Introducere în întrebările și răspunsurile interviului Data Science
Dacă sunteți în căutarea unui loc de muncă care are legătură cu Data Science, trebuie să vă pregătiți pentru întrebările din 2019 pentru interviul științei datelor. Deși fiecare interviu Data Science este diferit și sfera unui job este de asemenea diferită, vă putem ajuta cu întrebările și răspunsurile de top ale interviului Data Science, care vă vor ajuta să faceți saltul și să vă obțineți succes în interviu.
Întrebări de top ale interviului științei datelor
Mai jos este lista interviului pentru știința datelor din 2019 Întrebările care sunt adresate mai ales într-un interviu sunt următoarele:
1. Ce este știința datelor?
Răspunsuri:
Data Science este un câmp interdisciplinar al diferitelor metode, tehnici, procese și cunoștințe științifice, care este utilizat pentru a transforma datele de diferite tipuri, cum ar fi date structurate, nestructurate și semi-structurate în formatul sau reprezentarea dorită.
Conceptele de știință a datelor includ diferite concepte, cum ar fi statistici, regresie, matematică, informatică, algoritmi, structuri de date și știința informației, incluzând, de asemenea, unele sub-câmpuri, cum ar fi extragerea datelor, învățarea mașină și baze de date etc.
Conceptul Data Science a evoluat recent într-o măsură mai mare în domeniul tehnologiei de calcul pentru a efectua o analiză a datelor cu privire la datele existente în care creșterea datelor este în termeni exponențiali în ceea ce privește timpul.
Data Science este studiul diferitelor tipuri de date, cum ar fi date structurate, semi-structurate și nestructurate sub orice formă sau format disponibil pentru a obține unele informații din acestea.
Data Science constă din diferite tehnologii utilizate pentru a studia date, cum ar fi extragerea de date, stocarea datelor, purjarea datelor, arhivarea datelor, transformarea datelor etc., pentru a fi eficientă și ordonată. Știința datelor include, de asemenea, concepte precum simularea, modelarea, analiza, învățarea mașinii, matematica de calcul etc.
2. Care este cel mai bun limbaj de programare utilizat în știința datelor?
Răspunsuri:
Data Science poate fi gestionat folosind limbaje de programare precum Python sau R limbaj de programare. Aceste două sunt cele mai populare limbi folosite de oamenii de știință de date sau de analiștii de date. R și Python sunt open source și sunt libere de utilizat și au apărut în timpul anilor 1990.
Python și R au avantaje diferite în funcție de aplicații și au necesitat un obiectiv de afaceri. Python este mai bine utilizat în cazurile de sarcini sau de locuri de muncă repetate și pentru manipularea datelor, în timp ce programarea R poate fi utilizată pentru interogarea sau preluarea seturilor de date și analiza datelor personalizate.
În mare parte, Python este preferat pentru toate tipurile de aplicații de știință a datelor unde este preferată o anumită programare R în cazurile de aplicații de date mari sau complexe. Python este mai ușor de învățat și are o curbă de învățare mai mică, în timp ce R are o curbă de învățare profundă.
Python este preferat mai ales în toate cazurile, care este un limbaj de programare cu scop general și poate fi găsit în multe aplicații, altele decât Știința datelor. R este văzută mai ales în zona Data Science numai în cazul în care este utilizat pentru analiza datelor pe servere autonome sau calculatoare separat.
Haideți să trecem la următoarea întrebare la interviu pentru Data Science.
3. De ce este esențială curățarea datelor în știința datelor?
Răspunsuri:
Curățarea datelor este mai importantă în știința datelor, deoarece rezultatele finale sau rezultatele analizei de date provin de la datele existente în care inutile sau lipsite de importanță trebuie curățate periodic, atunci când nu este necesar. Acest lucru asigură fiabilitatea și precizia datelor și, de asemenea, memoria este eliberată.
Curățarea datelor reduce redundanța datelor și dă rezultate bune în analiza datelor acolo unde există informații mari despre clienți și care trebuie curățate periodic. În întreprinderi precum comerțul electronic, comerțul cu amănuntul, organizațiile guvernamentale conțin informații mari despre tranzacții cu clienți care nu sunt depășite și trebuie curățate.
