Uvod v vprašanja in odgovore iz razgovora Data Science
Če iščete službo, povezano z Data Science, se morate pripraviti na vprašanja o intervjuju za leto 2019. Čeprav je vsaka razprava Data Science drugačna in je obseg zaposlitve tudi drugačen, vam lahko pomagamo z vrhunskimi vprašanji in odgovori za raziskovanje Data Science, ki vam bodo pomagali narediti preskok in doseči uspeh v intervjuju.
Najpomembnejša vprašanja o intervjuju s področja znanosti
Spodaj je seznam podatkov o znanstvenem intervjuju za leto 2019, ki jih večinoma postavljate v intervjuju:
1. Kaj je podatkovna znanost?
Odgovori:
Podatkovna znanost je interdisciplinarno področje različnih znanstvenih metod, tehnik, procesov in znanja, ki se uporablja za pretvorbo podatkov različnih vrst, kot so strukturirani, nestrukturirani in polstrukturirani podatki, v želeno obliko ali predstavitev.
Koncepti Data Science vključujejo različne koncepte, kot so statistika, regresija, matematika, računalništvo, algoritmi, strukture podatkov in informatika, vključno z nekaterimi podpolji, kot so podatkovno rudarjenje, strojno učenje in zbirke podatkov itd.,
Koncept Data Science se je v zadnjem času v večji meri razvil na področju računalniške tehnologije, da bi lahko opravil analizo podatkov na obstoječih podatkih, kjer je rast podatkov v smislu eksponenta glede na čas.
Podatkovna znanost je preučevanje različnih vrst podatkov, kot so strukturirani, polstrukturirani in nestrukturirani podatki v kakršni koli obliki ali obliki, ki so na voljo, da se iz njih izvleče nekaj informacij.
Podatkovna znanost je sestavljena iz različnih tehnologij, ki se uporabljajo za preučevanje podatkov, kot so rudarjenje podatkov, shranjevanje podatkov, čiščenje podatkov, arhiviranje podatkov, preoblikovanje podatkov itd., Da bi bili učinkoviti in urejeni. Data Science vključuje tudi koncepte, kot so simulacija, modeliranje, analitika, strojno učenje, računalniška matematika itd.,
2. Kateri programski jezik je najboljši za uporabo v podatkovni znanosti?
Odgovori:
Z Data Science lahko ravnamo z uporabo programskih jezikov, kot sta programski jezik Python ali R. Ta dva sta dva najbolj priljubljena jezika, ki ju uporabljajo znanstveniki ali analitiki podatkov. R in Python sta odprta koda in sta prosta za uporabo in sta nastala v devetdesetih letih.
Python in R imata različne prednosti, odvisno od aplikacij in zahtevata poslovni cilj. Python je bolje uporabiti v primerih ponavljajočih se opravil ali opravil in za obdelavo podatkov, medtem ko se lahko programiranje R uporablja za poizvedovanje ali pridobivanje nabora podatkov in prilagojeno analizo podatkov.
V glavnem je Python prednostni za vse vrste aplikacij za znanost podatkov, kjer je nekaj časa programiranje R prednostno v primerih visokih ali zapletenih podatkovnih aplikacij. Python je lažji za učenje in ima manj krivulje učenja, medtem ko ima R globoko krivuljo učenja.
Python je večinoma prednost v vseh primerih, ki je splošni programski jezik in ga lahko najdemo tudi v številnih drugih programih, razen Data Science. R večinoma vidimo na področju Data Science samo tam, kjer se uporablja za analizo podatkov v samostojnih strežnikih ali računalništvo ločeno.
Pojdimo na naslednja vprašanja o intervjuju s podatki o znanosti.
3. Zakaj je čiščenje podatkov nujno v Data Science?
Odgovori:
Čiščenje podatkov je v Data Science pomembnejše, ker končni rezultati ali rezultati analize podatkov izhajajo iz obstoječih podatkov, pri katerih je treba občasno očistiti neuporabno ali nepomembno, kadar to ni potrebno. To zagotavlja zanesljivost in natančnost podatkov ter sprosti pomnilnik.
