26 Data Science-intervjuspørsmål du bør vite - KDnuggets

Publisert av Platon

Følgere: 0

26 Data Science-intervjuspørsmål du bør vite
Bilde av forfatter

Datavitenskapelige intervjuer tester både harde tekniske ferdigheter og myke ferdigheter. Å være godt forberedt med sterke svar på vanlige datavitenskapelige intervjuspørsmål er nøkkelen til å skille seg ut.

I dette blogginnlegget vil vi lære om 26 datavitenskapelige intervjuspørsmål som du bør forvente. Spørsmålene dekker statistikk, Python, SQL, maskinlæring, dataanalyse, prosjekter og mer. Enten du er student, karrierebytter eller erfaren dataforsker, kan gjennomgang av disse spørsmålene veilede forberedelsene dine og hjelpe deg med å gå inn i intervjuer og føle deg mer selvsikker og klar til å imponere.

1. Forklare komplekse datakonsepter

Spørsmål: Beskriv en gang du forklarte et komplekst datakonsept til en ikke-teknisk person. Hvordan hjalp du dem å forstå?

2. Lære av feil

Spørsmål: Har du noen gang gjort en betydelig feil i analysen din? Kan du forklare hvordan du taklet situasjonen, og hvilken innsikt du fikk fra den?

3. Tilpasning til endrede krav

Spørsmål: Kan du dele en opplevelse av å jobbe med et prosjekt med uklare eller stadig skiftende krav? Hvordan tilpasset du deg situasjonen?

4. Anagramkontroll

Spørsmål: Skriv en funksjon for å sjekke om to strenger er anagrammer.

5. Finne det manglende nummeret

Spørsmål: Gitt en matrise som inneholder n distinkte tall tatt fra 0 til n, finn den som mangler.

6. Euklidisk avstandsberegning

Spørsmål: Skrive en funksjon for å beregne euklidisk avstand i Python?

7. Sammenligning av JOINs

Spørsmål: Kan LEFT JOIN og FULL OUTER JOIN gi de samme resultatene? Hvorfor eller hvorfor ikke?

8. Tidsforskjellsspørring

Spørsmål: Skriv SQL-spørringer som kan hjelpe meg med å finne tidsforskjellen mellom to hendelser.

9. Håndtering av NULL-er i SQL

Spørsmål: Kan du gi noen veiledning om hvordan du håndterer NULL-verdier når du spør etter et datasett?

10. GROUP BY Logic

Spørsmål: Hva skjer når du GRUPPER BY en kolonne som ikke er i SELECT-setningen?

11. Sannsynlighet for samme suite

Spørsmål: Hva er sannsynligheten for å trekke to kort (fra samme kortstokk) som har samme suite?

12. Heissannsynlighetsproblem

Spørsmål: Hva er sjansen for at hver av de fire personene i heisen går av i en annen etasje i den fireetasjes bygningen?

13. Forklare p-verdi

Spørsmål: Hvordan vil du forklare en ingeniør hvordan man tolker en p-verdi?

14. Prøvestørrelse og feilmargin

Spørsmål: For prøvestørrelse n er feilmarginen 3. Hvor mange flere prøver trenger vi for å få ned feilmarginen til 0.3?

15. Vurdere A/B-test tilfeldighet

Spørsmål: I en A/B-test, hvordan kan du sjekke om tildelingen til de forskjellige bøttene virkelig var tilfeldig?

16. Prosjekttilnærming til dataanalyse

Spørsmål: Hvilken prosess vil du følge mens du jobber med et dataanalyseprosjekt?

17. Outliers behandling

Spørsmål: Hvordan behandler du uteliggere i et datasett?

18. Forstå datavisualisering

Spørsmål: Kan du gi en forklaring på datavisualisering? I tillegg, hvor mange typer visualiseringer finnes det?

19. Datavalidering

Spørsmål: Hva er datavalidering? Og hva er de forskjellige metodene som kan brukes for å validere data?

20. Evaluering av klyngeytelse

Spørsmål: Hvis etikettene er kjent i et klyngeprosjekt, hvordan vil du evaluere ytelsen til modellen?

21. Metoder for valg av funksjoner

Spørsmål: Hvilke funksjonsvalgmetoder bruker du for å bestemme de mest relevante variablene for en modell?

22. Grunnleggende om nevrale nettverk

Spørsmål: Forklar kjernekomponentene som utgjør et nevralt nettverk ved å bruke et enkelt eksempel.

23. Håndtering av ubalanserte datasett

Spørsmål: Hvordan administrerer du et ubalansert datasett?

24. Unngå overmontering

Spørsmål: Hvordan kan du unngå å overmontere modellen din?

25. Undersøke et fall i brukerengasjement

For denne casestudien er ditt ansvar å identifisere årsaken bak nedgangen i brukerengasjement for Xfinite-prosjektet. Det er viktig å først få en oversikt over prosjektet og deretter analysere data fra fire spesifikke tabeller.

26. Validering av A/B-testresultater

Utforsk resultatene av en A/B-test med signifikante forskjeller mellom kontroll- og behandlingsgrupper for å validere eller ugyldiggjøre gjennom detaljert analyse.

Datavitenskapelige intervjuer tester et bredt spekter av ferdigheter, fra det tekniske til det mellommenneskelige. De 26 spørsmålene gir en grundig oversikt over sentrale emner som aspirerende dataforskere sannsynligvis vil møte under intervjuer. Å være godt forberedt på disse spørsmålene vil ikke bare hjelpe deg med å klare intervjuet, men også utstyre deg med en omfattende forståelse av de praktiske og teoretiske aspektene ved datavitenskap.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) er en sertifisert dataforsker som elsker å bygge maskinlæringsmodeller. For tiden fokuserer han på innholdsskaping og skriver tekniske blogger om maskinlæring og datavitenskapsteknologier. Abid har en mastergrad i teknologiledelse og en bachelorgrad i telekommunikasjonsteknikk. Hans visjon er å bygge et AI-produkt ved å bruke et grafisk nevralt nettverk for studenter som sliter med psykiske lidelser.