Вступ до питань інтерв'ю Data Science та відповідей
Якщо ви шукаєте роботу, пов’язану з Data Science, вам потрібно підготуватися до запитань про співбесіду в 2019 році. Незважаючи на те, що кожне інтерв'ю Data Science відрізняється, а сфера роботи також різна, ми можемо допомогти вам у вирішенні найпопулярніших питань та інтерв'ю Data Science, які допоможуть вам скочити та досягти успіху в інтерв'ю.
Найпопулярніші запитання щодо інтерв'ю щодо даних
Нижче наводиться перелік даних щодо наукових інтерв'ю для даних 2019 року, які в основному задаються в інтерв'ю:
1. Що таке наука даних?
Відповіді:
Data Science - це міждисциплінарна галузь різних наукових методів, прийомів, процесів та знань, яка використовується для перетворення даних різних типів, таких як структуровані, неструктуровані та напівструктуровані дані, у потрібний формат чи подання.
Концепції Science Science включають різні поняття, такі як статистика, регресія, математика, інформатика, алгоритми, структури даних та інформатика, включаючи деякі підполі, такі як видобуток даних, машинне навчання та бази даних тощо,
Концепція Data Science останнім часом значною мірою розвинулася в галузі обчислювальної техніки для того, щоб здійснити аналіз даних за існуючими даними, де зростання даних відбувається з точки зору експоненції стосовно часу.
Data Science - це вивчення різних типів даних, таких як структуровані, напівструктуровані та неструктуровані дані у будь-якій формі чи форматах, доступних для того, щоб отримати з неї певну інформацію.
Data Science складається з різних технологій, що використовуються для вивчення таких даних, як видобуток даних, зберігання даних, очищення даних, архівування даних, трансформація даних тощо, щоб зробити їх ефективними та впорядкованими. Data Science також включає такі поняття, як моделювання, моделювання, аналітика, машинне навчання, обчислювальна математика тощо,
2. Яку найкращу мову програмування використовувати в науці даних?
Відповіді:
З Data Science можна оброблятись за допомогою мов програмування, таких як Python або R мови програмування. Ці дві - це дві найпопулярніші мови, якими користуються науковці даних або аналітики даних. R і Python є відкритим кодом, вони вільні у використанні та виникли протягом 1990-х.
Python та R мають різні переваги залежно від застосувань та потребують ділової мети. Python краще використовувати у випадках повторних завдань чи завдань, а також для маніпуляцій з даними, тоді як програмування R може бути використане для запитів або отримання наборів даних та індивідуального аналізу даних.
Здебільшого Python є кращим для всіх типів застосунків для наукових даних, де певний час програмування R є кращим у випадках високих або складних додатків даних. Python простіший у навчанні та має меншу криву навчання, тоді як R має глибоку криву навчання.
У більшості випадків Python є кращим у всіх випадках, який є мовою програмування загального призначення, і його можна знайти в багатьох інших програмах, крім Data Science. R здебільшого спостерігається в області Data Science лише там, де він використовується для аналізу даних на автономних серверах або для обчислення окремо.
Перейдемо до наступних запитань щодо інтерв'ю даних.
3. Чому очищення даних є важливим для Data Science?
Відповіді:
Очищення даних важливіше в Data Science, оскільки кінцеві результати або результати аналізу даних походять від існуючих даних, коли марно чи неважливо необхідно періодично чистити, якщо це не потрібно. Це забезпечує надійність та точність даних, а також звільняє пам'ять.
Очищення даних зменшує надмірність даних і дає хороші результати в аналізі даних там, де є велика інформація про клієнтів, і їх слід періодично очищати. У таких сферах, як електронна комерція, роздрібна торгівля, урядові організації містять велику інформацію про транзакції клієнтів, яка застаріла і потребує очищення.
Залежно від обсягу чи розміру даних, для очищення даних із бази даних чи великих даних слід використовувати відповідні інструменти чи методи. У джерелі даних існують різні типи даних, такі як брудні дані, чисті дані, змішані чисті та брудні дані та вибіркові чисті дані.
Сучасні програми наукових даних покладаються на модель машинного навчання, де учень вчиться на основі наявних даних. Таким чином, наявні дані завжди повинні бути чітко та доглянуті, щоб отримати складні та хороші результати під час оптимізації системи.
4. Що таке лінійна регресія в науці даних?
Відповіді:
Це запитання, що часто задаються в інтерв'ю Data Science. Лінійна регресія - це техніка, яка використовується в контрольованому машинному навчанні алгоритмічного процесу в області наукових даних. Цей метод використовується для прогнозного аналізу.
Прогностична аналітика - це сфера в межах статистичних наук, де наявна інформація буде видобута та оброблена для прогнозування тенденцій та результатів. Суть теми полягає в аналізі існуючого контексту для прогнозування невідомої події.
Процес методу лінійної регресії полягає в прогнозуванні змінної, що називається цільовою змінною, шляхом кращого співвідношення між залежною змінною та незалежною змінною. Тут залежна змінна є змінною результату, а також змінною відповіді, тоді як незалежна змінна є змінною предиктора або пояснювальною змінною.
Наприклад, у реальному житті, залежно від витрат, що відбулися в цьому фінансовому році, або щомісячних витрат, прогнози трапляються шляхом обчислення приблизних витрат на місяці або фінансові роки.
У цьому методі реалізація може бути здійснена за допомогою методики програмування Python, де це найважливіший метод, який використовується в техніці машинного навчання в області Data Science.
Лінійною регресією також називають регресійний аналіз, який підпадає під область статистичних наук, яка інтегрована разом із науковими даними.
5. Що таке тестування A / B в Data Science?
Відповіді: A / B тестування також називається Bucket Testing або Split Testing. Це метод порівняння та тестування двох версій систем або додатків один проти одного, щоб визначити, яка версія програми працює краще. Це важливо в тих випадках, коли клієнтам або кінцевим користувачам для досягнення цілей показано кілька версій.
У галузі Data Science це тестування A / B використовується для того, щоб знати, яка змінна з існуючих двох змінних з метою оптимізації або збільшення результату мети. Тестування A / B також називається Design of Experiment. Це тестування допомагає встановити причинно-наслідковий зв’язок між незалежною та залежною змінними.
Це тестування також є просто комбінацією дизайнерських експериментів або статистичних висновків. Значимість, рандомізація та множинні порівняння є ключовими елементами тестування A / B.
Значення має термін значущості проведених статистичних тестів. Рандомізація є основною складовою експериментальної конструкції, де змінні будуть збалансовані. Багаторазове порівняння - це спосіб порівняння більшої кількості змінних у випадку інтересів клієнта, що спричиняє більше помилкових позитивних результатів, що призводить до вимоги виправлення рівня довіри продавця у сфері електронної комерції.
Тестування A / B є важливим для прогнозування результатів у галузі наукових даних.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом до Основного списку питань щодо інтерв'ю з науковими даними, щоб кандидат міг легко розправити ці запитання щодо інтерв'ю для даних. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- 5 ефективних порад щодо догляду за інтерв'ю для чоловіків
- Питання щодо інтерв'ю з кредитним аналітиком
- 10 корисних порад щодо програмування Python (трюки)
- 4 захоплюючі поради щодо підготовки інтерв'ю, які потрібно пам’ятати!
- 10 чудових запитань щодо інтерв'ю MBA, які ви повинні знати!