Welche Hauptparameter konfigurieren wir normalerweise für DAG-Aufgaben und warum sollte das Diagramm genau so sein (übergeordnete Logik des DAG)?
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Machine Learning / AI
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Welche Metriken sind bei Klassenungleichgewicht angemessen und welche nicht?
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Was passiert in Python bei der Verkettung von Strings (z.B. current += char)? Warum kann dieser Ansatz bei dieser Aufgabe problematisch sein und wie kann man den Code optimieren, um häufige String-Konkatenationen zu vermeiden?
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Gegeben ist eine Zeichenkette, die Buchstaben und Ziffern enthält. Finden Sie die maximale Zahl, die in der Zeichenkette vorkommt (betrachten Sie aufeinanderfolgende Ziffern als eine einzige Zahl).
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Haben Sie mit Spark gearbeitet? Was ist Ihre allgemeine Vorstellung davon, was das ist?
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Haben Sie schon einmal mit einem Zufallswald (bei der Arbeit oder in der Schule) gearbeitet? Was sind die Hauptunterschiede zwischen Zufallswald und Boosting?
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Wie würden Sie dasselbe Problem der Suche nach dem letzten Klick ohne JOIN lösen?
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Haben Sie mit Airflow oder Spark gearbeitet? Erzählen Sie, was ein DAG in Airflow ist, können Sie ein Beispiel aus Ihrer Erfahrung geben? Haben Sie DAGs selbst geschrieben oder nur benutzt/gestartet?
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Haben Sie Erfahrung mit Zeitreihen? Welche Metriken werden zur Bewertung der Qualität von Prognosemodellen für Zeitreihen verwendet?
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Warum zeigt die Genauigkeit bei Klassenungleichgewicht einen unangemessenen Qualitätswert?
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Angesichts der Tabelle logs mit Benutzerevents (user_id, item_id, action_type, timestamp). Schreiben Sie eine SQL-Abfrage, um die ID des letzten Artikels zu finden, auf den jeder Benutzer geklickt hat.
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Es gibt 100 Münzen, eine davon ist gefälscht — mit zwei Adlerseiten. Wir wählen zufällig eine Münze, werfen sie und es erscheint Adler. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Münze gefälscht ist? Erklären Sie die Lösung (unter Verwendung der Bayes'schen Formel).
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Wenn die optimale Anzahl der Bäume für das Modell 500 ist, aber wir versehentlich sowohl einen Random Forest als auch ein Boosting mit 1000 Bäumen trainiert haben, welches Modell ist wahrscheinlich eher overfittet und warum?
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Warum kann eine Aufgabe in Spark stecken bleiben und sehr lange dauern?
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