Пошаговое руководство с / из основ интервью по науке о данных.
Привет привет, спасибо за постоянную поддержку моих предыдущих статей. Сегодня мы продолжим нашу предыдущую статью «Вопросы на собеседовании по науке о данных — II», ЧАСТЬ II, основные вопросы, которые интервьюеры часто задают, чтобы понять базовые знания DS. вместо того, чтобы задавать причудливые сложные вопросы.
1. Пусть A и B — события в одном и том же пространстве выборок, где P (A) = 0,6 и P (B) = 0,7. Могут ли эти два события быть непересекающимися?
А) Да Б) Нет
Решение: (B)Эти два события не могут быть непересекающимися, потому что P(A)+P(B) ›1.
P(AꓴB) = P(A)+P(B)-P(AꓵB). Событие называется непересекающимся, если P(AꓵB) = 0. Если A и B не пересекаются, P(AꓴB) = 0,6+0,7 = 1,3
А поскольку вероятность не может быть больше 1, эти два упомянутых события не могут быть непересекающимися.
2. У Алисы двое детей, одна из них девочка. Какова вероятность того, что второй ребенок тоже девочка? Можно предположить, что в мире одинаковое количество мужчин и женщин.
A) 0.5 B) 0.25
C) 0.333 D) 0.75
Решение: результаты для двух детей могут быть {BB, BG, GB, GG}. Поскольку упоминается, что один из них — девочка, мы можем удалить вариант BB из выборки. Следовательно, выборочное пространство имеет 3 варианта, а второму условию соответствует только один. Следовательно, вероятность того, что второй ребенок тоже будет девочкой, равна 1/3.
3. Правильный шестигранный кубик бросают дважды. Какова вероятность получить 2 при первом броске и не получить 4 при втором броске?
A) 1/36 B) 1/18
C) 5/36 D) 1/6
E) 1/3
Решение: два упомянутых события независимы. Первый бросок кости не зависит от второго броска. Следовательно, вероятности могут быть прямо перемножены.
P(получение первых 2) = 1/6 P(нет вторых 4) = 5/6
Следовательно, P (получение первых 2 и отсутствие вторых 4) = 1/6 * 5/6 = 5/36.
4. Какой из следующих вариантов не может быть вероятностью какого-либо события?
A) -0.00001 B) 0.5
В) 1,001 А) Только А
Б) Только Б В) Только В
Г) А и Б Д) Б и В
Е) А и С
Решение: (F)Вероятность всегда лежит в пределах от 0 до 1.
5. Анита случайным образом выбирает 4 карты из колоды из 52 карт и кладет их обратно в колоду (равновероятным является любой набор из 4 карт). Затем Бабита случайным образом выбирает 8 карт из той же колоды (любой набор из 8 карт равновероятен). Предположим, что выбор 4 карт Анитой и выбор 8 карт Бабитой независимы. Какова вероятность того, что все 4 карты, выбранные Анитой, находятся в наборе из 8 карт, выбранных Бабитой?
A)48C4 x 52C4
B)48C4 x 52C8
C)48C8 x 52C8
Г) ничего из вышеперечисленного
Решение: (A)Общее количество возможных комбинаций будет 52C4 (для выбора 4 карт Анитой) * 52C8 (для выбора 8 карт Бабитой). Поскольку 4 карты, выбранные Анитой, входят в число 8 карт, выбранных Бабитой, таким образом, возможное количество комбинаций равно 52C4 (для выбора 4 карт, выбранных Анитой) * 48C4 (для выбора любых других 4 карт Бабитой, поскольку 4 карты, выбранные Анитой, являются общими)
6. Игроку случайным образом раздается последовательность из 13 карт из колоды из 52 карт. Все последовательности из 13 карт равновероятны. В эквивалентной модели карты выбираются и раздаются по одной. Выбирая карту, дилер с равной вероятностью выберет любую из карт, оставшихся в колоде.
7. Если вы раздали 13 карт, какова вероятность того, что 13-я карта окажется королем?
A) 1/52 B) 1/13
C) 1/26 D) 1/12
Решение: (B)Поскольку нам ничего не говорят о первых 12 сданных картах, вероятность того, что 13-й сданной картой будет король, равна вероятности того, что первая сданная карта, или на самом деле любая конкретная сданная карта является королем, и это равно: 4/52
8. Честная шестигранная кость подбрасывается 6 раз. Какова вероятность того, что все результаты будут уникальными?
A) 0.01543 B) 0.01993
C) 0.23148 D) 0.03333
Решение: (A)Чтобы все результаты были уникальными, у нас есть 6 вариантов для первого хода, 5 для второго хода, 4 для третьего хода и так далее. Следовательно, вероятность получения всех уникальных исходов будет равна 0,01543.
9. Группа из 60 студентов случайным образом делится на 3 класса одинакового размера. Все разделы равновероятны. Джек и Джилл — двое студентов, принадлежащих к этой группе. Какова вероятность того, что Джек и Джилл окажутся в одном классе?
A) 1/3 B) 19/59
C) 18/58 D) 1/2
Решение: (B)назначьте каждому учащемуся свой номер от 1 до 60. Номера от 1 до 20 относятся к группе 1, от 21 до 40 — к группе 2, от 41 до 60 — к группе 3. Все возможные разделы получаются с равной вероятностью путем случайного назначения, если эти числа, не имеет значения, с какими учениками мы начинаем, поэтому мы можем начать, назначив случайное число Джеку, а затем мы назначаем случайное число Джилл. После того, как Джеку будет присвоено случайное число, для Джилл будет доступно 59 случайных чисел, и 19 из них поместят ее в ту же группу, что и Джек. Следовательно, вероятность равна 19/59.
10. У нас есть две монеты, A и B. При каждом подбрасывании монеты A вероятность выпадения орла составляет 1/2, а при каждом подбрасывании монеты B вероятность выпадения орла составляет 1/3. Все подбрасывания одной и той же монеты независимы. Мы выбираем случайным образом монету и подбрасываем ее, пока не выпадет решка. Вероятность выбора монеты А равна ¼, а монеты В — 3/4. Каково ожидаемое количество бросков, чтобы выпал первый орел?
A) 2.75 B) 3.35
C) 4.13 D) 5.33
Решение: (A)Если выбрана монета A, то количество раз, когда монета будет подброшена для гарантированного орла, равно 2, аналогично, для монеты B это будет 3. Таким образом, количество раз будет Подбрасывания = 2 * (1/4) [вероятность выбора монеты A] + 3 * (3/4) [вероятность выбора монеты B] = 2,75.
11. Предположим, компания по страхованию жизни продает годовой полис страхования жизни на 240 000 долларов 25-летней женщине за 210 долларов. Вероятность того, что самка доживет до года, равна 0,999592. Найдите ожидаемую стоимость этого полиса для страховой компании.
A) $131 B) $140
C) $112 D) $125
Решение: P(компания теряет деньги) = 0,99592.
P(компания не теряет деньги) = 0,000408
Сумма денег, которую компания теряет в случае проигрыша = 240 000–210 = 239 790. В то время как деньги, которые она получает, составляют 210 долларов. Ожидаемые деньги, которые компания должна будет отдать = 239 790 * 0,000408 = 97,8. 98 = 112 долларов
12. Когда событие A не зависит от самого себя?
А) Всегда
Б) Тогда и только тогда, когда P(A)=0
C) Тогда и только тогда, когда P(A)=1
D) Тогда и только тогда, когда P(A)=0 или 1
Решение: (D)Событие может быть независимым от самого себя только тогда, когда либо нет никаких шансов, что оно произойдет, либо когда оно обязательно произойдет. События A и B независимы, когда P(AꓵB) = P(A)*P(B). Теперь, если B = A, P (AꓵA) = P (A), когда P (A) = 0 или 1.
13. Предположим, вы участвуете в финальном раунде игрового шоу «Давай заключим сделку» и вам нужно выбрать одну из трех дверей — 1, 2 и 3. За одной из трех дверей стоит машина, а за двумя другими — козы.
Допустим, вы выбираете Дверь 1, а ведущий открывает Дверь 3, за которой стоит коза. Чтобы гарантировать вероятность вашего выигрыша, какой из следующих вариантов вы бы выбрали.
А) изменить свой выбор Б) сохранить свой выбор
C) Не имеет значения, вероятность выигрыша или проигрыша одинакова с открытием или без открытия одной двери
14. Перекрестное опыление красного и белого цветов дает красные цветы в 25% случаев. Теперь мы перекрестно оплодотворяем пять пар красных и белых цветков и получаем пять потомков. Какова вероятность того, что среди пяти потомков нет растений с красными цветками?
