¿ Cómo evaluar las habilidades de ingeniería en aprendizaje automático en HackerRank ?

Last updated: December 12, 2024

Visión general

Este artículo habla sobre las capacidades habilitadas por HackerRank para evaluar habilidades en Ingeniería de Aprendizaje Automático. Los ingenieros de aprendizaje automático son responsables de crear programas y algoritmos que permiten a las máquinas tomar acciones sin ser dirigidas combinando ingeniería de software y análisis de datos. En HackerRank, las habilidades en Ingeniería de Aprendizaje Automático pueden ser evaluadas a través de nuestras pruebas pre-diseñadas y personalizadas con habilidades importantes como Python, Matemáticas Aplicadas, Estadísticas, PyTorch y TensorFlow. 

Nota: Antes de continuar, por favor visita aquí para aprender más sobre cómo definimos las competencias básicas de las habilidades mencionadas anteriormente. 

Usando el rol de Ingeniero de Aprendizaje Automático de HackerRank, se evalúan tanto conocimientos teóricos como prácticos de las habilidades asociadas. 

Tipos de preguntas para evaluar habilidades en Ingeniería de ML

Algunas de las formas más comunes de evaluar las habilidades en Ingeniería de Aprendizaje Automático son las siguientes:

  • Tareas prácticas (Recomendado)
  • Preguntas de opción múltiple 

Tareas y preguntas del mundo real o prácticas que requieren que los candidatos profundicen y demuestren realmente su competencia en habilidades. Usando las preguntas prácticas en nuestra biblioteca, los candidatos pueden ser evaluados en demostraciones prácticas y múltiples caminos de solución. Por ejemplo, las preguntas de Machine Learning en Ciencia de Datos en la biblioteca de HackerRank involucran entrenar un clasificador de regresión logística, entrenar un clasificador Naive Bayes, predecir modelos futuros de datos dados, entre otros. 

Algunos ejemplos de Preguntas de proyectos prácticos de Ciencia de Datos en nuestra biblioteca son los siguientes.image1.png
De manera similar, tareas prácticas de aprendizaje profundo, PyTorch y TensorFlow evalúan la comprensión de conceptos fundamentales como NLP, construcción de una red neuronal profunda, entre otros. Algunos ejemplos de PyTorch y TensorFlow preguntas de proyectos prácticos en nuestra biblioteca son las siguientes.image2.png

Las preguntas de opción múltiple [MCQs], en general, evalúan el conocimiento conceptual y la comprensión de una habilidad. Las Preguntas de opción múltiple en Matemáticas Aplicadas y Estadística, utilizadas en las evaluaciones de Ingeniería de Aprendizaje Automático en HackerRank, prueban conocimientos de conceptos matemáticos como probabilidad, distribuciones, modelos estadísticos, entre otros.

Algunos ejemplos de  Preguntas de opción múltiple de Matemáticas Aplicadas y Estadística en nuestra biblioteca son a continuación.image3.png

Nota: Validado por nuestro Consejo Asesor de Habilidades de HackerRank, también proporcionamos el Directorio de Habilidades de HackerRank que define claramente las competencias que se pueden aprovechar al evaluar candidatos para el rol de Ingeniero en Aprendizaje Automático. Por favor, vea las competencias clave para las habilidades listadas arriba, en nuestro Directorio de Habilidades aquí