Data Science könnte Ihnen gefallen, wenn Sie mit systematischer Stichprobenerhebung, multivariater Analyse und Reinforcement Learning vertraut sind. So wohl Sie sich mit diesen quantitativen Themen auch fuhlen mögen, ein Data Scientist-Interview ist immer noch nervenaufreibend. Um Ihnen zu helfen, Ihren Traumjob im Bereich Data Science zu finden, finden Sie im Folgenden die wichtigsten Fragen und Antworten fur Data Scientists du kannst. Frischen Sie Ihr Gedächtnis fur Dinge wie das lineare Regressionsmodell, die Aktivierungsfunktion und die bivariate Analyse auf. Identifizieren Sie Ihre Schwächen und uben Sie Ihre Antworten auf Fragen in einfachen Worten. Lesen Sie weiter, um mehr uber Vorstellungsgespräche fur Data Scientists zu erfahren.
Was ist ein Data Scientist?
Ein Data Scientist ist ein Analyst, der unstrukturierte und strukturierte Daten bereinigt, organisiert und interpretiert, damit Unternehmen strategische Entscheidungen treffen können. Sie werden häufig Konzepte wie lineare Regression, Deep Learning, maschinelles Lernen, Ursachenanalyse, Linearkombination und Wahrscheinlichkeitsstichproben auf Ihre Projekte anwenden.
Wenn der Aufbau eines komplexen statistischen Modells und die Durchfuhrung randomisierter Experimente fur Sie spannend klingt, dann ist eine Karriere im Bereich Data Science eine gute Wahl. Laut ZipRecruiter beträgt das Durchschnittsgehalt fur Datenwissenschaftler 119 413 $ , was extrem hoch ist. Datenwissenschaftler mit Kenntnissen in DBSCAN-Clustering und SQL-Abfragen können sogar noch mehr verdienen.
Antworten auf die häufigsten Fragen im Vorstellungsgespräch als Data Scientist
Die Fragen eines Personalchefs während eines Vorstellungsgesprächs als Data Scientist hängen davon ab, bei welchem ​​Unternehmen Sie sich bewerben. In der Regel können Sie sich jedoch darauf vorbereiten, was Sie bei Ihrem Vorstellungsgespräch erwartet. In einem Data-Science-Interview werden häufig gestellte Fragen gestellt, z. B. verhaltensbezogene, technische und allgemeine Data-Science-Interviewfragen.
Um eine Data Scientist-Interviewfrage erfolgreich beantworten zu können, mussen Sie wissen, wie Sie bestimmte Techniken implementieren und falsche Lösungen lösen. Positives. Sie sollten auch wissen, wie Sie mit Vorhersagekraft, Ausreißerwerten, systematischer Stichprobenziehung und Datenvisualisierung arbeiten. Auch die inhaltsbasierte Filterung und der binäre Klassifikationsalgorithmus sind wichtig zu kennen.
Top Five Technical Data Scientist Interviewfragen und -antworten
Technische Fragen fur Data-Science-Interviews bestimmen Ihre Fähigkeit, mit praktischen Konzepten wie logistischer Regression, unabhängigen Variablen, Entscheidungsbäumen und Wahrscheinlichkeitsstichproben zu arbeiten. Möglicherweise stoßen Sie auch auf Fragen zur Datenmodellierung. Unten sind die wichtigsten technischen Fragen fur ein Data Scientist-Interview.
Wie wurden Sie den Unterschied zwischen einem Histogramm und einem Boxplot erklären?
Wenn Sie möchten Werden Sie Data Scientist, bereiten Sie sich darauf vor, häufig mit Histogrammen und Boxplots zu arbeiten. Einstellungsmanager mussen wissen, dass Sie zwischen diesen beiden Datenvisualisierungen unterscheiden können. Gehen Sie bei der Beantwortung dieser Frage im Data Science-Interview also ausfuhrlich auf die Unterschiede zwischen diesen beiden Datenvisualisierungen und deren Verwendung durch Data Scientists ein.
81 % der Teilnehmer gaben an, dass sie sich hinsichtlich ihrer Berufsaussichten im Tech-Bereich sicherer fuhlen nach dem Besuch eines Bootcamps. Lassen Sie sich noch heute in ein Bootcamp einweisen.
Der durchschnittliche Bootcamp-Absolvent verbrachte weniger als sechs Monate im Karriereubergang, vom Beginn eines Bootcamps bis zur Suche nach seinem ersten Job.
Histogramme sind Balkendiagramme, während Box Grundstucke sind ’t. Ersteres zeigt die Häufigkeit numerischer Variablenwerte, während letzteres die Datenverteilung darstellt. Histogramme schätzen die Wahrscheinlichkeitsverteilung der gegebenen Werte, und der Boxplot wird verwendet, um Bereich, Ausreißer und Quartile auszuwerten, um mehrere Diagramme gleichzeitig zu vergleichen.
Was sind die Unterschiede zwischen uberwachtem und unuberwachtem Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenwissenschaft. Personalverantwortliche stellen diese Fragen, um zu bewerten, wie gut Sie sich mit maschinellem Lernen fur Data Science auskennen. Sie möchten diese Frage sehr detailliert beantworten und alle Unterschiede zwischen uberwachtem und unuberwachtem Lernen angeben.
Beim uberwachten Lernen sind die Eingaben bekannte und gekennzeichnete Daten, und es gibt eine Feedback-Komponente gegenwärtig. Wir verwenden normalerweise uberwachtes Lernen fur logistische Regressionen und Entscheidungsbäume. Unuberwachtes Lernen funktioniert bei nicht gekennzeichneten Daten und es gibt keine Feedback-Komponente. Wir verwenden dies fur hierarchisches Clustering und k-Means-Clustering.
Was bedeutet der Begriff "Konfusionsmatrix‚" beziehen?
Statistische Techniken sind eine vorherrschende Praxis in der Datenwissenschaft, und hier wird die Verwirrungsmatrix relevant. Durch das Definieren einer Konfusionsmatrix können Sie bestätigen, dass Sie wissen, wie die Leistung eines Klassifizierungsmodells bewertet wird. Im Gegenzug haben Sie Statistik und Wahrscheinlichkeit fest im Griff. Verwechseln Sie dieses Konzept nicht mit einer Korrelations- oder Kovarianzmatrix.
Eine Konfusionsmatrix ist ein System, das die Anzahl der falschen und korrekten Vorhersagen, einschließlich der Zählwerte, zusammenfasst. Wir unterteilen diese Vorhersagen nach Klassen. Anhand dieser Ergebnisse können Sie feststellen, wie gut Ihr Klassifizierungsmodell im Vergleich zu den tatsächlichen Zielwerten abschneidet.
Was sind die Schritte zum Erstellen eines Entscheidungsbaums?
In einer Karriere wie Data Science mussen Sie wissen, wie man eine strategische Entscheidung trifft. Aus diesem Grund wird der Einstellungsmanager diese Art von Fragen zu Entscheidungsbäumen stellen. Die Beantwortung dieser Frage spiegelt Ihre Fähigkeit wider, Daten zu organisieren und mit genauen Erkenntnissen eine erfolgreiche Analyse zu entwickeln. Im Folgenden wird beschrieben, wie Sie die Schritte zum Erstellen eines Entscheidungsbaums beschreiben können.
Bestimmen Sie die Datenklassen, die die Grundlage fur den Baum bilden.
Siehe "Play Golf‚" Spalte und berechnen Sie die Entropie fur die Klassen.
Berechnen Sie nach jeder Aufteilung im Entscheidungsbaum die Entropie fur jedes Attribut.
Berechnen Sie fur jedes Attribut den Informationsgewinn. Verwenden Sie dazu diese Formel Gain(S,T) = Entropie(S) – Entropie(S,T). Verwenden Sie das Attribut mit dem größten Informationsgewinn fur die Aufteilung.
Fuhren Sie die erste Aufteilung im Entscheidungsbaum basierend auf dem Attribut mit dem größten Informationsgewinn aus Schritt 4 aus.
Was sind die Nachteile eines linearen Modells?
Diese Frage bestimmt, ob Sie die Risiken der Arbeit mit einem linearen Modell verstehen.Ihre Kenntnisse zeigen auch, dass Sie uber die Fähigkeit verfugen, zwischen Modellen des maschinellen Lernens zu unterscheiden, damit Sie schwache Modelle identifizieren und geeignete Modelle fur Ihr Projekt verwenden können. Wenn Sie diese Frage beantworten stellen Sie sicher, dass Sie so viele Nachteile eines linearen Modells wie möglich auflisten.
Wenn Sie mit einem linearen Modell arbeiten, sind Sie darauf beschränkt, mit linearen Beziehungen zu arbeiten, die nicht fur jeden Datensatz korrekt sind. Lineare Progression verhindert Sie Schauen Sie sich die Extremwerte eines Datensatzes an, da Sie nur den Mittelwert einer abhängigen Variablen und unabhängiger Variablen anzeigen können. Ihre Daten mussen auch abhängig sein, wenn Sie mit linearer Regression arbeiten.
Die funf wichtigsten Interviewfragen und Antworten fur Behavioral Data Scientists
Eine Interviewfrage fur Behavioral Data Scientists dient dazu, Ihre Persönlichkeitsmerkmale und Ihren Umgang mit Situationen zu bewerten . Auch wenn Ihr technisches Wissen fur diese Fragen keine große Rolle spielt, mussen Sie sich dennoch darauf vorbereiten. Das Bureau of Labor Statistics schlägt vor, dass Sie sich auf alle vorbereiten sollten Fragen und konkrete Antworten geben.
Was sind die Werte eines guten Datenwissenschaftlers?
Ein Personalchef wird Ihnen diese Frage stellen, um Ihre beruflichen Qualitäten und Ihre Ambitionen zu ermitteln. Ihre Antwort zeigt auch Ihre Perspektive auf die beste Art und Weise, Ihren Job zu erledigen. Seien Sie ehrlich und sprechen Sie daruber, wie Ihre persönlichen Werte die eines guten Data Scientists widerspiegeln.
Im Allgemeinen sollten Data Scientists uber ausgezeichnete Fähigkeiten im Zeitmanagement verfugen und in Stresssituationen die Kontrolle ubernehmen. Fachleute sollten auch bei jedem Datensatz, an dem sie arbeiten, auf Details achten. Sie mussen die Geschäftsanforderungen verstehen und bestimmen, wie sie das Unternehmen wirklich beeinflussen können.
What Art des Arbeitsumfelds, in dem Sie erfolgreich sind?
Diese Frage ist schwierig, denn obwohl der Personalchef Ihre Ehrlichkeit möchte, versucht er herauszufinden, ob Sie gut zu seinem Unternehmen passen. Recherchieren Sie Mitarbeiterbewertungen auf einer Website wie Glassdoor, um sich ein Bild von der erwarteten Arbeitsumgebung zu machen. Wenn es eine kompatible Kultur fur Sie ist, stutzen Sie Ihre Antwort auf die Eigenschaften, die Ihnen an dieser Umgebung gefallen.
Wenn das Unternehmen beispielsweise eine langsamere Arbeitsumgebung hat, können Sie sagen, dass Sie gerne in dieser Umgebung arbeiten eine Umgebung, die nicht zu uberwältigend ist, Sie aber herausfordert. Auf der anderen Seite, wenn die Arbeitsumgebung schnell ist, erklären Sie, dass Sie es lieben, in einer Umgebung zu arbeiten, die sich ständig weiterentwickelt und neue Probleme bietet, die gelöst werden mussen.
Wie wollen Sie dem Team einen Mehrwert bieten?
Wenn Sie Datenanalysen und Datenvalidierungen durchfuhren, Entscheidungsbäume erstellen und systematische Stichproben, verlassen Sie sich stark auf das Feedback Ihrer Kollegen. Daher möchten Personalverantwortliche verstehen, wie Sie Ihrem Team helfen und es optimieren möchten. Ihre Antwort sagt viel uber Ihre Teamfähigkeit und Ihre Kommunikationsfähigkeiten aus.
Um diese Frage zu beantworten, sollten Sie Ihre Stärken ausspielen. Sie können zu fruheren Antworten zu Ihrer Berufserfahrung oder Ihren Fähigkeiten zuruckkehren. Sie können beispielsweise sagen, dass Sie eine neue, innovative Perspektive bieten und bestrebt sind, die Effizienz, Effektivität und Genauigkeit Ihrer Projekte zu steigern.
Was sind Ihre größten Schwächen?
Niemand möchte zugeben, dass er Schwächen und Fehler hat. Arbeitgeber mussen dies jedoch wissen, um zu verstehen, wie Sie Ihre Schwächen verbessern möchten. Egal, ob Sie mit Kreuzvalidierung, Deep-Learning-Modellen oder der Übersetzung komplexer Funktionen zu kämpfen haben, seien Sie ehrlich uber Ihre Schwächen und wie Sie diese ändern möchten.
