স্ট্যাটিস্টিকাল অ্যালগরিদম বিকাশকারী প্রার্থীদের জন্য কিছু ভাল সাক্ষাত্কার প্রশ্নগুলি কী কী?

আমি একটি পরিসংখ্যান / মেশিন লার্নিং / ডেটা মাইনিং প্রসঙ্গে আলগোরিদিম বিকাশকারী / গবেষক পদের জন্য লোকদের সাক্ষাত্কার দিচ্ছি।

আমি অন্তর্নিহিত তত্ত্বের সাথে একজন প্রার্থীর পরিচিতি, বোঝার এবং তরলতা নির্ধারণ করতে জিজ্ঞাসা করার জন্য জিজ্ঞাসা করছি, যেমন প্রত্যাশা এবং বৈচিত্রের মূল বৈশিষ্ট্য, কিছু সাধারণ বিতরণ ইত্যাদি determine

আমার এখন যাওয়ার প্রশ্নটি হ'ল: "এখানে একটি অজানা পরিমাণ যা আমরা অনুমান করতে চাই this এই শেষের দিকে আমাদের কাছে , দেওয়া নিরপেক্ষ এবং স্বতন্ত্র এবং এবং প্রতিটি একটি পরিচিত ভ্যারিয়েন্স হয়েছে , প্রত্যেকের জন্য আলাদা। অনুকূল মূল্নির্ধারক খুঁজুন যা পক্ষপাতিত্বহীন এবং ন্যূনতম ভ্যারিয়েন্স রয়েছে। " $X$ $Y_1, Y_2, \ldots, Y_n$ $X$ $\sigma_i^2$ $Y=f(Y_1,\ldots, Y_n)$

আমি প্রত্যাশা করছিলাম যে কোনও গুরুতর প্রার্থী এটিকে সহজেই পরিচালনা করতে পারেন (হিসাবটি কার্যকর করার জন্য কিছু সময় দেওয়া হয়েছে), এবং এখনও অবাক হয়েছি যে প্রাসঙ্গিক ক্ষেত্রগুলি থেকে প্রাপ্ত প্রার্থী এমনকি ক্ষুদ্রতম অগ্রগতিতে ব্যর্থ হয়েছেন এমন কতজন প্রার্থী অবাক হয়েছি? আমি এইভাবে এটি একটি ভাল, বৈষম্যমূলক প্রশ্ন বিবেচনা করি। এই প্রশ্নের একমাত্র সমস্যা হ'ল এটি কেবল একটি।

এর জন্য আর কী প্রশ্ন ব্যবহার করা যেতে পারে? বিকল্পভাবে, আমি কোথায় এই জাতীয় প্রশ্নের সংগ্রহ পেতে পারি?

machine-learning probability distributions

— মেনি রোজনফেল্ড
সূত্র

অনেক মেশিন লার্নিং লোকের জন্য (ভালগুলি সহ), এই প্রশ্নটি তাদের আরামের অঞ্চল থেকে দূরে। এটি একটি স্পষ্ট পরিসংখ্যানবিদ প্রশ্ন।

— মার্ক ক্লেসেন

এই প্রশ্নটি বৈধভাবে / বন্ধ বিষয়ের উপর সীমান্তরেখা। তবে এটির অনেকগুলি মতামত রয়েছে, বেশ কয়েকটি আপোভেটস রয়েছে, একটি উত্তর ডাব্লু / বেশ কয়েকটি আপব্যাটস এবং আরও অধিকতর, সিডব্লিউ। এটি উন্মুক্ত থাকতে পারে, আইএমও।

