Name: 머신러닝 인터뷰 실무 가이드
Rating: 10.0 (2 reviews)
Author: 수잔 수 창 저/박상현 역

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머신러닝 인터뷰 실무 가이드

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수잔 수 창 저/박상현 역 | 한빛미디어 | 2024년 09월 03일 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기

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품목정보

품목정보
발행일	2024년 09월 03일
쪽수, 무게, 크기	364쪽 \| 18323530mm
ISBN13	9791169212397
ISBN10	1169212395

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책소개

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CHAPTER 01 머신러닝 직무와 인터뷰 프로세스 1.1 이 책의 개요 1.2 머신러닝과 데이터 사이언스 직책에 관한 간략한 역사 1.3 머신러닝 경험을 요구하는 직책 1.4 머신러닝 생애주기 ______스타트업 ______대규모 머신러닝 팀 1.5 머신러닝 직무의 세 가지 축 ______머신러닝 알고리즘과 데이터 직관 역량: 적응 능력 ______프로그래밍 및 소프트웨어 엔지니어링: 구현 능력 ______업무 추진 및 의사소통 역량: 업무 완수 능력 ______세 가지 축의 최소 요구 사항 충족시키기 1.6 머신러닝 역량 매트릭스 1.7 머신러닝 채용 인터뷰에 들어서며 1.8 머신러닝 채용 인터뷰 프로세스 ______웹사이트나 구인 공고를 통해 지원하기 ______웹사이트 또는 구인 게시판 지원 시 이력서 스크리닝 ______추천을 통해 지원하기 ______인터뷰 사전 체크리스트 ______리크루터 스크리닝 ______본격적인 인터뷰 과정 둘러보기 요약 CHAPTER 02 머신러닝 입사 지원과 이력서 2.1 채용 공고는 어디에 있을까? 2.2 머신러닝 채용 지원 가이드 ______입사 지원서의 효율성 ______채용 추천 ______인맥 쌓기 2.3 머신러닝 이력서 가이드 ______여러분의 경험을 목록으로 정리하세요 ______이력서의 각 절에 대한 개요 ______지원하는 직무에 맞춰 이력서 맞춤화하기 ______최종 이력서 수정 2.4 채용 지원하기 ______채용 공고 조사하기 ______자신의 역량과 경험을 머신러닝 역량 매트릭스와 대조해보기 ______채용 지원 이력 추적하기 2.5 기타 채용 지원서 자료, 수료증, 그리고 FAQ ______프로젝트 포트폴리오가 필요할까요? ______온라인 수료증이 도움이 될까요? ______FAQ: 이력서는 몇 페이지가 적당할까요? ______ATS(후보자 추적 시스템)에 맞춰서 이력서 포맷을 조정해야 할까요? 2.6 다음 단계 ______채용 공고 찾아보기 ______목표 직무와 내 역량 사이의 격차 식별하기 요약 CHAPTER 03 기술 인터뷰: 머신러닝 알고리즘 3.1 머신러닝 알고리즘 기술 인터뷰 개요 3.2 통계적 기법 및 기초적 기법 ______독립변수 및 종속변수 요약 ______모델 정의 ______선형 회귀 요약 ______학습/테스트 세트 분할 정의 ______모델 과소적합과 과적합 정의 ______정규화 요약 ______기초적인 기법에 관한 인터뷰 문제 예제 3.3 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 ______레이블이 지정된 데이터 정의하기 ______지도 학습 요약 ______비지도 학습 정의 ______준지도 학습 및 자기 지도 학습 요약 ______강화 학습 요약 ______지도 학습과 비지도 학습에 관한 인터뷰 문제 예제 3.4 자연어 처리(NLP) 알고리즘 ______NLP 기본 개념 요약 ______LSTM 신경망 요약 ______트랜스포머 모델 요약 ______BERT 모델 요약 ______GPT 모델 요약 ______더 멀리 ______NLP에 관한 인터뷰 문제 예제 3.5 추천 시스템 알고리즘 ______협업 필터링 요약 ______명시적 및 암시적 평가 요약 ______콘텐츠 기반 추천 시스템 요약 ______사용자 기반/아이템 기반 vs 콘텐츠 기반 추천 시스템 ______행렬 분해 요약 ______추천 시스템에 관한 인터뷰 문제 예제 3.6 강화 학습 알고리즘 ______강화 학습 에이전트 요약 ______모델 기반 강화 학습 vs 비모델 강화 학습 요약 ______값 기반의 강화 학습 vs 정책 기반 강화 학습 요약 ______온-폴리시 강화 학습 vs 오프-폴리시 강화 학습 요약 ______강화 학습에 관한 인터뷰 문제 예시 3.7 컴퓨터 비전 알고리즘 ______대표적인 이미지 데이터 세트 요약 ______합성곱 신경망(CNN) 요약 ______전이 학습 요약 ______생성형 적대 신경망 요약 ______추가적인 컴퓨터 비전 활용 사례 요약 ______이미지 인식에 관한 인터뷰 문제 예제 요약 CHAPTER 04 기술 인터뷰: 모델 학습 및 평가 4.1 머신러닝 문제 정의하기 4.2 데이터 전처리와 피처 엔지니어링 ______데이터 획득 소개 ______탐색적 