🖥 Задачи из интервью Google Data Science

Вы собираетесь поехать в Лондон, и хотите знать, нужно ли брать с собой зонт или нет. Вы знаете, что вероятность дождя в Лондоне в определенный день составляет 25%. Вы звоните трем своим случайным друзьям и спрашиваете каждого из них, идет ли дождь. Вероятность того, что ваш друг скажет правду, составляет 2/3, а вероятность того, что он разыграет вас, составляет 1/3. Если все трое из них скажут, что идет дождь, то какова вероятность того, что на самом деле в Лондоне идет дождь?

Решение

Вы можете сказать, что этот вопрос связан с байесовской теорией из-за последнего утверждения, которое по существу соответствует структуре: «Какова вероятность того, что A истинно, если B истинно?».

P(A) = вероятность дождя = 25%
P(B) = вероятность того, что все 3 друга говорят, что идет дождь
P(A|B) вероятность того, что идет дождь, если все друзья говорят, что идет дождь
P(B|A) вероятность того, что все 3 друга говорят, что идет дождь, если идет дождь = (2/3)³ = 8/27

Шаг 1: Найдем P(B)
P(B) = P(B | A) * P(A) + P(B | не A) * P(не A)
P(B) = (2/3)³ * 0.25 + (1/3)³ * 0.75 = 0.25 * 8/27 + 0.75 * 1/27

Шаг 2: Теперь вычислим P(A|B)

P(A | B ) = P(B | A) * P(A) / P(B),
P(A | B ) = 0,25 * (8/27) / (0,25 * 8/27 + 0,75 * 1/27)
P(A | B ) = 8 / (8 + 3) = 8/11

Поэтому, если все трое друзей говорят, что идет дождь, то есть шанс 8/11, что на самом деле идет дождь.

@machinelearning_interview

🖥 Задачи из интервью Google Data Science вопрос 2

В одной коробке 12 красных и 12 черных карт. В другой коробке 24 красных и 24 черных карты. Вы хотите взять две карты случайным образом из одной из двух коробок, по одной карте за раз. С какой коробкой больше шансов получить карты одного цвета и почему?

Ответ
С коробкой с 24 красными и 24 черными картами более высокая вероятность получения двух карт одного цвета.

Допустим, первая карта, которую вы берете из каждой коробки, это красный туз.

Это означает, что в коробке с 12 красными и 12 черными теперь 11 красных и 12 черных карт. Поэтому ваши шансы вытащить еще одну красную карту равны 11 / (11 + 12) или 11/23.

В колоде с 24 красными и 24 черными будет 23 красных и 24 черных карты. Поэтому ваши шансы вытащить еще один красный цвет равны 23 / (23 + 24) или 23/47.

Так как 23/47 > 11/23, то со второй коробкой с большим количеством карт, большая вероятность вытащить две карты подряд одного цвета.

@machinelearning_interview

🖥 Задачи из интервью Google Data Science вопрос 3

Вы находитесь в казино и у вас две кости для игры. Каждый ваш бросок стоит 5 долларов, и вы выигрываете 10 долларов каждый раз, когда выпадает 5. Если вы играете до тех пор, пока не выиграете, а затем остановитесь, то какова ожидаемая выплата?

Ответ
▪Есть 36 возможных комбинаций с двумя кубиками.
▪Из 36 комбинаций есть 4 комбинации, в результате которых получается пять (см. рисунок). Это означает, что есть шанс 4/36 или 1/9 бросить 5.
▪Вероятность выигрыша 1/9 означает, что вы проиграете восемь раз и выиграете один раз (теоретически).
▪Следовательно, ваша ожидаемая выплата = потеря равна $ 10,00 * 1 – $ 5,00 * 9 = – $ 35,00.

@machinelearning_interview

🖥 Задачи из интервью Google Data Science вопрос 4

Вам выдали 40 карт четырех разных цветов: 10 зеленых, 10 красных, 10 синих и 10 желтых. Карты каждого цвета пронумерованы от одного до десяти. Две карты выбираются наугад. Найдите вероятность того, что выбранные карты не одинакового цвета и с разными номерами.

Поскольку эти события не являются независимыми, мы можем использовать правило:
P(A и 😎 = P(A) * P(B | A), которое также равно
P(не A и не 😎 = P(не A ) * P(не B | не A)

Например, допустим что первая карта желтая четверка. Тогда для второй карты справедливо следующее:

P(не 4 и не желтый) = P(не 4) * P(не желтый | не 4)
P(не 4 и не желтый) = (36/39) * (27/36)
P(не 4 и не желтый) = 0,692

Следовательно, вероятность того, что выбранные карты имеют разный номер и не одинаковый цвет, составляет 69,2%.

