Candidat au poste de Intern-CS

Cher(e) candidat(e),

Bienvenue à l'étape d'évaluation technique de votre candidature pour le poste de Programmeur/Développeur en Machine Learning au sein de GROUPE GERTHE. Ce questionnaire a été conçu pour évaluer vos compétences et connaissances en programmation, machine learning, ainsi que votre capacité à résoudre des problèmes mathématiques et statistiques liés à ces domaines.

Avant de commencer, veuillez prendre note des instructions suivantes :

  1. Clarté du Code : Écrivez votre code de manière lisible et bien organisée. L'usage de commentaires pour expliquer votre raisonnement est encouragé.
  2. Précision : Faites attention à répondre précisément aux questions posées. Les détails sont importants.
  3. Langage de Programmation : Utilisez Python pour toutes les réponses nécessitant du code, sauf indication contraire.
  4. Réflexion Théorique : Certaines questions nécessiteront des réponses écrites pour expliquer des concepts ou des approches théoriques. Vos explications devraient être claires et concises.
  5. Honnêteté : Travaillez de manière autonome et n'utilisez pas de sources externes pour répondre aux questions. Nous cherchons à évaluer vos compétences réelles.
  6. Gestion du Temps : Vous disposez de [insérer la durée] pour compléter ce test. Planifiez votre temps en conséquence pour vous assurer de répondre à toutes les questions.

Nous vous remercions de votre intérêt pour rejoindre notre équipe et sommes impatients de découvrir votre potentiel à travers ce test. Une fois terminé, veuillez soumettre vos réponses selon les instructions données dans le courriel d'accompagnement.

Bonne chance !

Cordialement, L'équipe de recrutement de GROUPE GERTHE

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Questions Techniques en Programmation et Machine Learning avec Réponses Codées

Python et Développement Logiciel:

1. Écrivez un bloc de code Python pour trouver et imprimer le maximum de trois nombres donnés.

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2. Montrez avec du code comment vous pouvez manipuler des chaînes en Python pour convertir "machine_learning" en "Machine Learning".
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Machine Learning:
3. À l'aide de scikit-learn, écrivez un exemple de code qui divise un jeu de données en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test.


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Bibliothèques de Machine Learning:
4. Donnez un exemple de code pour normaliser un tableau de valeurs à l'aide de NumPy.
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5. Utilisez pandas pour lire un fichier CSV et affichez les premières lignes du DataFrame.



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6. Montrez comment utiliser matplotlib pour tracer une simple courbe de données x et y.

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Mathématiques et Statistiques:

7. Montrez comment utiliser matplotlib pour tracer une simple courbe de données x et y.

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8. Fournissez un exemple de code pour calculer la médiane d'une liste de nombres sans utiliser de bibliothèques tierces.

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Questions de Cas Pratiques avec Réponses Codées

Cas Pratique de Programmation:

9. Demandez-leur d'écrire une fonction Python qui vérifie si une chaîne donnée est un palindrome.

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10. Posez un problème simple d'algorithmique, comme la recherche de la valeur la plus fréquente dans une liste.

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Cas Pratique en Machine Learning:

11. Présentez un petit jeu de données et demandez au candidat d'utiliser scikit-learn pour entraîner un classificateur KNN simple et de tester sa précision.

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Questions Théoriques Requérant une Explication

Théorie du Machine Learning:

12. Qu'est-ce qu'un modèle linéaire en machine learning et dans quel type de problème serait-il approprié ?

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13. Expliquez ce que signifie l'ajustement de modèle ou "fitting" en machine learning.
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Théorie de la Programmation:

14. Qu'est-ce qu'une fonction en programmation et pourquoi les fonctions sont-elles utiles ?

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15. Expliquez la différence entre une variable locale et une variable globale dans un script Python.

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