Ebook Cracking Data Science Interview - Khám Phá Các Mẹo Nội Bộ Từ Các Chuyên Gia Trong Ngành Để Làm Chủ Lĩnh Vực Khoa Học Dữ Liệu [Ấn Bản Lần 1, Tháng 2-2024] [PDF, EPUB] [9659E]
Vượt lên trên đối thủ và vượt trội trong cuộc phỏng vấn tiếp theo của bạn với hướng dẫn toàn diện này về Python, SQL, version control, statistics, machine learning và hơn thế nữa!
1. Các tính năng chính:
- ✓ Có được các kỹ năng được săn đón nhiều trong ngành, bao gồm Python, SQL, statistics, và machine learning.
- ✓ Có được sự tự tin để giải thích lý thuyết thống kê, machine learning, và deep learning phức tạp.
- ✓ Mở rộng kiến thức chuyên môn của bạn ngoài việc phát triển mô hình với version control, shell scripting, và model deployment fundamentals.
2. Mô tả cuốn sách:
Thị trường việc làm khoa học dữ liệu đã bão hòa với các chuyên gia thuộc mọi nền tảng, bao gồm academics, researchers, bootcampers, and Massive Open Online Course (MOOC) graduates. Điều này đặt ra thách thức cho các công ty đang tìm kiếm người giỏi nhất để đảm nhận vai trò của họ. Trọng tâm của quá trình lựa chọn này là cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu, một thời điểm quan trọng quyết định người phù hợp nhất cho cả ứng viên và công ty.
Cracking Data Science Interview cung cấp hướng dẫn của chuyên gia về cách tiếp cận quá trình phỏng vấn với sự chuẩn bị đầy đủ và tự tin. Bắt đầu với phần giới thiệu về bối cảnh khoa học dữ liệu hiện đại, bạn sẽ tìm thấy các mẹo về tìm việc, viết resume và tạo một top-notch portfolio. Sau đó, bạn sẽ chuyển sang các chủ đề như Python, SQL database, Git, và productivity với shell scripting và Bash. Dựa trên nền tảng này, bạn sẽ đi sâu vào các nền tảng của thống kê, đặt nền tảng cho các khái niệm pre-modeling, machine learning, deep learning, và generative AI. Cuốn sách kết thúc bằng cách cung cấp những insight về cách chuẩn bị tốt nhất cho cuộc phỏng vấn chuyên sâu về khoa học dữ liệu.
Khi kết thúc hướng dẫn phỏng vấn này, bạn sẽ có được sự tự tin, sự nhạy bén trong kinh doanh và các kỹ năng kỹ thuật cần thiết để tạo sự khác biệt trong bối cảnh cạnh tranh này và đạt được công việc khoa học dữ liệu tiếp theo.
3. Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Khám phá các xu hướng khoa học dữ liệu, nhu cầu công việc và con đường sự nghiệp tiềm năng.
- ✓ Các cuộc phỏng vấn an toàn với những lời khuyên về resume và portfolio theo tiêu chuẩn ngành.
- ✓ Thực hành thao tác dữ liệu với Python và SQL.
- ✓ Tìm hiểu về các supervised và unsupervised machine learning model.
- ✓ Làm chủ các deep learning component như backpropagation và activation function.
- ✓ Nâng cao năng suất của bạn bằng cách triển khai code versioning thông qua Git.
- ✓ Hợp lý hóa workflow bằng cách sử dụng shell scripting để tăng hiệu quả.
4. Cuốn sách này dành cho ai:
Cho dù bạn là một chuyên gia dày dạn kinh nghiệm cần trau dồi các kỹ năng kỹ thuật hay là người mới bắt đầu muốn tham gia vào ngành khoa học dữ liệu năng động, cuốn sách này là dành cho bạn. Để tận dụng tối đa cuốn sách này, cần có kiến thức cơ bản về Python, SQL và statistics. Tuy nhiên, bất kỳ ai quen thuộc với các ngôn ngữ phân tích khác, chẳng hạn như R, cũng sẽ tìm thấy giá trị trong tài nguyên này vì nó giúp bạn xem lại các khái niệm khoa học dữ liệu quan trọng như SQL, Git, statistics, và deep learning, hướng dẫn bạn vượt qua các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu.
5. Mục lục:
Phần 1: Đột nhập vào lĩnh vực Data Science:
- ✓ Chương 01. Khám phá bối cảnh Khoa học dữ liệu hiện đại.
- ✓ Chương 02. Tìm việc làm trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu.
Phần 2: Thao tác và quản lý dữ liệu:
- ✓ Chương 03. Lập trình với Python.
- ✓ Chương 04. Visualizing Data và Data Storytelling.
- ✓ Chương 05. Truy vấn cơ sở dữ liệu với SQL.
- ✓ Chương 06. Scripting với Shell và Bash Command trong Linux.
- ✓ Chương 07. Sử dụng Git cho Version Control.
Phần 3: Khám phá trí tuệ nhân tạo:
- ✓ Chương 08. Mining Data với Probability và Statistics.
- ✓ Chương 09. Tìm hiểu Feature Engineering và chuẩn bị dữ liệu cho Modeling.
- ✓ Chương 10. Nắm vững các khái niệm về Machine Learning.
- ✓ Chương 11. Xây dựng Networks với Deep Learning.
- ✓ Chương 12. Triển khai các giải pháp Machine Learning với MLOps.
Phần 4: Nhận được việc làm:
- ✓ Chương 13. Làm chủ các vòng phỏng vấn.
- ✓ Chương 14. Negotiating Compensation.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU