26 Ερωτήσεις Συνέντευξης Επιστήμης Δεδομένων που πρέπει να γνωρίζετε - KDnuggets

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

26 Ερωτήσεις Συνέντευξης Επιστήμης Δεδομένων που πρέπει να γνωρίζετε
Εικόνα από συγγραφέα

Οι συνεντεύξεις της επιστήμης δεδομένων δοκιμάζουν τόσο τις σκληρές τεχνικές όσο και τις μαλακές δεξιότητες. Το να είστε καλά προετοιμασμένοι με ισχυρές απαντήσεις για τις συνήθεις ερωτήσεις συνεντεύξεων της επιστήμης δεδομένων είναι το κλειδί για να ξεχωρίσετε.

Σε αυτήν την ανάρτηση ιστολογίου, θα μάθουμε για 26 ερωτήσεις συνεντεύξεων επιστήμης δεδομένων που θα πρέπει να περιμένετε. Οι ερωτήσεις καλύπτουν στατιστικά στοιχεία, Python, SQL, μηχανική μάθηση, ανάλυση δεδομένων, έργα και πολλά άλλα. Είτε είστε φοιτητής, αλλάζετε καριέρα ή έμπειρος επιστήμονας δεδομένων, η ανασκόπηση αυτών των ερωτήσεων μπορεί να καθοδηγήσει την προετοιμασία σας και να σας βοηθήσει να συμμετέχετε στις συνεντεύξεις νιώθοντας μεγαλύτερη αυτοπεποίθηση και έτοιμοι να εντυπωσιάσετε.

1. Εξήγηση σύνθετων εννοιών δεδομένων

Ε: Περιγράψτε μια στιγμή που εξηγήσατε μια περίπλοκη έννοια δεδομένων σε ένα μη τεχνικό άτομο. Πώς τους βοήθησες να καταλάβουν;

2. Μαθαίνοντας από τα λάθη

Ε: Έχετε κάνει ποτέ κάποιο σημαντικό λάθος στην ανάλυσή σας; Μπορείτε να εξηγήσετε πώς αντιμετωπίσατε την κατάσταση και τι γνώσεις αποκομίσατε από αυτήν;

3. Προσαρμογή στις Μεταβαλλόμενες Απαιτήσεις

Ε: Μπορείτε να μοιραστείτε μια εμπειρία εργασίας σε ένα έργο με ασαφείς ή συνεχώς μεταβαλλόμενες απαιτήσεις; Πώς προσαρμόστηκες στην κατάσταση;

4. Έλεγχος αναγραμμάτων

Ε: Γράψτε μια συνάρτηση για να ελέγξετε αν δύο συμβολοσειρές είναι αναγραμματισμοί.

5. Εύρεση του αριθμού που λείπει

Ε: Δεδομένου ενός πίνακα που περιέχει n διακριτούς αριθμούς που λαμβάνονται από το 0 έως το n, βρείτε αυτόν που λείπει.

6. Υπολογισμός Ευκλείδειας Απόστασης

Ε: Γράψτε μια συνάρτηση για τον υπολογισμό της Ευκλείδειας απόστασης στην Python;

7. Σύγκριση JOIN

Ε: Μπορούν το LEFT JOIN και το FULL OUTER JOIN να παράγουν τα ίδια αποτελέσματα; Γιατί ή γιατί όχι?

8. Ερώτημα Χρονικής Διαφοράς

Ε: Παρακαλώ γράψτε ερωτήματα SQL που μπορούν να με βοηθήσουν να βρω τη διαφορά ώρας μεταξύ δύο συμβάντων.

9. Χειρισμός NULL στην SQL

Ε: Μπορείτε να δώσετε κάποιες οδηγίες σχετικά με τον τρόπο αντιμετώπισης των τιμών NULL κατά την υποβολή ερωτημάτων σε ένα σύνολο δεδομένων;

10. ΟΜΑΔΑ ΚΑΤΑ Λογική

Ε: Τι συμβαίνει όταν ΟΜΑΔΟΠΟΙΕΙΤΕ ΑΝΑ στήλη που δεν περιλαμβάνεται στη δήλωση SELECT;

11. Πιθανότητα Ίδιας Σουίτας

Ε: Ποια είναι η πιθανότητα να τραβήξετε δύο φύλλα (από την ίδια τράπουλα) που έχουν την ίδια σουίτα;

12. Πρόβλημα πιθανότητας ανελκυστήρα

Ε: Ποια είναι η πιθανότητα καθένα από τα τέσσερα άτομα στο ασανσέρ να κατέβει σε διαφορετικό όροφο του τετραώροφου κτιρίου;

13. Εξήγηση p-value

Ε: Πώς θα εξηγούσατε σε έναν μηχανικό πώς να ερμηνεύσει μια τιμή p;

