Интервью по машинному обучению. 151 вопрос от FAANG

Обзор

Эта книга — всестороннее руководство для тех, кто хочет построить карьеру в области машинного обучения. Она охватывает весь процесс подготовки к собеседованию — от базовых концепций ML и программирования до проектирования сложных систем и инфраструктуры. Практические примеры, стратегии ответов на типичные вопросы и советы по прохождению различных этапов интервью помогут уверенно справиться как с техническим телефонным скринингом, так и с углубленным обсуждением моделей и оценок. Независимо от уровня — новичок вы или опытный специалист — эта книга станет вашим надежным навигатором в мире ML-собеседований, сочетая теорию, практику и реальные инсайты от экспертов. Она отвечает на ключевые вопросы: как собрать и подготовить датасет, как справиться с проблемами при сборе данных, как работать с несбалансированными метками или неразмеченными данными, как выполнять отбор признаков. Вы также научитесь реализовывать резервуарное семплирование, строить матрицу совместной встречаемости из корпуса текста, проектировать рекомендательную систему для YouTube или Amazon и многое другое.

Кому подойдёт

• Студенты и специалисты в области компьютерных наук и данных
• Кандидаты, готовящиеся к техническим собеседованиям
• Люди, желающие улучшить навыки собеседований в области ML
• Те, кто хочет работать в компаниях FAANG
• Начинающие и опытные специалисты в области машинного обучения

Ключевые особенности

• Автор — Пенг Шао, известный специалист в области машинного обучения
• Издание Питер в серии Библиотека программиста
• 288 страниц, мягкая обложка
• Рекомендовано для возрастной группы 16+
• Содержит практические примеры и стратегии ответов на вопросы
• Предназначено для подготовки к техническим собеседованиям в области ML

<hr>

Machine Learning Interviews: 151 Questions from FAANG

Overview

This book is a comprehensive guide for anyone looking to build a career in machine learning. It covers the entire interview preparation process, from basic ML concepts and programming to designing complex systems and infrastructure. Practical examples, strategies for answering common questions, and tips for navigating different interview stages will help you confidently handle both technical phone screenings and in-depth model and evaluation discussions. Whether you are a beginner or an experienced professional, this book serves as a reliable guide to ML interviews, combining theory, practice, and real insights from experts. It addresses key questions such as how to collect and prepare a dataset, how to handle data collection challenges, how to manage imbalanced labels or unlabelled data, and how to perform feature selection. You will also learn to implement reservoir sampling, build a co-occurrence matrix from a text corpus, design a recommendation system for YouTube or Amazon, and much more.

Who it's for

• Aspiring machine learning professionals
• Candidates preparing for technical interviews
• Students and professionals in computer science and data science
• Individuals interested in working at FAANG companies
• Those looking to improve their interview skills in ML

Key features

• Written by Peng Shao, a recognized expert in machine learning
• Published by Peter in the Programmer's Library series
• 288 pages with a soft cover
• Designed for individuals aged 16 and above
• Includes practical examples and interview strategies
• Focuses on technical interview preparation for machine learning roles