【目錄】
前言

第一章 機器學習職位與面試過程
本書總覽
機器學習與資料科學工作職稱簡史
需要ML 經驗的工作職稱
機器學習生命週期
機器學習職位的三大支柱
機器學習技能矩陣
ML工作面試介紹
機器學習工作面試過程
結語

第二章 機器學習工作應徵和履歷表
去哪裡找工作？
ML工作應徵指導
機器學習履歷表指導
應徵工作
補充的工作應徵資料、證書和常見問題解答
下一個步驟
結語

第三章 技術面試：機器學習演算法
機器學習演算法技術面試總覽
統計和基礎技術
監督式學習、非監督式學習和強化學習
自然語言處理演算法
推薦系統演算法
強化學習演算法
電腦視覺演算法
結語

第四章 技術面試：模型訓練與評估
界定機器學習問題
資料預處理和特徵工程
模型訓練過程
模型評估
結語

第五章 技術面試：編碼
從頭開始：不懂Python情況下的學習路徑圖
編碼面試成功的技巧
Python編碼面試：資料以及 ML 相關的問題
Python編碼面試：腦筋急轉彎問題
SQL編碼面試：與資料相關的問題
為準備編碼面試的路徑圖
結語

第六章 技術面試：模型部署和端對端ML
模型部署
模型監控
雲端提供者概述
開發者面試最佳實踐
其他技術面試的組成部分
結語

第七章 行為面試
行為面試問題和回應
常見行為問題與建議
行為面試最佳實踐
對於大型科技公司具體準備的範例
結語

第八章 結合這一切：你的面試路徑圖
面試準備檢查表
面試路徑圖樣板
有效率的面試準備
冒名頂替症候群
結語

第九章 面試後及後續行動
面試後的步驟
面試之間該做的事
工作邀約階段的步驟
新ML工作的前30/60/90天
結語

後記

索引

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