Wprowadzenie do pytań i odpowiedzi podczas wywiadu Data Science
Jeśli szukasz pracy związanej z Data Science, musisz przygotować się na pytania dotyczące wywiadu Data Science 2019. Chociaż każda rozmowa z Data Science jest inna, a zakres pracy jest inny, możemy pomóc Ci z najważniejszymi pytaniami i odpowiedziami na rozmowę z Data Science, które pomogą ci podjąć skok i odnieść sukces w rozmowie.
Pytania do wywiadu na temat najlepszych danych
Poniżej znajduje się lista pytań do wywiadu Data Science 2019, które najczęściej zadawane są podczas wywiadu:
1. Czym jest Data Science?
Odpowiedzi:
Data Science to interdyscyplinarna dziedzina różnych metod naukowych, technik, procesów i wiedzy, która jest wykorzystywana do przekształcania danych różnych typów, takich jak dane ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane, w wymagany format lub reprezentację.
Koncepcje Data Science obejmują różne pojęcia, takie jak statystyka, regresja, matematyka, informatyka, algorytmy, struktury danych i informatyka, w tym także niektóre podpola, takie jak eksploracja danych, uczenie maszynowe, bazy danych itp.,
Koncepcja Data Science rozwinęła się ostatnio w większym stopniu w dziedzinie technologii komputerowej w celu przeprowadzenia analizy danych na istniejących danych, w których wzrost danych ma charakter wykładniczy w stosunku do czasu.
Data Science to badanie różnych rodzajów danych, takich jak dane ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane w dowolnej dostępnej formie i formatach, aby uzyskać z nich pewne informacje.
Nauka danych składa się z różnych technologii wykorzystywanych do badania danych, takich jak eksploracja danych, przechowywanie danych, czyszczenie danych, archiwizacja danych, transformacja danych itp. W celu zwiększenia wydajności i uporządkowania. Data Science obejmuje również takie pojęcia jak symulacja, modelowanie, analityka, uczenie maszynowe, matematyka obliczeniowa itp.,
2. Jakiego najlepszego języka programowania można użyć w Data Science?
Odpowiedzi:
Nauka danych może być obsługiwana przy użyciu języków programowania, takich jak język programowania Python lub R. Te dwa są dwoma najpopularniejszymi językami używanymi przez Data Scientists lub Data Analysts. R i Python są oprogramowaniem typu open source i można z nich korzystać bezpłatnie. Powstały w latach 90.
Python i R mają różne zalety w zależności od aplikacji i wymagają celu biznesowego. Python lepiej jest stosować w przypadku powtarzających się zadań lub zadań oraz do manipulacji danymi, podczas gdy programowanie R może być używane do tworzenia zapytań lub pobierania zestawów danych i dostosowanej analizy danych.
Najczęściej Python jest preferowany we wszystkich typach aplikacji do analizy danych, w których preferowane jest programowanie w języku R w przypadku aplikacji o wysokich lub złożonych danych. Python jest łatwiejszy do nauki i ma mniejszą krzywą uczenia się, podczas gdy R ma głęboką krzywą uczenia się.
Python jest najbardziej preferowany we wszystkich przypadkach, który jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia i można go znaleźć w wielu aplikacjach innych niż Data Science. R jest głównie widoczny w obszarze Data Science tylko wtedy, gdy jest używany do analizy danych w niezależnych serwerach lub osobno.
Przejdźmy do następnych pytań do wywiadu Data Science.
3. Dlaczego czyszczenie danych jest niezbędne w Data Science?
Odpowiedzi:
Czyszczenie danych jest ważniejsze w Data Science, ponieważ wyniki końcowe lub wyniki analizy danych pochodzą z istniejących danych, w których bezużyteczne lub nieistotne muszą być okresowo czyszczone, gdy nie są wymagane. Zapewnia to niezawodność i dokładność danych, a także zwolnienie pamięci.
Czyszczenie danych zmniejsza nadmiarowość danych i daje dobre wyniki w analizie danych tam, gdzie istnieją pewne duże informacje o kliencie i które powinny być okresowo czyszczone. W firmach takich jak handel elektroniczny, handel detaliczny, organizacje rządowe zawierają duże informacje o transakcjach klientów, które są nieaktualne i muszą zostać oczyszczone.
