Machine Learning Interviews (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: O'Reilly Media, Sebastopol, 2023
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
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Paperback. As tech products become more prevalent today, the demand for machine learning professionals continues to grow. But the responsibilities and skill sets required of ML professionals still vary drastically from company to company, making the interview process difficult to predict. In this guide, data science leader Susan Shu Chang shows you how to tackle the ML hiring process.Having served as principal data scientist in several companies, Chang has considerable experience as both ML interviewer and interviewee. She'll take you through the highly selective recruitment process by sharing hard-won lessons she learned along the way. You'll quickly understand how to successfully navigate your way through typical ML interviews.This guide shows you how to:Explore various machine learning roles, including ML engineer, applied scientist, data scientist, and other positionsAssess your interests and skills before deciding which ML role(s) to pursueEvaluate your current skills and close any gaps that may prevent you from succeeding in the interview processAcquire the skill set necessary for each machine learning roleAce ML interview topics, including coding assessments, statistics and machine learning theory, and behavioral questionsPrepare for interviews in statistics and machine learning theory by studying common interview questionsAbout the AuthorSusan is a Principal Data Scientist at Elastic (of Elasticsearch), with previous ML experience in fintech at Canadian tech unicorn Clearco, social, and telecom. She is a Python Software Contributing member for her open-source contributions. Susan is also a frequent conference speaker, having given talks at 5 PyCons worldwide, as well as Data Science Europe, Toronto ML Summit, and Ubisoft. In her free time, she founded Quill Game Studios, which has scaled up to 10 staff. In this guide, data science leader Susan Shu Chang shows you how to tackle the ML hiring process. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781098146542
- Título
- Machine Learning Interviews (Paperback)
- Autor
- Susan Shu Chang
- Editorial
- O'Reilly Media, Sebastopol
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1098146549
- ISBN 13
- 9781098146542
As tech products become more prevalent today, the demand for machine learning professionals continues to grow. But the responsibilities and skill sets required of ML professionals still vary drastically from company to company, making the interview process difficult to predict. In this guide, data science leader Susan Shu Chang shows you how to tackle the ML hiring process.
Having served as principal data scientist in several companies, Chang has considerable experience as both ML interviewer and interviewee. She'll take you through the highly selective recruitment process by sharing hard-won lessons she learned along the way. You'll quickly understand how to successfully navigate your way through typical ML interviews.
This guide shows you how to:
- Explore various machine learning roles, including ML engineer, applied scientist, data scientist, and other positions
- Assess your interests and skills before deciding which ML role(s) to pursue
- Evaluate your current skills and close any gaps that may prevent you from succeeding in the interview process
- Acquire the skill set necessary for each machine learning role
- Ace ML interview topics, including coding assessments, statistics and machine learning theory, and behavioral questions
- Prepare for interviews in statistics and machine learning theory by studying common interview questions
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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