April 2025
Intermediate to advanced
310 pages
10h 11m
Portuguese (Portugal, Brazil)
Overview
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
À medida que os produtos tecnológicos se tornam cada vez mais comuns, a procura de profissionais de aprendizagem automática continua a crescer. Mas as responsabilidades e os conjuntos de competências exigidos aos profissionais de aprendizagem automática ainda variam drasticamente de empresa para empresa, tornando o processo de entrevista difícil de prever. Neste guia, a líder em ciência de dados Susan Shu Chang mostra-te como enfrentar o processo de contratação de ML.
Tendo trabalhado como cientista de dados principal em várias empresas, Chang tem uma experiência considerável como entrevistadora e entrevistada de ML. Ela vai guiar-te através do processo de recrutamento altamente seletivo, partilhando as lições que aprendeu ao longo do caminho. Compreenderás rapidamente como navegar com êxito nas entrevistas típicas de ML.
Este guia mostra-te como:
- Explorar várias funções de aprendizagem automática, incluindo engenheiro de aprendizagem automática, cientista aplicado, cientista de dados e outros cargos
- Avaliar os teus interesses e competências antes de decidires que função(ões) de aprendizagem automática seguir
- Avaliar as tuas competências actuais e colmatar eventuais lacunas que te possam impedir de ser bem sucedido no processo de entrevista
- Adquire o conjunto de competências necessárias para cada função de aprendizagem automática
- Aceita tópicos de entrevista de ML, incluindo avaliações de codificação, estatística e teoria de aprendizagem automática, e perguntas comportamentais
- Prepara-te para entrevistas em estatística e teoria da aprendizagem automática, estudando perguntas comuns de entrevistas
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