Cupón Udemy | 600 Preguntas Esenciales: Dominando Machine Learning y Data Science

Curso de Machine Learning y Data Science

Este curso presenta más de 600 preguntas reales y más solicitadas en entrevistas para machine learning y data science que han hecho las principales empresas tecnológicas. ¿Está listo para dominar machine learning y data science? Este curso integral, Master Machine Learning and Data Science: 600+ Real Interview Questions, está diseñado para equipar a los participantes con el conocimiento y la confianza necesarios para sobresalir en su carrera de ciencia de datos. Con más de 600 preguntas de entrevistas reales y explicaciones detalladas, se obtendrá una comprensión profunda de los conceptos fundamentales, habilidades prácticas y técnicas avanzadas.

Lo que se aprenderá

• Las matemáticas esenciales detrás de machine learning, incluyendo álgebra, cálculo, estadística y probabilidad.

• Técnicas de recolección, manipulación y preprocesamiento de datos utilizando herramientas poderosas como Pandas y NumPy.

• Algoritmos clave de machine learning como regresión, clasificación, árboles de decisión y evaluación de modelos.

• Fundamentos de deep learning, incluyendo redes neuronales, visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural.

Ya sea como principiante o profesional que busca agudizar habilidades, este curso ofrece conocimiento práctico, ejemplos del mundo real y estrategias de preparación para entrevistas que ayudarán a destacarse en el competitivo campo de la ciencia de datos.

Preguntas de muestra

Pregunta 1:

Está construyendo un modelo predictivo para la deserción de clientes utilizando un conjunto de datos que está altamente desbalanceado, con un número mucho mayor de clientes que no desertan que de aquellos que sí lo hacen. ¿Qué técnica aplicaría para mejorar la evaluación del modelo y asegurarse de que el modelo no esté sesgado por las clases desbalanceadas?

A) Utilizar la validación cruzada k-fold para evaluar el rendimiento del modelo en todos los subgrupos de datos.

B) Utilizar muestreo estratificado en su validación cruzada para mantener la distribución de clases en cada pliegue.

C) Utilizar sobre-muestreo aleatorio para equilibrar las clases antes de entrenar el modelo.

D) Utilizar bootstrapping para muestrear aleatoriamente los datos y entrenar el modelo en múltiples iteraciones.

Pregunta 2:

Está entrenando un modelo utilizando validación cruzada y observa que las métricas de rendimiento del modelo, como la precisión, fluctúan significativamente entre los diferentes pliegues. ¿Qué método puede aplicar para reducir la varianza de estas estimaciones y obtener una evaluación más confiable de su modelo?

A) Aplicar bootstrapping para generar múltiples muestras aleatorias del conjunto de datos.

B) Usar un mayor número de pliegues para la validación cruzada (por ejemplo, 10 pliegues en lugar de 5).

C) Aumentar el tamaño del conjunto de datos agregando más características.

D) Entrenar el modelo en cada pliegue múltiples veces y promediar los resultados.

Inscríbete hoy y equípate con el conocimiento y la práctica necesarios para tener éxito en el mundo del machine learning y data science dominando preguntas reales que las principales empresas tecnológicas han hecho.