Обложка канала

Main ML_KZ. Страница 6

2097 @main_ds_kz
Открыть

Основные посты с чатика про машинное обучение в Казахстане:

  • Main ML_KZ

    Лучший технический ВУЗ Казахстана по версии DSML kz Этап 2 - Анонимные отзывы (часть 1) Процедура - выбираю с каждого университета по 5 случайных отзывов (random seed 42) - 2 раунда по 5 отзывов - информация не проверялась, авторская грамматика сохранена Университет 6 ++ Хорошее комьюнити, много успешных выпускников, гуманитарные курсы полезны в жизни (экономика и философия). Офигенная столовая (за 700 можно было супер наестся). -- Высокий риск того, что хапнешь ретейк (за каждый предмет минимум 75к платить) Больше половины знакомых получили минимум 1 ретейк. ++ Нетворкинг, фундаментальная математика. -- Падение сервера во время регистрации предметов. ++ Хорошее комьюнити во время обучения -- Качество курса очень сильно зависит от профессора ++ Мои однокурсники очень успешные, все трудоустроились(большинство в топовых компаниях), некоторые уже в фаанг, выпускник этого универа это уже гарантия качества. -- Далеко от города ++ Нэтворкинг, хорошее комьюнити, практические знания -- Есть кумовство в плане некоторые преподы могут по разному относится к студентам (в зависимости общаешься с ними или нет) Дорогая общага, кампус далеко от города Дорогие кредиты, каждый препод считает свой предмет наиважнейшим и требует миллиард вещей

  • Main ML_KZ

    Лучший технический ВУЗ Казахстана по версии DSML kz Этап 2 - Анонимные отзывы (часть 1) Процедура - выбираю с каждого университета по 5 случайных отзывов (random seed 42) - 2 раунда по 5 отзывов - информация не проверялась, авторская грамматика сохранена Университет 5 ++ Преподаватели очень квалифицированные Проектные работы Курсы, предметы очень близки к реальным кейсам на работе -- Руководство не прислушивается к студентам Бюрократия Нету студенческой жизни ++ Нетворкинг, неплохие молодые преподаватели -- Плохая администрация, деканат долго отвечает на запросы, ниче не понятно часто ++ Поможет найти свое призвание и знакомых для дальнейшего продвижения проектов -- Администрация тормозит ++ Новизна, актуальность образовательных программ(специальностей),поддержка университета в научной и исследовательской деятельности студентов, регулярное проведение хакатонов и челленджей по программированию, учебные материалы и их открытый доступ в библиотеке(как в электронном так и в печатном виде). Ну и конечно большой плюс, это столовая в здании университета)) -- Работа администрации и сотрудников университета. Администрация очень плохо выполняет свою работу, много жалоб от студентов, преподавательский состав среднего качества, не привлекаются высококвалифицированные специалисты. Обратная связь со студентами также желает оставлять лучшего. ++ Инфраструктура, кабинеты, сам универ красивый -- Деканат, админиистрация и другие подобные студенческие отделы

  • Main ML_KZ

    Лучший технический ВУЗ Казахстана по версии DSML kz Этап 2 - Анонимные отзывы (часть 1) Процедура - выбираю с каждого университета по 5 случайных отзывов (random seed 42) - 2 раунда по 5 отзывов - информация не проверялась, авторская грамматика сохранена Университет 4 ++ Фундаментальное образование, большой спектр специализации после 2 курса -- Обязательные лекции, хотя иногда легче подготовиться по учебнику ++ приезжие преподователи очень высокого уровня а также много энтузиастов среди казахстанских преподователей -- Очень маленький вуз, около 150 выпускников каждый год, соответственно очень много активностей отсутствовало: мало клубов, не было кружка по ACM ++ Возможность выбрать кафедру на 3-курсе, полтора года в другом городе, сильная теоретическая база, есть пару интересных курсов -- Убитая общага в другом городе, много сложных-непонятных-ненужных теоретических предметов, много преподов, которые не заинтересованы в обучении студентов -> много курсов прошли просто так ++ Хорошая общага в Астане, возврат денежных средств за перелёты туда и обратно в <другой город> -- Гуманитарные курсы лучше либо убрать либо улучшить ++ очень и очень хорошая практика, считаю, что именно советская система образования в техническом плане самая высокая (что доказывают лучшие математики мира, которые помогли отправить первому человеку в космос) в принципе теоретическая база самая лучшая во всем мире, преподаватели многие были номинантами на Филдсофскую премию -- слишком тяжело сразу на первом же курсе, большая ответственность, легко слететь не то, что со стипендии, но и в принципе отчислиться. преподаватели порой не работают с группой, больше самостоятельности, но так везде

