26 डेटा विज्ञान साक्षात्कार प्रश्न जो आपको जानना चाहिए - केडीनगेट्स

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डेटा विज्ञान साक्षात्कार कठिन तकनीकी कौशल और सॉफ्ट कौशल दोनों का परीक्षण करते हैं। आम तौर पर पूछे जाने वाले डेटा विज्ञान साक्षात्कार प्रश्नों के लिए मजबूत उत्तरों के साथ अच्छी तरह से तैयार रहना अलग दिखने की कुंजी है।

इस ब्लॉग पोस्ट में, हम 26 डेटा विज्ञान साक्षात्कार प्रश्नों के बारे में जानेंगे जिनकी आपको अपेक्षा करनी चाहिए। प्रश्नों में सांख्यिकी, पायथन, एसक्यूएल, मशीन लर्निंग, डेटा विश्लेषण, प्रोजेक्ट और बहुत कुछ शामिल हैं। चाहे आप एक छात्र हों, करियर परिवर्तक हों, या अनुभवी डेटा वैज्ञानिक हों, इन प्रश्नों की समीक्षा करने से आपकी तैयारी में मार्गदर्शन मिल सकता है और आपको अधिक आत्मविश्वास और प्रभावित करने के लिए तैयार महसूस करते हुए साक्षात्कार में जाने में मदद मिल सकती है।

1. जटिल डेटा अवधारणाओं की व्याख्या करना

प्रश्न: उस समय का वर्णन करें जब आपने एक गैर-तकनीकी व्यक्ति को एक जटिल डेटा अवधारणा समझाई। आपने उन्हें समझने में कैसे मदद की?

2. गलतियों से सीखना

प्रश्न: क्या आपने कभी अपने विश्लेषण में कोई महत्वपूर्ण गलती की है? क्या आप बता सकते हैं कि आपने स्थिति से कैसे निपटा, और इससे आपको क्या अंतर्दृष्टि प्राप्त हुई?

3. बदलती आवश्यकताओं के अनुरूप ढलना

प्रश्न: क्या आप अस्पष्ट या लगातार बदलती आवश्यकताओं वाले किसी प्रोजेक्ट पर काम करने का अनुभव साझा कर सकते हैं? आपने स्थिति को कैसे अनुकूलित किया?

4. अनाग्राम चेकर

प्रश्न: यह जांचने के लिए एक फ़ंक्शन लिखें कि क्या दो तार विपर्यय हैं।

5. लुप्त संख्या ढूँढना

प्रश्न: 0 से n तक ली गई n भिन्न संख्याओं वाली एक सरणी को देखते हुए, जो गायब है उसे ढूंढें।

6. यूक्लिडियन दूरी गणना

प्रश्न: पायथन में यूक्लिडियन दूरी की गणना करने के लिए एक फ़ंक्शन लिखें?

7. जॉइन्स की तुलना करना

प्रश्न: क्या लेफ्ट जॉइन और फुल आउटर जॉइन समान परिणाम दे सकते हैं? क्यों या क्यों नहीं?

8. समय अंतर प्रश्न

प्रश्न: कृपया एसक्यूएल प्रश्न लिखें जो मुझे दो घटनाओं के बीच समय का अंतर जानने में मदद कर सकते हैं।

9. SQL में NULLs को संभालना

प्रश्न: क्या आप डेटा सेट की क्वेरी करते समय NULL मानों से निपटने के बारे में कुछ मार्गदर्शन प्रदान कर सकते हैं?

10. तर्क के आधार पर समूह बनाएं

प्रश्न: क्या होता है जब आप किसी ऐसे कॉलम को समूहीकृत करते हैं जो चयन कथन में नहीं है?

11. समान सुइट की प्रायिकता

प्रश्न: दो कार्ड (ताश के एक ही डेक से) निकालने की संभावना क्या है जिनका सुइट समान है?

12. लिफ्ट संभाव्यता समस्या

प्रश्न: क्या संभावना है कि लिफ्ट में सवार चार लोगों में से प्रत्येक चार मंजिला इमारत की एक अलग मंजिल पर उतर जाएगा?

13. पी-वैल्यू की व्याख्या करना

प्रश्न: आप एक इंजीनियर को पी-वैल्यू की व्याख्या कैसे करेंगे, यह कैसे समझाएंगे?