A) 23.7% B) 37.2%
C) 22.5% D) 27.3%
Решение: (A)Вероятность того, что потомство будет красным, равна 0,25, поэтому вероятность того, что потомство не будет красным, составляет 0,75. Поскольку все пары независимы друг от друга, вероятность того, что все потомки не будут красными, будет (0,75)5 = 0,237. Вы можете думать об этом как о биноме со всеми неудачами.
15. Колесо рулетки имеет 38 слотов — 18 красных, 18 черных и 2 зеленых. Вы играете в пять игр и всегда делаете ставки на красные слоты. Сколько игр вы можете выиграть?
A) 1.1165 B) 2.3684
C) 2.6316 D) 4.7368
Решение: (B)Вероятность того, что при любом вращении будет красный цвет, равна 18/38. Теперь вы играете в игру 5 раз, и все игры не зависят друг от друга. Таким образом, количество игр, которые вы можете выиграть, будет равно 5*(18/38) = 2,3684.
16. Некоторые результаты тестов подчиняются нормальному распределению со средним значением 18 и стандартным отклонением 6. Какая доля участников теста набрала от 18 до 24 баллов?
A) 20% B) 22%
В) 34% Г) Ничего из вышеперечисленного
Решение: Итак, здесь нам нужно рассчитать Z-баллы для значения, равного 18 и 24. Мы можем легко сделать это, положив среднее значение выборки как 18 и среднее значение генеральной совокупности как 18 с σ = 6 и рассчитав Z. Точно так же мы можем вычислить Z для выборки значит 24.
Z= (X-μ)/σ
Поэтому для 26 как X, Z = (18–18)/6 = 0, глядя на таблицу Z, мы обнаруживаем, что 50% людей имеют баллы ниже 18.
Для 24 как X
Z = (24–18)/6 = 1. Глядя на таблицу Z, мы видим, что 84% людей имеют баллы ниже 24. Таким образом, около 34% людей имеют баллы от 18 до 24.
17. В банке 4 шарика. 3 красных и 1 белый. Вынимаются два шарика с заменой после каждого розыгрыша. Какова вероятность того, что один и тот же цветной шарик будет извлечен дважды?
A) 1/2 B) 1/3
C) 5/8 D) 1/8
Решение: Если шарики одного цвета, то это будет 3/4 * 3/4 + 1/4 * 1/4 = 5/8.
18. Какое из следующих событий наиболее вероятно?
А) Хотя бы одна 6 при подбрасывании 6 игральных костей
Б) Не менее 2 шестерок при броске 12 игральных костей.
C) Не менее 3 шестерок при броске 18 игральных костей.
D) Все вышеперечисленное имеет одинаковую вероятность
Решение: (А)
Вероятность того, что при броске костей выпадет «6», равна P(6) = (1/6) & P(6’) = (5/6). Таким образом, вероятность
∞ Случай 1: (1/6) * (5/6)5 = 0,06698
∞ Случай 2: (1/6)2 * (5/6)10 = 0,00448
∞ Случай 3: (1/6)3 * (5/6)15 = 0,0003
Таким образом, наибольшая вероятность — Случай 1.
18. Предположим, вы прошли собеседование на техническую должность. 50% людей, пришедших на первое собеседование, получили приглашение на второе собеседование. 95% людей, которым звонили на второе собеседование, остались довольны своим первым собеседованием. 75% людей, которым не позвонили во второй раз, также остались довольны своим первым собеседованием. Если вы чувствовали себя хорошо после первого интервью, какова вероятность того, что вам позвонят во второй раз?
A) 66% B) 56%
C) 75% D) 85%
Решение: (B)предположим, что есть 100 человек, которые дали первый раунд интервью. 50 человек получили приглашение на собеседование во второй тур. Из них 95 % довольны интервью, что составляет 47,5. 50 человек не позвали на собеседование; из которых 75% чувствовали себя хорошо, что составляет 37,5. Таким образом, общее количество людей, которым после интервью стало хорошо (37,5 + 47,5) 85. Таким образом, из 85 человек, которые чувствовали себя хорошо, только 47,5 получили вызов на следующий тур. Следовательно, вероятность успеха равна (47,5/85) = 0,558.
Другой более общепринятый способ решения этой проблемы — теорема Байе. Я оставляю это вам, чтобы проверить для себя.
19. Монета диаметром 1 дюйм брошена на стол, покрытый сеткой из линий, отстоящих друг от друга на два дюйма. Какова вероятность того, что монета остановится внутри квадрата, не коснувшись ни одной из линий сетки? Вы можете предположить, что бросающий человек не умеет бросать монету и бросает ее наугад.
