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data-science-interviews

开源数据科学面试题库及答案集合

data-science-interviews是一个开源的数据科学面试问题和答案集合。项目涵盖理论知识、技术能力和概率等多个方面,内容由社区共同维护。用户可以贡献新的问题答案或改进现有内容。此外,项目还提供其他相关资源链接。这一资源旨在帮助数据科学从业者和求职者准备面试,提升专业能力。

data-science - 开源社区大学提供的数据科学自学课程
GitHubGithub开源教育开源项目数据科学机器学习课程大纲
开源社区大学提供的数据科学自学课程,汇集世界顶尖大学的在线资源。课程覆盖数据科学本科全部内容,包括编程、数学、统计学和机器学习等。学习者可自主安排进度,利用进度跟踪工具和社区支持完成学习。这一免费资源为有志于数据科学领域的学习者提供了全面的教育路径。
Interview_Question_for_Beginner - 初学者技术面试资源库 涵盖计算机基础与编程语言
Github开源项目技术面试操作系统数据结构网络计算机基础
该项目为技术面试提供全面资源,涵盖计算机科学基础、主流编程语言和特定领域知识。内容包括数据结构、算法、网络、操作系统等核心主题,以及Java、JavaScript、Python语言知识。还包含前端、iOS和机器学习等领域的面试指南,适合求职者和技术爱好者参考学习。
tech-interview-for-developer - 开发者技术面试知识库 计算机科学核心概念汇总
Github开源项目操作系统数据结构算法计算机科学面试
该项目是一个综合性的计算机科学知识库,涵盖了计算机架构、数据结构、数据库、网络和操作系统等核心领域。内容由多位贡献者维护并持续更新,提供了详细的知识点解析,可帮助开发者系统性地复习和准备技术面试。项目资源适合各层级的开发人员学习参考,是技术面试备考的重要工具。
data-science - 数据科学初学者实践教程集合
GithubJavaScriptPython开源项目数据分析数据可视化数据科学
Data Science for Beginners项目提供了一系列Jupyter Notebooks和网页开发代码,涵盖数据科学完整工作流程。项目使用Python、HTML5和JavaScript(特别是D3.js),展示了scikit-learn和PyCaret等工具的应用。内容包括数据收集、预处理、分析、文本分析和可视化,适合数据科学初学者学习实践。项目还包含数据叙事部分,指导如何改进数据可视化,以及提供了作者Medium博客和Observable个人资料的链接,供进一步学习。
Open Data Science - 打造全球数据科学和人工智能专业人士交流学习的开放社区
AI工具Open Data Science人工智能数据科学机器学习社区平台
Open Data Science汇聚全球数据科学和人工智能专业人士,提供丰富的学习资源和交流机会。平台涵盖课程、竞赛、项目等多样化内容,用户可参与数据比赛、黑客马拉松等活动,加入各类专题讨论组。作为数据科学领域的重要社区,该平台致力于推动开源合作和知识共享,为从业者提供学习成长和职业发展的机会。
Data-Science-EBooks - 探索数据科学的免费电子书资源宝库
Data ScienceGithubMachine Learning开源项目数据科学电子书资源集合
Data-Science-EBooks是一个开源项目,收集了数据科学、机器学习及相关主题的电子书资源。这个GitHub开源仓库提供免费的电子书资源,涵盖数据分析、统计学、人工智能等热门主题,是数据科学学习和研究的valuable参考库。该项目涵盖从入门到高级的各个层面,为学习者、研究人员和专业人士提供了丰富的知识来源。项目包含最新的数据科学趋势和技术资料,有助于使用者在这个快速发展的领域中获取知识。
Python-Interview-Problems-for-Practice - Python面试编程题实践资源库
GithubPython开源项目数据结构算法编程练习面试问题
Python-Interview-Problems-for-Practice项目收录了丰富的Python编程面试题及其解决方案。涵盖算法、数据结构、数组操作、字符串处理等多个方面。每个问题都提供详细的Python实现代码。项目支持代码风格检查,有助于提高代码质量。适合准备技术面试或想提升Python编程能力的开发者学习使用。
awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台
Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习
此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台,适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容,旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。
machine-learning-interview - 机器学习面试系统设计学习指南
GithubLeetcodeML System DesignMachine Learning开源项目机器学习设计面试准备
本指南为准备机器学习面试的候选人提供全面的学习计划,涵盖YouTube推荐系统设计、LinkedIn信息流排名和广告点击预测等实际案例分析。通过大公司的真实面试问题,覆盖从基本的机器学习概念到深度学习和大数据的进阶主题,帮助求职者在Facebook、Amazon、Apple和Google等顶尖公司中脱颖而出。还提供详细的面试准备清单和成功案例分享,帮助求职者积累实战经验。
Deep-Learning-Interview-Book - 详尽介绍深度学习求职面试所需的各类知识
Deep Learning Interview BookGithub开源项目机器学习求职攻略深度学习自然语言处理
该指南全面涵盖深度学习领域的求职面试知识,包括数学、机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、图像处理、自然语言处理、SLAM、推荐算法、数据结构与算法、编程语言(C/C++/Python)、深度学习框架等,旨在帮助求职者高效准备面试。
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