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破解数据科学访谈是一本独特的书，可以将数据科学提炼为核心本质。它的结构与破解编码访谈类似，在该访谈中，在潜入访谈问题之前将引入基本概念。所涵盖的主题包括： *必要的先决条件（统计，概率，线性代数和计算机科学） * 18个数据科学中的重大思想（Occam的剃刀，过度拟合，偏见/差异折衷，云计算，维度的诅咒等）*数据争吵（探索性数据分析，功能工程，数据清洁和可视化） *机器学习模型（K-NN，随机森林，增强，神经网络，K-MEANS聚类，PCA等）*强化学习（Q-学习和深度Q学习） *非计算学习工具（图理论，Arima，线性编程） *案例研究（查看亚马逊和Uber等公司的数据科学）作者Maverick，具有强大的康奈尔大学运营研究和信息工程的背景，以及来自Cornell University的研究科学咨询公司的经验。他还在GCP上创建了流行的数据科学作弊地图和数据工程作弊地图。破解数据科学访谈旨在提供对数据科学概念的简洁明了的理解，使其成为面试准备的宝贵资源。准备征服数据科学世界！电子书版本现已在KDP Select上获得，而平装版已经发布了！作者Maverick还创建了一个破解数据科学采访GitHub Repo，并提供了链接，以帮助您进行面试。享受现场活动，通过工作角色策划的课程等等。This e-book and paperback guide covers essential topics like overfitting, bias/variance tradeoff, cloud computing, curse of dimensionality, data wrangling (EDA, feature engineering, cleaning, and visualization), machine learning models (k-NN, random forests, bagging, neural networks, k-means clustering, PCA), reinforcement learning (Q-Learning, Deep Q-Learning), non-machine learning tools (graph理论，Arima，线性编程），案例研究（探索亚马逊和Uber等公司的数据科学）等。在此处查看目录和无监督的学习章节！关于作者：Maverick拥有康奈尔大学的运营研究和信息工程学位，并拥有《财富》 500强公司的数据科学咨询经验。与O'Reilly进行10天的免费试验，可以完全访问《数据科学访谈》，以及60k+其他标题。希望在竞争性数据科学工作市场中脱颖而出？通过完成本访谈指南，您将获得成功的必要技能和信心。这种全面的资源涵盖了基本主题，包括：数据科学趋势和工作需求简历和访谈的投资组合Python和SQL编程机器学习模型深度学习组件与GIT进行代码版本，无论您是本领域的经验丰富的专业人员还是新的参赛者，本指南旨在帮助您。需要对Python，SQL和统计数据的基本知识；熟悉R还将为数据科学概念提供宝贵的见解。
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