机器学习面试的 Python 编码：基础到高级

MP4 |视频：h264，1280×720 |音频：AAC、44.1 KHz、2 Ch
级别：全部 |类型： 电子学习 |语言： 英语 |持续时间：35 个讲座（1h 22m）

你将学到什么

• 通过实际解决问题和解决方案来提高面试表现。
• 通过实际编码挑战掌握 Python 核心概念。
• 熟练使用 Pandas 和 NumPy 进行数据操作。
• 使用 Matplotlib 和 Seaborn 有效地可视化和解释数据。
• 使用 OpenCV 执行图像处理并使用 NLTK 执行文本分析。

要求

核心 Python 语法和编程结构（函数、循环、类等）
需要基本了解 NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV 和 NLTK，但我们仍然会浏览每一行代码。

描述

机器学习 (ML) 发展迅速，跟上步伐是面试成功的关键。虽然数据结构和算法 (DSA) 方面有大量资源，但 ML 面试准备工作往往滞后，过于关注过时的理论。本课程中的问题基于 FAANG 等顶级公司针对 ML 工程职位提出的现实挑战。这些内容重点关注 Python 编码以及您对流行的 ML 库（如 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、OpenCV 和 NLTK）的熟悉程度 – 对于现代 ML 角色至关重要的基本技能。本课程涵盖从基本 Python 概念到更复杂的编码挑战的所有内容。无论您是刚刚开始 ML 之旅、希望提高技能，还是准备面试问题，本课程都适合您。您将完成精心挑选的编码挑战和解决方案，帮助您深入了解 Python 和这些关键库。在课程结束时，您不仅会准备好解决常见的面试问题，还会获得使用 ML 领域最广泛使用的工具的实践经验。本课程非常适合初学者、中级学习者以及任何渴望增强机器学习技能的人。准备好自信地通过现实场景进行 ML 编码面试。

本课程适合谁

任何正在为机器学习角色准备基于编码的面试的人。
任何专家或软件工程师或来自不同背景的任何人都希望破解基于编码的机器学习工作角色或面试。