Comment évaluer les compétences en ingénierie de l'apprentissage automatique sur HackerRank ?

Last updated: December 12, 2024

Aperçu

Cet article parle des capacités activées par HackerRank pour évaluer les compétences en ingénierie de l'apprentissage automatique. Les ingénieurs en apprentissage automatique sont responsables de la création de programmes et d'algorithmes qui permettent aux machines de prendre des actions sans être dirigées en combinant l'ingénierie logicielle et l'analyse de données. Chez HackerRank, les compétences en ingénierie de l'apprentissage automatique peuvent être évaluées à travers nos tests préconçus et personnalisés avec des compétences importantes telles que Python, Mathématiques Appliquées, Statistiques, PyTorch, et TensorFlow. 

Note : Avant de continuer, veuillez visiter ici pour en savoir plus sur la façon dont nous définissons les compétences de base des compétences listées ci-dessus. 

En utilisant le rôle d'Ingénieur en Apprentissage Automatique de HackerRank, les connaissances théoriques et pratiques des compétences associées sont testées. 

Types de questions pour évaluer les compétences en apprentissage automatique

Certaines des méthodes les plus courantes pour évaluer les compétences en ingénierie de l'apprentissage automatique sont les suivantes :

  • Tâches pratiques (Recommandé)
  • Questions à choix multiples 

Les tâches et questions du monde réel ou pratiques exigent que les candidats approfondissent et démontrent réellement leur maîtrise. En utilisant les questions pratiques de notre bibliothèque, les candidats peuvent être évalués sur des démonstrations pratiques et plusieurs chemins de solution. Par exemple, les questions de Machine Learning en Data Science dans la bibliothèque HackerRank impliquent l'entraînement d'un classificateur de régression logistique, l'entraînement d'un classificateur Naive Bayes, la prédiction de modèles futurs à partir de données données, entre autres. 

Quelques exemples de Questions de projets pratiques en science des données dans notre bibliothèque sont ci-dessous.image1.png
De même, l'apprentissage profond, PyTorch et TensorFlow, les tâches pratiques testent la compréhension des concepts fondamentaux tels que le NLP, la construction d'un réseau neuronal profond, entre autres. Quelques exemples de PyTorch et TensorFlow questions de projets pratiques dans notre bibliothèque sont ci-dessous.image2.png

Les questions à choix multiple [QCM], en général, évaluent la connaissance conceptuelle et la compréhension d'une compétence. Les questions à choix multiple en mathématiques appliquées et statistiques, utilisées dans les évaluations d'ingénierie en apprentissage automatique sur HackerRank, testent la connaissance des concepts mathématiques tels que la probabilité, les distributions, les modèles statistiques, entre autres.

Quelques exemples de  Questions à choix multiples en Mathématiques Appliquées et Statistiques dans notre bibliothèque sont ci-dessous.image3.png

Note : Validé par notre Conseil Consultatif des Compétences de HackerRank, nous fournissons également le Répertoire des Compétences de HackerRank qui définit clairement les compétences pouvant être exploitées lors de l'évaluation des candidats pour le rôle d'Ingénieur en Apprentissage Automatique. Veuillez consulter les compétences clés pour les compétences listées ci-dessus, dans notre Répertoire des Compétences ici.