Egal, was Ihre Schwächen sind, Sie sollten die Verantwortung ubernehmen und erklären Sie Ihre Beweggrunde, sie zu ändern. Wenn Sie beispielsweise uber schlechte Zeitmanagementfähigkeiten verfugen, können Sie versuchen, eine Agenda zu fuhren und Alarme einzurichten, um sich selbst zur Rechenschaft zu ziehen. Wenn Sie Probleme mit dem Random-Forest-Modell oder dem logistischen Regressionsmodell haben, erwähnen Sie auch diese.
Wie geht es Ihnen? Bleiben Sie uber Trends in der Datenwissenschaft auf dem Laufenden?
Es könnte einen besseren Weg geben, sich einer Clustering-Technik zu nähern, Deep-Learning-Modelle zu implementieren oder Machine-Learning-Algorithmen zu erstellen. Aus diesem Grund mussen Sie den Data-Science-Trends immer einen Schritt voraus sein. Zeigen Sie, wie Sie dies erreichen, um zu beweisen, dass Sie sich fur Ihren Job begeistern und Ihre statistischen Prozesse immer gruner halten.
"Karriere-Karma trat in mein Leben ein, als ich es am dringendsten brauchte, und half mir schnell, mit einem Bootcamp. Zwei Monate nach meinem Abschluss habe ich meinen Traumjob gefunden, der meinen Werten und Lebenszielen entspricht!"
Venus, Software Engineer bei Rockbot
Eine gute Antwort wäre, dass Sie uber eine Online-Data-Science-Community uber Data-Science-Trends auf dem Laufenden bleiben. Erwähnen Sie verschiedene Blogs, Podcasts und andere Ressourcen, mit denen Sie interagieren. Sie können während Ihrer gesamten Karriere auch Online-Data-Science-Kurse belegen und Ihrem Interviewer Ihre Erfahrungen schildern.
Die funf wichtigsten Interviewfragen und Antworten fur General Data Scientists
Allgemeine Data Science-Interviewfragen bestimmen Ihr Niveau an Data Science-Expertise und wie gut Sie kennen wichtige Werkzeuge. Diese Art von Fragen kann auch Ihre Leidenschaft und Ihr Engagement fur die Data-Science-Branche bewerten und wie Sie darin Fortschritte machen wollen. Nachfolgend finden Sie die wichtigsten allgemeinen Interviewfragen fur Data Scientists.
Welche Data Scientists bewundern Sie und warum? ;
Denken Sie daran, dass es möglicherweise keine einzige richtige Antwort auf diese Frage im Data Science-Interview gibt. Diese Frage wird normalerweise in Vorstellungsgesprächen gestellt, um Ihre beruflichen Ambitionen und Werte zu bewerten. Sie können Branchenexperten wie Jeremy Stanley und Monica Rogati erwähnen. Erklären Sie unbedingt, warum Sie speziell nach ihnen suchen.
Wenn Sie bereits uber ein verbundenes Netzwerk in der Branche verfugen, ist jetzt der richtige Zeitpunkt dafur. Wenn Ihnen beispielsweise ein alter Kollege beigebracht hat, wie man Batch-Gradientenabstieg verwendet, können Sie die Auswirkungen auf Sie erklären und seinen Namen nennen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, Ihr Interview auf lange Sicht hilfreich zu gestalten.
Welche drei Verzerrungen treten bei der Stichprobe auf Prozess?
Wenn Sie mit Datenstichproben arbeiten, mussen Sie Stichprobenverzerrungen identifizieren, um genaue statistische Ergebnisse zu gewährleisten. Eine verzerrte Stichprobe kann eine schiefe Verteilung oder eine falsche Stichprobengröße beinhalten. Dies hängt von der Batchgröße ab und davon, wie gut Populationen in den Daten dargestellt werden. Wenn Sie dies tun, muss Ihr Arbeitgeber jedoch wissen, dass Sie mit der Verzerrung umgehen können.
