✅Ответы на вопросы с собеседований

А вот и ответы на три вопроса с собеседований, которые мы недавно вам задавали!

1️⃣ Как оценить статистическую значимость анализа?

Для оценки статистической значимости нужно провести проверку гипотезы. Сначала определяют нулевую и альтернативную гипотезы. Затем рассчитывают p – вероятность получения наблюдаемых результатов, если нулевая гипотеза верна. Наконец, устанавливают уровень значимости alpha. Если p < alpha, нулевая гипотеза отвергается – иными словами, анализ является статистически значимым.

2️⃣ Приведите три примера распределений с длинным хвостом. Почему они важны в задачах классификации и регрессии?

Три практических примера: степенной закон, закон Парето и продажи продуктов (например, продукты-бестселлеры против обычных).

При решении задач классификации и регрессии важно не забывать о распределении с длинным хвостом, поскольку редко встречающиеся значения составляют существенную часть выборки. Это влияет на выбор метода обработки выбросов. Кроме того, некоторые методики машинного обучения предполагают, что данные распределены нормально.

3️⃣ Что такое центральная предельная теорема, и почему она важна?

Центральная предельная теорема (ЦПТ) говорит о том, что сумма достаточно большого количества слабо зависимых случайных величин с примерно одинаковыми масштабами имеет распределение, близкое к нормальному.

Центральная предельная теорема важна, поскольку она используется при проверке гипотез и расчете доверительных интервалов.

👉Хотите больше вопросов и ответы на них? Читайте нашу статью:
🎲 40 вопросов по статистике с собеседований на должность Data Scientist

🦾🧠🏋Качаем мозги к лету!

Все качают пресс, а мы — мозги, чтобы получить крутой оффер, уехать на Бали и больше не быть онлайн 😎

⚡️Распродажа Proglib.Academy: с 24 апреля до 5 мая — скидка 40% на все наши курсы!

➡️ Математика для Data Science 29 990 ₽ 17 994 ₽

➡️ Алгоритмы и структуры данных 35 990 ₽ 21 594 ₽

➡️ Основы программирования на Python 19 990 ₽ 11 994 ₽

Почему мы?

⭐️Курсы разрабатывались при поддержке топовых преподавателей из Яндекса, Сбера, МГУ
⭐️У нас есть менторы, которые поддерживают студентов на каждом этапе
⭐️Мы разбираем задачи с реальных собеседований в крупнейшие компании и готовим к поступлению в ШАД
⭐️Вход с любого уровня: например, на курсе математики сначала освежаем знания из школьной программы

Save the dates!

⚡️ Последний день -40% на все наши курсы. Прокачайте свой мозг к лету правильно!

До конца дня вы можете воспользоваться скидкой 40% на любой курс. Круто и выгодно прокачать свой мозг. Чтобы получить оффер, уехать на Бали и больше не быть онлайн 😎

➡️ Математика для Data Science – 17 994 ₽ (вместо 29 990 ₽)
На курсе вы получите все необходимые знания для старта карьеры в DS или аналитике. Отлично подходит для поступления в ШАД.

➡️ Алгоритмы и структуры данных – 21 594 ₽ (вместо 35 990 ₽)
Курс, который поможем вам трудоустроиться в классную компанию, потому что вы с легкостью будете проходить алгоритмические собеседования.

➡️ Архитектуры и шаблоны проектирования – 8 994 ₽ (вместо 14 990 ₽)
Курс для уже опытных разработчиков, который поможет вам выйти на новый уровень в разработке ПО.

➡️ Основы программирования на Python – 11 994 ₽ (вместо 19 990 ₽)
Освоите знания для старта карьеры и научитесь программировать на одном из самых востребованных языков программирвоания.

➡️ Базовые модели ML и приложения – 2 994 ₽ (вместо 4 990 ₽)
Познакомит с основными моделями машинного обучения, заложите основу для дальнейшего изучения более сложных нейронных сетей

🌸 Выбирайте курс, оставляйте заявку и менеджер вас проконсультирует – https://proglib.io/w/978ebc90

💣 Кем вы видите себя через 5 лет: как отвечать на странные и неудобные вопросы на собеседовании.

Насколько часто на собеседованиях вам приходилось слышать «Назовите свои недостатки», «Какие у вас зарплатные ожидания», «Кем вы видите себя через 5 лет»? Если подобные вопросы ставят вас в тупик, и вы не знаете как правильно на них ответить, то мы поможем вам разобраться.

Как отвечать на странные и неудобные вопросы на собеседовании и узнать, зачем вообще их спрашивают вам объяснят в статье 👇

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало