Data Science Interview: Prep for SQL, Panda, Python, R Language, Machine Learning, DBMS and RDBMS - And More - The Full Data Scientist Intervi
Ön keres adattudós állást?
Akkor olvasson tovább...
A Bureau of Labor Statistics szerint az adattudósok éves átlagfizetése 98 230 $,.
Az adattudományi álláshirdetések 31%-kal nőttek az elmúlt években, míg az adattudományi álláskeresések ugyanebben az időszakban csak 14%-kal emelkedtek. Ez a nagy kereslet több mint 150 000 adattudós szakember hiányához vezetett.
A Glassdoor az adattudományt, mint a #2 állás Amerikában 2022-re, és ez a tendencia valószínűleg folytatódni fog.
Az adattudomány ma az egyik legkeresettebb szakma. Emellett az egyik legjobban fizetett és nagyszerű juttatásokat is kínál. Ugyanakkor ez az egyik legnehezebben felvehető szakma is, hiszen 10 jelentkezőből csak 1-t vesznek fel olyan vezető vállalatok, mint a Google és a Facebook. És mint ilyen, számos kihívás jár ezzel a szakmával, mint például megtalálni álmai állását, átjutni az interjúkon és megkapni az ajánlati levelet.
Nem kell többé megijedned az interjúktól! Ezzel az adattudományi interjúkönyvvel felkészülhetsz a kérdésekre, amelyeket olyan valódi adattudósoktól állítottak össze, akik olyan vezető vállalatoknál dolgoznak, mint a Google, a Facebook, az Amazon és a NASA.
Ezt a Data Science Interview könyvet hatékony tanulási útmutatóként használhatja, mielőtt bármilyen interjúra megy, vagy akár csak felfrissíthet néhány fogalmat, ha már magabiztosnak érzi magát velük kapcsolatban. Bárhogy is legyen, megéri, mert tudjuk, milyen nehéz jó állást találni a mai piacon! Ne hagyj még egy lehetőséget elmenni melletted - vedd meg ezt a könyvet most, és kezdj el felkészülni a következő nagy adattudományi interjúra!
TARTALOM:
⬤ BEVEZETÉS.
Az adattudomány jelentése.
Háttérinformációs interjúkérdések és megoldások.
Karrierlehetőségek az adattudományban.
⬤ 1. FEJEZET: AZ ALAPOK ELSAJÁTÍTÁSA.
Statisztika.
Valószínűség.
Lineáris algebra.
⬤ 2. FEJEZET: PYTHON.
⬤ 3. FEJEZET: PANDA.
Numpy interjúkérdések.
⬤ 4. FEJEZET: GÉPI TANULÁS.
PCA interjúkérdések.
A dimenzionalitás átka.
Támogató vektor gép (SVM)
Túlillesztés és alulillesztés.
⬤ 5. FEJEZET: R NYELV.
⬤ CSV fájlok az R programozásban.
Konfúziós mátrix.
Random Forest R nyelven.
⬤ K-MEANS klaszterezés.
⬤ 6. FEJEZET: SQL.
⬤ DBMS és RDBMS.
⬤ RDBMS.
⬤ MYSQL.
Egyedi korlátozások.
Klaszterezett és nem klaszterezett indexek.
Adatintegritás.
⬤ SQL kurzor.
⬤ 7. FEJEZET: ADATKEZELÉS.
Adatvizualizáció.
⬤ 8. FEJEZET: ADATTUDOMÁNYI INTERJÚ EXTRA.
Extra interjúkérdések.
Interjúkérdések a technikai képességekre vonatkozóan.
Interjú a személyes aggodalmakról.
Interjúkérdések a kommunikációról és a vezetésről.
Viselkedési interjúkérdések.
Interjúkérdések Top cégek.
⬤ ÖSSZEFOGLALÁS.
Az adattudós szakmák az Egyesült Államokban a top 10 feltörekvő karrierlehetőség között magasan szerepelnek. Ez a könyv tömören, tömören és világosan foglalja össze az adattudomány lényegét. Fejlett kérdéseket és megoldásokat kínál az adattudományi interjúkhoz. Bevezetést adott a legfontosabb gondolatokhoz, amelyet interjúkérdések sora követ, hogy segítsen megerősíteni a megértést és felkészülni a következő interjúra.
A könyvben tárgyalt témák a következők:.
⬤ Az alapvető adattudományi interjúkérdések.
⬤ Python interjúkérdések.
⬤ Panda kérdések.
⬤ Gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdések.
⬤ R nyelvi interjúkérdések.
⬤ SQL kérdések és még sok más kérdés.
Hogy biztosítsa az adattudósként betöltött szerepét, szerezze be ezt a könyvet most!