Можно предположить, что бросающий человек не умеет бросать монету и бросает ее случайным образом.
A) 1/2 B) 1/4
C) Π/3 D) 1/3
Решение: (B)Подумайте, где может быть весь центр монеты, когда она приземляется на 2-дюймовую сетку и не касается линий сетки. Если желтая область представляет собой квадрат со стороной 1 дюйм, а внешний квадрат со стороной 2 дюйма. Если центр попадает в желтую область, монета не коснется линии сетки. Поскольку общая площадь равна 4, а площадь желтой области равна 1, вероятность равна ¼.
20. Какова приблизительно вероятность того, что в классе из 30 учащихся день рождения двух учащихся приходится на один и тот же день (определяемый одним и тем же днем и месяцем) (при условии, что год не високосный)?
Например, благоприятным событием будет учащийся, день рождения которого 3 января 1993 года и 3 января 1994 года.
A) 49% B) 52%
C) 70% D) 35%
Решение: общее количество комбинаций, возможных для двух человек, имеющих одинаковый день рождения в классе из 30 человек, равно 30 * (30–1)/2 = 435.
Теперь в году 365 дней (при условии, что это не високосный год). Таким образом, вероятность того, что у людей будет другой день рождения, будет 364/365. Теперь возможно 870 комбинаций. Таким образом, вероятность того, что никакие два человека не имеют одинаковых дней рождения, равна (364/365)⁴³⁵ = 0,303. Таким образом, вероятность того, что два человека родились в один и тот же день, будет равна 1–0,303 = 0,696.
21. Ахмед играет в лотерею, где он должен выбрать 2 числа от 0 до 9, за которыми следует английский алфавит (из 26 букв). Оба раза он может выбрать одно и то же число. Если в его билете совпадают 2 числа и 1 буква, выпавшие по порядку, он выигрывает главный приз и получает 10405 долларов. Если совпадает только его буква, но одно или оба числа не совпадают, он выигрывает 100 долларов. При любых других обстоятельствах он ничего не выигрывает. Игра стоит ему 5 долларов. Предположим, он выбрал для игры 04R.
Какова ожидаемая чистая прибыль от розыгрыша этого билета?
A) $-2.81 B) $2.81
C) $-1.82 D) $1.82
Решение: (B)ожидаемое значение в данном случае
E(X) = P(главный приз)*(10405–5)+P(маленький)(100–5)+P(проигрыш)*(-5)P(главный приз)= (1/10)*(1 /10)*(1/26)
P(маленький) = 1/26–1/2600, причина, по которой нам нужно это сделать, заключается в том, что нам нужно исключить случай, когда он правильно понимает букву, а также правильные числа. Следовательно, нам нужно убрать сценарий получения буквы правильно.
P(проигрыш) = 1–1/26–1/2600. Следовательно, мы можем подогнать значения, чтобы получить ожидаемое значение в размере 2,81 доллара США.
22 Предположим, вы продаете бутерброды. 70% людей выбираютяйцо, а остальные выбирают курицу. Какова вероятность продажи 2 сэндвичей с яйцами следующим 3 покупателям?
A) 0.343 B) 0.063
C) 0.44 D) 0.027
Решение: Вероятность продажи бутерброда с яйцом равна 0,7, а вероятность продажи сэндвича с курицей — 0,3. Теперь вероятность того, что следующие 3 клиента закажут сэндвич с 2 яйцами, равна 3 * 0,7 * 0,7 * 0,3 = 0,44. Они могут расположить их в любой последовательности, вероятность останется прежней.
ВИЧ по-прежнему очень страшная болезнь, на которую даже не стоит сдавать анализы. Вооруженные силы США проверяют своих новобранцев на ВИЧ при приеме на работу. Они проходят три раунда ELISA (тест на ВИЧ), прежде чем они будут признаны положительными.
Априорная вероятность того, что у кого-то есть ВИЧ, составляет 0,00148. Истинный положительный результат для Элизы составляет 93 %, а истинно отрицательный — 99 %.
23. Какова вероятность того, что у рекрута ВИЧ, если он дал положительный результат на первый анализ Элизы? Априорная вероятность того, что у кого-то есть ВИЧ, составляет 0,00148. Истинный положительный результат для Элизы составляет 93 %, а истинно отрицательный — 99 %.
