Sissejuhatus andmeteaduse intervjuu küsimustele ja vastustele
Kui otsite tööd, mis on seotud andmeteadusega, peate valmistuma 2019. aasta andmeteaduse vestluse küsimustele. Ehkki iga Data Science'i intervjuu on erinev ja ka töö maht on erinev, saame teid aidata peamiste Data Science'i intervjuu küsimuste ja vastustega, mis aitavad teil hüppe teha ja teie intervjuus edu saavutada.
Andmeteaduse peamised intervjuuküsimused
Allpool on loetelu 2019. aasta andmeteaduse intervjuust. Küsimused, mida küsitakse enamasti intervjuu käigus, on järgmised:
1. Mis on andmeteadus?
Vastused:
Andmeteadus on erinevate teaduslike meetodite, tehnikate, protsesside ja teadmiste interdistsiplinaarne väli, mida kasutatakse eri tüüpi andmete, näiteks struktureeritud, struktureerimata ja poolstruktureeritud andmete teisendamiseks nõutavasse vormingusse või esitusse.
Andmeteaduse kontseptsioonid hõlmavad erinevaid mõisteid nagu statistika, regressioon, matemaatika, arvutiteadus, algoritmid, andmestruktuurid ja infoteadus koos mõne alamväljaga, näiteks andmete kaevandamine, masinõpe ja andmebaasid jne.
Andmeteaduse kontseptsioon on viimasel ajal arvutitehnoloogia valdkonnas suuremal määral arenenud, et viia olemasolevate andmete suhtes läbi andmeanalüüs, kui andmete kasv on ajaliselt eksponentsiaalne.
Andmeteadus on erinevat tüüpi andmete, näiteks struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmete uurimine mis tahes kujul või olemasolevates vormingutes, et saada sellest mingit teavet.
Data Science koosneb andmete uurimiseks kasutatavatest erinevatest tehnoloogiatest, näiteks andmete kaevandamine, andmete salvestamine, andmete puhastamine, andmete arhiveerimine, andmete ümberkujundamine jne, et muuta see tõhusaks ja tellitavaks. Andmeteadus hõlmab ka selliseid mõisteid nagu simulatsioon, modelleerimine, analüütika, masinõpe, arvutuslik matemaatika jne,
2. Milline on parim programmeerimiskeel andmeteaduses kasutamiseks?
Vastused:
Data Science saab hallata programmeerimiskeelte, näiteks Python või R programmeerimiskeele abil. Need kaks on kaks kõige populaarsemat keelt, mida andmeteadlased või andmeanalüütikud kasutavad. R ja Python on avatud lähtekoodiga ja neid saab vabalt kasutada ning need tekkisid 1990. aastatel.
Pythonil ja R-l on rakendustest sõltuvalt erinevad eelised ja see eeldas ärieesmärki. Pythoni on parem kasutada korduvate ülesannete või tööde korral ja andmetega manipuleerimiseks, samas kui R-programmeerimist saab kasutada andmekogumite päringuteks või hankimiseks ning kohandatud andmete analüüsimiseks.
Enamasti eelistatakse Pythonit igat tüüpi andmetöötlusrakenduste jaoks, kus kõrge või keerukate andmesiderakenduste korral eelistatakse teatud aja R programmeerimist. Pythoni on lihtsam õppida ja sellel on vähem õppimiskõverat, samas kui R-l on sügav õppimiskõver.
Pythonit eelistatakse enamasti kõigil juhtudel, kuna see on üldotstarbeline programmeerimiskeel ja seda võib leida ka paljudest muudest rakendustest peale Data Science. R on enamasti Data Science piirkonnas näha ainult siis, kui seda kasutatakse andmete analüüsiks eraldiseisvates serverites või eraldi arvutamiseks.
Liigume järgmiste Data Science Intervjuu küsimuste juurde.
3. Miks on andmete puhastamine hädavajalik andmeteaduses?
Vastused:
Andmete puhastamine on andmeteaduses olulisem, kuna andmeanalüüsi lõpptulemused või tulemused tulenevad olemasolevatest andmetest, kus kasutuid või ebaolulisi tuleb perioodiliselt puhastada, kui seda pole vaja. See tagab andmete töökindluse ja täpsuse ning vabastab ka mälu.
Andmete puhastamine vähendab andmete liiasust ja annab häid tulemusi andmete analüüsimisel, kui on olemas suur klientide teave, mida tuleks perioodiliselt puhastada. Sellistes ettevõtetes nagu e-kaubandus, jaemüük sisaldavad valitsusasutused suurt teavet klientide tehingute kohta, mis on vananenud ja mida tuleb puhastada.