W zależności od ilości lub rozmiaru danych należy użyć odpowiednich narzędzi lub metod do wyczyszczenia danych z bazy danych lub środowiska dużych zbiorów danych. Istnieją różne rodzaje danych istniejących w źródle danych, takie jak brudne dane, czyste dane, mieszane czyste i brudne dane oraz czyste próbki.
Nowoczesne aplikacje do nauki danych opierają się na modelu uczenia maszynowego, w którym uczeń uczy się na podstawie istniejących danych. Tak więc istniejące dane powinny zawsze być czyste i dobrze utrzymywane, aby uzyskać wyrafinowane i dobre wyniki podczas optymalizacji systemu.
4. Co to jest regresja liniowa w nauce o danych?
Odpowiedzi:
To są często zadawane pytania dotyczące wywiadu z Data Science w wywiadzie. Regresja liniowa jest techniką stosowaną w nadzorowanym uczeniu maszynowym procesu algorytmicznego w obszarze Data Science. Ta metoda służy do analizy predykcyjnej.
Analizy predykcyjne to dziedzina nauk statystycznych, w której istniejące informacje będą wydobywane i przetwarzane w celu przewidywania trendów i wzorców wyników. Istotą przedmiotu jest analiza istniejącego kontekstu w celu przewidzenia nieznanego zdarzenia.
Metoda regresji liniowej polega na przewidywaniu zmiennej zwanej zmienną docelową poprzez stworzenie najlepszego związku między zmienną zależną i zmienną niezależną. W tym przypadku zmienna zależna jest zmienną wynikową, a także zmienną odpowiedzi, podczas gdy zmienna niezależna jest zmienną predykcyjną lub zmienną objaśniającą.
Na przykład w prawdziwym życiu, w zależności od wydatków poniesionych w tym roku budżetowym lub wydatków miesięcznych, prognozy pojawiają się poprzez obliczenie przybliżonych wydatków na nadchodzące miesiące lub lata budżetowe.
W tej metodzie implementacja może być wykonana przy użyciu techniki programowania w języku Python, gdzie jest to najważniejsza metoda stosowana w technice uczenia maszynowego w obszarze Data Science.
Regresja liniowa jest również nazywana analizą regresji, która wchodzi w zakres nauk statystycznych zintegrowanych z Data Science.
5. Co to są testy A / B w Data Science?
Odpowiedzi: Testowanie A / B jest również nazywane testowaniem kubełkowym lub testem dzielonym. Jest to metoda porównywania i testowania dwóch wersji systemów lub aplikacji w celu ustalenia, która wersja aplikacji działa lepiej. Jest to ważne w przypadkach, gdy klientom lub użytkownikom końcowym wyświetla się wiele wersji, aby osiągnąć cele.
W obszarze Data Science to badanie A / B służy do określenia, która zmienna z istniejących dwóch zmiennych w celu optymalizacji lub zwiększenia wyniku celu. Testowanie A / B jest również nazywane Design of Experiment. To badanie pomaga ustalić związek przyczynowo-skutkowy między zmiennymi niezależnymi i zależnymi.
Testowanie to jest także połączeniem eksperymentów projektowych lub wnioskowania statystycznego. Istotność, randomizacja i wielokrotne porównania są kluczowymi elementami testów A / B.
Istotność jest terminem istotności przeprowadzanych testów statystycznych. Randomizacja jest podstawowym składnikiem eksperymentalnego projektu, w którym zmienne będą zrównoważone. Wielokrotne porównania to sposób porównywania większej liczby zmiennych w przypadku zainteresowań klienta, który powoduje więcej fałszywych trafień, powodując wymóg korekty poziomu zaufania sprzedawcy w obszarze handlu elektronicznego.
Testy A / B są ważne w dziedzinie Data Science w przewidywaniu wyników.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po Podstawowej liście pytań do wywiadu Data Science i odpowiedziach, dzięki czemu kandydat może łatwo stłumić pytania dotyczące wywiadu Data Science. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- 5 skutecznych wywiadów Wskazówki dotyczące pielęgnacji dla mężczyzn
- Pytania do analityka kredytowego
- 10 przydatnych wskazówek na temat programowania w języku Python (sztuczki)
- 4 ekscytujące porady przygotowawcze do wywiadu do zapamiętania!
- 10 doskonałych pytań do wywiadu MBA, które musisz znać !!!