Die drei Stichprobenverzerrungen sind Unterdeckungsverzerrungen, Auswahlverzerrungen und Überlebensverzerrungen. Survivorship Bias tritt auf, wenn wir uns nur auf vorhandene Daten konzentrieren und nicht auf Daten, die hätte existieren können. Ein Selektionsbias liegt vor, wenn die falschen Dinge oder Personen fur die Analyse ausgewählt wurden. Eine Unterdeckungsverzerrung tritt auf, wenn ein Element der Bevölkerung nicht berucksichtigt wird.
Warum ist manchmal ein Resampling notwendig?
Möglicherweise mussen Sie beim Arbeiten mit Daten ein Resampling durchfuhren. Der Einstellungsmanager stellt diese Frage, um zu testen, ob Sie wissen, wann eine Neubemusterung erfolgen sollte. Ohne dieses Wissen könnte Ihr Ergebnis falsch negativ oder falsch positiv sein.
Diese Fälle umfassen die Notwendigkeit, Daten durch zufällige Teilmengen zu validieren oder Datenlabels während Tests zu ersetzen. Stichprobenverzerrungen können dem Prozess enorme Probleme bereiten und sich auf einen gesamten Datensatz auswirken. Ein randomisiertes Experiment hat möglicherweise bessere Ergebnisse als eines, bei dem zu viel los ist.
Warum fuhren wir A/B-Tests durch?
Diese Interviewfrage fur Data Scientists ist von entscheidender Bedeutung, da sie sicherstellt, dass Sie genaue statistische Strategien verwenden. Ihr potenzieller Arbeitgeber wunscht sich einen Fachmann, der die besten mathematischen Verfahren verwendet, sodass Ihre Antwort auf diese Art von Fragen besonders wichtig ist. Beim A/B-Testing testen Sie zwei Variablen A und B gegeneinander, um die beste Strategie zu ermitteln.
Was ist eine Kreuzvalidierung?
Statistiken sind das Herzstuck der Datenwissenschaft, und Personalverantwortliche möchten beurteilen, ob Sie die statistische Analyse korrekt durchfuhren können. Wenn Sie nicht wissen, wie eine Kreuzvalidierung durchgefuhrt wird, können Sie Daten nicht erfolgreich vergleichen und bewerten.
Um die Kreuzvalidierung zu erklären, könnten Sie erklären, dass die Kreuzvalidierung eine statistische Methode ist, bei der Sie brechen Daten zum Vergleich in Segmente aufteilen. Ein Segment wird als Trainingsdatensatz verwendet, um ein Modell zu lernen, und das zweite wird verwendet, um das Modell zu validieren.
Tipps zur Vorbereitung auf ein Data Scientist-Interview
Befolgen Sie diese Tipps, um a . zu landen Datenwissenschaftler-Interview zum ersten Mal.
1. √úberprufen Sie Ihren Lebenslauf
Stellen Sie sicher, dass Ihr Lebenslauf alle Soft Skills und technischen Fähigkeiten enthält, die Sie fur Ihr Data Science-Interview benötigen. Obwohl Sie vielleicht binäre Klassifizierung, Ursachenanalyse und den Umgang mit Extremwerten kennen, möchten bestimmte Arbeitgeber möglicherweise bestimmte Fähigkeiten. Ziehen Sie bei Bedarf in Erwägung, Data-Science-Projekte fur Anfänger durchzufuhren, um Ihre Fähigkeiten im Voraus zu verbessern.
2. Finden Sie die Struktur des Vorstellungsgesprächs heraus
Bei einigen Vorstellungsgesprächen im Bereich Data Science mussen Sie eine technische Bewertung abschließen. Es lohnt sich, diese Informationen herauszufinden, damit Sie sich auf ein technisches Gespräch angemessen vorbereiten können. Wenden Sie sich an das Unternehmen und fragen Sie, ob das Interview einen Teil der technischen Bewertung enthält. Auf diese Weise können Sie bestimmen, wie Sie sich vorbereiten und was Sie uben mussen.
3. Das Unternehmen grundlich recherchieren
Recherche uber das Unternehmen, das du betreibst Vorstellungsgespräch, damit Sie bestimmen können, wie Sie Ihr Vorstellungsgespräch angehen sollen. Während Ihres Vorstellungsgesprächs ist es am besten, persönliche Daten uber das Unternehmen zu erwähnen, einschließlich seiner vergangenen Projekte, einen Artikel in seinem Blog, der Ihnen gefallen hat, oder vielleicht uber seinen Podcast oder YouTube-Kanal Diese Fakten zeigen, dass Sie ein echtes Interesse am Unternehmen haben.
