Курс на Stepik
Обложка курса «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle» на Stepik
1 490 ₽

ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Тренажёр Middle ML Interview: 18 уроков, 182 шага, 97 задач на метрики, leakage, validation, production ML, trade-off и mock interview.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle»Учеников на курсе 1
Сертификаты, выданные на курсе «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle»Количество уроков 19
Тесты в курсе «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle»Количество квизов 97
Стоимость курса «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle»Стоимость курса 1 490 ₽ —
Обновления курса «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle»Обновления курса — —
Дата публикации курса «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle» 6 разделов Уроки в курсе «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle» 19 уроков Тесты в курсе «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle» 97 тестов Последнее обновление курса «ML для собеседований: 60+ задач уровня Middle» обн. 21 августа 2026

Middle-мышление на ML-интервью

3 урока
1. Как звучит Middle-ответ на ML-собеседовании ↗
2. Baseline, критерии успеха и первый день решения задачи ↗
3. Trade-off: точность, стоимость, latency, риск ↗

Метрики, валидация и ошибки оценки

3 урока
1. Выбор метрики под задачу и бизнес-ограничения ↗
2. Cross-validation, holdout и time-based split ↗
3. Offline vs online: почему метрика выросла, а продукт нет ↗

Данные, leakage и диагностика пайплайна

3 урока
1. Data quality и feature pipeline на интервью ↗
2. Leakage и неправильная валидация в табличных задачах ↗
3. Drift, imbalance и train-serving skew ↗

Модели, признаки и интерпретация

3 урока
1. Линейные модели, регуляризация и калибровка ↗
2. Деревья, бустинг и табличные данные ↗
3. Интерпретация: feature importance, SHAP и ошибки объяснения ↗

Production ML и системный дизайн модели

3 урока
1. Serving, latency и batch vs online inference ↗
2. Monitoring, retraining и incident response ↗
3. Reproducibility, experiment tracking и model registry ↗

Большой тренажёр Middle ML Interview

4 урока
1. Кейс-интервью: классификация и риск ошибок ↗
2. Кейс-интервью: рекомендации и ranking ↗
3. Финальное тренировочное интервью: 12 смешанных вопросов ↗
4. Куда двигаться дальше? Мои курсы и связь с автором ↗