Curso
Practicing Machine Learning Interview Questions in Python
AvanzadoNivel de habilidad
Actualizado 9/2022PythonMachine Learning4 h16 vídeos60 Ejercicios4,600 XP12,027Certificado de logros
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Prepárate para tu entrevista sobre machine learning
¿Te has preguntado alguna vez cómo prepararte adecuadamente para una entrevista sobre machine learning? En este curso, prepararás respuestas para 15 preguntas frecuentes sobre machine learning (ML) en Python para un puesto de científico de datos.Estas preguntas girarán en torno a siete temas importantes: preprocesamiento de datos, visualización de datos, aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, ensamblaje de modelos, selección de modelos y evaluación de modelos.
Actualiza tus conocimientos sobre machine learning
Comenzarás trabajando en cuestiones relacionadas con el preprocesamiento y la visualización de datos. Después de realizar todos los pasos de preprocesamiento, crearás un modelo predictivo de aprendizaje automático para perfeccionar tus habilidades prácticas.A continuación, se tratarán algunas técnicas de aprendizaje supervisado antes de pasar al aprendizaje no supervisado. Dependiendo del puesto, es probable que en tu entrevista sobre machine learning se traten ambos temas.
Por último, terminarás abordando la selección y evaluación de modelos, analizando cómo evaluar el rendimiento para la generalización de modelos y examinando diversas técnicas a medida que construyes un modelo conjunto.
Respuestas prácticas a las preguntas más comunes en entrevistas sobre machine learning
Al finalizar el curso, tendrás los conocimientos teóricos necesarios y la capacidad para desarrollar código Python que te permita responder correctamente a estas 15 preguntas.Los ejemplos de código se basarán principalmente en el paquete scikit-learn, dada su facilidad de uso y su capacidad para abarcar las técnicas de machine learning más importantes en el lenguaje Python.
El curso no enseña los fundamentos del machine learning, ya que estos se tratan en los requisitos previos del curso.
Requisitos previos
Unsupervised Learning in PythonSupervised Learning with scikit-learn1
Data Pre-processing and Visualization
In the first chapter of this course, you'll perform all the preprocessing steps required to create a predictive machine learning model, including what to do with missing values, outliers, and how to normalize your dataset.
2
Supervised Learning
In the second chapter of this course, you'll practice different several aspects of supervised machine learning techniques, such as selecting the optimal feature subset, regularization to avoid model overfitting, feature engineering, and ensemble models to address the so-called bias-variance trade-off.
3
Unsupervised Learning
In the third chapter of this course, you'll use unsupervised learning to apply feature extraction and visualization techniques for dimensionality reduction and clustering methods to select not only an appropriate clustering algorithm but optimal cluster number for a dataset.
4
Model Selection and Evaluation
In the fourth and final chapter of this course, you'll really step it up and apply bootstrapping and cross-validation to evaluate performance for model generalization, resampling techniques to imbalanced classes, detect and remove multicollinearity, and build an ensemble model.
Practicing Machine Learning Interview Questions in Python
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