26 perguntas da entrevista sobre ciência de dados que você deve saber - KDnuggets

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26 perguntas da entrevista sobre ciência de dados que você deve saber
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As entrevistas de ciência de dados testam habilidades técnicas e sociais. Estar bem preparado com respostas fortes para as perguntas mais comuns das entrevistas sobre ciência de dados é a chave para se destacar.

Nesta postagem do blog, aprenderemos sobre 26 perguntas de entrevistas sobre ciência de dados que você deve esperar. As questões cobrem estatísticas, Python, SQL, aprendizado de máquina, análise de dados, projetos e muito mais. Quer você seja um estudante, esteja mudando de carreira ou seja um cientista de dados experiente, a análise dessas perguntas pode orientar sua preparação e ajudá-lo a entrar nas entrevistas sentindo-se mais confiante e pronto para impressionar.

1. Explicando conceitos de dados complexos

P: Descreva uma ocasião em que você explicou um conceito de dados complexo para uma pessoa não técnica. Como você os ajudou a entender?

2. Aprendendo com os Erros

P: Você já cometeu um erro significativo em sua análise? Você pode explicar como lidou com a situação e quais insights você obteve com ela?

3. Adaptação às mudanças nos requisitos

P: Você pode compartilhar uma experiência de trabalho em um projeto com requisitos pouco claros ou em constante mudança? Como você se adaptou à situação?

4. Verificador de Anagramas

Q: Escreva uma função para verificar se duas strings são anagramas.

5. Encontrando o número que falta

Q: Dado um array contendo n números distintos tomados de 0 a n, encontre aquele que está faltando.

6. Cálculo da Distância Euclidiana

P: Escreva uma função para calcular a distância euclidiana em Python?

7. Comparando JOINs

P: LEFT JOIN e FULL OUTER JOIN podem produzir os mesmos resultados? Por que ou por que não?

8. Consulta de diferença de horário

P: Escreva consultas SQL que possam me ajudar a encontrar a diferença de horário entre dois eventos.

9. Tratamento de NULLs em SQL

P: Você pode fornecer alguma orientação sobre como lidar com valores NULL ao consultar um conjunto de dados?

10. GRUPO POR Lógica

P: O que acontece quando você GROUP BY uma coluna que não está na instrução SELECT?

11. Probabilidade do mesmo conjunto

P: Qual é a probabilidade de tirar duas cartas (do mesmo baralho) que tenham o mesmo naipe?

12. Problema de probabilidade de elevador

P: Qual é a chance de cada uma das quatro pessoas no elevador descer em um andar diferente do prédio de quatro andares?

13. Explicando o valor p

P: Como você explicaria a um engenheiro como interpretar um valor p?

14. Tamanho da amostra e margem de erro

P: Para tamanho de amostra n, a margem de erro é 3. De quantas amostras a mais precisamos para reduzir a margem de erro para 0.3?

15. Avaliação da aleatoriedade do teste A/B

P: Em um teste A/B, como você pode verificar se a atribuição aos vários intervalos foi realmente aleatória?

16. Abordagem do projeto de análise de dados

P: Que processo você seguiria ao trabalhar em um projeto de análise de dados?

17. Tratamento de valores discrepantes

P: Como você trata valores discrepantes em um conjunto de dados?

18. Compreendendo a visualização de dados

P: Você pode fornecer uma explicação sobre visualização de dados? Além disso, quantos tipos de visualizações existem?

19. Validação de Dados

P: O que é validação de dados? E quais são os diferentes métodos que podem ser usados para validar dados?

20. Avaliando o desempenho do cluster

P: Se os rótulos forem conhecidos em um projeto de clustering, como você avaliaria o desempenho do modelo?

21. Métodos de seleção de recursos

P: Quais métodos de seleção de recursos você usa para determinar as variáveis mais relevantes para um modelo?

22. Noções básicas de redes neurais

P: Explique os componentes principais que constituem uma rede neural usando um exemplo simples.

23. Gerenciando conjuntos de dados desequilibrados

P: Como você gerencia um conjunto de dados desequilibrado?

24. Evitando overfitting

P: Como você pode evitar o overfitting do seu modelo?

25. Investigando uma queda no envolvimento do usuário

Para este estudo de caso, sua responsabilidade é identificar o motivo da diminuição no envolvimento dos usuários no projeto Xfinite. É importante primeiro obter uma visão geral do projeto e depois analisar os dados de quatro tabelas específicas.

26. Validando resultados de testes A/B

Explore os resultados de um teste A/B com diferenças significativas entre os grupos de controle e de tratamento para validar ou invalidar por meio de análise detalhada.

As entrevistas de ciência de dados testam uma ampla gama de habilidades, desde as técnicas até as interpessoais. As 26 perguntas fornecem uma visão geral completa dos principais tópicos que os aspirantes a cientistas de dados provavelmente encontrarão durante as entrevistas. Estar bem preparado para essas questões não apenas o ajudará a se sair bem na entrevista, mas também lhe dará uma compreensão abrangente dos aspectos práticos e teóricos da ciência de dados.

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) é um profissional de cientista de dados certificado que adora criar modelos de aprendizado de máquina. Atualmente, ele está se concentrando na criação de conteúdo e escrevendo blogs técnicos sobre tecnologias de aprendizado de máquina e ciência de dados. Abid é mestre em Gestão de Tecnologia e bacharel em Engenharia de Telecomunicações. Sua visão é construir um produto de IA usando uma rede neural gráfica para estudantes que lutam contra doenças mentais.