文件名称：leetcode分类-ML_private:ML_private
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文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-19 17:41:01
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leetcode 分类机器学习指令的私有存储库 DS/MLE 面试备忘单 “数据科学家”这个词太宽泛了。 你需要知道你的专长是什么，什么样的 DS 更符合你的职业目标。 也就是说，在申请职位之前，请仔细阅读职位描述。 一般来说，以下是职位描述所表明的内容 数据科学家（分析）：产品驱动、分析能力强、可视化、sql 密集型、ab 测试、与产品经理密切合作 + 产品 + 围绕产品提出/验证想法 数据科学家（工程）：统计+ML建模、ab测试、优化； 与工程师一起工作； 编写生产代码 机器学习工程师：DL、CV 和/或 NLP、实时服务、推荐系统； 全栈 ML 服务管道 研究科学家/应用科学家/数据科学家（研究/核心）：研究驱动，前沿方法开发； 机器人+强化学习； 通常需要计算机科学、电子工程、统计学、物理学或应用数学方面的博士学位 核心技术知识：（冷知识，AKA，从头开始写白板；别无他法） 基本概率：分布、脑筋急转弯问题、贝叶斯/条件概率、最大似然 基本统计：CLT、假设检验、统计矩（均值、中值、众数、分位数、方差、协方差、相关性、偏度） 高级统计：有序统计、抽样方法、重要性抽样、MCMC、贝
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