Úvod do otázok a odpovedí na otázky týkajúce sa rozhovorov s údajmi
Ak hľadáte prácu, ktorá súvisí s Data Science, musíte sa pripraviť na otázky týkajúce sa rozhovoru s Data Science 2019. Aj keď je každý pohovor s údajmi rozdielny a rozsah zamestnania je tiež odlišný, môžeme vám pomôcť s najlepšími otázkami a odpoveďami týkajúcimi sa rozhovoru s údajmi, ktoré vám pomôžu skok a dosiahnu úspech v pohovore.
Najčastejšie otázky týkajúce sa rozhovoru s vedeckými údajmi
Nižšie je uvedený zoznam otázok týkajúcich sa rozhovoru o vede z roku 2019, ktoré sa na pohovor väčšinou kladú:
1. Čo je to Data Science?
odpovede:
Data Science je interdisciplinárna oblasť rôznych vedeckých metód, techník, procesov a poznatkov, ktorá sa používa na transformáciu údajov rôznych typov, ako sú štruktúrované, neštruktúrované a pološtrukturované údaje, do požadovaného formátu alebo reprezentácie.
Koncepty vedy o údajoch zahŕňajú rôzne pojmy, ako sú štatistika, regresia, matematika, počítačová veda, algoritmy, štruktúry údajov a informačná veda. Zahŕňajú aj niektoré podoblasti, ako je ťažba údajov, strojové učenie a databázy atď.,
Koncepcia Data Science sa v poslednej dobe vo väčšej miere vyvinula v oblasti výpočtovej techniky s cieľom vykonať analýzu údajov o existujúcich údajoch, kde rast údajov predstavuje z hľadiska času exponenciálny charakter.
Data Science je štúdium rôznych typov údajov, ako sú štruktúrované, pološtrukturované a neštruktúrované údaje v akejkoľvek forme alebo formátoch, ktoré sú k dispozícii, aby sa z nich získali nejaké informácie.
Data Science pozostáva z rôznych technológií, ktoré sa používajú na štúdium údajov, ako je získavanie údajov, uchovávanie údajov, čistenie údajov, archivácia údajov, transformácia údajov atď., Aby boli efektívne a usporiadané. Data Science tiež zahŕňa pojmy ako simulácia, modelovanie, analytika, strojové učenie, počítačová matematika atď.,
2. Aký je najlepší programovací jazyk na použitie v Data Science?
odpovede:
S Data Science sa dá pracovať pomocou programovacích jazykov ako Python alebo R. Tieto dva sú dva najobľúbenejšie jazyky, ktoré používajú vedci údajov alebo analytici údajov. R a Python sú open source a sú voľne použiteľné a vznikli v 90. rokoch.
Python a R majú rôzne výhody v závislosti od aplikácií a vyžadujú si obchodný cieľ. Python je lepšie použiť v prípade opakovaných úloh alebo úloh a na manipuláciu s údajmi, zatiaľ čo programovanie R sa môže použiť na dotazovanie alebo získavanie súborov údajov a prispôsobenú analýzu údajov.
Väčšinou je Python preferovaný pre všetky typy aplikácií pre vedu o dátach, kde sa uprednostňuje nejaký čas programovania R v prípade aplikácií s vysokým alebo komplexným obsahom. Python sa ľahšie učí a má menšiu krivku učenia, zatiaľ čo R má hlbokú krivku učenia.
Python je väčšinou preferovaný vo všetkých prípadoch, čo je univerzálny programovací jazyk a možno ho nájsť aj v mnohých aplikáciách iných ako Data Science. R sa väčšinou vyskytuje v oblasti dátových vied, iba ak sa používa na analýzu údajov na samostatných serveroch alebo na samostatné výpočty.
Prejdime k ďalším otázkam Interview s údajmi.
3. Prečo je v Data Science nevyhnutné čistenie dát?
odpovede:
Čistenie údajov je v Data Science dôležitejšie, pretože konečné výsledky alebo výsledky analýzy údajov pochádzajú z existujúcich údajov, v ktorých sa zbytočné alebo nedôležité pravidelne čistia od času, keď sa nevyžadujú. To zaisťuje spoľahlivosť a presnosť údajov a uvoľňuje sa aj pamäť.
Čistenie údajov znižuje redundanciu údajov a poskytuje dobré výsledky v analýze údajov, ak existujú veľké informácie o zákazníkoch a ktoré by sa mali pravidelne čistiť. V podnikoch, ako je elektronický obchod, maloobchod, vládne organizácie obsahujú veľké informácie o transakciách so zákazníkmi, ktoré sú zastarané a je potrebné ich vyčistiť.
