26 Data Science-intervjufrågor du bör veta - KDnuggets

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

26 Data Science-intervjufrågor du bör veta
Bild av författare

Datavetenskapliga intervjuer testar både hårda tekniska färdigheter och mjuka färdigheter. Att vara väl förberedd med starka svar på vanliga datavetenskapliga intervjufrågor är nyckeln till att sticka ut.

I det här blogginlägget kommer vi att lära oss om 26 datavetenskapliga intervjufrågor som du kan förvänta dig. Frågorna omfattar statistik, Python, SQL, maskininlärning, dataanalys, projekt och mer. Oavsett om du är student, karriärbytare eller erfaren dataforskare, kan du genom att granska dessa frågor vägleda dina förberedelser och hjälpa dig att gå in i intervjuer och känna dig mer självsäker och redo att imponera.

1. Förklara komplexa datakoncept

F: Beskriv en tid då du förklarade ett komplext datakoncept för en icke-teknisk person. Hur hjälpte du dem att förstå?

2. Att lära sig av misstag

F: Har du någonsin gjort ett betydande misstag i din analys? Kan du förklara hur du hanterade situationen och vilka insikter du fick av den?

3. Anpassning till ändrade krav

F: Kan du dela med dig av en erfarenhet av att arbeta med ett projekt med oklara eller ständigt föränderliga krav? Hur anpassade du dig till situationen?

4. Anagram Checker

F: Skriv en funktion för att kontrollera om två strängar är anagram.

5. Hitta det saknade numret

F: Med tanke på en array som innehåller n distinkta tal från 0 till n, hitta den som saknas.

6. Euklidisk avståndsberäkning

F: Skriv en funktion för att beräkna euklidiskt avstånd i Python?

7. Jämföra JOINs

F: Kan LEFT JOIN och FULL OUTER JOIN ge samma resultat? Varför eller varför inte?

8. Tidsskillnadsfråga

F: Skriv SQL-frågor som kan hjälpa mig att hitta tidsskillnaden mellan två händelser.

9. Hantera NULL i SQL

F: Kan du ge lite vägledning om hur man hanterar NULL-värden när man frågar en datamängd?

10. GROUP BY Logic

F: Vad händer när du GROUP BY en kolumn som inte finns i SELECT-satsen?

11. Sannolikhet för samma svit

F: Vad är sannolikheten att dra två kort (från samma kortlek) som har samma svit?

12. Hisssannolikhetsproblem

F: Hur stor är chansen att var och en av de fyra personerna i hissen kliver av på en annan våning i den fyra våningar höga byggnaden?

13. Förklara p-värde

F: Hur skulle du förklara för en ingenjör hur man tolkar ett p-värde?

14. Provstorlek och felmarginal

F: För urvalsstorlek n är felmarginalen 3. Hur många fler stickprov behöver vi för att få ner felmarginalen till 0.3?

15. Bedömning av A/B-testslumpmässighet

F: I ett A/B-test, hur kan du kontrollera om tilldelningen till de olika hinkarna verkligen var slumpmässig?

16. Dataanalysprojekt tillvägagångssätt

F: Vilken process skulle du följa när du arbetar med ett dataanalysprojekt?

17. Behandling av extremvärden

F: Hur behandlar du extremvärden i en datauppsättning?

18. Förstå datavisualisering

F: Kan du ge en förklaring av datavisualisering? Dessutom, hur många typer av visualiseringar finns det?

19. Datavalidering

F: Vad är datavalidering? Och vilka är de olika metoderna som kan användas för att validera data?

20. Utvärdera klustringsprestanda

F: Om etiketterna är kända i ett klustringsprojekt, hur skulle du utvärdera modellens prestanda?

21. Metoder för val av funktioner

F: Vilka funktionsvalsmetoder använder du för att bestämma de mest relevanta variablerna för en modell?

22. Grundläggande om neurala nätverk

F: Förklara kärnkomponenterna som utgör ett neuralt nätverk med ett enkelt exempel.

23. Hantera obalanserade datamängder

F: Hur hanterar du en obalanserad datauppsättning?

24. Undvika övermontering

F: Hur kan du undvika att överanpassa din modell?

25. Undersöka ett minskat användarengagemang

För denna fallstudie är ditt ansvar att identifiera orsaken bakom det minskade användarengagemanget för Xfinite-projektet. Det är viktigt att först få en överblick över projektet och sedan analysera data från fyra specifika tabeller.

26. Validera A/B-testresultat

Utforska resultaten av ett A/B-test med signifikanta skillnader mellan kontroll- och behandlingsgrupper för att validera eller ogiltigförklara genom detaljerad analys.

Datavetenskapliga intervjuer testar ett brett utbud av färdigheter, från det tekniska till det interpersonella. De 26 frågorna ger en grundlig översikt över nyckelämnen som blivande dataforskare sannolikt kommer att stöta på under intervjuer. Att vara väl förberedd på dessa frågor kommer inte bara att hjälpa dig att klara intervjun utan också ge dig en omfattande förståelse för de praktiska och teoretiska aspekterna av datavetenskap.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) är en certifierad datavetare som älskar att bygga modeller för maskininlärning. För närvarande fokuserar han på att skapa innehåll och skriva tekniska bloggar om maskininlärning och datavetenskap. Abid har en magisterexamen i Technology Management och en kandidatexamen i telekommunikationsteknik. Hans vision är att bygga en AI-produkt med hjälp av ett grafiskt neuralt nätverk för studenter som kämpar med psykisk ohälsa.