HackerRank에서 머신러닝 엔지니어링 기술을 평가하는 방법은?

개요

이 문서에서는 HackerRank가 활성화한 기능을 통해 머신러닝 엔지니어링 기술을 평가하는 방법에 대해 설명합니다. 머신러닝 엔지니어는 프로그램과 알고리즘을 만들어 기계가 지시받지 않고 행동할 수 있도록 하는 책임이 있으며, 소프트웨어 엔지니어링과 데이터 분석을 결합합니다. HackerRank에서는 머신러닝 엔지니어링 기술은 Python, 응용 수학, 통계, PyTorch, TensorFlow와 같은 중요한 기술을 포함하는 사전 설계된 시험과 맞춤형 시험을 통해 평가할 수 있습니다. 

참고: 계속하기 전에 여기를 방문하여 위에 나열된 기술의 핵심 역량을 어떻게 정의하는지 자세히 알아보세요. 

HackerRank의 머신러닝 엔지니어 역할을 통해, 관련 기술에 대한 이론적 및 실용적 지식이 평가됩니다. 

ML 엔지니어링 기술 평가를 위한 질문 유형

머신러닝 엔지니어링 기술을 평가하는 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다:

• 실습 과제 (권장)
• 객관식 질문

실제 상황 또는 실습 과제 와 질문은 지원자가 더 깊이 파고들어 자신의 기술 숙련도를 실제로 보여줄 것을 요구합니다. 우리 라이브러리의 실습 질문을 사용하면, 지원자는 실용적인 시연과 여러 해결책을 통해 평가받을 수 있습니다. 예를 들어, HackerRank 라이브러리의 데이터 과학 머신러닝 질문은 로지스틱 회귀 분류기 훈련, 나이브 베이즈 분류기 훈련, 주어진 데이터의 미래 모델 예측 등을 포함합니다. 

객관식 질문 [MCQ]은 일반적으로 개념적 지식과 기술에 대한 이해를 평가합니다. 머신러닝 엔지니어링 평가에 사용되는 응용 수학 및 통계 객관식 질문은 확률, 분포, 통계 모델 등과 같은 수학적 개념에 대한 지식을 테스트합니다.

참고: 우리의 HackerRank의 기술 자문 위원회에서 검증된, 우리는 또한 HackerRank 기술 디렉토리를 제공하며, 이는 머신러닝 엔지니어 역할을 위한 후보자 평가 시 활용할 수 있는 역량을 명확히 정의합니다. 위에 나열된 기술에 대한 핵심 역량을 우리 기술 디렉토리에서 확인하세요 여기.