26 adattudományi interjúkérdés, amit tudnia kell – KDnuggets

Újra kiadta Platón

Követő: 0

26 adattudományi interjúkérdés, amit tudnia kell
A kép szerzője

Az adattudományi interjúk mind a kemény technikai, mind a puha készségeket tesztelik. Az adattudományi interjúk gyakran feltett kérdéseire adott határozott válaszokkal rendelkező felkészültség kulcsfontosságú a kitűnéshez.

Ebben a blogbejegyzésben 26 adattudományi interjúkérdést fogunk megtudni, amelyekre számítani kell. A kérdések a statisztikákra, Pythonra, SQL-re, gépi tanulásra, adatelemzésre, projektekre és még sok másra vonatkoznak. Legyen Ön diák, pályamódosító vagy tapasztalt adattudós, ezeknek a kérdéseknek az áttekintése irányíthatja a felkészülést, és segíthet abban, hogy magabiztosabban és készen álljon az interjúkra.

1. Összetett adatfogalmak magyarázata

K: Írjon le egy olyan esetet, amikor egy összetett adatfogalmat magyarázott el egy nem műszaki személynek. Hogyan segítettél nekik megérteni?

2. Tanulás a hibákból

K: Követett-e el valaha jelentős hibát az elemzés során? El tudnád magyarázni, hogyan kezelted a helyzetet, és milyen betekintést nyertél belőle?

3. Alkalmazkodás a változó követelményekhez

K: Megosztana egy tapasztalatot egy olyan projekten való munkavégzésről, amelynek követelményei nem világosak vagy folyamatosan változnak? Hogyan alkalmazkodtál a helyzethez?

4. Anagram Checker

K: Írjon egy függvényt annak ellenőrzésére, hogy két karakterlánc anagramma-e.

5. A hiányzó szám megkeresése

K: Adott egy tömb, amely n különböző számot tartalmaz 0-tól n-ig, keresse meg azt, amelyik hiányzik.

6. Euklideszi távolság számítás

K: Írjon függvényt az euklideszi távolság kiszámításához Pythonban?

7. A JOIN-ok összehasonlítása

K: A LEFT JOIN és a FULL OUTTER JOIN ugyanazt az eredményt hozhatja? Miért vagy miért nem?

8. Időkülönbség-lekérdezés

K: Kérem, írjon SQL lekérdezéseket, amelyek segíthetnek megtalálni a két esemény közötti időeltérést.

9. NULL-ok kezelése SQL-ben

K: Tudna adni némi útmutatást a NULL értékek kezeléséhez egy adatkészlet lekérdezésekor?

10. GROUP BY Logic

K: Mi történik, ha egy olyan oszlopot GROUP BY, amely nem szerepel a SELECT utasításban?

11. Azonos szvit valószínűsége

K: Mennyi a valószínűsége annak, hogy két kártyát húzunk (ugyanabból a pakliból), amelyeknek azonos a készletük?

12. Felvonó valószínűségi probléma

K: Mennyi az esélye annak, hogy a liftben ülő négy ember mindegyike a négyemeletes épület másik emeletén száll le?

13. A p-érték magyarázata

K: Hogyan magyarázná el egy mérnöknek a p-érték értelmezését?

14. Mintaméret és hibahatár

K: Az n mintaméretnél a hibahatár 3. Hány mintára van még szükségünk, hogy a hibahatárt 0.3-ra csökkentsük?

15. Az A/B teszt véletlenszerűségének értékelése

K: Egy A/B teszt során hogyan ellenőrizheti, hogy a különböző gyűjtőhelyekhez való hozzárendelés valóban véletlenszerű volt-e?

16. Adatelemzési projekt megközelítés

K: Milyen folyamatot követne egy adatelemzési projekten végzett munka során?

17. Outliers kezelés

K: Hogyan kezeli a kiugró értékeket egy adatkészletben?

18. Az adatvizualizáció megértése

K: Tudna magyarázatot adni az adatvizualizációra? Ezenkívül hányféle vizualizáció létezik?

19. Adatok érvényesítése

K: Mi az adatellenőrzés? És melyek azok a különböző módszerek, amelyekkel ellenőrizhető az adatok?

20. Klaszterezési teljesítmény értékelése

K: Ha a címkék ismertek egy klaszterezési projektben, hogyan értékelné a modell teljesítményét?

21. Funkcióválasztási módszerek

K: Milyen jellemző kiválasztási módszereket használ egy modell legrelevánsabb változóinak meghatározásához?

22. Neurális hálózatok alapjai

K: Magyarázza el a neurális hálózatot alkotó alapvető összetevőket egy egyszerű példa segítségével.

23. Kiegyensúlyozatlan adatkészletek kezelése

K: Hogyan kezelhet egy kiegyensúlyozatlan adatkészletet?

24. A túlszerelés elkerülése

K: Hogyan kerülheti el a modell túlszerelését?

25. A felhasználói elkötelezettség csökkenésének kivizsgálása

Ebben az esettanulmányban az Ön felelőssége, hogy azonosítsa az Xfinite projekt felhasználói elköteleződésének csökkenésének okát. Fontos, hogy először áttekintést kapjunk a projektről, majd négy konkrét táblázat adatait elemezzük.

26. Az A/B teszteredmények érvényesítése

Fedezze fel az A/B teszt eredményeit, ahol jelentős különbségek mutatkoznak a kontroll és a kezelt csoportok között, hogy részletes elemzéssel validálhassa vagy érvénytelenítse.

Az adattudományi interjúk sokféle készséget tesznek próbára, a technikaitól az interperszonálisig. A 26 kérdés alapos áttekintést nyújt azokról a kulcsfontosságú témákról, amelyekkel a törekvő adattudósok valószínűleg találkoznak az interjúk során. Az ezekre a kérdésekre való megfelelő felkészültség nemcsak az interjú lebonyolításában segít, hanem az adattudomány gyakorlati és elméleti vonatkozásainak átfogó megértésében is.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) okleveles adattudós szakember, aki szereti a gépi tanulási modellek építését. Jelenleg tartalomkészítéssel foglalkozik, és technikai blogokat ír a gépi tanulásról és az adattudományi technológiákról. Abid mesterdiplomát szerzett technológiamenedzsmentből és alapdiplomát távközlési mérnökből. Elképzelése az, hogy egy MI-terméket hozzon létre egy gráf neurális hálózat segítségével a mentális betegséggel küzdő diákok számára.