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ML InterviewCat

ML InterviewCatでは機械学習エンジニアが面接に挑む上で必要な知識を学ぶ事できます。要素技術の解説 + 面接で問われるドメイン知識の質問と答えを掲載しています。機械学習エンジニアに求められるスキルは多岐にわたります。データサイエンティストと明確に異なる点は数学的な知識だけでなくデータエンジニアリングやシステム設計なども必要な職種です。本書を通して機械学習エンジニアに必要な知識を広げていってください。
本編文章量: 約102,211字
Author: ahlag

レビュアーコメント

👨‍💻
機械学習エンジニアやデータサイエンティストについての技術面接対策をまとめたコンテンツは、特に日本語では中々レアだと思うので興味深いです。機械学習アルゴリズムだけでなくデータ自体の扱いなども含めて幅広く対象として、全体像の説明・技術的な説明・コードや可視化まで揃っていて良いと思います。 by 大手企業データサイエンティスト
🙍‍♂️
この教材の何が特別かというとその網羅性にあります。私も過去にデータエンジニアとして働いていた事はありますが、知らない事が多く自分の無知さを再認識しました。また、著者もPayPayで働く機械学習エンジニアであり本当に現場で使われているリアルな情報が書かれています。一つ一つは説明された書籍やWebの情報などありますがパッケージとして一つにまとまっているものは世の中にはないのではないでしょうか? by 外資ソフトウェアエンジニア

参考資料

ML
 
MLシステム設計
 
データアーキテクチャ設計

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