26 Data Science Interview Questions You Should Know - KDnuggets

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26 Fragen im Vorstellungsgespräch im Bereich Data Science, die Sie kennen sollten
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Bei Vorstellungsgesprächen im Bereich Data Science werden sowohl technische Fähigkeiten als auch Soft Skills getestet. Eine gute Vorbereitung mit aussagekräftigen Antworten auf häufig gestellte Fragen in Vorstellungsgesprächen im Bereich Data Science ist der Schlüssel zum Herausragen.

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie mehr über 26 Interviewfragen im Bereich Data Science, die Sie erwarten sollten. Die Fragen umfassen Statistiken, Python, SQL, maschinelles Lernen, Datenanalyse, Projekte und mehr. Unabhängig davon, ob Sie Student, Quereinsteiger oder erfahrener Datenwissenschaftler sind, kann die Durchsicht dieser Fragen Ihre Vorbereitung unterstützen und Ihnen dabei helfen, selbstbewusster und bereit zu beeindrucken in Vorstellungsgespräche zu gehen.

1. Erklären komplexer Datenkonzepte

F: Beschreiben Sie eine Situation, in der Sie einer technisch nicht versierten Person ein komplexes Datenkonzept erklärt haben. Wie haben Sie ihnen geholfen, es zu verstehen?

2. Aus Fehlern lernen

F: Haben Sie bei Ihrer Analyse jemals einen schwerwiegenden Fehler gemacht? Können Sie erläutern, wie Sie mit der Situation umgegangen sind und welche Erkenntnisse Sie daraus gewonnen haben?

3. Anpassung an sich ändernde Anforderungen

F: Können Sie von der Arbeit an einem Projekt mit unklaren oder sich ständig ändernden Anforderungen berichten? Wie haben Sie sich an die Situation angepasst?

4. Anagramm-Checker

F: Schreiben Sie eine Funktion, um zu prüfen, ob zwei Zeichenfolgen Anagramme sind.

5. Die fehlende Nummer finden

F: Finden Sie bei einem Array mit n unterschiedlichen Zahlen im Bereich von 0 bis n die fehlende Zahl.

6. Euklidische Distanzberechnung

F: Eine Funktion zur Berechnung des euklidischen Abstands in Python schreiben?

7. JOINs vergleichen

F: Können LEFT JOIN und FULL OUTER JOIN die gleichen Ergebnisse liefern? Warum oder warum nicht?

8. Zeitdifferenzabfrage

F: Bitte schreiben Sie SQL-Abfragen, die mir helfen können, den Zeitunterschied zwischen zwei Ereignissen zu ermitteln.

9. Umgang mit NULL-Werten in SQL

F: Können Sie Hinweise zum Umgang mit NULL-Werten beim Abfragen eines Datensatzes geben?

10. GROUP BY-Logik

F: Was passiert, wenn Sie eine Spalte mit GROUP BY verwenden, die nicht in der SELECT-Anweisung enthalten ist?

11. Wahrscheinlichkeit derselben Suite

F: Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, zwei Karten (aus demselben Kartendeck) zu ziehen, die dieselbe Farbe haben?

12. Aufzugswahrscheinlichkeitsproblem

F: Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass jede der vier Personen im Aufzug in einer anderen Etage des vierstöckigen Gebäudes aussteigt?

13. Erklären des p-Werts

F: Wie würden Sie einem Ingenieur erklären, wie ein p-Wert zu interpretieren ist?

14. Stichprobengröße und Fehlertoleranz

F: Für die Stichprobengröße n beträgt die Fehlerspanne 3. Wie viele weitere Stichproben benötigen wir, um die Fehlerspanne auf 0.3 zu senken?

15. Bewertung der A/B-Test-Zufälligkeit

F: Wie können Sie in einem A/B-Test überprüfen, ob die Zuordnung zu den verschiedenen Buckets wirklich zufällig war?

16. Ansatz des Data Analytics-Projekts

F: Welchen Prozess würden Sie bei der Arbeit an einem Datenanalyseprojekt befolgen?

17. Behandlung von Ausreißern

F: Wie behandelt man Ausreißer in einem Datensatz?

18. Datenvisualisierung verstehen

F: Können Sie die Datenvisualisierung erläutern? Wie viele Arten von Visualisierungen gibt es außerdem?

19. Datenvalidierung

F: Was ist Datenvalidierung? Und mit welchen verschiedenen Methoden können Daten validiert werden?

20. Bewertung der Clustering-Leistung

F: Wenn die Labels in einem Clustering-Projekt bekannt sind, wie würden Sie die Leistung des Modells bewerten?

21. Methoden zur Funktionsauswahl

F: Welche Feature-Auswahlmethoden verwenden Sie, um die relevantesten Variablen für ein Modell zu bestimmen?

22. Grundlagen neuronaler Netze

F: Erklären Sie anhand eines einfachen Beispiels die Kernkomponenten, aus denen ein neuronales Netzwerk besteht.

23. Unausgeglichene Datensätze verwalten

F: Wie verwaltet man einen unausgeglichenen Datensatz?

24. Überanpassung vermeiden

F: Wie können Sie eine Überanpassung Ihres Modells vermeiden?

25. Untersuchung eines Rückgangs des Benutzerengagements

In dieser Fallstudie liegt Ihre Verantwortung darin, den Grund für den Rückgang des Benutzerengagements für das Xfinite-Projekt zu ermitteln. Es ist wichtig, sich zunächst einen Überblick über das Projekt zu verschaffen und dann Daten aus vier spezifischen Tabellen zu analysieren.

26. Validierung der A/B-Testergebnisse

Erkunden Sie die Ergebnisse eines A/B-Tests mit signifikanten Unterschieden zwischen Kontroll- und Behandlungsgruppen, um sie durch eine detaillierte Analyse zu validieren oder zu entkräften.

In datenwissenschaftlichen Vorstellungsgesprächen wird ein breites Spektrum an Fähigkeiten getestet, von technischen bis hin zu zwischenmenschlichen. Die 26 Fragen bieten einen umfassenden Überblick über Schlüsselthemen, mit denen angehende Datenwissenschaftler in Vorstellungsgesprächen wahrscheinlich konfrontiert werden. Eine gute Vorbereitung auf diese Fragen wird Ihnen nicht nur dabei helfen, das Vorstellungsgespräch zu meistern, sondern Ihnen auch ein umfassendes Verständnis der praktischen und theoretischen Aspekte der Datenwissenschaft vermitteln.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der es liebt, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und schreibt technische Blogs zu maschinellem Lernen und Data-Science-Technologien. Abid hat einen Master-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Vision ist es, ein KI-Produkt mit einem grafisch-neuronalen Netzwerk für Schüler zu entwickeln, die mit psychischen Erkrankungen zu kämpfen haben.