Кажется, что к собеседованию по ML нужно заново выучить всю математику?

На практике это не так. Большинство математических вопросов на интервью связаны не со сложными доказательствами и выводами формул, а с пониманием того, как работают модели, метрики и эксперименты.

У нас на YouTube, в ВК и Дзен вышло видео, где Александр Дубейковский (ML Engineer в Avito, ex-Yandex, эксперт MLinside) расскажет, какие математические темы чаще всего встречаются на ML-собеседованиях, как быстро восстановить знания перед интервью и почему решение задач работает намного лучше, чем чтение учебников в последний момент.

Кому будет полезно это видео:
▪️Тем, кто готовится к ML-собеседованиям
▪️Junior и Middle ML-инженерам
▪️Data Scientists
▪️Студентам, ищущим первую работу в ML
▪️Всем, кто давно не открывал математику и хочет быстро освежить знания

Нашли себя в этом списке? Тогда велком на удобную площадку:
https://youtu.be/LQif1TY84s0?is=PyaQPNF08kmPMe9w
https://vkvideo.ru/video-228219607_456239242
https://dzen.ru/video/watch/6a3d7bbb2dd9ef51bfaa2a60?share_to=link