În funcție de cantitatea sau dimensiunea datelor, trebuie folosite instrumente sau metode adecvate pentru curățarea datelor din baza de date sau din mediul de date mari. Există diferite tipuri de date existente într-o sursă de date, cum ar fi date murdare, date curate, date curate și murdare mixte și date curate de probă.
Aplicațiile moderne de știință a datelor se bazează pe un model de învățare automată în care elevul învață din datele existente. Deci, datele existente ar trebui să fie întotdeauna curate și bine întreținute pentru a obține rezultate sofisticate și bune în timpul optimizării sistemului.
4. Ce este regresia liniară în știința datelor?
Răspunsuri:
Acestea sunt întrebările frecvente despre interviu pentru știința datelor într-un interviu. Linear Regression este o tehnică folosită în învățarea mașinii supravegheate a procesului algoritmic din zona Științei datelor. Această metodă este utilizată pentru analiza predictivă.
Analiza predictivă este un domeniu din Științele statistice, unde informațiile existente vor fi extrase și procesate pentru a prezice modelul de tendințe și rezultate. Nucleul subiectului constă în analiza contextului existent pentru a prezice un eveniment necunoscut.
Procesul metodei de regresie liniară este de a prezice o variabilă numită variabilă țintă, făcând cea mai bună relație între variabila dependentă și o variabilă independentă. Aici variabila dependentă este variabila rezultat și, de asemenea, variabila de răspuns, în timp ce variabila independentă este variabila predictoare sau variabila explicativă.
De exemplu, în viața reală, în funcție de cheltuielile apărute în acest exercițiu financiar sau de cheltuielile lunare, previziunile se petrec calculând cheltuielile aproximative pentru următoarele luni sau exerciții financiare.
În această metodă, implementarea se poate face folosind tehnica de programare Python, unde aceasta este cea mai importantă metodă folosită în tehnica de învățare a mașinilor din zona Știința datelor.
Regresia liniară este, de asemenea, numită analiză de regresie care se încadrează în domeniul Științelor statistice, care este integrată împreună cu Data Science.
5. Ce este testarea A / B în știința datelor?
Răspunsuri: testarea A / B se mai numește testare cu găleată sau testare despărțită. Aceasta este metoda de comparare și testare a două versiuni de sisteme sau aplicații una față de cealaltă pentru a determina ce versiune a aplicației funcționează mai bine. Acest lucru este important în cazurile în care mai multe versiuni sunt prezentate clienților sau utilizatorilor finali pentru a atinge obiectivele.
În domeniul științei datelor, această testare A / B este utilizată pentru a cunoaște ce variabilă din cele două variabile existente pentru a optimiza sau crește rezultatul obiectivului. Testarea A / B se mai numește și Proiectarea experimentului. Acest test ajută la stabilirea unei relații cauză-efect între variabilele independente și dependente.
Această testare este, de asemenea, o combinație simplă de experimentare de proiectare sau inferență statistică. Semnificația, randomizarea și comparațiile multiple sunt elementele cheie ale testării A / B.
Semnificația este termenul pentru semnificația testelor statistice efectuate. Randomizarea este componenta de bază a proiectării experimentale în care variabilele vor fi echilibrate. Comparațiile multiple sunt modalitatea de comparare a mai multor variabile în cazul intereselor clienților care determină mai multe falsuri pozitive, ceea ce duce la cerința corectării nivelului de încredere al vânzătorului în domeniul comerțului electronic.
Testarea A / B este una importantă în domeniul științei datelor în predicția rezultatelor.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid la Lista de bază a întrebărilor și răspunsurilor la interviu pentru știința datelor, astfel încât candidatul să poată împărți cu ușurință aceste întrebări de interviu pentru știința datelor. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- 5 Sfaturi eficiente pentru îngrijirea interviului pentru bărbați
- Întrebări pentru interviu analistului de credit
- 10 sfaturi utile despre programarea Python (trucuri)
- 4 sfaturi emoționante pentru pregătirea interviului de reținut!
- 10 întrebări excelente pentru interviu MBA pe care trebuie să le știți !!!