26 de întrebări pentru interviul Data Science pe care ar trebui să le știți - KDnuggets

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

26 Întrebări de interviu Data Science pe care ar trebui să le cunoașteți
Imagine de autor

Interviurile pentru știința datelor testează atât abilitățile tehnice dure, cât și abilitățile soft. Să fii bine pregătit cu răspunsuri puternice la întrebările frecvent adresate interviului în domeniul științei datelor este cheia pentru a ieși în evidență.

În această postare pe blog, vom afla despre 26 de întrebări de interviu pentru știința datelor la care ar trebui să vă așteptați. Întrebările acoperă statistici, Python, SQL, învățarea automată, analiza datelor, proiecte și multe altele. Indiferent dacă sunteți un student, un schimbător de carieră sau un om de date cu experiență, revizuirea acestor întrebări vă poate ghida pregătirea și vă poate ajuta să intrați la interviuri simțindu-vă mai încrezător și gata să impresionați.

1. Explicarea conceptelor complexe de date

Î: Descrieți o perioadă în care ați explicat un concept complex de date unei persoane netehnice. Cum i-ai ajutat să înțeleagă?

2. Învățarea din greșeli

Î: Ați făcut vreodată o greșeală semnificativă în analiza dvs.? Puteți explica cum ați gestionat situația și ce perspective ați obținut din aceasta?

3. Adaptarea la cerințele în schimbare

Î: Puteți împărtăși o experiență de lucru la un proiect cu cerințe neclare sau în continuă schimbare? Cum te-ai adaptat la situație?

4. Anagram Checker

Î: Scrieți o funcție pentru a verifica dacă două șiruri sunt anagrame.

5. Găsirea numărului lipsă

Î: Având în vedere o matrice care conține n numere distincte luate de la 0 la n, găsiți-l pe cel care lipsește.

6. Calculul distanței euclidiene

Î: Scrieți o funcție pentru a calcula distanța euclidiană în Python?

7. Compararea JOIN-urilor

Î: LEFT JOIN și FULL OUTER JOIN pot produce aceleași rezultate? De ce sau de ce nu?

8. Interogare de diferență de timp

Î: Vă rugăm să scrieți interogări SQL care să mă ajute să găsesc diferența de timp dintre două evenimente.

9. Gestionarea NULL-urilor în SQL

Î: Puteți oferi câteva îndrumări despre cum să tratați valorile NULL atunci când interogați un set de date?

10. GRUPARE DUPĂ LOGICĂ

Î: Ce se întâmplă când GROUP BY o coloană care nu este în instrucțiunea SELECT?

11. Probabilitatea de aceeași suită

Î: Care este probabilitatea de a extrage două cărți (din același pachet de cărți) care au aceeași suită?

12. Problema Probabilității Liftului

Î: Care este șansa ca fiecare dintre cei patru oameni din lift să coboare la un etaj diferit al clădirii cu patru etaje?

13. Explicarea valorii p

Î: Cum ai explica unui inginer cum să interpreteze o valoare p?

14. Dimensiunea eșantionului și Marja de eroare

Î: Pentru dimensiunea eșantionului n, marja de eroare este 3. De câte eșantioane mai avem nevoie pentru a reduce marja de eroare la 0.3?

15. Evaluarea aleatoriei testului A/B

Î: Într-un test A/B, cum puteți verifica dacă atribuirea diferitelor găleți a fost cu adevărat aleatorie?

16. Abordarea proiectului de analiză a datelor

Î: Ce proces ați urma în timp ce lucrați la un proiect de analiză a datelor?

17. Tratamentul Outliers

Î: Cum tratați valorile aberante într-un set de date?

18. Înțelegerea vizualizării datelor

Î: Puteți oferi o explicație privind vizualizarea datelor? În plus, câte tipuri de vizualizări există?

19. Validarea datelor

Î: Ce este validarea datelor? Și care sunt diferitele metode care pot fi folosite pentru a valida datele?

20. Evaluarea performanței grupării

Î: Dacă etichetele sunt cunoscute într-un proiect de clustering, cum ați evalua performanța modelului?

21. Metode de selectare a caracteristicilor

Î: Ce metode de selecție a caracteristicilor utilizați pentru a determina cele mai relevante variabile pentru un model?

22. Bazele rețelelor neuronale

Î: Explicați componentele de bază care alcătuiesc o rețea neuronală folosind un exemplu simplu.

23. Gestionarea seturilor de date neechilibrate

Î: Cum gestionați un set de date dezechilibrat?

24. Evitarea suprainstalării

Î: Cum poți evita supraajustarea modelului tău?

25. Investigarea unei scăderi a implicării utilizatorilor

Pentru acest studiu de caz, responsabilitatea dumneavoastră este să identificați motivul din spatele scăderii implicării utilizatorilor pentru proiectul Xfinite. Este important să obțineți mai întâi o privire de ansamblu asupra proiectului și apoi să analizați datele din patru tabele specifice.

26. Validarea rezultatelor testului A/B

Explorați rezultatele unui test A/B cu diferențe semnificative între grupurile de control și de tratament pentru a valida sau invalida printr-o analiză detaliată.

Interviurile pentru știința datelor testează o gamă largă de abilități, de la cele tehnice la cele interpersonale. Cele 26 de întrebări oferă o imagine de ansamblu detaliată a subiectelor cheie pe care aspiranții cercetători de date sunt probabil să le întâlnească în timpul interviurilor. A fi bine pregătit pentru aceste întrebări nu numai că te va ajuta să reușești în interviu, ci și să te echipeze cu o înțelegere cuprinzătoare a aspectelor practice și teoretice ale științei datelor.

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) este un profesionist certificat în domeniul științei datelor, căruia îi place să construiască modele de învățare automată. În prezent, se concentrează pe crearea de conținut și pe scrierea de bloguri tehnice despre învățarea automată și tehnologiile științei datelor. Abid deține o diplomă de master în managementul tehnologiei și o diplomă de licență în ingineria telecomunicațiilor. Viziunea lui este de a construi un produs AI folosind o rețea neuronală grafică pentru studenții care se luptă cu boli mintale.