它提供的不同功能和性能优化选

[Habib01]

数据科学家职位需要了解什么
您应该充分了解核心 GCP 服务并了解其功能、用例和集成模式。数据科学家还需要了解：

配置和管理数据科学环境：这涉及配置和优化环境以进行有效的数据处理和分析。
BigQuery – GCP BigQuery 面试问题在数据科学家面试中非常常见，因此请确保您了解项。
机器学习工具：您应该熟悉用于训练和部署模型的 AI Platform、用于创建自定义模型而无需大量编码的 AutoML、用于构建和训练神经网络的 TensorFlow，以及用于直接在 BigQuery 中执行机器学习的 BigQuery ML。
数据预处理：了解如何使用 Dataflow 进行可扩展的数据处理以及如何使用 Dataprep 进行数据清理和转换至关重要。这些工具有助于有效地准备用于分析和机器学习任务的数据。
如果您想复习一下，我们的BigQuery 简介课程中涵盖了其中的许多主题。

数据科学家面试中可能会被问到的问题
以下是问题和答案的示例：

11. GCP 中如何处理数据预处理和特征工程？
为了管理 GCP 中的数据预处理和特征工程，我使用 Cloud Dataflow 执行可扩展的 垃圾数据 数据转换任务，使用 Dataprep 执行数据清理。我利用 BigQuery 的 SQL 功能来执行特征工程，例如创建新特征、管理缺失值、对分类变量进行编码以及缩放特征以确保它们采用适合机器学习模型的格式。

12.如何确保GCP上机器学习实验的可重复性和可扩展性？
为了确保 GCP 上的机器学习实验的可重复性和可扩展性，我对数据集和模型进行了版本控制以跟踪更改和更新。我使用 AI Platform Pipelines 来编排 ML 工作流程，并使用 ML 元数据来跟踪与实验相关的元数据。此外，我使用 Kubernetes 引擎创建容器化环境，确保实验执行的一致性和可扩展性。

13.如何使用TensorFlow和AI Platform进行深度学习项目？
为了在深度学习项目中使用 TensorFlow 和 AI Platform，我首先使用 TensorFlow 设置深度学习环境，在其中创建和训练神经网络。我利用 AI Platform 进行分布式训练和超参数调整，以优化模型性能。模型训练完成后，我使用 AI Platform 进行部署以提供预测。为了进一步优化性能和管理计算资源，我监控资源使用情况并根据需要调整基础设施，确保计算能力的有效利用。

数据工程职位的 GCP 面试问题
数据工程师负责设计和构建可扩展且可靠的数据系统、管理数据管道并确保 GCP 中的数据质量和可靠性。

数据工程角色需要了解的内容
您应该充分了解核心 GCP 服务并了解其功能、用例和集成模式。 GCP 数据工程师面试问题还包括以下主题：