  • Реклама

  • Main ML_KZ

    Лучший технический ВУЗ Казахстана по версии DSML kz Этап 2 - Анонимные отзывы (часть 1) Процедура - выбираю с каждого университета по 5 случайных отзывов (random seed 42) - 2 раунда по 5 отзывов - информация не проверялась, авторская грамматика сохранена Университет 3 ++ Преподавательский состав местами бывает хорош. -- Администрация - самый большой минус этого универа. Чтобы просто связаться с деканатом мне приходилось неделями писать на почту, звонить на множество телефонов и всячески потанцевать с бубном. Администрация максимально пофигистично относится к своим студентам. ++ Качественное образование, много международных программ, иностранные учителя, молодые преподаватели-практики по IT дисциплинам -- Общага далеко от универа ++ По сравнению с многими университетами РК банально выше качество образования. Есть ребята которые успешно стажируются и работают в зарубежных топ компаниях. Можно подобрать кампанию по душе. -- Пздц... Слишком дорого, если не на гранте то лучше сразу заграницей учиться за такие деньги. В последние годы твориться пиздец. Бывали кейсы когда до 6-ой недели не было семинариста, тупо висела вакансия. Средний уровень поступающих резко упал. ++ 1. Абсолютная не коррумпированность преподавателей 2. Преподавание на английском языке 3. Элективная система выбора предметов (т.е будучи учащиймся нефтяной специальности можешь выбрать предмет по программированию либо финансовые предметы) 4. Высокая вероятность трудоустройства в топовых компаниях 5. Актуальные методы преподавания и передачи знаний. 6. Традиции студенческих организации (SPE, SEG, и тд). 7. Отличная оборудованность университета (лаборатории, дрилл сим, дорогие софты и тд.) 8. Дон Нурлито🤣 -- 1. Высокая цена за обучение 2. Триместры 3. Прокторы ++ Еда вкусная, жилье и обустроенность хорошая у общаги и неплохая столовая. Сильные Профессора Русского и Истории (Абылхожин и Райхан Булатовна). На нашем потоке был довольно большой процент трудоустройства еще во время учебы. Универ отличный с точки зрения: ML, NLP - есть известные преподаватели, в том числе из Кореи. Фундаментальные дисциплины на достаточно хорошем уровне (линейная алгебра, мат анализ, физика), часть преподавателей программирования - финалисты ACM. Много кто работает по совместительству - что хорошо, т.к делятся прикладным опытом. Есть возможность формировать расписание самостоятельно, выбирать время и дисциплины. Много кружков, но в них не участвовал особо. Стартапы, без них никуда, если любите - точно по адресу. Довольно много возможностей для выпускников - заинтересованы чтобы выпускники оставались/продолжали обучение/присоединялись к преподавательскому составу как тьюторы и далее на рост(например, для всех выпускников скидка приличная на обучение, в том числе на дорогие направления где нет грантов). Сотрудничество с кампаниями и открытие академий, лабораторий на их основе. Есть и активности вроде Лицея Академии Яндекса, 2х-годичная программа для школьников 8-10 классов по программированию, деньги из бюджета университета. Ректор и Декан Фит душевные -- Цена общаги не такая маленькая, на кухнях постоянно срач был, ор кругом. С казахским и преподавателем не сложилось - снизил оценку. Не сказал бы что был недостаток в прикладных знаниях, однако довольно много чего пришлось подтягивать уже во время работы(но обычно не в фундаментальных). Временами преподаватели были сильно лояльными, из-за чего много кто мог себе позволить мало что делать. Но при этом всеравно улетало много людей на пересдачи/низкий GPA. На потоках стало сильно много ребят(например на ФИТ бакалавриата ~600-800 человек), нагрузка выросла на преподавателей. Местами есть сильные разрывы между специальностями. Нагрузка между семестрами слишком сильно варьируется. Варианты выбора дисциплин хоть и есть - но либо мало людей набирается на дисциплину, либо смесь студентов младших курсов и старших, из-за чего скорость прохождения материала и его сложность могут сильно падать, что плохо - если у человека уже есть неплохие знания в той дисциплине, которую он взял (например backend разработка и advance backend)

