Kỹ thuật

30 câu hỏi DSA

2

DSA là điều bắt buộc nếu bạn đang lập kế hoạch cho các vai trò Khoa học dữ liệu tại Google, Amazon, v.v.!

Không chỉ dành cho SDE, mà còn là xương sống cho ML có thể mở rộng, đường ống dữ liệu và phân tích hiệu quả.

Và tài liệu này là một mỏ vàng giúp bạn chuẩn bị theo cách có cấu trúc. Cảm ơn Học viện Bosscoder Academy vì tài liệu hữu ích này.

Vì vậy, nếu bạn đang tìm kiếm sự chuẩn bị hoàn chỉnh, có cấu trúc với những cố vấn hàng đầu trong ngành, tôi thực sự khuyên bạn nên xem Chương trình Khoa học Dữ liệu của họ: https://bit.ly/4l3ZQor

Sau đây là những gì bên trong:
✅ 30 vấn đề DSA phải biết dành riêng cho các nhà khoa học dữ liệu
✅ Câu hỏi thực tế về ML, Thống kê, SQL, Thử nghiệm & Tư duy sản phẩm
✅ Các chủ đề nâng cao như Hệ thống khuyến nghị, NLP, Học sâu
✅ Phân tích chi tiết về cách suy nghĩ và tiếp cận các vấn đề này

Họ đã giúp hơn 800 chuyên gia đột phá vào các công ty công nghệ hàng đầu với:
Những gì họ cung cấp:
💡 Chương trình giảng dạy có cấu trúc về SQL, Excel, Python và ML
💡 Tối ưu hóa Sơ yếu lý lịch + LinkedIn thực sự giúp bạn nhận được các cuộc phỏng vấn
💡 Sự cố vấn từ các chuyên gia đang làm việc tại MAANG
💡 Một cách tiếp cận thực tế, tập trung vào kết quả đối với sự nghiệp dữ liệu

Bắt đầu hành trình của bạn với cấu trúc, sự hỗ trợ và thành công.

#DataScience #Google #ML #ProductCompanies #brandpartnership

Khoa học dữ liệu, Google, ML, Công ty sản phẩm, quan hệ đối tác thương hiệu
(St.)

0 ( 0 bình chọn )

NGUYỄN QUANG HƯNG BLOG

https://nguyenquanghung.net
Kỹ sư cơ khí, bảo dưỡng, sửa chữa, tư vấn, thiết kế, chế tạo, cung cấp, lắp đặt thiết bị, hệ thống.

Ý kiến bạn đọc (0)

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *