между тем, кто заучил "базворды" и просто жонглирует терминами из области, и по-настоящему знающим кандидатом.
Просто зазубрить правильные ответы и так обстоятельно и аккуратно отвечать, как Роман, вряд ли получится)
Нормальные вопросы в принципе ходовые, в работе будут попадаться, это же базовые строительные блоки. Бывает гораздо хуже собеседование на джуна, оно всегда унизительно. Суть в том, что через 10 лет работы мидлом, ты не пройдешь собеседование на джуна, если не выучишь снова дебильник, т.к. в этих списках просто тестирование, что ты читал учебник, в жизни это не встречается никогда. Вот был случай - какой говорит размер пустого класса, это вопрос из теории компиляторов. А я почем знаю, это вообще особенности реализации и вообще в теории компиляторов про это ничего не написано, ибо я ее изучал и даже немного практиковал, правда не в продакшене, а собеседующий нет. Но тут да, если не джун, то второе или даже третье собеседование будут гораздо интереснее. Думаю типовые вопросы можно заучить где-то за месяц, это такой первый барьер. Я бы сказал тут все достаточно лояльно, бывает вот смотришь на вакансии, там пишут с десяток фреймворков, что кстати является признаком нестабильной команды, в которой в основном были вчерашние студенты. И ведь на собеседовании могут начать по этим штукам гонять, которые уже завтра устареют, а документации там жопой жуй, это не те 2000 страниц минимального набора.
Абсолютно согласен. Книги читают не чтобы знать информацию оттуда, а чтобы запомнить ту страницу где это было и быстро открыть при надобности
@@timursharapov9143 какая разница заучил ты или нет, если ответ на вопрос лежит в первых ссылках поисковика по запросу?
им ведь нужны кодеры, стаф инженеры им не нужны)
Новое видео,, раз в месяц, как у дудя
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))
Чёт я не понял в чем смысл такого собеса. Ну будет знать человек термины половина из которых не используется в практике постоянно. Зато потом окажется что код нечитаемый.
Спасибо. Очень интересно.
14:30 knn не обучаем.
- есть ведь способы ускорения knn. Нельзя их рассматривать как обучение?
Ну или само по себе добавление данных в KNN является его дообучением
Насколько я понимаю, там просто метрики по-другому считают, обучения там всё-равно нет.
😂😂😂 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
когда будет собес на выживание?
Выровнять бы громкость голосов по возможности - а то как ни поставь громкость - некомфортно
You can see and get it all
You will see
Интересный блиц. Жаль, что в норм контору дадут какой-нибудь Merge K Sorted Lists
If you not shy everyone
В основе PCA разве SVD лежит? Там же вроде собственные вектора и собственные значения матрицы ковариации под капотом?
PCA это частный случай SVD
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.
1:24 почему перепутаны встроенные и магические методы в python?
MAPE за перепрогноз конечно больше штрафует
I can share now ok
достойное видео) посмотрев его, я понял, насколько никчемен) пошел доучиваться)
Мне интересно, где можно хорошо подучить статистику, чтобы легко отвечать на такие вопросы?
Степика Основы статистики 3 части
В вузе 🤡🙈
С чего начать дата инженеру чтобы понять хоть слово (питон и скуль пропускаем) ?
С универа
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 :)
А это собеседование какого уровня? Мидл или сеньор?
Я думал джун
Это на мидла?
Нет, это сразу на тим лида
😂 вы больше трепались. И влпросы вы задавали дольше чем он отвечал. Так что 30/2 = 15 минут. Это время что он ответчал
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
самое тупое собеседование, которое я видела
You lie to me make me lost my time
Бредовое интервью! Может быть, стоило задать все вопросы за 15 минут и закончить? А то все слишком затянуто, и вопросов задали совсем немного.
В работе нужны интеллектуалы, а не эрудиты... собеседование ни о чем.