13:44Data Science
#28 Собеседование Data Scientist в Т-Банк | Теория + Лайфкодинг
Разбор интервью Data Scientist в Т-Банке: деревья, случайный лес и бустинг, важность признаков, метрики классификации и практические задачи.
Разбор ML-интервью в Билайне: отбор признаков, снижение размерности, стабильность модели и признаки переобучения.
Источник: Вадим Новосёлов | Карьера в IT
Открыть на YouTube
13:44Разбор интервью Data Scientist в Т-Банке: деревья, случайный лес и бустинг, важность признаков, метрики классификации и практические задачи.
20:02Разбор банковского интервью по ML и NLP: скоринг, подбор параметров, оценка поиска, ансамбли и улучшение RAG.
28:49ML-секция собеседования в Газпромбанке: метрики классификации, линейные модели, деревья, ансамбли и особенности кредитного скоринга.