@DataPlusScience__Data Science Interview Preparation.pdf
📑 آمادگی برای مصاحبه علوم داده (Data Science Interview Preparation)
💡این فایل شامل مجموعهای از سوالات کلیدی مصاحبههای علوم داده است که از مباحث پایه تا پیشرفته را پوشش میدهد. هدف آن کمک به متخصصان برای آمادهسازی بهتر و پاسخگویی مؤثر در مصاحبهها است.
📄 ساختار کلی:
مفاهیم آماری (Statistics): توضیح تئوری حد مرکزی (Central Limit Theorem)، رگرسیون خطی (Linear Regression)، و آزمون فرضیه (Hypothesis Testing).
یادگیری ماشین (Machine Learning): بررسی الگوریتمهای نظارتشده و بدون نظارت، و تعادل بایاس-واریانس (Bias-Variance Trade-off).
تحلیل داده (Data Analysis): مهارتهای پاکسازی داده و استفاده از ماتریس درهمریختگی (Confusion Matrix) برای ارزیابی مدل.
آمادهسازی برای مصاحبه: نکاتی برای بهبود مهارتهای فنی و نمایش فرآیند فکری در مصاحبه.
📢 #علوم_داده #مصاحبه_شغلی #یادگیری_ماشین #آمار #تحلیل_داده
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
💡این فایل شامل مجموعهای از سوالات کلیدی مصاحبههای علوم داده است که از مباحث پایه تا پیشرفته را پوشش میدهد. هدف آن کمک به متخصصان برای آمادهسازی بهتر و پاسخگویی مؤثر در مصاحبهها است.
📄 ساختار کلی:
مفاهیم آماری (Statistics): توضیح تئوری حد مرکزی (Central Limit Theorem)، رگرسیون خطی (Linear Regression)، و آزمون فرضیه (Hypothesis Testing).
یادگیری ماشین (Machine Learning): بررسی الگوریتمهای نظارتشده و بدون نظارت، و تعادل بایاس-واریانس (Bias-Variance Trade-off).
تحلیل داده (Data Analysis): مهارتهای پاکسازی داده و استفاده از ماتریس درهمریختگی (Confusion Matrix) برای ارزیابی مدل.
آمادهسازی برای مصاحبه: نکاتی برای بهبود مهارتهای فنی و نمایش فرآیند فکری در مصاحبه.
📢 #علوم_داده #مصاحبه_شغلی #یادگیری_ماشین #آمار #تحلیل_داده
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science