26 pytań do rozmowy kwalifikacyjnej z zakresu analityki danych, które powinieneś znać - KDnuggets

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

26 pytań do rozmowy kwalifikacyjnej z zakresu analityki danych, które powinieneś znać
Zdjęcie autora

Rozmowy kwalifikacyjne z zakresu analityki danych sprawdzają zarówno twarde umiejętności techniczne, jak i umiejętności miękkie. Dobre przygotowanie i posiadanie mocnych odpowiedzi na często zadawane pytania podczas rozmów kwalifikacyjnych związanych z analityką danych jest kluczem do wyróżnienia się.

W tym poście na blogu poznamy 26 pytań do rozmowy kwalifikacyjnej z zakresu analityki danych, których powinieneś się spodziewać. Pytania obejmują statystyki, Python, SQL, uczenie maszynowe, analizę danych, projekty i nie tylko. Niezależnie od tego, czy jesteś studentem, zmieniasz karierę czy doświadczonym analitykiem danych, zapoznanie się z tymi pytaniami może pomóc Ci w przygotowaniach i pomóc Ci przystąpić do rozmów kwalifikacyjnych z większą pewnością siebie i gotowością, by zaimponować.

1. Wyjaśnianie złożonych pojęć związanych z danymi

P: Proszę opisać sytuację, w której wyjaśniałeś złożone pojęcie dotyczące danych osobie nietechnicznej. Jak pomogłeś im zrozumieć?

2. Uczenie się na błędach

P: Czy kiedykolwiek popełniłeś znaczący błąd w swojej analizie? Czy możesz wyjaśnić, jak sobie poradziłeś z tą sytuacją i jakie wnioski z niej wyciągnąłeś?

3. Dostosowanie do zmieniających się wymagań

P: Czy możesz podzielić się doświadczeniami z pracy nad projektem o niejasnych lub ciągle zmieniających się wymaganiach? Jak dostosowałeś się do sytuacji?

4. Sprawdzanie anagramów

P: Napisz funkcję sprawdzającą, czy dwa ciągi znaków są anagramami.

5. Znalezienie brakującego numeru

Pytanie: Mając tablicę zawierającą n różnych liczb od 0 do n, znajdź tę, której brakuje.

6. Obliczanie odległości euklidesowej

P: Napisz funkcję obliczającą odległość euklidesową w Pythonie?

7. Porównanie złączeń

P: Czy LEFT JOIN i FULL OUTER JOIN dają takie same wyniki? Dlaczego lub dlaczego nie?

8. Zapytanie o różnicę czasu

P: Proszę napisać zapytania SQL, które pomogą mi znaleźć różnicę czasu między dwoma zdarzeniami.

9. Obsługa wartości NULL w SQL

P: Czy możesz podać wskazówki dotyczące postępowania z wartościami NULL podczas wysyłania zapytań do zbioru danych?

10. GRUPUJ WEDŁUG logiki

P: Co się stanie, gdy GROUP BY kolumna, której nie ma w instrukcji SELECT?

11. Prawdopodobieństwo tego samego zestawu

P: Jakie jest prawdopodobieństwo wylosowania dwóch kart (z tej samej talii kart), które mają ten sam zestaw?

12. Problem prawdopodobieństwa windy

P: Jakie jest prawdopodobieństwo, że każda z czterech osób w windzie wysiądzie na innym piętrze czteropiętrowego budynku?

13. Wyjaśnienie wartości p

P: Jak wyjaśniłbyś inżynierowi, jak interpretować wartość p?

14. Wielkość próbki i margines błędu

P: Dla próbki o wielkości n margines błędu wynosi 3. Ile jeszcze próbek potrzebujemy, aby zmniejszyć margines błędu do 0.3?

15. Ocena losowości testów A/B

P: Jak w teście A/B sprawdzić, czy przypisanie do poszczególnych segmentów było naprawdę losowe?

16. Podejście projektowe związane z analizą danych

P: Jaki proces zastosowałbyś podczas pracy nad projektem analizy danych?

17. Traktowanie wartości odstających

P: Jak traktować wartości odstające w zbiorze danych?

18. Zrozumienie wizualizacji danych

P: Czy możesz podać wyjaśnienie wizualizacji danych? Ponadto, ile rodzajów wizualizacji istnieje?

19. Weryfikacja danych

P: Co to jest walidacja danych? Jakie są różne metody sprawdzania poprawności danych?

20. Ocena wydajności klastrów

P: Jeśli etykiety są znane w projekcie klastrowym, jak oceniłbyś wydajność modelu?

21. Metody selekcji cech

P: Jakich metod selekcji cech używasz do określenia najbardziej odpowiednich zmiennych dla modelu?

22. Podstawy sieci neuronowych

P: Wyjaśnij podstawowe komponenty tworzące sieć neuronową na prostym przykładzie.

23. Zarządzanie niezrównoważonymi zbiorami danych

P: Jak zarządzać niezrównoważonym zbiorem danych?

24. Unikanie nadmiernego dopasowania

P: Jak uniknąć nadmiernego dopasowania modelu?

25. Badanie spadku zaangażowania użytkowników

W tym studium przypadku Twoim obowiązkiem jest zidentyfikowanie przyczyny spadku zaangażowania użytkowników w projekt Xfinite. Ważne jest, aby najpierw uzyskać przegląd projektu, a następnie przeanalizować dane z czterech konkretnych tabel.

26. Walidacja wyników testów A/B

Przeglądaj wyniki testu A/B ze znaczącymi różnicami między grupą kontrolną i grupą badaną, aby potwierdzić lub unieważnić poprzez szczegółową analizę.

Rozmowy kwalifikacyjne z zakresu analityki danych sprawdzają szeroki zakres umiejętności, od technicznych po interpersonalne. 26 pytań zapewnia dokładny przegląd kluczowych tematów, z którymi początkujący badacze danych mogą się spotkać podczas rozmów kwalifikacyjnych. Dobre przygotowanie do tych pytań nie tylko pomoże Ci pomyślnie przejść rozmowę kwalifikacyjną, ale także zapewni wszechstronne zrozumienie praktycznych i teoretycznych aspektów analityki danych.

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) jest certyfikowanym specjalistą ds. analityków danych, który uwielbia tworzyć modele uczenia maszynowego. Obecnie koncentruje się na tworzeniu treści i pisaniu blogów technicznych na temat technologii uczenia maszynowego i data science. Abid posiada tytuł magistra zarządzania technologią oraz tytuł licencjata inżynierii telekomunikacyjnej. Jego wizją jest zbudowanie produktu AI z wykorzystaniem grafowej sieci neuronowej dla studentów zmagających się z chorobami psychicznymi.