您应该知道的 26 个数据科学面试问题 - KDnuggets

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您应该知道的 26 个数据科学面试问题
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数据科学面试既测试硬技术技能，也测试软技能。为常见的数据科学面试问题做好充分准备并提供强有力的答案是脱颖而出的关键。

在这篇博文中，我们将了解您应该想到的 26 个数据科学面试问题。问题涵盖统计学、Python、SQL、机器学习、数据分析、项目等。无论您是学生、转行者还是经验丰富的数据科学家，回顾这些问题都可以指导您的准备工作，并帮助您在面试时感觉更加自信并准备好给人留下深刻印象。

1.解释复杂的数据概念

问：请描述一下您向非技术人员解释复杂数据概念的一次经历。你是如何帮助他们理解的？

2. 从错误中学习

问：您的分析中是否犯过重大错误？您能解释一下您是如何处理这种情况的，以及您从中获得了什么见解吗？

3. 适应不断变化的需求

问：您能分享一下从事需求不明确或不断变化的项目的经验吗？你是如何适应这种情况的？

4. 字谜检查器

问：编写一个函数来检查两个字符串是否是字谜。

5. 寻找丢失的号码

问：给定一个包含从 0 到 n 的 n 个不同数字的数组，找到缺少的那个。

6. 欧氏距离计算

问：用Python编写一个计算欧氏距离的函数？

7. 比较 JOIN

问：LEFT JOIN 和 FULL OUTER JOIN 可以产生相同的结果吗？为什么或者为什么不？

8.时差查询

问：请编写 SQL 查询来帮助我找到两个事件之间的时间差。

9. 在 SQL 中处理 NULL

问：您能否提供一些关于在查询数据集时如何处理 NULL 值的指导？

10. 按逻辑分组

问：当您对不在 SELECT 语句中的列进行 GROUP BY 时会发生什么？

11. 同一套房的概率

问：抽出两张具有相同花色的牌（来自同一副牌）的概率是多少？

12.电梯概率问题

问：电梯里的四个人分别在四层楼的不同楼层下车的几率有多大？

13. 解释 p 值

问：您如何向工程师解释如何解释 p 值？

14. 样本量和误差范围

问：对于样本量 n，误差幅度为 3。我们还需要多少个样本才能将误差幅度降至 0.3？

15. 评估 A/B 测试随机性

问：在 A/B 测试中，如何检查各个存储桶的分配是否真正随机？

16. 数据分析项目方法

问：在从事数据分析项目时，您会遵循什么流程？

17.异常值处理

问：您如何处理数据集中的异常值？

18. 理解数据可视化

问：您能解释一下数据可视化吗？此外，存在多少种可视化类型？

19.数据验证

问：什么是数据验证？可用于验证数据的不同方法有哪些？

20.评估集群性能

问：如果聚类项目中的标签已知，您将如何评估模型的性能？

21.特征选择方法

问：您使用什么特征选择方法来确定模型最相关的变量？

22. 神经网络基础知识

问：用一个简单的例子解释构成神经网络的核心组件。

23. 管理不平衡数据集

问：如何管理不平衡的数据集？

24.避免过度拟合

问：如何避免模型过度拟合？

25. 调查用户参与度下降的情况

对于本案例研究，您的责任是确定 Xfinite 项目用户参与度下降背后的原因。首先了解项目的概况，然后分析四个特定表格中的数据，这一点很重要。

26. 验证 A/B 测试结果

探索 A/B 测试的结果，对照组和治疗组之间存在显着差异，通过详细分析来验证或无效。

数据科学面试测试了从技术到人际交往等广泛的技能。这 26 个问题全面概述了有抱负的数据科学家在面试中可能遇到的关键主题。对这些问题做好充分的准备不仅可以帮助您在面试中取得好成绩，还可以让您全面了解数据科学的实践和理论方面。

阿比德·阿里·阿万 (@1abidaliawan) 是一名经过认证的数据科学家专业人士，他热爱构建机器学习模型。目前，他专注于内容创建和撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。 Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是使用图形神经网络为患有精神疾病的学生构建一个人工智能产品。