  • Main ML_KZ

    Лучший технический ВУЗ Казахстана по версии DSML kz Этап 2 - Анонимные отзывы (часть 1) Процедура - выбираю с каждого университета по 5 случайных отзывов (random seed 42) - 2 раунда по 5 отзывов - информация не проверялась, авторская грамматика сохранена Университет 2 ++ Обмен опытом с другими зарубежными университетами, широкий профиль курсов по разным техническим направлением, научный кластер по основным техническим и не-техническим научным направлениям, возможность получать опыт от преподавателей с опытом в лучших университетах мира, конкурентоспособность выпускников на рынке труда (внутренний и внешний) -- Ориентированность идет больше в научную сферу нежели в прикладную, некоторый уровень нерелевантности курсов для внутреннего рынка труда Казахстана ++ Community, общежитие, достаточно сильный профессорский состав, лучший ресерч в Казахстане почти во всех сферах, поддержка студентов, маленькие классрумы и прямой контакт с профами -- Административный состав; слишком много бюрократии; слишком много ненужных департаментов внутри университета, которые существуют непоятно зачем; непрозрачное распредление грантов и денег для ресерча ++ Хорошее общежитие, интересные курсы -- Высокая нагрузка ++ Сложная учеба, умные ребята, классная общага, большая библиотека -- Самый большой минус - безответственность администрации. Во время онлайна последнего семестра планировали сделать резкий оффлайн, где решение скажут за 2 недели до начала оффлайн учебы. Тут много иногородних, поэтому поезда дорого будут стоить. Часто важные решения принимаются поздно или внезапно. ++ Классные клубы и вообще деятельность студентов. Хорошая общага Долгий онлайн (хоть поработал нормально) -- Душные профы и слишком "непрекладные" курсы Настолько, насколько студенты развивают community, настолько же администрации все равно (даже не спонсировали поездку команд на icpc)

  • Main ML_KZ

    Лучший технический ВУЗ Казахстана по версии DSML kz Этап 2 - Анонимные отзывы (часть 1) Процедура - выбираю с каждого университета по 5 случайных отзывов (random seed 42) - 2 раунда по 5 отзывов - информация не проверялась, авторская грамматика сохранена Университет 1 ++ Отличная база на 3-х курсах, молодые учителя, студенческая почта. -- Некомпетентный деканат(постоянно не может помочь, не идет на уступки студентам, при любой оплошности грозятся отключить DL). Университет очень маленький и происходит постоянная давка. Задерживают стипендию, в некоторых кабинетах все еще старое оборудование(но это исправляется). Попадаются совершенно безграмотные учителя. ++ Молодые преподаватели, хорошая техническая база. Упор на практике применения знаний -- Общий уровень заинтересованности студентов, банальные орг. ошибки. Плохой кампус ++ Хороший ППС -- Отсутствие общежитие и отсутствие полной академической свободы (выбора предметов) ++ Networking -- Poor subject knowledge of programming ++ Преподаватели были, относительно, молодые, хотя тут палка о двух концах. Их уроки были интересные, но на счет опыта можно поспорить. -- Здание университета было такое себе. По мне, казалось, что соврали на счёт "программ обучения" совместно с университетом carnegie-mellon, там был какой-то icarnegie, о которой я не слышал. В общем, у меня были и есть сомнения на счёт этой программы обучения. Когда нам сказали, что мы идём на олимпиаду в Астану за счёт университета, но потом они передумали и сказали, что если хотим участвовать, то за свой счёт, тогда у бедного студента денег не было, в итоге так и не пошёл. Ещё на первой презентации для первокурсников сказали, что будет дисциплина МЛ, но потом про него перестали говорить и про это все забыли.

