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

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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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