Wie man Fähigkeiten im Bereich Machine Learning Engineering bei HackerRank bewertet?

Übersicht

Dieser Artikel handelt von den von HackerRank aktivierten Fähigkeiten zur Bewertung von Machine Learning Engineering-Kompetenzen. Machine Learning Engineers sind verantwortlich für die Erstellung von Programmen und Algorithmen, die Maschinen befähigen, ohne direkte Anweisung zu handeln, durch die Kombination von Softwareentwicklung und Datenanalyse. Bei HackerRank können Machine Learning Engineering-Fähigkeiten durch unsere vorgefertigten und individuell erstellten Tests mit wichtigen Kompetenzen wie Python, Angewandte Mathematik, Statistik, PyTorch und TensorFlow bewertet werden. 

Hinweis: Bevor wir fortfahren, besuchen Sie bitte hier, um mehr darüber zu erfahren, wie wir die Kernkompetenzen der oben aufgeführten Fähigkeiten definieren. 

Mit dem HackerRank- Machine Learning Engineer Role werden sowohl theoretisches als auch praktisches Wissen der zugehörigen Fähigkeiten getestet. 

Fragetypen zur Bewertung der ML-Engineering-Fähigkeiten

Einige der häufigsten Methoden zur Bewertung der Machine Learning Engineering-Fähigkeiten sind wie folgt:

• Praktische Aufgaben (Empfohlen)
• Multiple-Choice-Fragen 

Realistische oder praktische Aufgaben und Fragen erfordern, dass die Kandidaten tiefer eintauchen und ihre Kompetenz tatsächlich demonstrieren. Mit den praktischen Fragen in unserer Bibliothek können die Kandidaten anhand praktischer Demonstrationen und verschiedener Lösungswege bewertet werden. Zum Beispiel beinhalten Fragen im Bereich Data Science Machine Learning in der HackerRank-Bibliothek das Trainieren eines logistischen Regressionsklassifikators, das Trainieren eines Naive Bayes-Klassifikators, das Vorhersagen zukünftiger Modelle anhand gegebener Daten, unter anderem. 

Multiple-Choice-Fragen [MCQs] bewerten im Allgemeinen das konzeptuelle Wissen und das Verständnis einer Fähigkeit. Angewandte Mathematik- und Statistik-Multiple-Choice-Fragen, die bei den Machine Learning Engineering-Bewertungen auf HackerRank verwendet werden, testen das Wissen über mathematische Konzepte wie Wahrscheinlichkeit, Verteilungen, statistische Modelle und andere.

Hinweis: Validiert durch unseren HackerRank Skills Advisory Council, bieten wir auch das HackerRank Skills Directory an, das die Kompetenzen klar definiert, die bei der Bewertung von Kandidaten für die Rolle des Machine Learning Engineer genutzt werden können. Bitte sehen Sie die Schlüsselkompetenzen für die oben aufgeführten Fähigkeiten in unserem Skills Directory hier.