Quais são os principais parâmetros que normalmente definimos para tarefas DAG, e por que o gráfico deve ser exatamente assim (lógica de alto nível do DAG)?
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Machine Learning / AI
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Já trabalhou com Spark? Qual é a sua ideia geral sobre o que é isso?
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Dada uma string que contém letras e números. Encontre o maior número que aparece na string (considerando os dígitos consecutivos como um único número).
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Quando falamos de métricas em desequilíbrios de classes — quais delas são adequadas e quais não são?
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O que acontece no Python ao concatenar strings (por exemplo, current += char)? Por que essa abordagem pode ser ruim nesta tarefa e como otimizar o código para evitar concatenações frequentes de strings?
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Já trabalhou com floresta aleatória (no trabalho ou na escola)? Quais são as principais diferenças entre floresta aleatória e boosting?
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Como você resolveria o mesmo problema de busca do último clique sem usar JOIN?
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Já trabalhou com Airflow ou Spark? Conte-me, o que é um DAG no Airflow, pode dar um exemplo da sua experiência? Você escreveu DAGs você mesmo ou apenas os usou/executou?
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Por que a precisão em caso de desequilíbrio de classes mostra um valor de qualidade inadequado?
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Tem experiência com séries temporais? Quais métricas são usadas para avaliar a qualidade dos modelos de previsão de séries temporais?
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Existem 100 moedas, uma delas é falsa — com duas águias de ambos os lados. Escolhemos uma moeda ao acaso, lançamos e sai uma águia. Qual é a probabilidade de a moeda ser falsa? Explique a solução (usando a fórmula de Bayes).
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Dada a tabela logs com eventos de usuários (user_id, item_id, action_type, timestamp). Escreva uma consulta SQL para encontrar o ID do último item que cada usuário clicou.
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Se o número ótimo de árvores para o modelo é 500, mas treinámos acidentalmente uma floresta aleatória e um boosting com 1000 árvores, qual dos modelos é mais provável de sobreajustar e por quê?
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Por que uma tarefa no Spark pode ficar presa e levar muito tempo?
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