Machine Learning и Data Science: тренажёр для собеседований

Бесплатный ML-тренажёр с вопросами из отборов, стажировок и технических собеседований. Поможет быстро проверить базу по моделям, метрикам, деревьям, ансамблям, временным рядам и Python — и понять, что повторить перед интервью.
Начальный уровень

Чему вы научитесь

  • Проверять себя на базовых вопросах по Machine Learning
  • Находить слабые места в базе: модели, метрики, деревья, ансамбли, кластеризация
  • Понимать, какие темы обычно стоят за тестовыми вопросами по ML
  • Разбирать ошибки и превращать их в список тем для повторения
  • Тренироваться объяснять технические ответы словами, а не просто выбирать вариант

О курсе

Это бесплатный ML-тренажёр по вопросам из отборов, стажировок и технических собеседований.

Внутри несколько тестовых блоков по Machine Learning, метрикам, деревьям, ансамблям, временным рядам и базовому Python. В конце курса есть короткие шпаргалки по основным темам, чтобы быстро повторить базу после тестов.

Тренажёр подойдёт тем, кто готовится к DS/ML-отборам, хочет освежить знания перед собеседованием или быстро понять, где есть пробелы.

Вопросы в основном проверяют фундамент, но именно такие темы часто всплывают на интервью: ROC-AUC, деревья, бустинг, логистическая регрессия, регуляризация, leakage, target encoding, временные ряды и другие.

Если после тренажёра поймёте, что хочется готовиться глубже, внутри есть ссылки на мой канал, основной курс и дополнительные материалы по DS/ML-собеседованиям.

Важно: это не официальный курс компаний и не гарантия прохождения отбора. Вопросы собраны и переработаны в образовательный формат, чтобы помочь подготовиться к типовым проверкам ML.

Для кого этот курс

Для тех, кто готовится к DS/ML-отборам и стажировкам Для тех, кто хочет быстро освежить базу перед техническим собеседованием Для студентов и специалистов, которые хотят проверить знания по классическому ML Для аналитиков, у которых в отборе или работе встречается ML-блок Для тех, кому важно не только выбрать правильный вариант, но и объяснить ответ словами

Начальные требования

Базовое понимание Python
Общее представление о машинном обучении
Знание базовых задач ML: классификация, регрессия, кластеризация
Желательно понимать, что такое train/test, метрики качества и переобучение
Глубокая математика не требуется, но базовые идеи вероятности, функций потерь и метрик будут полезны

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Курс устроен как тренажёр: вы проходите тестовые вопросы по темам и смотрите, где возникают ошибки.

Вопросы сгруппированы по блокам: модели, метрики, деревья и ансамбли, кластеризация, временные ряды, Python и практические ML-ловушки.

После прохождения полезно выписать темы, где были ошибки, повторить их и пройти тест ещё раз через несколько дней.

Сейчас это первая версия тренажёра. Основная цель — быстро проверить себя на вопросах из отборов. В конце курса уже есть короткие шпаргалки по основным темам: метрики, линейные модели, деревья и ансамбли. Со временем буду добавлять новые тесты, шпаргалки и разборы.

Программа курса

загружаем...

Что вы получаете

  • 50+ вопросов по ML, метрикам, деревьям, ансамблям, временным рядам и Python
  • Тренировку в формате тестов, похожих на отборы и технические собеседования
  • Возможность быстро найти слабые места перед интервью
  • Структурированную навигацию по темам, которые стоит повторить
  • Короткие шпаргалки по основным темам: метрики, линейные модели, деревья и ансамбли
  • Ссылки на разборы собеседований, roadmap и полезные посты по DS/ML
  • Обновления курса: новые тесты, шпаргалки и разборы будут добавляться постепенно
  • Бесплатный доступ к тренажёру
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно