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*도서소개
직무 역량부터 인터뷰 전략까지, ML 커리어를 위한 완벽한 준비
실제 인터뷰 대비 예상 질문/답변, 실습 문제 수록
이 책은 머신러닝과 데이터 분야에서 커리어를 시작하려는 이들을 위한 필수 가이드이다. 인터뷰 프로세스의 다양성과 어려움에 대비하기 위해 ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트 등 다양한 직군을 탐색하며, 개인의 현재 기술 수준을 평가하여 필요한 부분을 보완하도록 돕는다. 저자의 풍부한 실전 경험을 바탕으로, 인터뷰 프로세스와 성공 전략에 대한 구체적인 팁을 제공한다. 효과적인 이력서 작성법부터 실제 인터뷰 사례와 경험을 통한 대비 전략까지 실질적인 도움을 준다.
인터뷰에 필요한 머신러닝 지식을 심도 있게 다루며, 코딩 테스트, 배포 및 머신러닝 이론과 같은 기술적 내용뿐만 아니라 행동 인터뷰 준비도 세심하게 설명한다. 실제 인터뷰에서 나올 법한 인터뷰 질문과 인터뷰어의 관점에서 알려주는 답변 예시를 함께 제공하며, 책의 마지막 부분에서는 인터뷰 통과 후 준비해야 할 후속 조치에 대한 팁을 알려줌으로써, ML 커리어를 위한 완벽한 준비를 도와준다.
실제 인터뷰 대비 예상 질문/답변, 실습 문제 수록
이 책은 머신러닝과 데이터 분야에서 커리어를 시작하려는 이들을 위한 필수 가이드이다. 인터뷰 프로세스의 다양성과 어려움에 대비하기 위해 ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트 등 다양한 직군을 탐색하며, 개인의 현재 기술 수준을 평가하여 필요한 부분을 보완하도록 돕는다. 저자의 풍부한 실전 경험을 바탕으로, 인터뷰 프로세스와 성공 전략에 대한 구체적인 팁을 제공한다. 효과적인 이력서 작성법부터 실제 인터뷰 사례와 경험을 통한 대비 전략까지 실질적인 도움을 준다.
인터뷰에 필요한 머신러닝 지식을 심도 있게 다루며, 코딩 테스트, 배포 및 머신러닝 이론과 같은 기술적 내용뿐만 아니라 행동 인터뷰 준비도 세심하게 설명한다. 실제 인터뷰에서 나올 법한 인터뷰 질문과 인터뷰어의 관점에서 알려주는 답변 예시를 함께 제공하며, 책의 마지막 부분에서는 인터뷰 통과 후 준비해야 할 후속 조치에 대한 팁을 알려줌으로써, ML 커리어를 위한 완벽한 준비를 도와준다.
*출판사도서소개
인터뷰 질문과 답변 예시 수록, 머신러닝 직무 핵심 능력을 갖추는 완벽 가이드
이 책은 저자의 풍부한 실무 경험을 바탕으로, 이력서 작성부터 코딩 테스트, 인터뷰 준비까지 채용 프로세스 전반에 걸친 실용적인 가이드를 제공합니다. 데이터 직관부터 프로그래밍, 소프트웨어 엔지니어링, 업무 추진, 의사소통 그리고 머신러닝까지 회사가 원하는 ML 직무 필수 능력을 갖춘 인재가 될 수 있도록 도와줍니다. 특히 머신러닝 인터뷰에서 자주 등장하는 문제 유형과 그 해결 방법을 상세히 다루고, 실제 인터뷰와 같은 실습 문제와 모범 답안을 제공하여 실전 감각을 키울 수 있습니다. 이론과 실무를 균형 있게 다루어 머신러닝 인터뷰의 핵심을 파악하고 다양한 질문에 대한 구체적인 대처 방법을 제시하여, 인터뷰를 체계적으로 준비하고자 하는 이들에게 추천합니다.
이 책은 저자의 풍부한 실무 경험을 바탕으로, 이력서 작성부터 코딩 테스트, 인터뷰 준비까지 채용 프로세스 전반에 걸친 실용적인 가이드를 제공합니다. 데이터 직관부터 프로그래밍, 소프트웨어 엔지니어링, 업무 추진, 의사소통 그리고 머신러닝까지 회사가 원하는 ML 직무 필수 능력을 갖춘 인재가 될 수 있도록 도와줍니다. 특히 머신러닝 인터뷰에서 자주 등장하는 문제 유형과 그 해결 방법을 상세히 다루고, 실제 인터뷰와 같은 실습 문제와 모범 답안을 제공하여 실전 감각을 키울 수 있습니다. 이론과 실무를 균형 있게 다루어 머신러닝 인터뷰의 핵심을 파악하고 다양한 질문에 대한 구체적인 대처 방법을 제시하여, 인터뷰를 체계적으로 준비하고자 하는 이들에게 추천합니다.
*목차
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
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
상품필수 정보
| 도서명 | 머신러닝 인터뷰 실무 가이드 | ||
|---|---|---|---|
| 저자/출판사 | 수잔 수 창 / 한빛미디어 | ||
| 크기/전자책용량 | 183x235x30 | ||
| 쪽수 | 364 | ||
| 제품 구성 | 낱권 | ||
| 발행일 | 2024-09-03 | ||
| 목차 또는 책소개 | 상세설명 참조 | ||
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