随着科技产品在今天变得越来越普及,对机器学习专业人员的需求持续增长。但机器学习专业人员在不同公司的职责和技能要求仍然差异很大,这使得面试过程难以预测。在这份指南中,数据科学领导者Susan Shu Chang将向您展示如何应对机器学习招聘过程。 作为多家公司的首席数据科学家,Chang在机器学习面试官和面试者方面都有丰富的经验。她将通过分享自己在这一过程中所学到的宝贵经验,带您走过这个高度选择性的招聘过程。您将迅速了解如何成功应对典型的机器学习面试。 这份指南将向您展示如何:

  • 探索不同的机器学习角色,包括机器学习工程师、应用科学家、数据科学家和其他职位
  • 在决定追求哪种机器学习角色之前,评估您的兴趣和技能
  • 评估您当前的技能,并弥补可能妨碍您在面试过程中成功的任何差距
  • 获得每个机器学习角色所需的技能集
  • 在机器学习面试中表现出色,包括编程评估、统计和机器学习理论以及行为问题
  • 通过研究常见的面试问题,为统计和机器学习理论的面试做好准备

这份指南将帮助您顺利应对机器学习招聘面试的挑战。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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