@machinelearning_interview

🖥 Задачи из интервью Google Data Science вопрос 5

Как можно определить, не является ли данная монета предвзятой / смещенной?

Это не вопрос с подвохом, для ответа надо просто выполнить проверку гипотезы:

1. Нулевая гипотеза состоит в том, что монета не смещена, и вероятность одного из двух результатов подбрасывания должна быть равна 50% (р = 0,5). Альтернативная гипотеза состоит в том, что монета смещена и р != 0,5.

2. Подбросим монету 500 раз .

3. Рассчитаем z-статистику (если выборка меньше 30, мы бы рассчитали t-статистику).

4. Сравните с заданным уровнем допустимости верности нулевой гипотезы, обычно альфа = 5% (так как у нас два возможных значения в тесте, то 0,05 / 2 = 0,025).

5. Если уровень значимости (p-value) > альфа, то нулевая гипотеза не отбрасывается и монета считается не смещенной.
Если p-value < альфа, то нулевая гипотеза отклоняется в пользу предположения о смещенной монете.
Узнайте больше о проверке гипотез здесь.

@machinelearning_interview

💡 Вопросы с собеседования в LinkedIn

1) Напишите алгоритм для определения несколько наиболее часто встречающихся чисел в массиве.

2) Есть два отсортированных вектора, как их объединить в один, отсортированный относительно друг друга?

3) Как реализована функция pow?

4) Какую функцию вы бы добавили в LinkedIn?

5) Как создать механизм рекомендаций соискателей?

6) Напишите программу для объединения длинной строки в группу существующих слов по какому-нибудь словарю. Если строка не сегментируется, программа должна выдать «False». Объясните, в чём сложность работы данной программы.

7) Объясните, как понять, что пользователь ищет работу, используя алгоритмы. (Учитывая, что некоторые просто интересуются)

8) На основе чего работает функция знакомых людей в системе?

9) Как вы найдёте второй по величине элемент в двоичном дереве поиска?

Пишите свои ответы в комментариях👇

@machinelearning_interview

🖥 Эта задача взята с Avito Weekend Offer для аналитиков

Вам дан набор чисел в виде списка Python. Необходимо найти медиану этого числового ряда.

Задание
Напишите функцию FindMedian, которая будет возвращать одно число - медианное значение.

Функция FindMedian принимает на вход arr - исходный список с числами.

Пример:


arr = [1, 5, 2, 3, 6]
Ответ: 3
Пример:


arr = [100, 5, 2, 4, 3, 6]
Ответ: 4.5

Примечание: Если в выборке четное число элементов, то за медиану нужно взять среднее между центральными элементами (после упорядочивания).

Дополнительная информация
Обратите внимание, что шаблон решения представлен в виде (на примере языка Python):


class Answer:
def function(self, arg1, arg2):
# напишите свой код ниже

return res
Здесь function - функция, которую вам нужно написать (от задачи к задаче ее имя меняется), а arg1, arg2 - аргументы этой функции.

Чтобы решить задачу, напишите свой код между комментарием и выражением return ....


print(Answer().function(arg1, arg2))
Если вам нужно импортировать какой-то модуль, указывайте модуль до class Answer. Например:


import mymodule

class Answer:
...
Полный пример:


# импортируем модуль
import collections

class Answer:
def problemSolve(self, n, m):
# напишите свой код ниже
...
return res

# промежуточно смотрим результат
print(Answer().problemSolve(n=2, m=3))

Пишите свое решение в комментариях👇

@machinelearning_interview

💨 Тестовое задание на позицию Data Scientist Wargaming

Задание «Обменные курсы»
У игроков Кореи существует возможность покупать внутри-игровую валюту (gold) с помощью веб-интерфейса (премиум-магазина). При этом в магазине представлено лишь 6 типов пакетов с внутри-игровой валютой, различающихся по количеству gold. Типы пакетов (packages) и их реальная стоимость (в корейских вонах) для игроков представлена в таблице ниже

Package Price, KRW
1250 gold 7485 KRW
2900 gold 17365 KRW
7000 gold 36270 KRW
12000 gold 60000 KRW
21500 gold 98625 KRW
30000 gold 132745 KRW
Со временем было принято решения о расширении функционала премиум-магазина: было решено добавить возможность покупки пакета с любым количеством gold. При этом было построено правило перевода gold в реальные деньги (корейские воны), которое описано в таблице ниже

Gold Amount Exchange Rate
Amount ≤ 2900 gold 0,167 gold per 1 KRW
2900 gold < Amount ≤ 7000 gold 0,193 gold per 1 KRW
7000 gold < Amount ≤ 12000 gold 0,2 gold per 1 KRW
12000 gold < Amount ≤ 21500 gold 0,218 gold per 1 KRW
Amount > 21500 gold 0,226 gold per 1 KRW

То есть, пакеты с количеством внутри-игровой валюты, не превышающие 2900 gold, оцениваются согласно соотношению 0,167 gold за 1 корейский вон.