  • Main ML_KZ

    Какие молодцы! Результаты сборной Казахстана на международной олимпиаде по математике в Осло Oslo, Norway (IMO 2022), 6. 7. - 16. 7. 2022 Number of participating countries: 104. Number of contestants: 589; 68♀.

  • Main ML_KZ

    Разбор задач виртуального собеседования t.me/main_ds_kz/889 flexiquiz.com/SC/N/c247d732-bc8e-42ca-a9f1-8df8d6ea264c Часть IV. Код Реккурентная последовательность (1 балл) Пусть последовательность задана следующим образом: a[1] = 1 a[2] = 7 a[k] = a[k-1] + a[k-2], k > 2 Найдите сумму цифр 2019го члена данной последовательности (Забавный факт: сумма цифр 2019 числа Фиббоначи равна 2018) Code Snippet 
    def fibbonaci(n_iter: int, prev: int = 1, current: int = 1) -> int:
    if n_iter == 1:
        return prev
    if n_iter == 2:
        return current
    for _ in range(n_iter - 2):
        prev, current = current, prev + current
    return current

fib = fibbonaci(2019, 1, 7)
sum_digits = sum(map(int, str(fib)))
print(sum_digits)
190710
    Проверить забавный факт 
    fib = fibbonaci(2019, 1, 1)
sum_digits = sum(map(int, str(fib)))
print(sum_digits)
2018
    Простые числа (3 балла) Посчитайте число простых чисел, меньших чем число 201920190, в записи которых нет цифры 7 Решение По сути просто гуглим алгоритм решета Эрастофена и немного адоптируем под нашу задачу Например: geeksforgeeks.org/python-program-for-sieve-of-eratosthenes/ Интуиция алгоритма: перебирать простые числа и сразу вычеркивать все кратные ему из списка претендентов. Каждую следующую итерацию начинать с наименьшего из претендентов. Code snippet 
    def find_prime_numbers(num):
    prime = [True for i in range(num+1)]
    p = 2
    while (p * p <= num):
        if (prime[p] == True):
            for i in range(p * p, num+1, p):
                prime[i] = False
        p += 1
    prime_numbers = [i for i in range(2, num+1) if prime[i] and '7' not in str(i)]
    return prime_numbers
            
prime_numbers = find_prime_numbers(201920190)
len(prime_numbers)
    4033301 На этом разбор первого раунда виртуального собеседования подходит к конце, ставьте огоньки, репостите задачки тем, кто проходит собесы и ждите следующего раунда ;)
    Новости Казахстанского ДС (Main ML_KZ)

    Лучшая подготовка к собеседованию - это другое собеседование! Поэтому пока люди жалуются на свои университеты в опросе выше, сообщество Жана ДСМЛ запускают новую серию постов про вопросы с собеседований в дата саенс команды Казахстана А начнем мы с компании BTS Digital образца 2018-2020 года, команду искусственного интеллекта в которой мне повезло возглавлять в это время. В связи с большим потоком желающих к нам присоединиться мы автоматизировали процесс приема новых сотрудников, который состоял из 3 туров: - онлайн тест по машинному обучению и программированию - очный собес по теоретическому машинному обучению и программированию - очный собес по практическому машинному обучению с конкретной командой по специализированному направлению (CV, NLP, Speech) Этот процесс как и структура компании уже давно изменились, поэтому мы хотим поделиться с вами, а потом и разобрать задачи первого тура. У вас будет уникальная возможность попробовать свои силы в абсолютно идентичных условиях что и у кандидатов того времени.…

