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01 ML InterviewCat02 イントロダクション03 機械学習エンジニアの面接フローとその対策04 第1章 データ基盤 (Data Platform)05 第2章 データベース (Database)06 第3章 データエンジニアリング (Data Engineering)07 第4章 特徴量エンジニアリング (Feature Engineering)08 第5章 統計 (Statistics)09 第6章 教師あり学習 (Supervised Learning)10 第7章 教師なし学習 (Unsupervised Learning)
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ML InterviewCat

ML InterviewCatでは機械学習エンジニアが面接に挑む上で必要な知識を学ぶ事できます。要素技術の解説 + 面接で問われるドメイン知識の質問と答えを掲載しています。機械学習エンジニアに求められるスキルは多岐にわたります。データサイエンティストと明確に異なる点は数学的な知識だけでなくデータエンジニアリングやシステム設計なども必要な職種です。本書を通して機械学習エンジニアに必要な知識を広げていってください。
本編文章量: 約102,211字
Author: ahlag
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コンテンツ
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イントロダクション
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機械学習エンジニアの面接フローとその対策
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第1章 データ基盤 (Data Platform)
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第2章 データベース (Database)
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第3章 データエンジニアリング (Data Engineering)
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第4章 特徴量エンジニアリング (Feature Engineering)
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第5章 統計 (Statistics)
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第6章 教師あり学習 (Supervised Learning)
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第7章 教師なし学習 (Unsupervised Learning)

ML System Design InterviewCat

ML System Design InterviewCatは機械学習エンジニアが面接に挑む上で必要な知識を学習できる教材です。機械学習のシステムデザインにフォーカスしています。機械学習のシステムデザインはビックテックをはじめとするテック企業の採用プロセスに取り入れられています。
ML System Design InterviewCat | MLシステムデザイン面接対策教材
ML System Design InterviewCatは機械学習エンジニアが面接に挑む上で必要な知識を学習できる教材です。機械学習のシステムデザインにフォーカスしています。
ML System Design InterviewCat | MLシステムデザイン面接対策教材
https://interviewcat.dev/p/ml-system-design-interviewcat
ML System Design InterviewCat | MLシステムデザイン面接対策教材

レビュアーコメント

👨‍💻
機械学習エンジニアやデータサイエンティストについての技術面接対策をまとめたコンテンツは、特に日本語では中々レアだと思うので興味深いです。機械学習アルゴリズムだけでなくデータ自体の扱いなども含めて幅広く対象として、全体像の説明・技術的な説明・コードや可視化まで揃っていて良いと思います。 by 大手企業データサイエンティスト
🙍‍♂️
この教材の何が特別かというとその網羅性にあります。私も過去にデータエンジニアとして働いていた事はありますが、知らない事が多く自分の無知さを再認識しました。また、著者もPayPayで働く機械学習エンジニアであり本当に現場で使われているリアルな情報が書かれています。一つ一つは説明された書籍やWebの情報などありますがパッケージとして一つにまとまっているものは世の中にはないのではないでしょうか? by 外資ソフトウェアエンジニア

参考資料

ML
  • Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow
  • The Kaggle Book: Data analysis and machine learning for competitive data science
  • Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2
  • An Introduction to Statistical Learning: with Applications in Python
  • Machine Learning Specialization
  • Mathematics for Machine Learning and Data Science Specialization
 
MLシステム設計
  • Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications
  • Machine Learning System Design Interview
 
データアーキテクチャ設計
  • Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems
  • Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems

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