איך להעריך מיומנויות הנדסת למידת מכונה ב-HackerRank?

סקירה

מאמר זה עוסק ביכולות המופעלות ב-HackerRank להערכת מיומנויות הנדסת למידת מכונה. מהנדסי למידת מכונה אחראים על יצירת תוכניות ואלגוריתמים שמאפשרים למכונות לבצע פעולות מבלי להיות מונחות על ידי שילוב הנדסת תוכנה וניתוח נתונים. ב-HackerRank, מיומנויות הנדסת למידת מכונה ניתן להעריך באמצעות מבחנים מוכנים מראש ובנויים בהתאמה אישית עם מיומנויות חשובות כגון Python, מתמטיקה יישומית, סטטיסטיקה, PyTorch, ו-TensorFlow. 

הערה: לפני שנמשיך, אנא בקרו כאן כדי ללמוד עוד על איך אנו מגדירים את היכולות המרכזיות של המיומנויות המפורטות לעיל. 

שימוש ב- HackerRank’s Machine Learning Engineer Role, נבדקים הן הידע התיאורטי והן הידע המעשי של המיומנויות הקשורות. 

סוגי שאלות להערכת מיומנויות ML הנדסה

כמה מהדרכים הנפוצות ביותר להערכת מיומנויות הנדסת למידת מכונה הן כדלקמן:

• משימות מעשיות (מומלץ)
• שאלות רב-ברירה 

משימות מעשיות או שאלות מעשיות ומשימות דורשות מהמתמודדים להעמיק יותר ולהדגים בפועל את מיומנותם. באמצעות השאלות המעשיות בספרייתנו, ניתן למדוד את המועמדים על תצוגות מעשיות ודרכי פתרון מרובות. לדוגמה, שאלות למידת מכונה במדע הנתונים בספריית HackerRank כוללות אימון מסווג רגרסיה לוגיסטית, אימון מסווג Naive Bayes, חיזוי מודלים עתידיים של נתונים שניתנו, בין היתר. 

שאלות רב-ברירה [MCQs], באופן כללי, מעריכות ידע תיאורטי והבנה של מיומנות. שאלות רב-ברירה במתמטיקה יישומית וסטטיסטיקה, המשמשות בהערכות מהנדסי למידת מכונה ב-HackerRank, בודקות ידע במושגים מתמטיים כגון הסתברות, התפלגויות, מודלים סטטיסטיים, בין היתר.

הערה: מאומת על ידי מועצת הייעוץ לכישורים של HackerRank, אנו גם מספקים את מאגר הכישורים של HackerRank שמגדיר בבירור את הכישורים שניתן לנצל בעת הערכת מועמדים לתפקיד מהנדס למידת מכונה. אנא עיין בכישורים המרכזיים לרשימת הכישורים שלמעלה, במאגר הכישורים שלנו כאן.