    Telegram

  • Main ML_KZ

  • Main ML_KZ

    Разбор задач виртуального собеседования t.me/main_ds_kz/889 flexiquiz.com/SC/N/c247d732-bc8e-42ca-a9f1-8df8d6ea264c Часть II. 5. Функция активации (1 балл) Какие из перечисленных функций активации могут быть использованы в выходном слое нейронной сети, если мы хотим получить на выходе вероятности n классов p1, p2..pn (n > 2), так чтобы их сумма была равно 1? - Softmax (74%) - ReLu (7%) - Sigmoid (19%) - Tanh (0%) 6. Tf-idf (1 балл) Дана коллекция документов: 1) 'TF-IDF - статистическая мера, используемая для оценки важности слова в контексте документа, являющегося частью коллекции документов или корпуса' 2) 'TF (term frequency — частота слова) - это отношение числа вхождений некоторого слова к общему числу слов данного документа 3) 'IDF (inverse document frequency - это обратная частота документа) — инверсия частоты, с которой некоторое слово встречается в документах коллекции' 4) Иными словами, IDF - это логарифм отношения общего числа документов к числу документов с этим словом и 0. Если это же слово не встречалось, tf-idf равно нулю.' 5) 'Мера TF-IDF является произведением двух сомножителей: TF и IDF' Пусть мы привели все слова к нижнему регистру и натренировали tf-idf на данной коллекции. У какого из слов нового документа ''таким образом, tf idf важная статистическая мера документа" самое большое значение tf-idf? Варианты ответов - таким (9%) - образом (0%) - tf (4%) - idf (26%) - важная (9%) - статистическая (39%) - мера (0%) - документа (13%) Solution code snippet dataset = [ 'TF-IDF - статистическая мера, используемая для оценки важности слова в контексте документа, являющегося частью коллекции документов или корпуса', 'TF (term frequency — частота слова) - это отношение числа вхождений некоторого слова к общему числу слов данного документа', 'IDF (inverse document frequency - это обратная частота документа) — инверсия частоты, с которой некоторое слово встречается в документах коллекции', 'Иными словами, IDF - это логарифм отношения общего числа документов к числу документов с этим словом и 0. Если это же слово не встречалось, tf-idf равно нулю.', 'Мера TF-IDF является произведением двух сомножителей: TF и IDF' ] test_sentenses = ["таким образом, tf idf важная статистическая мера документа"] from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer vectorizer = TfidfVectorizer(lowercase=True) vectorizer.fit(dataset) transformed = vectorizer.transform(test_sentenses) best_word_idx = transformed.argmax() output = vectorizer.get_feature_names_out()[best_word_idx] for idx, value in zip(transformed.indices, transformed.data): print(f'{vectorizer.get_feature_names_out()[idx]}: {value:.3f}') Code snippet Output: idf: 0.341 tf: 0.341 документа: 0.405 мера: 0.488 статистическая: 0.605 7. Честная монета (1 балл) Подкидывают 10 честных монет (орел и решка равновероятны). Какова вероятность, что все они упадут орлом? Answer: (0.5) ** 10 = 0.0009766 Остальные задачи ждите в следующих постах