— গুং - মনিকা পুনরায়

X

$X$

X

$X$

X

$X$

X

$X$

সতর্কতার কথা, গুগল তাদের অভ্যন্তরীণ এইচআর প্রক্রিয়াটি নিয়ে একটি বড় অধ্যয়ন করেছিল এবং দেখেছে যে সাক্ষাত্কারকারীর স্কোরগুলি পরবর্তী কাজের কাজের সাথে একে অপরের সাথে সম্পর্কযুক্ত নয় !! আমার সাহিত্যের এই ধারণাটি হ'ল (১) ধাঁধা ধরণের প্রশ্নগুলি একেবারে খারাপ, কেবলমাত্র সাক্ষাতকারকে স্মার্ট মনে করার জন্য পরিবেশন করে (অর্থাত্ 0 পূর্বাভাস শক্তি) এবং (2) পুনঃসূচনা, অভিজ্ঞতা ভিত্তিক প্রশ্নগুলির ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মান থাকতে পারে। অতীত পারফরম্যান্স ভবিষ্যতের পারফরম্যান্সের পূর্বাভাস দেয় এবং তাদের অতীতের পারফরম্যান্সটি কী তা নির্ধারণ করতে আপনি প্রশ্নগুলিতে ফোকাস করতে চাইতে পারেন, তবে সাক্ষাত্কারকারীর ধারণা অনুযায়ী সাক্ষাত্কারটি কম তথ্যবহুল।

— ম্যাথু গন

Biক্যের সাথে ওজন যোগ করে নিরপেক্ষতা গ্যারান্টিযুক্ত। যদিও, estimators রৈখিক সমন্বয় করার জন্য আপনার সমাধান সীমিত, এটা প্রায় সবসময় ক্ষেত্রে একাধিক একই ডাটার উপর ভিত্তি করে estimators করা হবে না হতে যাচ্ছে অত্যন্ত সম্পর্কিত। (যদি তারা সত্যিকার অর্থে স্বাধীন হয় তবে তাদের উপস্থাপনের জন্য, উপাত্তগুলির স্বতন্ত্র উপগ্রহগুলিতে প্রয়োগ করা হবে)) এটি মোটেই স্পষ্ট নয় যে অনুমানকারীগুলির একটি রৈখিক সংমিশ্রণ অনুকূল হবে, যদিও।

— whuber

আপনি আপনার পরিসংখ্যান বিকাশকারী কী করতে চান?

ইউএস আর্মি বলেছে যে "ট্রেন আপনি লড়াই করবেন, কারণ আপনি যেমন প্রশিক্ষিত হয়েছিলেন আপনি যুদ্ধ করবেন"। আপনি সারা দিন তাদের কী করতে চান তা পরীক্ষা করুন। সত্যই, আপনি চান যে তারা কোম্পানির জন্য "মান তৈরি করুন" বা "অর্থোপার্জন" করুন।

বস 101

"আমাকে অর্থ দেখান" ভাবুন।

কর্মীদের নামক গাছগুলিতে অর্থ বৃদ্ধি পায়। আপনি একটি "ডাইম" রেখেছেন (তাদের মজুরি) এবং তারা আপনাকে একটি "চতুর্থাংশ" (তাদের মূল্য) দেয়।
তারা যদি এই সংস্থার জন্য কীভাবে অর্থোপার্জন করে তাদের সাথে যদি আপনি তাদের কাজটি সম্পর্কিত না করতে পারেন তবে আপনি বা তারা তাদের কাজটি সঠিকভাবে করছেন না।

দ্রষ্টব্য: যদি আপনার প্রতীকী ম্যানিপুলেশন প্রশ্নটি পরিষ্কারভাবে "অর্থ" এর সাথে সংযুক্ত না হয় তবে আপনি সম্ভবত ভুল প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করছেন।

একজন কর্মচারী হওয়ার জন্য প্রত্যেক কর্মীকে 3 টি জিনিস করতে হয়:

কাজটি করতে সক্ষম হোন
দলের সাথে ভাল কাজ করুন
আসলে কাজটি করতে ইচ্ছুক / প্রেরণা অর্জন করুন

যদি আপনি এইগুলি নিচে শক্ত করে না পেয়ে থাকেন তবে অন্য কোনও উত্তর আপনাকে কোনও উপকার করতে পারে না।