Welche Fähigkeiten sollten Ich habe meinen Data Science-Lebenslauf erstellt?
Die Fähigkeiten, die Sie Ihrem Data Science-Lebenslauf hinzufugen sollten, umfassen alle Programmiersprachen, die Sie beherrschen, Erfahrungen mit maschinellem Lernen und KI sowie alle relevanten Statistikkurse ein näheres Klo k warum diese Fähigkeiten fur einen Lebenslauf im Bereich Data Science von entscheidender Bedeutung sind.
Programmiersprachen
Arbeitgeber erwarten von Ihnen Python, SQL, Java, R und andere Programmiersprachen fur die Datenwissenschaft lernen. Fugen Sie die Programmiersprachen, die Sie perfektioniert haben, in Ihren Lebenslauf ein, da dies unerlässliche Fähigkeiten sind, um Data Science-Aufgaben zu erfullen. Fur eine zusätzliche Note bestellen Sie die Programmiersprachen nach Ihren Kenntnissen, beginnend mit denen, in denen Sie die meisten Erfahrungen haben.
Kunstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
KI und maschinelles Lernen sind fur die Arbeit mit kunstlichen neuronalen Netzen, die Ermittlung von Ist- und Zufallswerten und die Optimierung verschiedener Data-Science-Prozesse unerlässlich. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf statistische Modelle und Gradientenabstieg, um genaue Erkenntnisse zu gewinnen, und KI basiert seine Strategien auf Entscheidungsbäumen. Auch Deep Learning ist ein gutes Thema.
Wahrscheinlichkeit und Statistik
Die Arbeit mit großen Datensätzen basiert letztendlich auf Wahrscheinlichkeit und Statistik. Sie mussen wissen, wie Sie Stichprobengrößen, Ist- und Ausreißerwerte sowie bivariate Analysen ermitteln. Am besten fugen Sie Ihrem Lebenslauf alle relevanten Wahrscheinlichkeits- und Statistikkenntnisse hinzu. Fugen Sie Beispiele fur Statistik- oder Wissenschaftsprojekte hinzu, an denen Sie bereits gearbeitet haben, um Ihren Lebenslauf aufzuwerten.
So finden Sie Datenwissenschaftler Jobs
Wenn Ihre verschiedenen statistischen Fähigkeiten wie binäre Klassifikation und Deep Learning auf dem neuesten Stand sind, können Sie mit der Suche nach Jobs im Bereich Data Science beginnen. Ressourcen wie ai-jobs, DataJobs und icrunchdata können Ihnen dabei helfen, die perfekte Data-Science-Karriere zu finden. Im Folgenden werden die besten Wege erklärt, um einen Job im Bereich Data Science zu finden.
ai-jobs.net
Dieses Forum ist ausgezeichnet, wenn Sie suchen nach Stellenausschreibungen fur Data Scientists, um mit nicht-gaußscher Verteilung, Deep Learning und neuronalen Netzwerken zu arbeiten. Hier finden Sie Positionen als Senior Data Scientist, Einstiegspositionen und Karrieremöglichkeiten fur maschinelles Lernen. Es gibt auch Einblicke fur weitere Informationen zu bestimmten Data Science-Themen.
DataJobs
Diese Jobbörse bietet Karriereangebote fur Data Science, Data Analytics, und Jobs im Bereich Data Engineering. Sie finden auch Ressourcen zu Data Science-Karrieren und Big Data. Mit DataJobs finden Sie im Handumdrehen eine Stelle als Data Scientist und können mit Dingen wie Wahrscheinlichkeitsstichproben- und Clustering-Algorithmen arbeiten.
icrunchdata
icrunchdata ist a zentrale Anlaufstelle fur Stellenausschreibungen im Bereich Data Science. Um verfugbare Karrieren zu finden, können Sie die Ergebnisse nach Fähigkeiten filtern, um einen Job zu finden, der Ihrem Fachwissen entspricht. Wenn Sie Lust haben, ein Modell fur maschinelles Lernen zu erstellen, Zufallsstichproben und univariate Analysen durchzufuhren oder einen einfachen Lernalgorithmus zu entwickeln, suchen Sie auf icrunchdata nach Möglichkeiten.
