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这是什么?
一个由社区免费共建的数据科学面试题集,附带答案,以 Markdown 文件的形式存放在这个仓库里。
一个由社区免费共建的数据科学面试题集,附带答案,以 Markdown 文件的形式存放在这个仓库里。它是一套结构化课程,还是可以当参考资料随时翻阅?它不是课程,而是可以随时翻阅的参考资料——问题按类别放在不同的 Markdown 文件里,你想练哪块就可以直接跳过去。
它不是课程,而是可以随时翻阅的参考资料——问题按类别放在不同的 Markdown 文件里,你想练哪块就可以直接跳过去。准备面试的时候,我应该从哪里入手?概念类问题先看 theory.md,SQL、Python 和编程题看 technical.md,然后再浏览 awesome.md 里的其他面试资源。
概念类问题先看 theory.md,SQL、Python 和编程题看 technical.md,然后再浏览 awesome.md 里的其他面试资源。这些问题都涵盖哪些主题?理论部分涵盖线性模型、决策树和神经网络;技术部分涵盖 SQL、Python 和编程;另外还有单独的 contrib 文件夹,收录概率题。
理论部分涵盖线性模型、决策树和神经网络;技术部分涵盖 SQL、Python 和编程;另外还有单独的 contrib 文件夹,收录概率题。这个题集还在更新吗?是的——README 里承诺还会增加更多类别,而且这个项目是很多人共同努力的成果。
是的——README 里承诺还会增加更多类别,而且这个项目是很多人共同努力的成果。我能复用这些内容吗,比如用于学习小组或博客文章?可以,只要注明出处即可——这些内容以 Creative Commons Attribution 4.0 International(CC BY 4.0)协议发布。
可以,只要注明出处即可——这些内容以 Creative Commons Attribution 4.0 International(CC BY 4.0)协议发布。在哪里可以和别人讨论数据面试相关的话题?作者邀请读者加入 DataTalks.Club 一起聊数据话题,并在 Twitter 和 LinkedIn 上发布项目动态。
作者邀请读者加入 DataTalks.Club 一起聊数据话题,并在 Twitter 和 LinkedIn 上发布项目动态。它对资深候选人也有用,还是主要面向初级人员?它既包含线性模型、决策树这类基础知识,也有 SQL、Python 和编程练习,所以无论是打基础,还是在资深面试前做一次全面复习,都很合适。
它既包含线性模型、决策树这类基础知识,也有 SQL、Python 和编程练习,所以无论是打基础,还是在资深面试前做一次全面复习,都很合适。What are similar projects?Waking-Up, machine-learning-interview, SDE-Interview-and-Prep-Roadmap, hello-algorithm, system-design-notes, llm_interview_note, node-interview, system-design-primer
Waking-Up, machine-learning-interview, SDE-Interview-and-Prep-Roadmap, hello-algorithm, system-design-notes, llm_interview_note, node-interview, system-design-primerWhich topics is it in?educational, neural-networks, study-guide, interview-questions, interview, interview-preparation, career, sql, data-science, reference, html, learning
educational, neural-networks, study-guide, interview-questions, interview, interview-preparation, career, sql, data-science, reference, html, learning