আপনি যদি তাদের কোনও ভাল সফটওয়্যার বা কোনও প্রশিক্ষিত কিশোর দ্বারা প্রতিস্থাপন করতে পারেন তবে আপনাকে শেষ পর্যন্ত এটি করতে হবে এবং এটির জন্য আপনাকে ব্যয় করতে হবে।

ডেটা 101

তারা কি করতে সক্ষম হবে:

আপনার সফ্টওয়্যার অভ্যন্তরীণ স্বাদ ব্যবহার (নেটওয়ার্ক, ওএস, অফিস, উপস্থাপনা এবং বিশ্লেষণ)
কিছু শিল্প স্ট্যান্ডার্ড স্বাদযুক্ত সফ্টওয়্যার ব্যবহার করুন (এক্সেল, আর, জেএমপি, ম্যাটল্যাব, পিক_থ্রি )
তথ্য নিজেরাই পেতে। তাদের প্রাথমিক কাজের জন্য প্রাথমিক ডেটা সেটগুলি জানা উচিত। তাদের ভান্ডারগুলি জানতে হবে। কোন কাজের জন্য কোন বিখ্যাত ডেটা ব্যবহৃত হয় তা তাদের জানা উচিত। ফিশার আইরিস। পিয়ারসন ক্র্যাব ... এখানে সম্ভবত 20 টি উপাদান থাকা উচিত। ইউসিআই, এনআইএসটি, এনওএএ।
তাদের ডেটা পরিচালনা করার নিয়মগুলি জানতে হবে। বাইনারি ডেটা (টি / এফ) এর শ্রেণিবদ্ধ (এ, বি, সি, ডি) বা অবিচ্ছিন্ন থেকে খুব আলাদা তথ্য সামগ্রী থাকে। ডেটা-টাইপ করে ডেটা সঠিকভাবে পরিচালনা করা গুরুত্বপূর্ণ।
কয়েকটি বেসিক পরিসংখ্যানমূলক কার্যগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে: এই দুটি কি একই বা পৃথক (ওরফে ক্লাস্টার / শ্রেণিবদ্ধ), এটি কীভাবে এর সাথে সম্পর্কিত
(লিনিয়ার মডেল, গ্ল্যাম, রেডিয়াল ভিত্তি,
পার্থক্য সমীকরণ সহ রিগ্রেশন / ফিটিং ), এটি সত্য যে "এক্স "(হাইপোথিসিস টেস্টিং), আমার কতগুলি নমুনার প্রয়োজন (গ্রহণযোগ্যতার নমুনা), আমি কীভাবে
কয়েকটি / সস্তা / দক্ষ পরীক্ষাগুলি (পরীক্ষার পরিসংখ্যান ডিজাইন
) থেকে সর্বাধিক তথ্য পাই - অস্বীকারকারী, আমি প্রকৌশলী নই তবে আপনি তাদের জিজ্ঞাসা করতে পারেন প্রশ্ন "বিভিন্ন মৌলিক কাজগুলি কী কী এবং আপনি কীভাবে পরীক্ষা করেন যে পরিসংখ্যানবিদরা সেগুলি দক্ষ ও সঠিকভাবে করতে পারে?
অ্যাক্সেস / ডেটা নিজেরাই ব্যবহার করুন। এটি ফর্ম্যাট এবং সরঞ্জাম সম্পর্কে।
তারা সিএসভি, এক্সএলএক্সএক্স (এক্সেল), এসকিউএল এবং
ছবিগুলি থেকে পড়তে সক্ষম হওয়া উচিত । (এইচডিএফ 5, আরডাটা) আপনার যদি কাস্টম ফর্ম্যাট থাকে তবে তাদের এগুলি
পড়তে হবে এবং দ্রুত এবং
দক্ষতার সাথে সরঞ্জামগুলির সাথে কাজ করতে হবে। ফর্ম্যাটটির শক্তি / দুর্বলতা তাদের জানা উচিত। সিএসভি দ্রুত ব্যবহার, চিরকালের জন্য, দ্রুত প্রোটোটাইপ, তবে স্ফীত, অদক্ষ এবং চালাতে ধীর।
সেরা অভ্যাস ব্যবহার করে এবং পাপ না করে সঠিকভাবে ডেটা প্রক্রিয়া করুন process কখনও ডেটা ফেলে দেবেন না। অবিচ্ছিন্ন লাইনের সাথে দ্বিপদী ডেটা মাপসই করা হবে না। পদার্থবিজ্ঞান অস্বীকার করবেন না।
পুনরাবৃত্তিযোগ্য এবং পুনরুত্পাদনযোগ্য ফলাফলের সাথে আসুন। কিছু
লোক বলে যে "মিথ্যা, জঘন্য মিথ্যা এবং পরিসংখ্যান আছে" তবে আমার
সংস্থায় নেই। একই ভাল ইনপুট একই ভাল আউটপুট দেয়। আউটপুটটি কোনও সংখ্যা নয়, এটি সর্বদা একটি ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত যা কোনও
প্রযুক্তিগত ক্রিয়াকে অবহিত করে এবং ব্যবসায়িক ফলাফলের ফলস্বরূপ। বিভিন্ন পরীক্ষাগুলি ডায়ালটি 5.5 বা 6.5 এ সেট করতে পারে তবে ক্ষমতা সর্বদা 1.33 এর উপরে থাকে।
সিদ্ধান্ত
গ্রহণকারীরা এবং / অথবা মাইন-বিকাশকারীরা এবং / অথবা নিজেরাই এক বছরে ভাষা এবং স্তরে উপস্থিত সন্ধানগুলি
সর্বনিম্ন ত্রুটিগুলি দিয়ে বুঝতে পারে। একটি সুন্দর জিনিস এটি ব্যাখ্যা করতে সক্ষম হচ্ছে যাতে আপনার ঠাকুরমা এটি পান। এটি ( লিঙ্ক ) আমার উত্তর, তবে আমি এটি পছন্দ করি।

