Подготовка к ML‑собеседованию

Кому подходит

• Тем, у кого уже есть база по математике и ML.
• Тем, кто готовится к конкретному собеседованию.

Какой уровень нужен на входе

Нужна база по математике и ML. Если не хватает математики, сначала нужен трек Математика для машинного обучения. Если не хватает базы по самому ML, сначала нужно ML-менторство.

Что разбираем на собеседовании по ML

• Формат конкретного собеседования и то, что на нем реально спрашивают.
• Классический ML: метрики, валидация, линейные модели, деревья, бустинг, переобучение.
• Deep Learning, NLP или CV, если они входят в конкретный процесс.
• Теоретические вопросы и темы, на которых вы чаще всего проседаете.

Что это дает

• Становится видно, какие темы проседают именно в формате собеседования.
• Подготовка привязывается к конкретному собеседованию и его реальным вопросам.
• Появляется понятный список того, что нужно добрать до следующего мока.

Как идет работа

• Сначала смотрим формат собеседования и какие темы на нем реально спрашивают.
• Потом выделяем слабые места и добираем теорию, которая на них проседает.
• Дальше делаем моки и разбираем ошибки после них.
• Если нужно несколько итераций, собираем короткий цикл из нескольких моков.

Чем отличается от ML-менторства

Здесь цель — подготовиться к конкретному собеседованию по ML. Если нужен фундамент и более длинная системная работа, это уже ML-менторство.