Затем было принято решение о введении возможности пополнения аккаунта игрока реальными деньгами, при котором сумма пополнения в корейских вонах переводилась бы в эквивалентную сумму в gold, согласно описанному выше правилу.

Необходимо формализовать и придумать непрерывную функцию, которая записывалась бы в виде формулы (без if, поскольку технические средства не умеют выполнять данную операцию, где предполагалось использовать полученное решение), описанное выше правило таким образом, чтобы после двух нововведений сохранилась описанная выше ценовая политика, но при этом была возможность как покупать любое количество gold, так и пополнять аккаунт любым количеством денег (корейских вон).

Решение

@machinelearning_interview

🔍 Что говорить на поведенческом интервью по науке о данных.

Собеседования в сфере дата-сайенс могут проходить по-разному в зависимости от компании и той должности, которую вы планируете занять. Как правило, все начинается с поведенческого интервью с менеджером по найму или сотрудником отдела кадров, за которым следует техническое собеседование с руководителем группы. Затем проводятся тест на написание кода и еще одно техническое собеседование с членами будущей команды.

В разных организациях этот процесс может варьироваться, но первым этапом при найме специалистов в сфере дата-сайенс остается поведенческое интервью.

Поведенческое интервью  —  это собеседование при приеме на работу, во время которого кандидата просят рассказать о достижениях на прежнем месте и его поведении в конкретных ситуациях. Это помогает определить, справится ли он с той или иной должностью. Во время такой беседы рекрутер, как правило, преследует следующие цели.

Узнать, к какому типу людей относится соискатель.
Понять, соответствует ли он требованиям культуры компании, сможет ли принять ее основные ценности.
Выяснить, сработается ли он с другими членами команды, будет ли разделять их видение и цели.
Первым делом на поведенческом собеседовании по дата-сайенс задаются личные вопросы. Скорее всего, в начале беседы вас попросят представиться и рассказать больше о себе.

Итак, у вас появляется прекрасная возможность заявить о себе как о перспективном кандидате. Поэтому важно заранее подготовить ответы на эти вопросы.

До собеседования узнайте больше о компании и должности, которую собираетесь занять. Вам также понадобится набросать план ответов. В этой статье мы обсудим, как правильно структурировать самопрезентацию, чтобы максимально конструктивно построить беседу с интервьюером.

1. Расскажите о своем бэкграунде
Для начала расскажите о своем профессиональном опыте и полученном образовании.

Начните с опыта. Опишите свой карьерный путь до этого момента, расскажите, чему научились, и не забудьте упомянуть самые важные результаты своей деятельности.

Также вы можете рассказать о полученном образовании, если оно имеет отношение к должности, на которую вы претендуете. Важно сосредоточиться только на опыте, который связан с той вакансией, на которую вы проходите собеседование.

К сожалению, многие кандидаты останавливаются на этом шаге и не переходят к следующему, в результате чего теряют возможность заявить о готовности принять ценности, видение и миссию компании. Тем не менее это важный этап собеседования  —  так вы можете показать, что действительно готовы стать ценным сотрудником. Посмотрим, как это сделать.

2. Выразите готовность принять ценности компании
Теперь настало время показать, что вы готовы стать частью команды.

Расскажите о том, что цените в работе и рабочем окружении, и свяжите эту информацию с ценностями и миссией компании. Помимо этого, можно объяснить, почему вам нравится работать в сфере науки о данных, объединив это с подходом компании к данным и тем, что ее представители в них ценят.

Допустим, вы собираетесь устроиться компанию, которая использует данные для принятия важных решений. В таком случае стоит сказать, что вам нравится работать с данными из-за их влияния на бизнес (важный момент, который следует подчеркнуть). Но для этого нужно предварительно узнать больше информации о компании и продумать ответ перед собеседованием.

3. Убедите работодателя, что подходите на эту вакансию
На последнем этапе интервью нужно доказать, что вы достойны занять должность, на которую претендуете. Расскажите о своих профессиональных компетенциях, а также о том, как они помогут вам выполнять должностные обязанности и почему вы заинтересованы в том, чтобы занять именно эту вакансию.

Это важный момент: вам нужно показать, что вы справитесь с будущими обязанностями, а не просто упомянуть свой опыт и ждать положительного ответа. Также стоит рассказать о том, каких результатов, по вашему мнению, вы сможете достичь на этой должности и чего вы от нее ожидаете.

@data_analysis_ml