Введение в вопросы и ответы на вопросы Data Science
Если вы ищете работу, связанную с наукой о данных, вам необходимо подготовиться к интервью 2019 года по вопросам науки о данных. Хотя каждое собеседование по Data Science отличается и объем работы также различен, мы можем помочь вам ответить на самые важные вопросы и ответы на собеседования по Data Science, которые помогут вам сделать скачок и добиться успеха в своем собеседовании.
Лучшие вопросы интервью по науке о данных
Ниже приведен список вопросов интервью с наукой о данных 2019 года, которые чаще всего задаются в ходе интервью:
1. Что такое наука о данных?
ответы:
Наука о данных - это междисциплинарная область различных научных методов, методов, процессов и знаний, которая используется для преобразования данных различных типов, таких как структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные, в требуемый формат или представление.
Понятия Data Science включают в себя различные понятия, такие как статистика, регрессия, математика, информатика, алгоритмы, структуры данных и информатика, а также некоторые подполя, такие как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, базы данных и т. Д.,
Концепция Data Science в последнее время в большей степени развилась в области компьютерных технологий, чтобы проводить анализ данных на существующих данных, где рост данных выражается в экспоненциальной зависимости от времени.
Наука о данных - это изучение различных типов данных, таких как структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные в любой форме или доступных форматах, чтобы извлечь из них некоторую информацию.
Data Science состоит из различных технологий, используемых для изучения данных, таких как извлечение данных, хранение данных, очистка данных, архивирование данных, преобразование данных и т. Д., Чтобы сделать их эффективными и упорядоченными. Data Science также включает в себя такие понятия, как моделирование, моделирование, аналитика, машинное обучение, вычислительная математика и т. Д.,
2. Какой язык программирования лучше всего использовать в науке о данных?
ответы:
Наука о данных может быть реализована с использованием таких языков программирования, как Python или R. Эти два наиболее популярных языка используются специалистами по анализу данных или аналитиками данных. R и Python имеют открытый исходный код и могут свободно использоваться и появились в 1990-х годах.
Python и R имеют различные преимущества в зависимости от приложений и требуемой бизнес-цели. Python лучше использовать в случаях повторяющихся задач или заданий и для манипуляций с данными, тогда как R-программирование можно использовать для запросов или извлечения наборов данных и специального анализа данных.
Преимущественно Python предпочтителен для всех типов приложений для обработки данных, где некоторое время R-программирование предпочтительнее в случае приложений с высокими или сложными данными. Python легче учиться и имеет меньшую кривую обучения, тогда как R имеет глубокую кривую обучения.
Python в основном предпочтителен во всех случаях, который является языком программирования общего назначения и может быть найден во многих приложениях, кроме Data Science. R чаще всего встречается в области Data Science только там, где он используется для анализа данных на автономных серверах или для вычислений по отдельности.
Давайте перейдем к следующим вопросам интервью по науке о данных.
3. Почему очистка данных важна в науке о данных?
ответы:
Очистка данных более важна в Data Science, потому что конечные результаты или результаты анализа данных происходят из существующих данных, когда бесполезные или неважные данные необходимо периодически очищать, когда они не требуются. Это обеспечивает надежность и точность данных, а также освобождает память.
Очистка данных снижает избыточность данных и дает хорошие результаты в анализе данных, когда существует некоторая большая информация о клиентах, которую следует периодически очищать. В таких компаниях, как электронная коммерция, розничная торговля, правительственные организации содержат большую информацию о транзакциях клиентов, которая устарела и требует очистки.
В зависимости от объема или размера данных следует использовать подходящие инструменты или методы для очистки данных из базы данных или среды больших данных. В источнике данных существуют различные типы данных, такие как грязные данные, чистые данные, смешанные чистые и грязные данные и образцы чистых данных.
Современные приложения для обработки данных опираются на модель машинного обучения, где учащийся учится на основе существующих данных. Таким образом, существующие данные всегда должны быть чистыми и в хорошем состоянии, чтобы получить сложные и хорошие результаты при оптимизации системы.
4. Что такое линейная регрессия в науке о данных?
ответы:
Это часто задаваемые вопросы интервью по науке о данных в интервью. Линейная регрессия - это методика, используемая в контролируемом машинном обучении алгоритмическому процессу в области науки о данных. Этот метод используется для прогнозного анализа.
Прогнозная аналитика - это область статистических наук, где существующая информация будет извлекаться и обрабатываться для прогнозирования тенденций и структуры результатов. Суть предмета заключается в анализе существующего контекста для прогнозирования неизвестного события.
Процесс метода линейной регрессии заключается в прогнозировании переменной, называемой целевой переменной, путем установления наилучшего отношения между зависимой переменной и независимой переменной. Здесь зависимая переменная - это переменная результата, а также переменная ответа, тогда как независимая переменная - это переменная предиктора или объясняющая переменная.
Например, в реальной жизни, в зависимости от расходов, понесенных в этом финансовом году или ежемесячных расходов, прогнозы осуществляются путем расчета приблизительных расходов на предстоящие месяцы или финансовые годы.
В этом методе реализация может быть осуществлена с использованием техники программирования Python, где это наиболее важный метод, используемый в технике машинного обучения в области науки о данных.
Линейная регрессия также называется регрессионным анализом, который входит в область статистических наук, которая интегрирована вместе с наукой о данных.
5. Что такое A / B-тестирование в Data Science?
Ответы: A / B-тестирование также называется Bucket Testing или Split Testing. Это метод сравнения и тестирования двух версий систем или приложений друг с другом, чтобы определить, какая версия приложения работает лучше. Это важно в тех случаях, когда клиентам или конечным пользователям показывается несколько версий для достижения целей.
В области Data Science это A / B-тестирование используется для определения того, какая переменная из существующих двух переменных используется для оптимизации или увеличения результата цели. A / B-тестирование также называется дизайном эксперимента. Это тестирование помогает установить причинно-следственную связь между независимыми и зависимыми переменными.
Это тестирование также является просто комбинацией экспериментов по проектированию или статистического вывода. Значимость, рандомизация и множественные сравнения являются ключевыми элементами A / B-тестирования.
Значимость - это термин для значимости проведенных статистических испытаний. Рандомизация является основным компонентом экспериментального плана, где переменные будут сбалансированы. Множественные сравнения - это способ сравнения большего количества переменных в случае интересов клиента, который вызывает больше ложных срабатываний, что приводит к требованию корректировки уровня доверия продавца в области электронной коммерции.
A / B-тестирование является важным в области Data Science для прогнозирования результатов.
Рекомендуемая статья
Это было руководство к Основному Списку Вопросов Интервью Науки Данных и ответов, чтобы кандидат мог легко разобрать эти Вопросы Интервью Науки Данных. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- 5 эффективных советов по уходу за интервью для мужчин
- Кредитный аналитик Интервью Вопросы
- 10 полезных советов по программированию на Python (хитрости)
- 4 захватывающих подсказки для подготовки к собеседованию!
- 10 превосходных вопросов для интервью MBA, которые вы должны знать !!!