V závislosti od množstva alebo veľkosti údajov by sa na čistenie údajov z databázy alebo prostredia veľkých dát mali použiť vhodné nástroje alebo metódy. V zdroji údajov existujú rôzne typy údajov, napríklad špinavé údaje, čisté údaje, zmiešané čisté a špinavé údaje a vzorky čistých údajov.
Moderné aplikácie v oblasti vedy o údajoch sa spoliehajú na model strojového učenia, kde sa učiaci sa učia z existujúcich údajov. Existujúce údaje by sa preto mali vždy čisto a dobre udržiavať, aby sa počas optimalizácie systému dosiahli sofistikované a dobré výsledky.
4. Čo je lineárna regresia v vede o údajoch?
odpovede:
Toto sú často kladené otázky týkajúce sa rozhovoru s údajmi v rozhovore. Lineárna regresia je technika, ktorá sa používa v strojovom učení pod dohľadom algoritmického procesu v oblasti dátovej vedy. Táto metóda sa používa na prediktívnu analýzu.
Prediktívna analytika je oblasť v rámci štatistických vied, kde sa existujúce informácie extrahujú a spracúvajú, aby sa predpovedali trendy a vzorec výsledkov. Jadro subjektu spočíva v analýze existujúceho kontextu na predpovedanie neznámej udalosti.
Proces lineárnej regresie spočíva v predikcii premennej nazývanej cieľová premenná tým, že sa vytvorí najlepší vzťah medzi závislou premennou a nezávislou premennou. Závislá premenná je tu výsledná premenná a tiež premenná odozvy, zatiaľ čo nezávislá premenná je predikčná alebo vysvetľujúca premenná.
Napríklad v reálnom živote, v závislosti od výdavkov, ktoré sa vyskytli v tomto finančnom roku alebo mesačných výdavkoch, sa predpovede uskutočňujú vypočítaním približných nadchádzajúcich mesiacov alebo výdavkov za finančné roky.
V tejto metóde sa môže implementácia vykonať pomocou programovacej techniky Python, kde je to najdôležitejšia metóda použitá v technike strojového učenia v oblasti dátovej vedy.
Lineárna regresia sa nazýva aj regresná analýza, ktorá spadá do oblasti štatistických vied, ktorá je integrovaná spolu s Data Science.
5. Čo je testovanie A / B v Data Science?
Odpovede: Testovanie A / B sa nazýva aj testovanie pomocou segmentov alebo testov rozdelenia. Toto je metóda porovnávania a testovania dvoch verzií systémov alebo aplikácií proti sebe, aby sa určilo, ktorá verzia aplikácie má lepšiu výkonnosť. Je to dôležité v prípadoch, keď sa zákazníkom alebo koncovým používateľom zobrazuje viac verzií, aby sa dosiahli ciele.
V oblasti Data Science sa toto testovanie A / B používa na zistenie, ktorá premenná z existujúcich dvoch premenných s cieľom optimalizovať alebo zvýšiť výsledok cieľa. Testovanie A / B sa nazýva aj návrh experimentu. Toto testovanie pomáha pri zisťovaní príčinných súvislostí medzi nezávislými a závislými premennými.
Toto testovanie je tiež jednoducho kombináciou experimentov s návrhom alebo štatistických záverov. Dôležitosť, randomizácia a viacnásobné porovnávanie sú kľúčové prvky testovania A / B.
Význam je termín pre význam vykonaných štatistických testov. Randomizácia je základnou súčasťou experimentálneho návrhu, v ktorom budú premenné vyvážené. Viacnásobné porovnávanie je spôsob porovnania viacerých premenných v prípade záujmov zákazníkov, ktorý spôsobuje viac falošných pozitív, čo vedie k požiadavke korekcie úrovne dôveryhodnosti predajcu v oblasti elektronického obchodu.
Testovanie A / B je dôležité v oblasti Data Science pri predpovedaní výsledkov.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca k základnému zoznamu otázok a odpovedí na otázky týkajúce sa vedy o údajoch, aby uchádzač mohol ľahko vykonať tvrdé zásahy do týchto otázok. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- 5 efektívnych tipov na pohovory pre mužov
- Otázky týkajúce sa rozhovorov s úverovými analytikmi
- 10 užitočných tipov na programovanie Pythonu (triky)
- 4 zaujímavé tipy na prípravu na rozhovor!
- 10 vynikajúcich MBA rozhovorov, ktoré musíte vedieť !!!