⚙️ 9 концепций, которые вы должны изучить для своих интервью по науке о данных
С появлением Интернета бесконечные ресурсы доступны всего одним щелчком мыши, и в результате мы можем получить доступ к любой логике и синтаксисам, которые мы ищем, но это может быть как благословением, так и проклятием. Если не использовать разумно, чрезмерная зависимость от Интернета может замедлить нас. Мы склонны чрезмерно полагаться на Интернет для простой логики и синтаксиса Python, и поэтому мы не тренируем свой мозг запоминать эти концепции. Итак, каждый раз, когда мы используем даже часто используемые синтаксисы, мы привыкаем их гуглить — это нас тормозит, и другие видят в нас дилетантов.
Итак, каково решение?
Вы ищете синтаксис/концепцию в Google первые 2-3 раза, когда вы ее используете, а затем пытаетесь реализовать ее самостоятельно на 4-й раз.
В этом блоге я познакомлю вас с некоторыми из наиболее эффективных концепций науки о данных, которые вам следует изучить, чтобы сэкономить время и стать более продуктивным специалистом по науке о данных. Если вы уже знакомы с этими концепциями, вы можете использовать этот блог, чтобы освежить свое понимание
➡️ Читать дальше
@machinelearning_interview
С появлением Интернета бесконечные ресурсы доступны всего одним щелчком мыши, и в результате мы можем получить доступ к любой логике и синтаксисам, которые мы ищем, но это может быть как благословением, так и проклятием. Если не использовать разумно, чрезмерная зависимость от Интернета может замедлить нас. Мы склонны чрезмерно полагаться на Интернет для простой логики и синтаксиса Python, и поэтому мы не тренируем свой мозг запоминать эти концепции. Итак, каждый раз, когда мы используем даже часто используемые синтаксисы, мы привыкаем их гуглить — это нас тормозит, и другие видят в нас дилетантов.
Итак, каково решение?
Вы ищете синтаксис/концепцию в Google первые 2-3 раза, когда вы ее используете, а затем пытаетесь реализовать ее самостоятельно на 4-й раз.
В этом блоге я познакомлю вас с некоторыми из наиболее эффективных концепций науки о данных, которые вам следует изучить, чтобы сэкономить время и стать более продуктивным специалистом по науке о данных. Если вы уже знакомы с этими концепциями, вы можете использовать этот блог, чтобы освежить свое понимание
➡️ Читать дальше
@machinelearning_interview