SQL ClassicML

  1. SQL задача: У вас есть таблица customers, в которой могут храниться дубликаты записей. Напишите SQL-запрос, который найдет дубликаты по полям first_name, last_name и email. Структура таблицы: cutomer_id (NUMBER), first_name (VARCHAR2), last_name (VARCHAR2), email (VARCHAR2)
  2. Python задача: найти все уникальные элементы в массиве, например [1, 2, 3, 1, 2, 4] ⇒ [1, 2, 3, 4]
  3. Приходилось ли работать с Clickhouse, вектроными БД?
  4. Для чего нужен precision, recall, F1, F1 beta?
  5. Если у нас дисбаланс классов 1 к 100, что будем делать при обучении модели, например лог регрессии?
  6. Какие виды регуляризации у лог регрессии есть?
  7. Какие знаешь алгоритмы кластеризации?
  8. Чем отличается k-means от k-means++?
  9. Как работает иерархический вариант dbscan?
  10. Какие метрики для оценки кластеризации можно использовать?
  11. Как определить оптимальное количество кластерова, для того же k-means?
  12. Основные метрики регрессии?
  13. Какие методы идентификации выбросов знаешь?
  14. Как бороться с нанами?
  15. С какими оркестраторами работали? Писали ли даги на аирфлоу?
  16. Для чего нужен docker swarm и docker compose?
  17. Что нужно для того, чтобы сбилдить docker образ?
  18. Как называетя этот файл, в котором мы прописываем конфиг для docker?
  19. Работал ли с кубером?
  20. Что такое CI/CD? Какие есть этапы?
  21. Какие виды ансамблей знаете? (4 вида назвать)
  22. В чем заключается метод главных компонент?
  23. С какими гит клиентами работали? Пре коммиты и хуки приходилось настравить?
  24. В чем разница git merge и git rebase?
  25. Для чего применяется git stash?
  26. С какими методологиями разработки вам приходилось работать, какие видите в них изъяны, достоинтства?
  27. Мешает или помогает работе мл инженера скрам мастер?
  28. Делали ли когда-нибудь аб тесты? Что такое уровень значимости?
  29. Что такое дисперсия, и как, зная дисперсию, вычислить стандартное отклонение?
  30. Для чего нужен доверительный интервал? Какое стандартное значение используетс в нем?
  31. Как между собой связаны корреляция и ковариация?
  32. Что такое мультиколлинеарность и надо ли с ней бороться, если у меня лог регрессия?
  33. Что такое транспонированная и обратная матрица?
  34. Как вычислить длину вектора?
  35. Что такое скаляр?
  36. Априорная, апосториорная вероятность, для чего необходимы? К какому классическому алгоритму они относятся?
  37. Что такое мат ожидание и для чего оно нам надо?