26 вопросов на собеседовании по Data Science, которые вам следует знать - KDnuggets

Переиздано Платоном

Читают: 0

26 вопросов на собеседовании по Data Science, которые вы должны знать
Изображение по автору

Собеседования по науке о данных проверяют как жесткие технические навыки, так и мягкие навыки. Хорошая подготовка и убедительные ответы на часто задаваемые вопросы на собеседованиях по науке о данных являются ключом к тому, чтобы выделиться.

В этом сообщении блога мы узнаем о 26 вопросах, которые вам следует ожидать на собеседовании по науке о данных. Вопросы охватывают статистику, Python, SQL, машинное обучение, анализ данных, проекты и многое другое. Независимо от того, являетесь ли вы студентом, меняете профессию или опытным специалистом по данным, рассмотрение этих вопросов может помочь вам в подготовке и поможет вам прийти на собеседование, чувствуя себя более уверенно и готовым произвести впечатление.

1. Объяснение сложных концепций данных

Вопрос: Опишите случай, когда вы объясняли сложную концепцию данных нетехническому человеку. Как вы помогли им понять?

2. Учиться на ошибках

Вопрос: Допускали ли вы когда-нибудь существенную ошибку в своем анализе? Можете ли вы объяснить, как вы справились с этой ситуацией и какие идеи вы из нее извлекли?

3. Адаптация к меняющимся требованиям

Вопрос: Можете ли вы поделиться опытом работы над проектом с неясными или постоянно меняющимися требованиями? Как вы адаптировались к ситуации?

4. Проверка анаграмм

Вопрос: Напишите функцию, проверяющую, являются ли две строки анаграммами.

5. Поиск недостающего номера

Вопрос: Дан массив, содержащий n различных чисел от 0 до n. Найдите пропущенное.

6. Расчет евклидова расстояния

Вопрос: Напишите функцию для расчета евклидова расстояния на Python?

7. Сравнение JOINов

Вопрос: Могут ли LEFT JOIN и FULL OUTER JOIN дать одинаковые результаты? Почему или почему нет?

8. Запрос разницы во времени

Вопрос: Напишите, пожалуйста, SQL-запросы, которые помогут мне найти разницу во времени между двумя событиями.

9. Обработка NULL в SQL

Вопрос: Можете ли вы дать какие-нибудь рекомендации о том, как обращаться со значениями NULL при запросе набора данных?

10. ГРУППИРОВАТЬ ПО ЛОГИКЕ

Вопрос: Что происходит, когда вы группируете по столбцу, которого нет в инструкции SELECT?

11. Вероятность того же набора

Вопрос: Какова вероятность вытянуть две карты (из одной колоды карт) одной масти?

12. Задача вероятности лифта

Вопрос: Какова вероятность того, что каждый из четырех человек в лифте выйдет на другом этаже четырехэтажного здания?

13. Объяснение значения p

Вопрос: Как бы вы объяснили инженеру, как интерпретировать значение p?

14. Размер выборки и погрешность

Вопрос: Для размера выборки n погрешность равна 3. Сколько еще выборок нам нужно, чтобы снизить погрешность до 0.3?

15. Оценка случайности A/B-теста

Вопрос: Как в ходе A/B-тестирования проверить, действительно ли распределение по различным корзинам было случайным?

16. Подход к проекту анализа данных

Вопрос: Какому процессу вы бы следовали при работе над проектом по анализу данных?

17. Обработка выбросов

Вопрос: Как вы относитесь к выбросам в наборе данных?

18. Понимание визуализации данных

Вопрос: Можете ли вы дать объяснение визуализации данных? Кроме того, сколько типов визуализаций существует?

19. Проверка данных

Вопрос: Что такое проверка данных? Какие методы можно использовать для проверки данных?

20. Оценка производительности кластеризации

Вопрос: Если в проекте кластеризации метки известны, как бы вы оценили производительность модели?

21. Методы выбора функций

Вопрос: Какие методы выбора признаков вы используете для определения наиболее релевантных переменных для модели?

22. Основы нейронных сетей.

Вопрос: Объясните основные компоненты, составляющие нейронную сеть, на простом примере.

23. Управление несбалансированными наборами данных

Вопрос: Как вы управляете несбалансированным набором данных?

24. Как избежать переобучения

Вопрос: Как избежать переобучения модели?

25. Исследование падения вовлеченности пользователей

В этом примере вашей ответственности является определение причины снижения вовлеченности пользователей в проект Xfinite. Важно сначала получить общее представление о проекте, а затем проанализировать данные из четырех конкретных таблиц.

26. Проверка результатов A/B-тестирования

Изучите результаты A/B-теста со значительными различиями между контрольной и экспериментальной группами, чтобы подтвердить или опровергнуть их посредством детального анализа.

Собеседования по науке о данных проверяют широкий спектр навыков, от технических до межличностных. 26 вопросов дают подробный обзор ключевых тем, с которыми начинающие специалисты по данным могут столкнуться во время собеседований. Хорошая подготовка к этим вопросам не только поможет вам успешно пройти собеседование, но и даст вам полное понимание практических и теоретических аспектов науки о данных.

Абид Али Аван (@ 1abidaliawan) — сертифицированный специалист по анализу данных, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он занимается созданием контента и ведением технических блогов по технологиям машинного обучения и обработки данных. Абид имеет степень магистра в области управления технологиями и степень бакалавра в области телекоммуникаций. Его видение состоит в том, чтобы создать продукт искусственного интеллекта с использованием графовой нейронной сети для студентов, борющихся с психическими заболеваниями.