데이터 분석 소개 ______피처 엔지니어링 소개 ______데이터 전처리와 피처 엔지니어링에 관한 인터뷰 문제 예제 4.3 모델 학습 프로세스 ______모델 학습에서의 반복 과정 ______머신러닝 과업 정의하기 ______모델 선택 개요 ______모델 학습 개요 ______모델 선택과 학습에 관한 인터뷰 문제 예제 4.4 모델 평가 ______대표적인 머신러닝 평가 지표 요약 ______평가 지표에서의 트레이드오프 ______오프라인 평가를 위한 기타 기법들 ______모델 버전 관리 ______모델 평가에 관한 인터뷰 문제 예제 요약 CHAPTER 05 기술 인터뷰: 코딩 5.1 바닥부터 시작하기: 파이썬을 모르는 사람을 위한 학습 로드맵 ______이해하기 쉬운 책이나 강의 선택하기 ______릿코드, 해커랭크 또는 선호하는 플랫폼에서 쉬운 문제 시작하기 ______측정 가능한 목표를 설정하고 연습, 연습, 연습하기 ______머신러닝 관련 파이썬 패키지 사용해보기 5.2 코딩 인터뷰 성공 팁 ______소리 내어 생각하세요 ______흐름을 제어하세요 ______인터뷰어는 여러분을 도와줄 수 있습니다 ______여러분의 환경을 최적화하세요 ______인터뷰는 에너지가 필요합니다! 5.3 파이썬 코딩 인터뷰: 데이터 및 머신러닝 관련 문제들 ______데이터 및 머신러닝 관련 인터뷰 문제 예제 ______데이터 및 머신러닝 중심의 인터뷰에 관한 FAQ ______데이터 및 머신러닝 인터뷰 문제 자료 5.4 파이썬 코딩 인터뷰: 브레인티저 문제들 ______브레인티저 프로그래밍 문제 패턴 ______브레인티저 프로그래밍 문제 자료 5.5 SQL 코딩 인터뷰: 데이터 관련 문제 ______SQL 코딩 인터뷰 문제 관련 자료 _5.6 코딩 인터뷰 준비 로드맵 _____코딩 인터뷰 로드맵 예시: 4주, 대학생 ______코딩 인터뷰 로드맵 예시: 6개월, 커리어 전환 ______코딩 인터뷰 로드맵: 여러분만의 로드맵을 만들어보세요! 요약 CHAPTER 06 기술 인터뷰: 모델 배포와 종단 간 머신러닝 6.1 모델 배포 ______신입이 머신러닝 업계에서 겪는 주요 경험 격차 ______데이터 사이언티스트나 머신러닝 엔지니어도 이걸 알아야 하나요? ______종단 간 머신러닝 ______클라우드 환경과 로컬 환경 ______모델 배포 개요 ______알아두면 좋은 기타 도구 ______온디바이스 머신러닝 ______모델 학습 중심 직무를 위한 인터뷰 6.2 모델 모니터링 ______모니터링 구축 ______머신러닝 관련 모니터링 지표 6.3 클라우드 제공업체 개요 ______GCP ______AWS ______마이크로소프트 애저 6.4 인터뷰를 위한 개발자 모범 사례 ______버전 관리 시스템 ______의존성 관리 ______코드 리뷰 ______테스트 6.5 기타 기술 인터뷰 구성 요소 ______머신러닝 시스템 디자인 인터뷰 ______심층 기술 인터뷰 ______코딩 과제 팁 ______프로덕트 센스Product Sense ______MLOps에 관한 인터뷰 질문 예시 요약 CHAPTER 07 행동 인터뷰 7.1 행동 인터뷰 질문과 응답 ______행동 인터뷰 질문에 답할 때 STAR 기법을 사용하세요 ______영웅의 여정 기법으로 답변을 강화하세요 ______인터뷰어 관점에서 본 모범 사례와 피드백 7.2 대표적인 행동 인터뷰 질문과 추천 사항 ______의사 소통 역량에 관한 질문들 ______협업과 팀워크에 관한 질문들 ______피드백에 대한 반응에 관한 질문들 ______난관 대처와 새로운 역량 습득에 관한 질문들 ______회사에 대한 질문들 ______업무 프로젝트에 관한 질문들 ______자유 형식 질문들 ______행동 인터뷰 모범 사례 ______관련 업무 경험이 없을 때 행동 인터뷰 질문에 답하는 방법 7.3 빅테크 회사 인터뷰를 위한 준비 예시 ______아마존 ______메타/페이스북 ______알파벳/구글 ______넷플릭스 요약 CHAPTER 08 모든 것을 하나로 묶기: 인터뷰 로드맵 8.1 인터뷰 준비 체크리스트 8.2 인터뷰 로드맵 템플릿 8.3 효율적인 인터뷰 준비 ______더 나은 학습자가 되세요 ______시간 관리와 책임 8.4 임포스터 신드롬 요약 CHAPTER 09 인터뷰 이후와 후속조치 9.1 인터뷰 이후의 단계 ______인터뷰에서 기억나는 것들을 메모하기 ______중요한 정보를 놓치지 마세요 ______인터뷰어에게 감사 이메일을 보내야 할까요? ______감사 인사 템플릿 ______인터뷰 후에 결과를 연락 받지 못할 경우 얼마나 기다렸다가 연락해야 할까요? 9.2 여러 인터뷰 사이에 해야 할 일들 ______거절에 반응하는 방법 ______거절 결과에 회신을 보낼 때 사용하는 템플릿 ______입사 지원은 과정의 일부입니다 ______이력서를 업데이트하고 맞춤화하며 변경 내용을 시험해보세요 9.3 입사 제안 단계 ______다른 진행 중인 인터뷰에 입사 제안을 받았다고 알리기 ______입사 제안 회신 기한이 매우 짧을 때 어떻게 해야 할까? ______입사 제안 이해하기 9.4 새 머신러닝 직무의 첫 30/60/90일 ______도메인 지식을 확보하세요 ______코드와 친해지세요 ______관계자들을 만나세요 ______온보딩 문서를 개선하는 데 도움을 주세요 ______여러분의 성과를 계속해서 추적하세요 요약

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저자 소개 (2명)

저 : 수잔 수 창

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엘라스틱(Elastic)의 수석 데이터 사이언티스트이다. 이전에는 핀테크, 이동통신, 소셜 플랫폼 등 다양한 분야에서 머신러닝 경험을 쌓았다. 수잔은 국제적인 연사로, 파이콘(PyCon) 행사에서 여섯 차례 발표를 했으며, 데이터 데이 텍사스(Data Day Texas), 파이콘 DE(PyCon DE), 파이데이타 베를린(PyData Berlin ), 오라일리 AI 슈퍼스트림(O’Reilly AI Superstr... 엘라스틱(Elastic)의 수석 데이터 사이언티스트이다. 이전에는 핀테크, 이동통신, 소셜 플랫폼 등 다양한 분야에서 머신러닝 경험을 쌓았다. 수잔은 국제적인 연사로, 파이콘(PyCon) 행사에서 여섯 차례 발표를 했으며, 데이터 데이 텍사스(Data Day Texas), 파이콘 DE(PyCon DE), 파이데이타 베를린(PyData Berlin ), 오라일리 AI 슈퍼스트림(O’Reilly AI Superstream ) 등에서 키노트 연설을 한 바 있다. 그녀는 자신의 뉴스레터(susanshu.substack.com )를 통해 머신러닝 경력 개발에 관한 글을 공유하고 있다. 여가 시간에는 여러 게임을 콘솔과 스팀 플랫폼에 출시한 바 있는 퀼 게임 스튜디오(Quill Game Studio ) 산하의 게임 개발자 팀을 이끌고 있다.

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역 : 박상현

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반도체 공정 자동화, 통신 장비, 방공무기체계, 사이버 시큐리티, SaaS 분야에서 소프트웨어를 개발해왔으며, 현재 캘리포니아 소재 스타트업에서 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있다. 여가 시간에는 집필과 번역, 강의를 한다. 대표 저서로 『이것이 C#이다(3판)』(2023), 『이것이 자료구조 + 알고리즘이다 with C 언어』(2022) , 『뇌를 자극하는 파이썬』(2016) 등이 있다. 반도체 공정 자동화, 통신 장비, 방공무기체계, 사이버 시큐리티, SaaS 분야에서 소프트웨어를 개발해왔으며, 현재 캘리포니아 소재 스타트업에서 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있다. 여가 시간에는 집필과 번역, 강의를 한다. 대표 저서로 『이것이 C#이다(3판)』(2023), 『이것이 자료구조 + 알고리즘이다 with C 언어』(2022) , 『뇌를 자극하는 파이썬』(2016) 등이 있다.

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