- #SkladchinaVip
- #1
Готовимся к собеседованию по Data Science: 201 реальный вопрос [Nick Singh, Kevin Huo]
- Ссылка на картинку
-
Ace the Data Science Interview:
201 Real Interview Questions Asked By FAANG, Tech Startups, & Wall Street
Мягкая обложка: 301 страница.
Язык: английский.
В этой 301-страничной книге вы найдёте:
• 201 реальный вопрос с собеседований по Data Science, заданных в таких компаниях, как Facebook, Google, Amazon, Netflix, Two Sigma, Citadel и других, с подробными пошаговыми решениями.
• Рекомендации по началу карьеры в Data Science: советы по составлению резюме, созданию впечатляющих портфолио-проектов, отправке холодных писем для установления профессиональных связей и эффективному самопрезентованию на поведенческих интервью.
• Вопросы, охватывающие наиболее часто проверяемые темы на интервью по данным: вероятность, статистика, машинное обучение, SQL и проектирование баз данных, программирование на Python, продуктовая аналитика и A/B-тестирование.
• Краткие обзоры ключевых концепций и формул в начале каждой главы для быстрого повторения материала.
• Обучение решению открытых кейс-задач, сочетающих понимание продукта, бизнес-интуицию и навыки статистического моделирования, с примерами кейс-интервью из Airbnb, Instagram и Accenture.
Об авторе:
Ник Сингх работал в команде роста Facebook, а также в SafeGraph — стартапе в области геоаналитики. В настоящее время он управляет платформой для подготовки к SQL-собеседованиям DataLemur.com и делится карьерными советами с более чем 120 000 подписчиков в LinkedIn.
Ник получил степень в области системной инженерии с дополнительной специализацией в компьютерных науках в Университете Вирджинии. Во время учёбы он проходил стажировки в Microsoft и в Google Nest Labs, где работал в команде инфраструктуры данных.
Формат: скан PDF
201 Real Interview Questions Asked By FAANG, Tech Startups, & Wall Street
Мягкая обложка: 301 страница.
Язык: английский.
В этой 301-страничной книге вы найдёте:
• 201 реальный вопрос с собеседований по Data Science, заданных в таких компаниях, как Facebook, Google, Amazon, Netflix, Two Sigma, Citadel и других, с подробными пошаговыми решениями.
• Рекомендации по началу карьеры в Data Science: советы по составлению резюме, созданию впечатляющих портфолио-проектов, отправке холодных писем для установления профессиональных связей и эффективному самопрезентованию на поведенческих интервью.
• Вопросы, охватывающие наиболее часто проверяемые темы на интервью по данным: вероятность, статистика, машинное обучение, SQL и проектирование баз данных, программирование на Python, продуктовая аналитика и A/B-тестирование.
• Краткие обзоры ключевых концепций и формул в начале каждой главы для быстрого повторения материала.
• Обучение решению открытых кейс-задач, сочетающих понимание продукта, бизнес-интуицию и навыки статистического моделирования, с примерами кейс-интервью из Airbnb, Instagram и Accenture.
Об авторе:
Ник Сингх работал в команде роста Facebook, а также в SafeGraph — стартапе в области геоаналитики. В настоящее время он управляет платформой для подготовки к SQL-собеседованиям DataLemur.com и делится карьерными советами с более чем 120 000 подписчиков в LinkedIn.
Ник получил степень в области системной инженерии с дополнительной специализацией в компьютерных науках в Университете Вирджинии. Во время учёбы он проходил стажировки в Microsoft и в Google Nest Labs, где работал в команде инфраструктуры данных.
Формат: скан PDF
Показать больше