A) 12% B) 80%
C) 42% D) 14%
Решение: (А)
24. Какова вероятность того, что у него ВИЧ, если он и во второй раз дал положительный результат на Элизе. Априорная вероятность того, что у кого-то есть ВИЧ, составляет 0,00148. Истинный положительный результат для Элизы составляет 93 %, а истинно отрицательный — 99 %.
A) 20% B) 42%
C) 93% D) 88%
Решение: (С)
25. Предположим, вы играете в игру, в которой мы несколько раз подбрасываем правильную монету. Вы уже трижды проигрывали там, где угадывали орла, а выпадала решка. Какое из приведенных ниже утверждений было бы правильным в этом случае?
А) Вы должны снова угадать решку, так как решка уже выпадала трижды, а сейчас более вероятно, что решка выпадет.
B) Вы должны сказать решку, потому что угадывание решки не принесет вам выигрыша
C) У вас одинаковая вероятность выиграть и при угадывании, следовательно, независимо от того, что вы угадываете, вероятность выигрыша или проигрыша составляет всего 50–50.
Г) ни один из них
Решение: (C) Это классическая проблема ошибки игрока/ошибки Монте-Карло, когда человек ошибочно начинает думать, что результаты должны сравняться за несколько ходов. Игрок начинает считать, что если выпало 3 орла, то должно получиться и 3 решки. Однако это не так. Результаты выровнялись бы только в бесконечном числе испытаний.
26. Вывод с использованием частотного подхода всегда дает тот же результат, что и байесовский подход.
А) ВЕРНО Б) НЕВЕРНО
Решение: (B)Частотный подход сильно зависит от того, как мы определяем гипотезу, в то время как байесовский подход помогает нам обновить наши предыдущие убеждения. Следовательно, частотный подход может привести к противоположному выводу, если мы сформулируем гипотезу по-другому. Следовательно, два подхода могут не дать одинаковых результатов.
27. Больничные записи показывают, что 75% пациентов, страдающих от болезни, умирают из-за этой болезни. Какова вероятность того, что 4 из 6 случайно выбранных пациентов выздоровеют?
A) 0.17798 B) 0.13184
C) 0.03295 D) 0.35596
Решение: (C) Думайте об этом как о биноме, так как есть только 2 исхода: либо пациент умирает, либо он выживает.
Здесь n=6, а x=4. p = 0,25 (вероятность выживания (успех)) q = 0,75 (вероятность смерти (неудача))
P(X) = nCx pxqn-x = 6C4 (0,25)4(0,75)2 = 0,03295
28. Ученикам определенного класса было предложено два теста для оценки. Двадцать пять процентов учащихся справились с обоими тестами, а сорок пять процентов учащихся смогли пройти первый тест.
Подсчитайте процент учащихся, сдавших второй тест, при условии, что они также смогли пройти первый тест.
A) 25% B) 42%
C) 55% D) 45%
Решение: (С) Это простая задача условной вероятности. Пусть A будет событием прохождения первого теста. B — событие прохождения второго теста.
P(AꓵB) проходит в обоих событиях. P(прошел вторым, если он прошел первым) = P(AꓵB)/P(A) = 0,25/0,45, что составляет около 55%
29. Хотя говорят, что вероятность рождения мальчика и девочки одинакова, давайте предположим, что фактическая вероятность рождения мальчика немного выше и составляет 0,51. Предположим, пара планирует завести 3 детей. Какова вероятность того, что ровно 2 из них будут мальчиками?
A) 0.38 B) 0.48
C) 0.58 D) 0.68
E) 0.78
Решение: (A)Подумайте об этом как о биномиальном распределении, где успех — это мальчик, а неудача — девочка. Поэтому нам нужно рассчитать вероятность получения 2 из трех успехов. P(X) = nCx pxqn-x = 3C2 (0,51)2(0,49)1 = 0,382
30. Рост 10-летних детей, независимо от пола, близко соответствует нормальному распределению со средним значением 55 дюймов и стандартным отклонением 6 дюймов. Что из следующего верно?
A) Мы ожидаем, что среди 10-летних детей рост ниже 55 дюймов больше, чем среди детей ростом выше 55 дюймов.
Б) Примерно 95% 10-летних имеют рост от 37 до 73 дюймов.
C) 10-летний ребенок ростом 65 дюймов будет считаться более необычным, чем 10-летний ребенок ростом 45 дюймов.
Г) ни один из них
Решение: (Г)
31. Рост 10-летних детей, независимо от пола, близко соответствует нормальному распределению со средним значением 55 дюймов и стандартным отклонением 6 дюймов. Что из следующего верно?