  • Main ML_KZ

    Разбор задач виртуального собеседования t.me/main_ds_kz/889 flexiquiz.com/SC/N/c247d732-bc8e-42ca-a9f1-8df8d6ea264c Первые задачи приведем почти без комментариев, а верный ответ выделим жирным. Также приведена частота выбора того или иного ответа по последним 15 участникам. 1. Стохастический градиентный спуск (1 балл) В чём заключается отличие градиентного спуска от стохастического градиентного спуска? - В стохастическом градиентном спуске на каждой итерации к антиградиенту добавляется нормальный шум.(8%) - В стохастическом градиентном спуске на каждой итерации в функционале ошибки используется не все элементы обучающей выборки (67%) - В стохастическом градиентном спуске на каждой итерации делается шаг в случайном направлении. (25%) 2. Градиентный спуск (1 балл) В чём заключается отличие градиентного спуска от стохастического градиентного спуска? - В стохастическом градиентном спуске на каждой итерации используется лишь одно слагаемое в функционале ошибки (90%). - В стохастическом градиентном спуске на каждой итерации к антиградиенту добавляется нормальный шум.(5%) - В стохастическом градиентном спуске на каждой итерации делается шаг в случайном направлении. (5%) 3. Переобучение (1 балл) Выберите верные утверждения про переобучение. - Переобучение — явление, при котором полученный при обучении алгоритм показывает на новых данных более низкое качество, чем на обучающей выборке (55%). - Одним из объяснений эффекта переобучения является недостаточная сложность модели, не позволяющая улавливать закономерности в данных (12%). (Комментарий: неверно, это недообучение) - Симптомом переобучения для линейных моделей являются большие абсолютные значения весов (33%). - Переобучение — явление, при котором полученный при обучении алгоритм показывает сопоставимое качество на обучающей выборке и на новых данных (0%). (Комментарий: это не переобучение - это счастье) 4. KMeans (1 балл) Выберите верные утверждения про то, что происходит в методе k средних на каждой итерации - Пересчитываются центры кластеров (43%). - Происходит сдвиг центров кластеров в случайном направлении для сходимости к более устойчивому решению (5%). - Объекты выборки перераспределяются по кластерам в зависимости от расстояния до центра кластера (48%). - Число k увеличивается на единицу (5%). 5. Сверточный слой (1 балл) Входное изображение хранится как матрица размера 42 x 42. К нему применяют сверточный слой с кернелом размера 7 x 7 и страйдом 1. Какой размер матрицы будет на выходе? - 36 X 36 (62%) - 21 X 21 (8%) - 39 X 39 (4%) - 42 X 42 (17%) - 35 X 35 (8%) Решение: из-за свертки без паддинга мы теряем 6 пикселей, из-за страйда 1 мы не теряем ничего. Итого 42 - 6 = 36 Остальные задачи ждите в следующих постах

  • Main ML_KZ

    Итоги виртуального собеседования t.me/main_ds_kz/889 flexiquiz.com/SC/N/c247d732-bc8e-42ca-a9f1-8df8d6ea264c Начнем с того что тест прошло почти 50 человек, 12 из них набрало проходной балл (7 баллов) для следующего раунда. Лучший результат показали господа анонимусы: 10 / 12 - 1 (Raim V) 11 / 12 - 1 (@bmrxxx) 12 / 12 - 1 (soltustik)

  • Main ML_KZ

    ​​Лучший технический ВУЗ Казахстана по версии DSML kz Этап 1 - Лояльность выпускников Процедура: - в основе исследования лежат ответы на форму: forms.gle/KHGR8CMNMr56jZQU8 - учитывались ВУЗы с 5 отзывами и более - учитывались отзывы из более 5 слов в которых плюсы и минусы ВУЗа составляли больше 5 слов совокупно - отфильтровывались отзывы с оценкой 10 по всем пунктам в которых плюсы и минусы ВУЗа составляли меньше 10 слов совокупно - оценки сглаживались добавлением 10 среднестатистических отзывов к каждому универу (со средними оценками по каждому пункту) - ВУЗы ранжировались по средней оценке по нижеперечисленным категориям Категории - Качество общаг - Культурная жизнь - Качество фундаментальных курсов - Качество прикладных курсов - Качество гуманитарных курсов - Качество научной деятельности - Бренд университета - Рекомендация выпускников - Средняя оценка - Количество отзывов Результаты 1 тура - Nazarbayev University - 6 баллов - СДУ - 5 баллов - КБТУ - 4 балла - КФ МГУ - 3 балла - Astana IT University - 2 балла - МУИТ - 1 балл В НУ по мнению студентов лучшие общаги, культурная жизнь, гуманитарные курсы и возможности для занятия наукой В КФ МГУ - лучшие фундаментальные курсы В КБТУ - лучшие прикладные курсы В СДУ считают, что у них самый хороший бренд университета (авторитет диплома и нетворкинг выпускников) Следующий этап будет сравнение отзывов на универ без раскрытия имени ВУЗа Подробные итоги текущего этапа приведены в таблице ниже:

  • Main ML_KZ

    ​​Курс от участника нашего сообщества Алимбекова Рената (@alimbekovkz) по анализу медицинских изображений в Python теперь доступен на одной из крупнейших образовательных платформ Educative! Слушатели курса могут научиться работать с КТ и рентген снимками, сегментировать области изображения и проводить анализ метаданных. Курс сделан на английском языке и содержит 21 урок, 2 теста и 23 интерактивных упражнения. Один из главных плюсов платформы это интегрированная прямо в браузер практическая среда написания кода Ссылка: educative.io/courses/medical-image-analysis-python

  • Main ML_KZ

    А мы напоминаем, что у вас есть возможность присоединиться к нашему сообществу энтузиастов машинного обучения в Казахстане Жана DSML Kazakhstan Основная идея этого проекта: сделать наше сообщество более открытым, неанонимным и доверительным. Основное отличие: внедрение сгенерированных на этапе регистрации визитных карточек (как на картинке выше) Мы надеемся, что внедрение данных визиток фасилитирует живое общение, новые волонтерские проекты, менторскую программу, очные и заочные митапы, а также повысит уровень доверия в нашему контенту! Это ни в коем случае не закрытое сообщество для избранных, и оно как и раньше открыто для любого увлеченного анализом данных человека. Все, что от вас требуется: зарегистрироваться в нашем новом боте @databek_bot Будьте внимательны с анкетой: заполнив ее раз, вы не сможете изменить полученную визитку вплоть до момента вхождения Казахстана в топ-30 конкурентноспособных экономик мира

  • Реклама

  • Main ML_KZ

    Лучшая подготовка к собеседованию - это другое собеседование! Поэтому пока люди жалуются на свои университеты в опросе выше, сообщество Жана ДСМЛ запускают новую серию постов про вопросы с собеседований в дата саенс команды Казахстана А начнем мы с компании BTS Digital образца 2018-2020 года, команду искусственного интеллекта в которой мне повезло возглавлять в это время. В связи с большим потоком желающих к нам присоединиться мы автоматизировали процесс приема новых сотрудников, который состоял из 3 туров: - онлайн тест по машинному обучению и программированию - очный собес по теоретическому машинному обучению и программированию - очный собес по практическому машинному обучению с конкретной командой по специализированному направлению (CV, NLP, Speech) Этот процесс как и структура компании уже давно изменились, поэтому мы хотим поделиться с вами, а потом и разобрать задачи первого тура. У вас будет уникальная возможность попробовать свои силы в абсолютно идентичных условиях что и у кандидатов того времени. По ссылке ниже лежат вышеупомянутые задания, на выполнение которых рекомендуется выделить полтора часа времени, подготовить ручку с бумагой и настроить любимую среду программирования. flexiquiz.com/SC/N/c247d732-bc8e-42ca-a9f1-8df8d6ea264c Вы можете вернуться на любую страницу теста до его окончания, так что советуем сразу просмотреть все задания, чтобы иметь возможность правильно распределить время. По окончанию вам сразу же автоматически дадут знать, прошли ли вы на следующий виртуальный этап или нет Это ненастоящее собеседование, а лишь по-моему мнению неплохая возможность проверить свои силы и залатать впоследствие возможно проявившиеся дыры в машинном обучении

  • Main ML_KZ

    Последний день чтобы оставить отзыв на свой университет и номинировать его на звание лучшего технического ВУЗа Казахстана: https://forms.gle/KHGR8CMNMr56jZQU8 Репосты в университетские чатики приветствуются :)

  • Main ML_KZ

    Лучший технический вуз Казахстана По многочисленным просьбам мы повторяем наше исследование для технических университетов! В данной форме вы можете номинировать ваш университет на звание лучшего технического вуза Казахстана https://forms.gle/KHGR8CMNMr56jZQU8 Большая просьба к сообществу выделить немного времени на вдумчивое прохождение формы и составление отзывов. С нас - итоги, аналитика и сырые данные по завершению Всем спасибо!
    В данной форме вы можете номинировать университет на звание лучшего технического вуза

    Пожалуйста, рекомендуйте только те учебные заведения, где вы учились или сейчас, или в прошлом

    Google Docs