14. Μέγεθος δείγματος και Περιθώριο Σφάλματος

Ε: Για το μέγεθος δείγματος n, το περιθώριο σφάλματος είναι 3. Πόσα ακόμη δείγματα χρειαζόμαστε για να μειώσουμε το περιθώριο σφάλματος στο 0.3;

15. Εκτίμηση τυχαίας δοκιμής Α/Β

Ε: Σε μια δοκιμή A/B, πώς μπορείτε να ελέγξετε εάν η ανάθεση στους διάφορους κάδους ήταν πραγματικά τυχαία;

16. Προσέγγιση έργου Data Analytics

Ε: Ποια διαδικασία θα ακολουθούσατε ενώ εργάζεστε σε ένα έργο ανάλυσης δεδομένων;

17. Θεραπεία Outliers

Ε: Πώς αντιμετωπίζετε τα ακραία στοιχεία σε ένα σύνολο δεδομένων;

18. Κατανόηση της Οπτικοποίησης Δεδομένων

Ε: Μπορείτε να δώσετε μια εξήγηση για την οπτικοποίηση δεδομένων; Επιπλέον, πόσοι τύποι οπτικοποιήσεων υπάρχουν;

19. Επικύρωση δεδομένων

Ε: Τι είναι η επικύρωση δεδομένων; Και ποιες είναι οι διαφορετικές μέθοδοι που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την επικύρωση δεδομένων;

20. Αξιολόγηση της απόδοσης ομαδοποίησης

Ε: Εάν οι ετικέτες είναι γνωστές σε ένα έργο ομαδοποίησης, πώς θα αξιολογούσατε την απόδοση του μοντέλου;

21. Μέθοδοι επιλογής χαρακτηριστικών

Ε: Ποιες μεθόδους επιλογής χαρακτηριστικών χρησιμοποιείτε για να προσδιορίσετε τις πιο σχετικές μεταβλητές για ένα μοντέλο;

22. Βασικά Νευρωνικά Δίκτυα

Ε: Εξηγήστε τα βασικά στοιχεία που συνθέτουν ένα νευρωνικό δίκτυο χρησιμοποιώντας ένα απλό παράδειγμα.

23. Διαχείριση μη ισορροπημένων συνόλων δεδομένων

Ε: Πώς διαχειρίζεστε ένα μη ισορροπημένο σύνολο δεδομένων;

24. Αποφυγή υπερπροσαρμογής

Ε: Πώς μπορείτε να αποφύγετε την υπερβολική προσαρμογή του μοντέλου σας;

25. Διερεύνηση μείωσης της αφοσίωσης χρηστών

Για αυτήν τη μελέτη περίπτωσης, ευθύνη σας είναι να προσδιορίσετε τον λόγο πίσω από τη μείωση της αφοσίωσης των χρηστών για το έργο Xfinite. Είναι σημαντικό να έχετε πρώτα μια επισκόπηση του έργου και στη συνέχεια να αναλύσετε δεδομένα από τέσσερις συγκεκριμένους πίνακες.

26. Επικύρωση των αποτελεσμάτων δοκιμών A/B

Εξερευνήστε τα αποτελέσματα μιας δοκιμής A/B με σημαντικές διαφορές μεταξύ των ομάδων ελέγχου και θεραπείας για επικύρωση ή ακύρωση μέσω λεπτομερούς ανάλυσης.

Οι συνεντεύξεις της επιστήμης δεδομένων δοκιμάζουν ένα ευρύ φάσμα δεξιοτήτων, από τις τεχνικές έως τις διαπροσωπικές. Οι 26 ερωτήσεις παρέχουν μια λεπτομερή επισκόπηση των βασικών θεμάτων που οι επίδοξοι επιστήμονες δεδομένων είναι πιθανό να αντιμετωπίσουν κατά τη διάρκεια συνεντεύξεων. Το να είστε καλά προετοιμασμένοι για αυτές τις ερωτήσεις όχι μόνο θα σας βοηθήσει να ολοκληρώσετε τη συνέντευξη, αλλά θα σας εξοπλίσει με μια ολοκληρωμένη κατανόηση των πρακτικών και θεωρητικών πτυχών της επιστήμης δεδομένων.

Αμπίντ Αλί Αουάν (@1abidaliawan) είναι πιστοποιημένος επαγγελματίας επιστήμονας δεδομένων που λατρεύει την κατασκευή μοντέλων μηχανικής μάθησης. Επί του παρόντος, εστιάζει στη δημιουργία περιεχομένου και στη σύνταξη τεχνικών ιστολογίων για τη μηχανική μάθηση και τις τεχνολογίες επιστήμης δεδομένων. Ο Abid είναι κάτοχος μεταπτυχιακού τίτλου στη Διοίκηση Τεχνολογίας και πτυχίου στη Μηχανική Τηλεπικοινωνιών. Το όραμά του είναι να δημιουργήσει ένα προϊόν τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας ένα νευρωνικό δίκτυο γραφημάτων για μαθητές που παλεύουν με ψυχικές ασθένειες.