LinkedIn Skill Assessment: Machine Learning

Já tem um tempo que tinha visto que o LinkedIn tinha disponibilizado alguns “testes” para avaliar as skills que o usuário adiciona na rede. Não sabia se valia a pena fazer até que observei alguns amigos fazendo os testes e publicando. Depois vi uma palestra com uma recrutadora dizendo que ficava mais fácil na hora de procurar candidatos para vagas de trabalho, pois bastava filtrar por aqueles que tinham suas skills “testadas” pelo LinkedIn.

Bem, fiz o teste e agora vou contar como foi e passar algumas dicas para quem também deseja fazer.

Primeiro, vamos as informações básicas. Todos os testes contém 15 questões de múltipla escolha com 4 alternativas. Você tem 1 minuto e meio para responder cada questão. O tempo todo é exibido um cronômetro te mostrando o tempo restante. Para ser aprovado no teste, sua nota precisa estar dentro dos 30% de melhores notas. Esse sistema é bem interessante, pois isso significa que quanto mais pessoas forem fazendo o teste e maiores forem suas notas, mais difícil ficará conseguir a aprovação. Detalhe: você tem apenas duas tentativas para fazer o teste. Outro detalhe: o teste é inteiramente em inglês.

Para ter uma ideia de como é o teste, a plataforma disponibiliza um “treino” com duas perguntas. No treino você verá se acertou as respostas, mas no teste avaliativo essa informação não é exibida nem durante e nem ao final do teste.

Embora o LinkedIn tenha uma lista enorme de skills cadastradas, existem apenas alguns testes. Na área de IA, por exemplo, existe apenas um teste que é o de Machine Learning.

Bem, vamos ao teste de Machine Learning! Primeiro, são perguntas gerais sobre aprendizagem supervisionada, não supervisionada e aprendizagem por reforço. Algumas perguntas vão te dá um cenário/problema e perguntar qual das 3 abordagens você usaria para criar uma solução. Também ocorrem perguntas onde é colocado um cenário em que uma das abordagens foi usada, mas não está funcionando, nesse caso as alternativas de múltipla escolha contém possíveis soluções e você deve indicar qual a correta.

O teste também contém perguntas sobre dois ou mais algoritmos específicos. No meu caso, os algoritmos foram: KNN (K Nearest Neighbor), Naive Bayes, Decision Tree, K-Means e Q-learning.

Uma dica preciosa: 5 das 15 questões envolviam bias e variância. Então é bom estudar bem sobre esses dois tópicos e como eles geram o overfitting e underfitting de um modelo.

No geral, considerei o teste fácil. Tirei um score no top 15%, resultado razoável considerando que fiz o teste sem preparação, mas como já trabalho há alguns anos com ML não foi problema. Se você já tem experiência com Machine Learning deve fazer o teste tranquilamente. E caso você seja um estudante e tenha feito a disciplina na universidade, siga as dicas do post e faça uma revisão do material de suas aulas.

É isso, se o post foi útil pra você, pode curtir! E caso tenha alguma pergunta ou queira compartilhar sua experiência com o teste, deixe seu comentário!

Até mais e obrigada pelos peixes!

Autor: priscyllamss

Priscylla Silva is a teacher at the Federal Institute of Alagoas (IFAL), Brazil. She obtained her BSc degree in computer science from the Federal University of Alagoas (UFAL), Brazil. Later, she received her Master degree in Computer Science from the Federal University of Campina Grande (UFCG), Brazil. Her research interests include User Modelling, Recommender Systems, Machine Learning, Intelligent Tutoring Systems, Robotics, Internet of Things, and Internet Governance.

Deixe um comentário

Preencha os seus dados abaixo ou clique em um ícone para log in:

Logotipo do WordPress.com

Você está comentando utilizando sua conta WordPress.com. Sair /  Alterar )

Imagem do Twitter

Você está comentando utilizando sua conta Twitter. Sair /  Alterar )

Foto do Facebook

Você está comentando utilizando sua conta Facebook. Sair /  Alterar )

Conectando a %s

%d blogueiros gostam disto: