Hoe beoordeel je machine learning engineering vaardigheden op HackerRank?

Last updated: December 12, 2024

Overzicht

Dit artikel gaat over de door HackerRank ingeschakelde mogelijkheden om vaardigheden op het gebied van Machine Learning Engineering te beoordelen. Machine learning engineers zijn verantwoordelijk voor het creëren van programma's en algoritmen die machines in staat stellen acties te ondernemen zonder instructies door te combineren software engineering en data-analyse. Bij HackerRank, Machine Learning Engineering vaardigheden kunnen worden beoordeeld via onze vooraf ontworpen en op maat gemaakte tests met belangrijke vaardigheden zoals Python, Toegepaste Wiskunde, Statistiek, PyTorch en TensorFlow. 

Opmerking: Voordat we verder gaan, bezoek hier om meer te leren over hoe wij de kerncompetenties van de bovengenoemde vaardigheden definiëren. 

Met behulp van HackerRank’s Machine Learning Engineer Rol, worden zowel theoretische als praktische kennis van de bijbehorende vaardigheden getest. 

Vraagtypes om ML Engineering Vaardigheden te Beoordelen

Enkele van de meest voorkomende manieren om Machine Learning Engineering Vaardigheden te beoordelen, zijn als volgt:

  • Praktijkopdrachten (Aanbevolen)
  • Meerkeuzevragen 

Real-world of Praktijkopdrachten en vragen vereisen dat kandidaten dieper duiken en daadwerkelijk hun vaardigheid aantonen. Met behulp van de praktijkvragen in onze bibliotheek kunnen kandidaten worden gemeten op praktische demonstraties en meerdere oplossingspaden. Bijvoorbeeld, Data Science Machine Learning vragen in de HackerRank-bibliotheek omvatten het trainen van een logistische regressieclassifier, het trainen van een Naive Bayes-classifier, het voorspellen van toekomstige modellen van gegeven data, onder andere. 

Enkele voorbeelden van Data Science hands-on projectvragen in onze bibliotheek staan hieronder.image1.png
Evenzo testen praktische taken met betrekking tot deep learning, PyTorch en TensorFlow het begrip van fundamentele concepten zoals NLP, het bouwen van een diep neuraal netwerk, onder andere. Enkele voorbeelden van PyTorch en TensorFlow hands-on projectvragen in onze bibliotheek staan hieronder.image2.png

Meerkeuzevragen [MCQ's], beoordelen over het algemeen conceptuele kennis en begrip van een vaardigheid. Toegepaste Wiskunde en Statistiek Meerkeuzevragen, gebruikt in de Machine Learning Engineering assessments op HackerRank, testen kennis van wiskundige concepten zoals waarschijnlijkheid, verdelingen, statistische modellen, onder andere.

Enkele voorbeelden van  Toegepaste Wiskunde en Statistiek meerkeuzevragen in onze bibliotheek zijn als volgt.image3.png

Opmerking: Geverifieerd door onze HackerRank's Skills Advisory Council, bieden wij ook de HackerRank Skills Directory aan, die de competenties duidelijk definieert die kunnen worden benut bij het beoordelen van kandidaten voor de rol van Machine Learning Engineer. Zie de kerncompetenties voor de bovengenoemde vaardigheden, op onze Skills Directory hier.