বিশ্লেষণমূলক জিংগার:

আমি মনে করি অসম্ভব প্রশ্নগুলি দুর্দান্ত। এগুলি কোনও কারণে অসম্ভব। গেটের বাইরে কিছু অসম্ভব কিনা তা জানতে সক্ষম হওয়া ভাল জিনিস। কেন এটি জড়িত হওয়ার কিছু উপায় থাকা বা আলাদা প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে সক্ষম হওয়া জেনে রাখা ভাল।

অন্যান্য সিভি প্রশ্ন। ( লিঙ্ক ) reddit এ। ( লিঙ্ক ) অন্যদের ( লিঙ্ক )

বিটিডাব্লু: এটি একটি ভাল প্রশ্ন ছিল। আমাকে এই উত্তরটি সময়ের সাথে সাথে আপডেট করতে হতে পারে।

— অ্যাংসারস্টুডেন্ট
সূত্র

এটি আমার কাছে জিজ্ঞাসা করা প্রশ্নের চেয়ে আলাদা প্রশ্নের জন্য একটি উত্তরের উত্তর বলে মনে হচ্ছে। আমি কীভাবে ভাল কর্মচারী বাছাই করতে জিজ্ঞাসা করিনি (আমি সম্ভবত কর্মস্থলে এমন কিছু জিজ্ঞাসা করব se যদি আমার প্রয়োজন হয় তবে), আমি একটি নির্দিষ্ট যোগ্যতার পরীক্ষার বিষয়ে জিজ্ঞাসা করেছি।

— মেনি রোজেনফিল্ড

আমি এটি তখনই পরিসংখ্যানগুলিতে হিট করব।

— এনগ্রুস্টুডেন্ট - মনিকা পুনরায় ইনস্টল করুন