کتاب Cracking the Data Science Interview: Unlock insider tips from industry experts to master the data science field (شکستن مصاحبه علوم داده: نکات داخلی کارشناسان صنعت را برای تسلط بر حوزه علم داده باز کنید) راهنمایی‌های متخصص را برای نزدیک شدن به فرآیند مصاحبه با آمادگی و اطمینان کامل ارائه می‌دهد.
با مقدمه‌ای بر چشم انداز علم داده مدرن، نکاتی در مورد جستجوی شغل، رزومه‌نویسی و ایجاد یک نمونه کار درجه یک خواهید یافت. سپس به موضوعاتی مانند پایتون، پایگاه داده‌های SQL، Git و بهره وری با پوسته اسکریپت و Bash خواهید رفت.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Cracking the Data Science Interview را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Cracking the Data Science Interview:
در چشم‌انداز فناوری پویای امروزی، تقاضا برای متخصصان ماهر در نقش‌های هوش مصنوعی (AI) و علم داده افزایش یافته است و بازار کار علم داده به طور فزاینده‌ای توسط سطوح مختلف علم داده و کارکنان هوش مصنوعی اشباع می‌شود.
کتاب Cracking the Data Science Interview راهنمای جامعی است که برای تجهیز افراد مشتاق و کارکشته به ابزار‌ها و دانش ضروری مورد نیاز برای پیمایش در پیچیدگی‌های مصاحبه‌های علم داده طراحی شده است.
چه برای اولین بار وارد قلمرو هوش مصنوعی شوید و چه قصد دارید تخصص خود را ارتقا دهید، کتاب Cracking the Data Science Interview رویکردی جامع برای تسلط بر جنبه‌های اساسی و پیشرفته این حوزه ارائه می‌دهد.
بیشتر بخوانید: کتاب Principles of Data Science
فصل‌های کتاب Cracking the Data Science Interview طیف گسترده‌ای از موضوعات مهم را شامل می‌شود، از برنامه‌نویسی با پایتون و SQL گرفته تا تجزیه و تحلیل آماری، مفاهیم پیش مدل‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها، یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق، مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و هوش مصنوعی مولد.
هدف ما ارائه یک بررسی جامع و به روز‌رسانی در مورد مفاهیم اساسی و در عین حال بررسی آخرین پیشرفت‌ها است. در عصری که با پتانسیل مخرب مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی مولد مشخص شده است، ضروری است که به طور مداوم مهارت‌های خود را تقویت کنید.
کتاب Cracking the Data Science Interview به‌عنوان قطب‌نما عمل می‌کند و شما را از طریق پیچیدگی‌های این فناوری‌های دگرگون‌کننده راهنمایی می‌کند، و اطمینان می‌دهد که آماده مقابله با چالش‌ها و استفاده از فرصت‌های ارائه‌شده توسط آن‌ها هستید.
علاوه بر این، فراتر از مهارت فنی، ما به هنر مصاحبه برای نقش‌های هوش مصنوعی می‌پردازیم و راهنمایی‌هایی در مورد نحوه مصاحبه‌های ACE و مذاکره مؤثر برای جبران خسارت ارائه می‌کنیم.
علاوه بر این، ایجاد یک رزومه برجسته و متناسب با نقش‌های علم داده یک گام مهم است و راهنمای ما بینش‌هایی را درباره نوشتن رزومه‌های قانع‌کننده که توجه را در بازار کار رقابتی جلب می‌کند، ارائه می‌دهد.
همانطور که هوش مصنوعی صنایع و نوآوری را تسریع می‌کند، اکنون زمان‌ایده‌آلی برای شروع یا پیشرفت در سفر علم داده است. ما از شما دعوت می‌کنیم تا در این منبع جامع غوطه ور شوید و مسیر خود را برای تسلط بر دنیای پویا علم داده و هوش مصنوعی آغاز کنید.
کتاب Cracking the Data Science Interview برای چه کسی است؟
اگر شما یک حرفه‌ای با تجربه یا جوان هستید که باید مهارت‌های فنی خود را تقویت کنید، یا به دنبال ورود به دنیای هیجان‌انگیز صنعت علم داده هستید، پس این کتاب برای شما مناسب است.
آنچه کتاب Cracking the Data Science Interview پوشش می‌دهد:
در فصل ۱، کاوش در چشم‌انداز علم داده‌های مدرن، سفر خود را با مروری کوتاه اما ارزشمند از چشم‌انداز معاصر علم داده و هوش مصنوعی آغاز می‌کنیم.
