Palantir FDSE लूप की प्रैक्टिस करें—इसमें स्कोर वाले जवाब, समय-सीमा वाली ड्रिल और वे गलतियाँ शामिल हैं जिन पर इंटरव्यू लेने वाले सबसे जल्दी ध्यान देते हैं।
५ खंड · १४ पाठ
इंटरव्यू के संदर्भ, प्रोडक्ट से जुड़े शब्दों और तैयारी के स्कोर को तय करें; फिर एक तय समय वाली पिच के साथ रिक्रूटर और मोटिवेशन से जुड़े सवालों के लिए संक्षिप्त जवाब तैयार करें।
२ पाठसमय की कमी के बीच Python, SQL और API टास्क की प्रैक्टिस करें, जिसमें एज केसेस, जॉइन्स, पेजिनेशन स्टॉप्स, रिट्राइज़ और कॉल-काउंट चेक्स शामिल हों।
३ पाठनागरिक और ऑपरेशन से जुड़ी समस्याओं के लिए शुरुआती समाधान (decomposition answers) तैयार करें, और फिर जब एक्सेस लिमिट, साप्ताहिक डेटा या गायब कोड की वजह से सेटअप में बदलाव हो, तो डिज़ाइन में सुधार करें।
३ पाठउदाहरणों से नियम समझें, कोड में असली बग्स का पता लगाएं, और स्पाइक हैंडलिंग, फेलियर और ऑडिट ट्रेल विकल्पों के साथ एक मज़बूत आउटेज पाइपलाइन का खाका तैयार करें।
३ पाठबिहेवियरल सवालों के लिए STAR कहानियों का इस्तेमाल करें, जवाब में होने वाली आम गलतियों को सुधारें और आखिर में एक हफ़्ते के रिविज़न प्लान और मिक्स्ड मॉक टेस्ट के साथ तैयारी पूरी करें।
३ पाठPalantir FDSE इंटरव्यू असल में कैसे होता है - रिक्रूटर की शुरुआती स्क्रीनिंग से लेकर आखिरी मिक्स्ड राउंड तक - और हर स्टेज पर इंटरव्यू लेने वाले किस तरह के जवाब की उम्मीद करते हैं, यह सब इसमें बताया गया है। इसे ऐसे शुरुआती लोगों के लिए बनाया गया है जिन्हें पहले से बेसिक Python, SQL और REST API की जानकारी है और जिन्हें असल जैसे प्रॉम्प्ट्स, मॉडल जवाब, स्कोरिंग के संकेत और आम गलतियों (ट्रैप्स) के एक कलेक्शन की ज़रूरत है। इसका नतीजा यह होता है कि इंटरव्यू शुरू होने से पहले ही आपको बेहतर समझ हो जाती है कि क्या कहना है, क्या छोड़ना है और अपनी कमज़ोरियों पर कैसे ध्यान देना है।
इस कोर्स में FDSE प्रोसेस, Palantir प्रोडक्ट की जानकारी, रिक्रूटर और मोटिवेशन से जुड़े सवालों के जवाब, कोडिंग, SQL और API टास्क, डीकंपोज़िशन, लर्निंग, री-इंजीनियरिंग, सिस्टम डिज़ाइन, व्यवहार से जुड़े सवाल, फेलियर पैटर्न और मिक्स्ड मॉक के साथ एक हफ़्ते का रिविज़न प्लान शामिल है। इसमें सेल्फ-रेटिंग, समय-सीमा के साथ प्रैक्टिस और स्कोरिंग व आम गलतियों के साथ जवाब का स्ट्रक्चर भी शामिल है।
प्रोजेक्ट मैनेजरों और ऑपरेशंस टीमों से लेकर संस्थापकों, विश्लेषकों और AI अपनाने वाली टीमों तक, Fenzo उन सभी के लिए है जो अपने रोज़मर्रा के काम में और बेहतर होना चाहते हैं।
प्रोजेक्ट की योजना बनाने और डेटा का विश्लेषण करने के लिए AI के इस्तेमाल से लेकर प्रक्रियाओं, निर्णय लेने, संवाद और क्रियान्वयन को बेहतर बनाने तक, सब कुछ। अगर आप कौशल या काम का वर्णन कर सकते हैं, तो Fenzo उस पर कोर्स बना सकता है।
हाँ। Fenzo को बताइए कि आप क्या करते हैं, क्या हासिल करना चाहते हैं और कहाँ अटके हैं, और वह कोर्स को आपकी भूमिका, आपके लक्ष्यों और उस काम के अनुसार ढाल देगा जो आपको वास्तव में करना है।
नहीं। Fenzo आपकी शुरुआती स्थिति के अनुसार ढल जाता है: आप बुनियादी बातों से शुरू कर सकते हैं या सीधे उन्नत विषयों पर जा सकते हैं।
हाँ। Fenzo for Business आपकी पूरी टीम को एक ही सब्सक्रिप्शन में जोड़ता है: साझा लाइसेंस, आपके सौंपे जा सकने वाले कोर्स और इस बारे में रिपोर्ट कि किसने क्या पूरा किया।
Fenzo for Business के बारे में जानेंआप अपना लक्ष्य बताकर या एक छोटा कौशल आकलन देकर शुरुआत करते हैं। Fenzo इस जानकारी से आपकी कमियाँ पहचानता है और सीखने का अनुभव उन्हीं के इर्द-गिर्द तैयार करता है।
हाँ, Fenzo आपके फ़ोन के ब्राउज़र में काम करता है।
हर खंड में कुछ ऐसा जिसके साथ आप इंटरैक्ट कर सकें।
सीखने पर दशकों के शोध के तीन निष्कर्षों ने तय किया कि हर Fenzo पाठ कैसे बनाया जाए।
औसत उत्तीर्णता दर · Freeman et al., PNAS 2014
विज्ञान क्या कहता है
सिर्फ़ व्याख्यान वाली कक्षाओं के छात्रों के फ़ेल होने की संभावना १.५× अधिक होती है।
Fenzo यह कैसे करता है
हर Fenzo पाठ इंटरैक्टिव है। कभी निष्क्रिय पढ़ना या देखना नहीं।
आप खुद करते हैंAI आपके लिए करता है
समय के साथ कौशल की स्मृति · अभ्यास के साथ बनाम बिना
विज्ञान क्या कहता है
सोचने का काम AI को सौंप देने से वही कौशल कमज़ोर होते हैं जिन्हें आप बनाना चाहते हैं।
Fenzo यह कैसे करता है
Fenzo आपसे सोचवाता है — मार्गदर्शन के साथ, पर आपके बदले कभी नहीं।
पुनःस्मरण अभ्यासदोबारा पढ़ना
दीर्घकालिक स्मृति · पुनःस्मरण बनाम दोबारा पढ़ना
विज्ञान क्या कहता है
टिकाऊ समझ बनाने के लिए किसी जानकारी को याद करना उसे दोबारा पढ़ने से बेहतर है।
Fenzo यह कैसे करता है
पाठों में क्विज़ और याद करने वाले सवाल शामिल हैं, ताकि सीखा हुआ टिका रहे।