26 vprašanj za intervju o podatkovni znanosti, ki bi jih morali poznati - KDnuggets

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

26 vprašanj za intervju o podatkovni znanosti, ki bi jih morali poznati
Slika avtorja

Intervjuji podatkovne znanosti preizkušajo trde tehnične in mehke veščine. Za izstopanje je ključnega pomena biti dobra pripravljenost z odločnimi odgovori na pogosto zastavljena vprašanja za intervjuje o znanosti o podatkih.

V tej objavi v spletnem dnevniku bomo izvedeli o 26 vprašanjih za intervju o znanosti o podatkih, ki jih lahko pričakujete. Vprašanja zajemajo statistiko, Python, SQL, strojno učenje, analizo podatkov, projekte in drugo. Ne glede na to, ali ste študent, menjavec kariere ali izkušen podatkovni znanstvenik, lahko pregled teh vprašanj vodi vašo pripravo in vam pomaga, da se na razgovore podate bolj samozavestni in pripravljeni narediti vtis.

1. Razlaga kompleksnih podatkovnih konceptov

V: Opišite čas, ko ste nestrokovnemu človeku razložili zapleten koncept podatkov. Kako ste jim pomagali razumeti?

2. Učenje iz napak

V: Ali ste v svoji analizi kdaj naredili pomembno napako? Ali lahko razložite, kako ste se spopadli s situacijo in kakšne vpoglede ste iz nje pridobili?

3. Prilagajanje spreminjajočim se zahtevam

V: Ali lahko delite izkušnjo dela na projektu z nejasnimi ali stalno spreminjajočimi se zahtevami? Kako ste se prilagodili situaciji?

4. Anagram Checker

V: Napišite funkcijo za preverjanje, ali sta dva niza anagrama.

5. Iskanje manjkajoče številke

V: Dano je polje, ki vsebuje n različnih števil od 0 do n, poiščite tisto, ki manjka.

6. Izračun evklidske razdalje

V: Napišite funkcijo za izračun evklidske razdalje v Pythonu?

7. Primerjava JOIN-jev

V: Ali lahko LEFT JOIN in FULL OUTER JOIN ustvarita enake rezultate? Zakaj ali zakaj ne?

8. Poizvedba časovne razlike

V: Prosim, napišite poizvedbe SQL, ki mi lahko pomagajo najti časovno razliko med dvema dogodkoma.

9. Ravnanje z NULL v SQL

V: Ali lahko zagotovite nekaj smernic o tem, kako ravnati z vrednostmi NULL pri poizvedovanju po nizu podatkov?

10. ZDRUŽI PO logiki

V: Kaj se zgodi, ko GROUP BY stolpec, ki ni v stavku SELECT?

11. Verjetnost istega paketa

V: Kakšna je verjetnost, da potegnete dve karti (iz istega kompleta kart), ki imata isto seto?

12. Problem verjetnosti dvigala

V: Kakšna je možnost, da vsak od štirih ljudi v dvigalu izstopi v drugem nadstropju štirinadstropne stavbe?

13. Razlaga p-vrednosti

V: Kako bi inženirju razložili, kako razlagati p-vrednost?

14. Velikost vzorca in meja napake

V: Za velikost vzorca n je meja napake 3. Koliko več vzorcev potrebujemo, da se meja napake zmanjša na 0.3?

15. Ocenjevanje naključnosti testa A/B

V: Kako lahko pri preizkusu A/B preverite, ali je bila dodelitev različnim vedrom resnično naključna?

16. Projektni pristop podatkovne analitike

V: Kateremu procesu bi sledili pri delu na projektu podatkovne analitike?

17. Zdravljenje izstopajočih vrednosti

V: Kako obravnavate odstopanja v naboru podatkov?

18. Razumevanje vizualizacije podatkov

V: Ali lahko razložite vizualizacijo podatkov? Poleg tega, koliko vrst vizualizacij obstaja?

19. Preverjanje podatkov

V: Kaj je preverjanje podatkov? In katere so različne metode, ki jih je mogoče uporabiti za preverjanje podatkov?

20. Ocenjevanje uspešnosti združevanja v gruče

V: Če so oznake znane v projektu združevanja v gruče, kako bi ocenili uspešnost modela?

21. Metode izbire funkcij

V: Katere metode izbire funkcij uporabljate za določitev najbolj ustreznih spremenljivk za model?

22. Osnove nevronskih mrež

V: Na preprostem primeru razložite glavne komponente, ki sestavljajo nevronsko mrežo.

23. Upravljanje neuravnoteženih naborov podatkov

V: Kako upravljate neuravnotežen nabor podatkov?

24. Izogibanje prekomernemu opremljanju

V: Kako se lahko izognete pretiranemu opremljanju vašega modela?

25. Preiskovanje padca v angažiranosti uporabnikov

Za to študijo primera je vaša odgovornost ugotoviti razlog za zmanjšanje angažiranosti uporabnikov za projekt Xfinite. Pomembno je, da najprej dobite pregled nad projektom in nato analizirate podatke iz štirih specifičnih tabel.

26. Validacija rezultatov testa A/B

Raziščite rezultate testa A/B s pomembnimi razlikami med kontrolnimi in zdravljenimi skupinami, da jih s podrobno analizo potrdite ali razveljavite.

Razgovori o podatkovni znanosti preverjajo širok nabor veščin, od tehničnih do medosebnih. 26 vprašanj zagotavlja temeljit pregled ključnih tem, s katerimi se bodo ambiciozni podatkovni znanstveniki verjetno srečali med intervjuji. Če ste dobro pripravljeni na ta vprašanja, vam ne bo le pomagalo pri uspešnem intervjuju, temveč vas bo tudi opremilo s celovitim razumevanjem praktičnih in teoretičnih vidikov podatkovne znanosti.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) je certificiran strokovnjak za podatkovne znanstvenike, ki rad gradi modele strojnega učenja. Trenutno se osredotoča na ustvarjanje vsebin in pisanje tehničnih blogov o strojnem učenju in tehnologijah podatkovne znanosti. Abid ima magisterij iz tehnološkega managementa in diplomo iz telekomunikacijskega inženiringa. Njegova vizija je zgraditi izdelek AI z uporabo grafične nevronske mreže za študente, ki se borijo z duševnimi boleznimi.