26 tietotieteen haastattelukysymystä, jotka sinun pitäisi tietää – KDnuggets

Kuva tekijältä
 

Datatieteen haastattelut testaavat sekä kovia teknisiä taitoja että pehmeitä taitoja. Hyvin valmistautuminen ja vahvat vastaukset usein kysyttyihin datatieteen haastattelukysymyksiin on avainasemassa erottumisessa.

Tässä blogikirjoituksessa opimme 26 datatieteen haastattelukysymyksestä, joita sinun pitäisi odottaa. Kysymykset kattavat tilastot, Python, SQL, koneoppiminen, data-analyysi, projektit ja paljon muuta. Oletpa sitten opiskelija, uran vaihtaja tai kokenut datatieteilijä, näiden kysymysten tarkastelu voi ohjata valmistautumistasi ja auttaa sinua pääsemään haastatteluihin luottavaisina ja valmiina tekemään vaikutuksen.

1. Monimutkaisten datakäsitteiden selittäminen

K: Kuvaile tilannetta, jolloin selitit monimutkaisen datakonseptin ei-tekniselle henkilölle. Kuinka olet auttanut heitä ymmärtämään?

2. Virheistä oppiminen

K: Oletko koskaan tehnyt merkittävää virhettä analyysissäsi? Voitko selittää, miten toimit tilanteessa ja mitä oivalluksia sait siitä?

3. Sopeutuminen muuttuviin vaatimuksiin

K: Voitko jakaa kokemuksesi projektista, jonka vaatimukset ovat epäselviä tai jatkuvasti muuttuvia? Miten olet sopeutunut tilanteeseen?

4. Anagrammitarkistus

K: Kirjoita funktio tarkistaaksesi, ovatko kaksi merkkijonoa anagrammeja.

5. Puuttuvan numeron löytäminen

K: Kun taulukko sisältää n erillistä numeroa 0:sta n:ään, etsi puuttuva numero.

6. Euklidisen etäisyyden laskenta

K: Kirjoita funktio euklidisen etäisyyden laskemiseksi Pythonissa?

7. JOINien vertailu

K: Voivatko LEFT JOIN ja FULL OUTTER JOIN tuottaa samat tulokset? Miksi tai miksi ei?

8. Aikaerokysely

K: Kirjoita SQL-kyselyitä, jotka voivat auttaa minua löytämään aikaeron kahden tapahtuman välillä.

9. NULL-arvojen käsittely SQL:ssä

K: Voitko antaa ohjeita siitä, kuinka käsitellä NULL-arvoja tehtäessä tietojoukkoja?

10. RYHMÄ LOGIIKKAAN

K: Mitä tapahtuu, kun GROUP BY sarakkeessa ei ole SELECT-käskyssä?

11. Saman sarjan todennäköisyys

K: Mikä on todennäköisyys nostaa kaksi korttia (samasta korttipakasta), joilla on sama sarja?

12. Hissin todennäköisyysongelma

K: Mikä on mahdollisuus, että jokainen neljästä hississä olevasta henkilöstä nousee pois nelikerroksisen rakennuksen eri kerroksessa?

13. P-arvon selittäminen

K: Miten selittäisitte insinöörille, kuinka p-arvo tulkitaan?

14. Näytteen koko ja virhemarginaali

K: Otoskoon n virhemarginaali on 3. Kuinka monta näytettä lisää tarvitaan, jotta virhemarginaali lasketaan arvoon 0.3?

15. A/B-testin satunnaisuuden arviointi

K: Kuinka voit tarkistaa A/B-testissä, oliko eri ryhmien määrittäminen todella satunnaista?

16. Data Analytics -projektin lähestymistapa

K: Mitä prosessia noudattaisit työskennellessäsi data-analytiikkaprojektissa?

17. Outliers Treatment

K: Kuinka käsittelet poikkeavia arvoja tietojoukossa?

18. Tietojen visualisoinnin ymmärtäminen

K: Voitko antaa selityksen datan visualisoinnista? Lisäksi kuinka monen tyyppisiä visualisointeja on olemassa?

19. Tietojen validointi

K: Mitä on tietojen validointi? Ja mitä eri menetelmiä voidaan käyttää tietojen validointiin?

20. Klusterin suorituskyvyn arviointi

K: Jos tunnisteet tunnetaan klusterointiprojektissa, miten arvioisit mallin suorituskyvyn?

21. Ominaisuuden valintamenetelmät

K: Mitä ominaisuuden valintamenetelmiä käytät mallin tärkeimpien muuttujien määrittämiseen?

22. Neuroverkkojen perusteet

K: Selitä hermoverkon ydinkomponentit yksinkertaisella esimerkillä.

23. Epätasapainoisten tietojoukkojen hallinta

K: Kuinka hallitset epätasapainoista tietojoukkoa?

24. Yliasentamisen välttäminen

K: Kuinka voit välttää mallin liiallisen sovittamisen?

25. Käyttäjien sitoutumisen vähenemisen tutkiminen

Tässä tapaustutkimuksessa sinun vastuullasi on tunnistaa syy Xfinite-projektin käyttäjien sitoutumisen vähenemiseen. On tärkeää saada ensin yleiskuva projektista ja sitten analysoida tiedot neljästä erityisestä taulukosta.

26. A/B-testitulosten vahvistaminen

Tutki A/B-testin tuloksia, joissa on merkittäviä eroja kontrolli- ja hoitoryhmien välillä, validoidaksesi tai mitätöidäksesi yksityiskohtaisen analyysin avulla.

Datatieteen haastattelut testaavat monenlaisia ​​taitoja teknisistä ihmissuhteisiin. 26 kysymystä tarjoavat perusteellisen yleiskatsauksen keskeisistä aiheista, joita tavoitteelliset datatieteilijät todennäköisesti kohtaavat haastatteluissa. Hyvin valmistautuminen näihin kysymyksiin ei vain auta sinua haastattelussa, vaan myös antaa sinulle kattavan käsityksen datatieteen käytännön ja teoreettisista näkökohdista.

 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) on sertifioitu datatieteilijä, joka rakastaa koneoppimismallien rakentamista. Tällä hetkellä hän keskittyy sisällöntuotantoon ja kirjoittaa teknisiä blogeja koneoppimisesta ja datatieteen teknologioista. Abidilla on maisterin tutkinto teknologiajohtamisesta ja kandidaatin tutkinto tietoliikennetekniikasta. Hänen visionsa on rakentaa tekoälytuote graafisen hermoverkon avulla opiskelijoille, jotka kamppailevat mielenterveysongelmista.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.kdnuggets.com/26-data-science-interview-questions-you-should-know?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=26-data-science-interview-questions-you-should-know