در فصل دوم، یافتن شغل در علم داده، نقش‌های علم داده و دسته‌بندی‌های مختلف آن‌ها را معرفی می‌کنیم.
در فصل سوم، برنامه‌نویسی با پایتون، با رایج‌ترین و کاربردی‌ترین کار‌ها و عملیات در زبان پایتون آشنا خواهید شد.
در فصل ۴، تجسم داده‌ها و داستان سرایی، تکنیک‌هایی را برای گفتن داستان‌های داده‌های جذاب یاد خواهید گرفت.
در فصل ۵، پرس و جو از پایگاه‌های داده با SQL، به دنیای پایگاه‌های داده می‌پردازید، طراحی آن‌ها و نحوه پرس و جو از آن‌ها برای به دست آوردن داده‌ها را درک می‌کنید.
در فصل ۶، اسکریپت‌نویسی با دستورات Bash و Shell در لینوکس، مهارت‌های سیستم عامل خود را با قدرت دستورات bash و shell تقویت می‌کنید و به شما امکان می‌دهد با چندین فناوری به صورت محلی یا در فضای ابری ارتباط برقرار کنید.
در فصل ۷، با استفاده از Git برای کنترل نسخه، ما مفیدترین دستورات در Git را برای همکاری و تکرارپذیری پروژه بررسی می‌کنیم.
در فصل ۸، داده‌های کاوی با احتمال و آمار، برخی از مرتبط‌ترین موضوعات احتمال و آمار را که پایه و اساس بسیاری از مدل‌ها و مفروضات ML هستند، خواهید فهمید.
در فصل ۹، درک مهندسی ویژگی و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی، از درک خود از آمار توصیفی برای ایجاد مجموعه داده‌های تمیز و «خوانا برای ماشین» استفاده خواهید کرد.
در فصل ۱۰، تسلط بر مفاهیم یادگیری ماشین، با پرکاربردترین الگوریتم‌های ML، مفروضات آن‌ها، نحوه عملکرد آن‌ها و نحوه ارزیابی بهترین عملکرد آن‌ها آشنا خواهید شد.
در فصل ۱۱، ساخت شبکه‌ها با یادگیری عمیق، قدمی فراتر به ساخت و ارزیابی شبکه‌های عصبی در کاربرد‌های مختلف برداشته‌ایم و در عین حال آخرین پیشرفت‌های هوش مصنوعی را نیز لمس می‌کنیم.
در فصل ۱۲، پیاده‌سازی راه‌حل‌های یادگیری ماشین با MLOps، فرآیند علم داده، ابزار‌ها و استراتژی‌ها را برای طراحی و پیاده‌سازی مؤثر راه‌حل ML سرتاسر بررسی خواهیم کرد.
در فصل ۱۳، تسلط بر دور‌های مصاحبه، شما بهترین تکنیک‌ها را برای دور زدن موفقیت‌آمیز عوامل فنی و غیر فنی در هر مرحله از فرآیند مصاحبه خواهید آموخت.
در فصل ۱۴، مذاکره در مورد جبران خسارت، یاد خواهید گرفت که پتانسیل درآمد خود را بهینه کنید.
سرفصل‌های کتاب Cracking the Data Science Interview:
- Cracking the Data Science Interview
- Foreword
- Contributors
- About the authors
- About the reviewer
- ▸ Preface
- Part 1: Breaking into the Data Science Field
- Chapter 1: Exploring Today’s Modern Data Science Landscape
- Chapter 2: Finding a Job in Data Science
- Part 2: Manipulating and Managing Data
- Chapter 3: Programming with Python
- Chapter 4: Visualizing Data and Data Storytelling
- Chapter 5: Querying Databases with SQL
- Chapter 6: Scripting with Shell and Bash Commands in Linux
- Chapter 7: Using Git for Version Control
- Part 3: Exploring Artificial Intelligence
- Chapter 8: Mining Data with Probability and Statistics
- Chapter 9: Understanding Feature Engineering and Preparing Data for Modeling
- Chapter 10: Mastering Machine Learning Concepts
- Chapter 11: Building Networks with Deep Learning
- Chapter 12: Implementing Machine Learning Solutions with MLOps
- Part 4: Getting the Job
- Chapter 13: Mastering the Interview Rounds
- Chapter 14: Negotiating Compensation
- Index
- Other Books You May Enjoy
جهت دانلود کتاب Cracking the Data Science Interview می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.