A) Мы ожидаем, что среди 10-летних детей рост ниже 55 дюймов больше, чем среди детей ростом выше 55 дюймов.
Б) Примерно 95% 10-летних имеют рост от 37 до 73 дюймов.
C) 10-летний ребенок ростом 65 дюймов будет считаться более необычным, чем 10-летний ребенок ростом 45 дюймов.
Г) ни один из них
Решение: (D)Ни одно из приведенных выше утверждений не верно.
32. Около 30% человеческих близнецов идентичны, а остальные разнояйцевые. Однояйцевые близнецы обязательно одного пола, половина мужчин, а другая половина женщин. Четверть разнояйцевых близнецов — оба мужского пола, одна четверть — женского пола, а половина — смешанные: один мальчик, одна девочка. Вы только что стали родителями близнецов, и вам сказали, что они обе девочки. Учитывая эту информацию, какова вероятность того, что они идентичны?
A) 50% B) 72%
C) 46% D) 33%
Решение: ( C) Это классическая проблема теоремы Байеса.
P(I) обозначает вероятность идентичности, а P(~I) обозначает вероятность не идентичности
Р (идентично) = 0,3
P (не идентичный) = 0,7
P(FF|I)= 0.5
P(MM|I)= 0.5
P(MM|~I)= 0.25
P(FF|~I)= 0.25
P(FM|~I)= 0.25
P(I|FF) = 0.46
33. У Роба лихорадка, и врач подозревает, что это брюшной тиф. Для верности врач хочет провести тест. Положительный результат теста, когда пациент действительно болен брюшным тифом в 80% случаев. Тест дает положительный результат, когда у пациента нет брюшного тифа в 10% случаев. Если 1 % населения болеет брюшным тифом, какова вероятность того, что Роб заболел брюшным тифом при условии, что его тест дал положительный результат?
A) 12% B) 7%
C) 25% D) 31.5%
Решение: (B)Нам нужно найти вероятность заболевания брюшным тифом при положительном результате теста. = P (тест +ve и брюшной тиф) / P (положительный результат)
= = 0.074
34. У Джека в руке две монеты. Из двух монет одна настоящая, а вторая фальшивая, с решкой на обеих сторонах. Он завязывает себе глаза, выбирает случайную монету и подбрасывает ее в воздух. Монета падает решкой вверх. Какова вероятность того, что эта решка выпадет у бракованной монеты?
A) 1/3 B) 2/3
C) 1/2 D) 1/4
Решение: (B)Нам нужно найти вероятность того, что монета неисправна, учитывая, что на ней выпала решка.
P(Неисправность) = 0,5
P(выпадение решки) = 3/4
P(ошибка и решка) = 0,5 * 1 = 0,5 Следовательно, вероятность того, что монета окажется неисправной, если на ней выпадет решка, будет равна 2/3.
35. Муха живет от 4 до 6 дней. Какова вероятность того, что муха умрет ровно через 5 дней?
A) 1/2 B) 1/4
C) 1/3 D) 0
Решение: (D)Здесь, поскольку вероятности непрерывны, вероятности образуют функцию масс. Вероятность определенного события рассчитывается путем нахождения площади под кривой для заданных условий. Здесь, поскольку мы пытаемся рассчитать вероятность того, что муха умрет ровно через 5 дней, площадь под кривой будет равна 0.
Кроме того, если подумать, вероятность того, что мы умрем ровно через 5 дней, мы даже не можем вычислить, поскольку мы не можем измерить с бесконечной точностью, если бы это было ровно 5 дней.
Я надеюсь, что вы найдете анкеты полезными для своей карьеры, а также следует отдать должное компании aditya vidhya analytics, благодаря которой я смог собрать для вас этот набор анкет для интервью.
Далее мы пройдемся по кластерному опроснику в следующей статье, часть IV, которая вас удивит!
Еще раз спасибо за уделенное время. Если вам понравилась эта короткая статья, в моем среднем репозитории есть множество тем по расширенной аналитике, науке о данных и машинному обучению. https://medium.com/@bobrupakroy
Некоторые из моих альтернативных сайтов в Интернете Facebook, Instagram, Udemy, Blogger, Issuu, Slideshare, Scribd и другие.
Также доступно на Quora @ https://www.quora.com/profile/Rupak-Bob-Roy
Дайте мне знать, если вам нужно что-нибудь. Говорите Скоро.