14. नमूना आकार और त्रुटि की गुंजाइश

प्रश्न: नमूना आकार n के लिए, त्रुटि का मार्जिन 3 है। त्रुटि के मार्जिन को 0.3 तक लाने के लिए हमें कितने और नमूनों की आवश्यकता है?

15. ए/बी परीक्षण यादृच्छिकता का आकलन

प्रश्न: ए/बी परीक्षण में, आप कैसे जांच सकते हैं कि विभिन्न बकेट में असाइनमेंट वास्तव में यादृच्छिक था?

16. डेटा एनालिटिक्स प्रोजेक्ट दृष्टिकोण

प्रश्न: डेटा एनालिटिक्स प्रोजेक्ट पर काम करते समय आप किस प्रक्रिया का पालन करेंगे?

17. आउटलेर्स उपचार

प्रश्न: आप डेटासेट में आउटलेर्स के साथ कैसा व्यवहार करते हैं?

18. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को समझना

प्रश्न: क्या आप डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का स्पष्टीकरण प्रदान कर सकते हैं? साथ ही, विज़ुअलाइज़ेशन कितने प्रकार के होते हैं?

19. डेटा सत्यापन

प्रश्न: डेटा सत्यापन क्या है? और वे कौन सी विभिन्न विधियाँ हैं जिनका उपयोग डेटा को सत्यापित करने के लिए किया जा सकता है?

20. क्लस्टरिंग प्रदर्शन का मूल्यांकन

प्रश्न: यदि क्लस्टरिंग प्रोजेक्ट में लेबल ज्ञात हैं, तो आप मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे करेंगे?

21. फ़ीचर चयन विधियाँ

प्रश्न: किसी मॉडल के लिए सबसे प्रासंगिक चर निर्धारित करने के लिए आप किस सुविधा चयन विधियों का उपयोग करते हैं?

22. तंत्रिका नेटवर्क मूल बातें

प्रश्न: एक सरल उदाहरण का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क बनाने वाले मुख्य घटकों की व्याख्या करें।

23. असंतुलित डेटासेट का प्रबंधन

प्रश्न: आप असंतुलित डेटासेट का प्रबंधन कैसे करते हैं?

24. ओवरफिटिंग से बचना

प्रश्न: आप अपने मॉडल को ओवरफिटिंग से कैसे बचा सकते हैं?

25. उपयोगकर्ता जुड़ाव में गिरावट की जांच करना

इस केस स्टडी के लिए, आपकी ज़िम्मेदारी Xfinite प्रोजेक्ट के लिए उपयोगकर्ता सहभागिता में कमी के पीछे के कारण की पहचान करना है। पहले प्रोजेक्ट का अवलोकन करना और फिर चार विशिष्ट तालिकाओं से डेटा का विश्लेषण करना महत्वपूर्ण है।

26. ए/बी परीक्षण परिणामों को मान्य करना

विस्तृत विश्लेषण के माध्यम से मान्य या अमान्य करने के लिए नियंत्रण और उपचार समूहों के बीच महत्वपूर्ण अंतर वाले ए/बी परीक्षण के परिणामों का अन्वेषण करें।

डेटा विज्ञान साक्षात्कार तकनीकी से लेकर पारस्परिक तक कौशल की एक विस्तृत श्रृंखला का परीक्षण करते हैं। 26 प्रश्न उन प्रमुख विषयों का संपूर्ण अवलोकन प्रदान करते हैं जिनका सामना इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों को साक्षात्कार के दौरान करना पड़ सकता है। इन प्रश्नों के लिए अच्छी तरह से तैयार होने से न केवल आपको साक्षात्कार में सफल होने में मदद मिलेगी बल्कि आपको डेटा विज्ञान के व्यावहारिक और सैद्धांतिक पहलुओं की व्यापक समझ भी मिलेगी।

 
 

आबिद अली अवनी (@1अबिदलियावान) एक प्रमाणित डेटा वैज्ञानिक पेशेवर है जो मशीन लर्निंग मॉडल बनाना पसंद करता है। वर्तमान में, वह सामग्री निर्माण और मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकियों पर तकनीकी ब्लॉग लिखने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। आबिद के पास प्रौद्योगिकी प्रबंधन में मास्टर डिग्री और दूरसंचार इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री है। उनका दृष्टिकोण मानसिक बीमारी से जूझ रहे छात्रों के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके एआई उत्पाद बनाना है।

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• स्रोत: 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