Como Avaliar Habilidades de Engenharia de Aprendizado de Máquina no HackerRank?

Last updated: December 12, 2024

Visão Geral

Este artigo fala sobre as capacidades habilitadas pelo HackerRank para avaliar habilidades de Engenharia de Machine Learning. Engenheiros de machine learning são responsáveis por criar programas e algoritmos que permitem às máquinas tomar ações sem serem direcionadas, combinando engenharia de software e análise de dados. Na HackerRank, Habilidades de Engenharia de Machine Learning podem ser avaliadas através de nossos testes pré-projetados e personalizados com habilidades importantes como Python, Matemática Aplicada, Estatística, PyTorch e TensorFlow. 

Nota: Antes de prosseguir, por favor, visite aqui para saber mais sobre como definimos as competências essenciais das habilidades listadas acima. 

Usando o papel de Engenheiro de Machine Learning da HackerRank, tanto o conhecimento teórico quanto o prático das habilidades associadas são testados. 

Tipos de questões para Avaliar Habilidades de Engenharia de ML

Algumas das formas mais comuns de avaliar as habilidades de Engenharia de Machine Learning são as seguintes:

  • Tarefas práticas (Recomendado)
  • Perguntas de Escolha Múltipla 

Questões do mundo real ou tarefas práticas e perguntas exigem que os candidatos mergulhem mais fundo e demonstrem realmente sua proficiência. Usando as perguntas práticas em nossa biblioteca, os candidatos podem ser avaliados em demonstrações práticas e múltiplos caminhos de solução. Por exemplo, questões de Machine Learning de Ciência de Dados na biblioteca HackerRank envolvem treinar um classificador de regressão logística, treinar um classificador Naive Bayes, prever modelos futuros de dados fornecidos, entre outros. 

Alguns exemplos de Perguntas de projetos práticos de Ciência de Dados em nossa biblioteca estão abaixo.image1.png
Da mesma forma, tarefas práticas de deep learning, PyTorch e TensorFlow testam a compreensão de conceitos fundamentais como NLP, construção de uma rede neural profunda, entre outros. Alguns exemplos de PyTorch e TensorFlow perguntas de projetos práticos em nossa biblioteca estão abaixo.image2.png

Perguntas de múltipla escolha [MCQs], em geral, avaliam o conhecimento conceitual e a compreensão de uma habilidade. Perguntas de Múltipla Escolha de Matemática Aplicada e Estatística, usadas nas avaliações de Engenharia de Aprendizado de Máquina no HackerRank, testam o conhecimento de conceitos matemáticos como probabilidade, distribuições, modelos estatísticos, entre outros.

Alguns exemplos de  Perguntas de múltipla escolha de Matemática Aplicada e Estatística na nossa biblioteca são os seguintes.image3.png

Nota: Validado pelo nosso Conselho de Assessoria de Competências do HackerRank, também fornecemos o Diretório de Competências do HackerRank que define claramente as competências que podem ser aproveitadas ao avaliar candidatos para a função de Engenheiro de Aprendizado de Máquina. Por favor, veja as competências-chave para as habilidades listadas acima, no nosso Diretório de Competências aqui.