Sõltuvalt andmete hulgast või suurusest tuleks andmete puhastamiseks andmebaasist või suurandmekeskkonnast kasutada sobivaid tööriistu või meetodeid. Andmeallikas on erinevat tüüpi andmeid, näiteks räpased andmed, puhtad andmed, segatud ja räpased andmed ning puhaste andmete proovid.
Kaasaegsed infoteaduse rakendused tuginevad masinõppe mudelile, kus õppija õpib olemasolevate andmete põhjal. Seega peaksid olemasolevad andmed olema süsteemi optimeerimise ajal keerukate ja heade tulemuste saamiseks alati puhtad ja hooldatud.
4. Mis on lineaarne regressioon andmeteaduses?
Vastused:
See on intervjuus sagedamini küsitav Data Science Intervjuu küsimus. Lineaarne regressioon on tehnika, mida kasutatakse algoritmilise protsessi juhendatud masinõppes andmetöötluse valdkonnas. Seda meetodit kasutatakse ennustavaks analüüsiks.
Ennustav analüüs on statistikateaduste valdkond, kus olemasolev teave kaevandatakse ja töödeldakse, et ennustada suundumusi ja tulemuste mustrit. Teema tuum seisneb olemasoleva konteksti analüüsis, et ennustada tundmatut sündmust.
Lineaarse regressiooni meetodi protsess on ennustada muutujat, mida nimetatakse sihtmuutujaks, luues parima sõltuva muutuja ja sõltumatu muutuja vahel. Sõltuvaks muutujaks on siin tulemuse muutuja ja ka vastuse muutuja, samas kui sõltumatuks muutujaks on ennustaja või selgitav muutuja.
Näiteks reaalses elus, sõltuvalt sel majandusaastal tehtud kuludest või igakuistest kuludest, tehakse prognoosid tulevaste kuude või majandusaastate ligikaudsete kulude arvutamise teel.
Selle meetodi puhul saab rakenduse rakendada Pythoni programmeerimistehnika abil, kus see on andmeteaduse valdkonnas masinõppe tehnikas kõige olulisem meetod.
Lineaarset regressiooni nimetatakse ka regressioonanalüüsiks, mis kuulub statistikateaduste valdkonda, mis on integreeritud koos andmeteadusega.
5. Mis on A / B testimine andmeteaduses?
Vastused: A / B testimist nimetatakse ka koputestideks või tükeldamise testimiseks. See on süsteemide või rakenduste kahe versiooni võrdlemise ja testimise meetod, et teha kindlaks, milline rakenduse versioon toimib paremini. See on oluline juhul, kui eesmärkide saavutamiseks näidatakse klientidele või lõppkasutajatele mitut versiooni.
Andmeteaduse valdkonnas kasutatakse seda A / B testimist eesmärgiga teada saada, milline muutuja kahest olemasolevast on eesmärgi optimeerimiseks või suurendamiseks. A / B testimist nimetatakse ka eksperimentaalseks kujundamiseks. See testimine aitab kindlaks teha põhjuslike seoste sõltumatute ja sõltuvate muutujate vahel.
See testimine on ka lihtsalt disaini eksperimenteerimise või statistiliste järelduste kombinatsioon. A / B testimise põhielemendid on olulisus, juhuslikkus ja mitmekordne võrdlus.
Tähtsus on statistiliste testide olulisuse mõiste. Juhuslikkus on eksperimentaalse disaini põhikomponent, kus muutujad tasakaalustatakse. Mitme võrdlusega on võimalik võrrelda rohkem muutujaid klientide huvide korral, mis põhjustab rohkem valepositiivseid tulemusi, mille tulemuseks on müüja usaldusnivoo korrigeerimise nõue e-kaubanduse valdkonnas.
A / B testimine on andmeteaduse valdkonnas oluline tulemuste ennustamisel.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend andmete teaduse intervjuu küsimuste ja vastuste põhiloendi koostamiseks, et kandidaat saaks hõlpsalt neid andmeteaduse intervjuu küsimusi lahendada. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- 5 tõhusat intervjuu meeste hooldustooted
- Krediidianalüütiku intervjuu küsimused
- 10 kasulikku näpunäidet Pythoni programmeerimise kohta (nipid)
- 4 põnevat intervjuu ettevalmistamise näpunäidet, mida meeles pidada!
- 10 suurepärast MBA intervjuu küsimust, mida peate teadma !!!