Feature Engineering voor Machine Learning: Technieken en Interviewvragen 2026
Leer de belangrijkste feature engineering technieken voor machine learning interviews. Met Python-voorbeelden en veelgestelde data science interviewvragen.
Data Science & ML
DATA
Uitgebreid Data Science en Machine Learning-curriculum met Python als hoofdtaal. Van datamanipulatie met Pandas en NumPy tot het implementeren van Deep Learning-modellen met TensorFlow/Keras, via klassieke ML met Scikit-Learn. Omvat ook MLOps-vaardigheden om modellen in productie te deployen en te onderhouden met Docker, FastAPI en cloudplatformen.
Wat je zult leren
Modern Python met objectgeoriënteerd programmeren en best practices
Datamanipulatie met Pandas, NumPy en SQL (BigQuery)
Visualisatie met Matplotlib, Seaborn en Plotly
Beschrijvende en inferentiële statistiek met Statsmodel
Machine Learning met Scikit-Learn en XGBoost (regressie, classificatie, clustering)
Deep Learning met TensorFlow en Keras (CNN, RNN, Transformers)
NLP en GenAI met Hugging Face, LangChain en LLM's (GPT, Gemini)
MLOps met MLflow, Docker, FastAPI en Streamlit
Ontwikkelomgevingen: Jupyter, Google Colab
Cloud-deployment met Google Compute, Cloud Storage en GPU
Belangrijkste onderwerpen om te beheersen
De belangrijkste concepten om deze technologie te begrijpen en je gesprekken te halen
1
Python: typen, datastructuren, OOP, decorators, generators, context managers
2
NumPy: arrays, broadcasting, indexering, gevectoriseerde operaties, lineaire algebra
3
Pandas: DataFrames, Series, indexering, groupby, merge, pivot, tijdreeksen
4
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, window functions, CTE's, query-optimalisatie
5
Visualisatie: Matplotlib (figures, axes, subplots), Seaborn (statistische plots), Plotly (interactief)
6
Statistiek: verdelingen, hypothesetesten, betrouwbaarheidsintervallen, regressie
7
Feature Engineering: encoding, schaling, feature-selectie, feature-creatie
8
Supervised ML: lineaire/logistische regressie, bomen, Random Forest, XGBoost, metrics
9
Unsupervised ML: K-Means, hiërarchische clustering, PCA, t-SNE
10
ML Pipeline: train/test-splitsing, kruisvalidatie, hyperparameter-tuning, overfitting
11
Deep Learning: perceptrons, backpropagatie, activatiefuncties, optimizers, verliesfuncties
12
CNN: convoluties, pooling, architecturen (ResNet, VGG), transfer learning
13
RNN/LSTM: sequenties, verdwijnende gradiënt, attentiemechanisme, Transformers
14
NLP: tokenisatie, embeddings, word2vec, BERT, LLM fine-tuning
15
MLOps: versioning (MLflow), containerisatie (Docker), API (FastAPI), monitoring
16
Cloud: Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), GPU-training, Vertex AI
17
AI-ethiek: bias, uitlegbaarheid (SHAP, LIME), eerlijkheid, AVG
Recente Data Science & ML artikelen
Ontdek onze nieuwste artikelen en gidsen over Data Science & ML
PyTorch vs TensorFlow in 2026: welk deep learning-framework past het beste?
PyTorch vs TensorFlow vergelijking voor 2026: prestaties, deployment, ecosysteem en ontwikkelaarservaring om het juiste deep learning-framework te kiezen.
Python voor Data Science: NumPy, Pandas en Scikit-Learn in 2026
Een praktijkgerichte handleiding voor Python data science met NumPy 2.1, Pandas 2.2 en Scikit-Learn 1.6. Van ruwe data tot een volledig getraind machine learning-model met productie-ready code.