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  • 网易云课堂-乐上至轻-Python必刷面试题&面试技巧

    网易云课堂-乐上至轻-Python必刷面试题&面试技巧 最后编辑:2024-03-05
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    课程介绍

    乐上至轻-Python必刷面试题&面试技巧课程旨在帮助学员准备Python相关岗位的面试,包括软件工程师、数据分析师、机器学习工程师等。以下是课程内容的简要介绍:

    1. Python基础知识回顾:复习Python的基本语法、数据类型、流程控制等内容,帮助学员巩固基础知识。
    2. 常用库和框架:介绍Python常用的库和框架,如NumPy、Pandas、TensorFlow等,以及它们在实际项目中的应用场景。
    3. 常见面试题解析:分析常见的Python面试题,包括算法题、数据结构题、编程题等,讲解解题思路和技巧。
    4. 面试技巧和经验分享:分享面试过程中的技巧和经验,包括简历准备、面试前的准备、面试过程中的表现等方面,帮助学员提升面试竞争力。
    5. 实战练习和模拟面试:提供实战练习和模拟面试环节,让学员在实践中提升自己的技能和信心。

    通过参与乐上至轻-Python必刷面试题&面试技巧课程,学员将全面掌握Python编程技能,提升在Python相关岗位的面试表现和竞争力。

    课程目录

    /8-045-网易云课堂-乐上至轻-Python必刷面试题&面试技巧/
    │├─{1}–核心语法面试题
    │├─{2}–数据分析与可视化面试题
    │├─{3}–机器学习面试
    │├─{4}–Python简答题
    │├─{5}–非技术性面试题
    │├─{6}–数据分析前沿概念
    {1}–核心语法面试题/
    │├─[1.1]–课程介绍与资源下载.mp4 16.7MB
    │├─[1.2]–聊聊Python语言特性.mp4 14.6MB
    │├─[1.3]–tuple、list、set、dict.mp4 10.7MB
    │├─[1.4]–Python的值类型和引用类型.mp4 8.7MB
    │├─[1.5]–赋值、浅拷贝、深拷贝.mp4 12.3MB
    │├─[1.6]–强大的切片.mp4 21.5MB
    {2}–数据分析与可视化面试题/
    │├─[2.1]–列表解析器.mp4 16.6MB
    │├─[2.2]–创建一个边界全为1,里面全为0的列表.mp4 7.7MB
    │├─[2.3]–在pandas中如何给某一列贴标签.mp4 15.3MB
    │├─[2.4]–DataFrame、Series、ndarray.mp4 53.7MB
    │├─[2.5]–__new__与__init__方法的区别.mp4 44.9MB
    │├─[2.6]–缺失值与去重的处理.mp4 22.3MB
    {3}–机器学习面试/
    │├─[3.1]–One-Hot编码与预处理.mp4 15.4MB
    │├─[3.2]–train_test_split各参数解释.mp4 12.8MB
    │├─[3.3]–MAE、MSE、RMSE的区别和实现原理.mp4 77.7MB
    │├─[3.4]–R2公式推导.mp4 80.5MB
    │├─[3.5]–准确率、精确率、召回率.mp4 35.8MB
    {4}–Python简答题/
    │├─[4.1]–聊聊Python在哪方面有应用.mp4 19.3MB
    │├─[4.2]–简答说明机器学习步骤.mp4 15.4MB
    │├─[4.3]–实例、类属性以及实例、类静态方法的区别.mp4 21.4MB
    │├─[4.4]–Python机器学习算法简介.mp4 32.4MB
    │├─[4.5]–物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系.mp4 25.4MB
    {5}–非技术性面试题/
    │├─[5.1]–面试时如何自我介绍.mp4 119MB
    │├─[5.2]–说说五年内您的职业规划.mp4 144MB
    │├─[5.3]–面试官问如何看待加班,该怎么回答.mp4 12.8MB
    │├─[5.4]–面试官问如何看待学历和能力.mp4 14.5MB
    │├─[5.5]–面试时如何谈高薪.mp4 23.9MB
    {6}–数据分析前沿概念/
    │├─[6.1]–OLTPVSOLAP.mp4 15.4MB
    │├─[6.2]–元数据、主数据、参考数据.mp4 19.9MB
    │├─[6.3]–数据架构、仓库、集市.mp4 45.3MB
    │├─[6.4]–强化学习.mp4 28.3MB

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    • 2024-03-17Hi,初次和大家见面了,请多关照!

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