26 שאלות ראיון למדעי נתונים שכדאי לדעת - KDnuggets

הועלה מחדש על ידי אפלטון

עוקב: 0

26 שאלות ראיון למדעי נתונים שכדאי לדעת
תמונה מאת המחבר

ראיונות במדעי הנתונים בודקים גם כישורים טכניים קשים וגם כישורים רכים. להיות מוכן היטב עם תשובות חזקות לשאלות נפוצות בראיון מדעי נתונים הוא המפתח לבלוט.

בפוסט זה בבלוג, נלמד על 26 שאלות בראיון למדעי הנתונים שכדאי לצפות. השאלות מכסות סטטיסטיקה, Python, SQL, למידת מכונה, ניתוח נתונים, פרויקטים ועוד. בין אם אתה סטודנט, מחליף קריירה או מדען נתונים מנוסה, סקירת שאלות אלו יכולה להנחות את ההכנה שלך ולעזור לך להיכנס לראיונות בהרגשה בטוחה יותר ומוכנה להרשים.

1. הסבר על מושגי נתונים מורכבים

ש: תאר זמן שבו הסברת מושג נתונים מורכב לאדם לא טכני. איך עזרת להם להבין?

2. למידה מטעויות

ש: האם אי פעם עשית טעות משמעותית בניתוח שלך? האם תוכל להסביר כיצד התמודדת עם המצב, ואיזה תובנות קיבלת ממנו?

3. התאמה לדרישות המשתנות

ש: האם אתה יכול לחלוק חוויה של עבודה על פרויקט עם דרישות לא ברורות או משתנות ללא הרף? איך הסתגלת למצב?

4. בודק אנגרם

ש: כתוב פונקציה כדי לבדוק אם שתי מחרוזות הן אנגרמות.

5. מציאת המספר החסר

ש: בהינתן מערך המכיל n מספרים ברורים שנלקחו מ-0 עד n, מצא את החסר.

6. חישוב מרחק אוקלידי

ש: לכתוב פונקציה לחישוב מרחק אוקלידי בפייתון?

7. השוואת JOINs

ש: האם LEFT JOIN ו-FULL OUTER JOIN יכולים להניב את אותן תוצאות? למה או למה לא?

8. שאילתת הפרש זמן

ש: נא לכתוב שאילתות SQL שיכולות לעזור לי למצוא את הפרש הזמן בין שני אירועים.

9. טיפול ב-NULL ב-SQL

ש: האם תוכל לספק הנחיות כיצד להתמודד עם ערכי NULL בעת ביצוע שאילתות על ערכת נתונים?

10. GROUP BY Logic

ש: מה קורה כאשר אתה GROUP BY עמודה שאינה במשפט SELECT?

11. הסתברות לאותה סוויטה

ש: מה ההסתברות לשלוף שני קלפים (מאותה חפיסת קלפים) שיש להם אותה חבילה?

12. בעיית הסתברות למעלית

ש: מה הסיכוי שכל אחד מארבעת האנשים במעלית יורד בקומה אחרת בבניין בן ארבע הקומות?

13. הסבר ערך p

ש: איך תסביר למהנדס איך לפרש ערך p?

14. גודל מדגם ושולי שגיאה

ש: עבור גודל מדגם n, מרווח הטעות הוא 3. כמה דגימות נוספות אנחנו צריכים כדי להוריד את מרווח הטעות ל-0.3?

15. הערכת אקראיות מבחן A/B

ש: במבחן A/B, כיצד ניתן לבדוק אם ההקצאה לדליים השונים הייתה באמת אקראית?

16. גישת פרויקט ניתוח נתונים

ש: איזה תהליך היית עוקב בזמן העבודה על פרויקט ניתוח נתונים?

17. טיפול חריגים

ש: איך מתייחסים לחריגים במערך נתונים?

18. הבנת הדמיית נתונים

ש: האם תוכל לספק הסבר להדמיית נתונים? בנוסף, כמה סוגי הדמיות קיימים?

19. אימות נתונים

ש: מהו אימות נתונים? ומהן השיטות השונות בהן ניתן להשתמש כדי לאמת נתונים?

20. הערכת ביצועי אשכולות

ש: אם התוויות ידועות בפרויקט אשכול, איך היית מעריך את ביצועי המודל?

21. שיטות בחירת תכונות

ש: באילו שיטות בחירת תכונה אתה משתמש כדי לקבוע את המשתנים הרלוונטיים ביותר עבור מודל?

22. יסודות רשתות עצביות

ש: הסבירו את מרכיבי הליבה המרכיבים רשת עצבית באמצעות דוגמה פשוטה.

23. ניהול מערכי נתונים לא מאוזנים

ש: איך מנהלים מערך נתונים לא מאוזן?

24. הימנעות מהתאמה יתר

ש: איך אתה יכול להימנע מהתאמת יתר של הדגם שלך?

25. חקירת ירידה במעורבות המשתמש

עבור תיאור מקרה זה, האחריות שלך היא לזהות את הסיבה מאחורי הירידה במעורבות המשתמשים בפרויקט Xfinite. חשוב לקבל תחילה סקירה כללית של הפרויקט ולאחר מכן לנתח נתונים מארבע טבלאות ספציפיות.

26. אימות תוצאות מבחן A/B

חקור את התוצאות של בדיקת A/B עם הבדלים משמעותיים בין קבוצות הביקורת והטיפול כדי לאמת או לבטל באמצעות ניתוח מפורט.

ראיונות מדעי הנתונים בודקים מגוון רחב של מיומנויות, מהטכניות ועד הבינאישיות. 26 השאלות מספקות סקירה יסודית של נושאים מרכזיים שמדעני נתונים שואפים עשויים להיתקל בהם במהלך ראיונות. התכוננות טובה לשאלות אלו לא רק תעזור לך להצליח בראיון אלא גם תצייד אותך בהבנה מקיפה של ההיבטים המעשיים והתיאורטיים של מדעי הנתונים.

עביד עלי אוואן (@1abidaliawan) הוא איש מקצוע מוסמך של מדען נתונים שאוהב לבנות מודלים של למידת מכונה. נכון לעכשיו, הוא מתמקד ביצירת תוכן וכתיבת בלוגים טכניים על למידת מכונה וטכנולוגיות מדעי נתונים. עביד הוא בעל תואר שני בניהול טכנולוגיה ותואר ראשון בהנדסת טלקומוניקציה. החזון שלו הוא לבנות מוצר בינה מלאכותית באמצעות רשת עצבית גרפית עבור תלמידים הנאבקים במחלות נפש.