90396
Первый журнал о Data Science | Machine Learning | Big Data | Deep Learning | Neural Networks По вопросам сотрудничества: @v2r8n
Непопулярный способ подготовки к собеседованиям: читлисты
Чаще всего перед DS-собеседованием нет смысла глубоко погружаться в теорию: нужно успеть быстро и концентрированно пробежаться по темам, в которых и так уже неплохо разбираешься, и порешать задачи. Для решения задач подойдут LeetCode (программирование), задачники (линал, cтатистика и прочая математика), SQLIsland и прочее. А вот как бегло повторить теорию, не закапываясь в подробности?
Учебники на такой случай не подойдут – слишком много деталей и нереальный объем. А вот читлисты из-за своей краткости и структуры станут лучшим решением. Например, открываем чит-лист по Git, пробегаемся глазами, если натыкаемся на что-то, что помним плохо – гуглим, читаем, разбираемся. И так далее. Это позволит ничего не пропустить, и закрыть пробелы именно там, где это необходимо, а не тыкать пальцем в небо.
Вам в помощь мы собрали суперсет необходимых чит-листов для подготовки к DS собеседованию: Jupyter Notebooks, R basics for data science, Python (for beginners), NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Machine Learning Technical, Stats and ML compact, Classical ML algorithms, Scikit-learn, Keras, SQL basics, Git.
Не забудьте сохранить и удачи вам на собеседованиях!
😻 #advice