Čiščenje podatkov zmanjšuje odvečnost podatkov in daje dobre rezultate pri analizi podatkov, kjer obstajajo nekatere velike informacije o strankah in jih je treba redno čistiti. V podjetjih, kot so e-trgovina, trgovina na drobno, vladne organizacije vsebujejo velike podatke o transakcijah s strankami, ki so zastarele in jih je treba očistiti.
Glede na količino ali velikost podatkov je treba za čiščenje podatkov iz baze podatkov ali velikega podatkovnega okolja uporabiti ustrezna orodja ali metode. V viru podatkov obstajajo različne vrste podatkov, kot so umazani podatki, čisti podatki, mešani čisti in umazani podatki in vzorčni čisti podatki.
Sodobne aplikacije znanosti o podatkih se opirajo na model strojnega učenja, pri katerem se učenec uči iz obstoječih podatkov. Torej je treba obstoječe podatke vedno vzdrževati čisto in dobro, da se med optimizacijo sistema dosežejo izpopolnjeni in dobri rezultati.
4. Kaj je linearna regresija v podatkovni znanosti?
Odgovori:
To so najpogostejša vprašanja o intervjuju za znanost Data Science v intervjuju. Linearna regresija je tehnika, ki se uporablja pri nadzorovanem strojnem učenju algoritmičnega procesa na področju Data Science. Ta metoda se uporablja za prediktivno analizo.
Napovedna analitika je področje v statističnih znanostih, kjer se bodo obstoječe informacije pridobivale in obdelovale za napovedovanje trendov in vzorcev rezultatov. Jedro teme je v analizi obstoječega konteksta za napovedovanje neznanega dogodka.
Postopek linearne regresijske metode je predvideti spremenljivko, imenovano ciljno spremenljivko, tako da naredi najboljše razmerje med odvisno spremenljivko in neodvisno spremenljivko. Tu je odvisna spremenljivka izhodna spremenljivka in tudi odzivna spremenljivka, medtem ko je neodvisna spremenljivka prediktorjeva ali pojasnjevalna spremenljivka.
Na primer, v resničnem življenju se napovedi zgodijo z izračunavanjem približnih prihodnjih mesecev ali odhodkov v finančnih letih, odvisno od stroškov v tem poslovnem letu ali mesečnih stroškov.
Pri tej metodi lahko izvedbo izvedemo s tehniko programiranja Python, kjer je to najpomembnejša metoda, ki se uporablja v tehniki strojnega učenja na področju Data Science.
Linearna regresija se imenuje tudi regresijska analiza, ki spada pod področje Statistične znanosti, ki je integrirano skupaj z Data Science.
5. Kaj je A / B testiranje podatkovne znanosti?
Odgovori: A / B testiranje se imenuje tudi Bucket Testing ali Split Testing. To je metoda primerjave in preizkušanja dveh različic sistemov ali aplikacij, da se ugotovi, katera različica aplikacije deluje bolje. To je pomembno v primerih, ko se strankam ali končnim uporabnikom za dosego ciljev prikaže več različic.
Na področju Data Science se to testiranje A / B uporablja, če želite vedeti, katera spremenljivka je od obstoječih dveh spremenljivk, da bi optimizirali ali povečali izid cilja. A / B testiranje se imenuje tudi Design of Experiment. To testiranje pomaga pri vzpostavljanju vzročno-posledične povezave med neodvisnimi in odvisnimi spremenljivkami.
To testiranje je tudi preprosto kombinacija oblikovalskega eksperimentiranja ali statističnega sklepanja. Pomen, randomizacija in več primerjav so ključni elementi A / B testiranja.
Pomen je izraz za pomen opravljenih statističnih testov. Randomizacija je osrednja sestavina eksperimentalne zasnove, kjer bodo spremenljivke uravnotežene. Več primerjav je način primerjave več spremenljivk v primeru interesov kupcev, ki povzroča več napačnih pozitivnih rezultatov, kar povzroči potrebo po popravku stopnje zaupanja prodajalca na področju e-trgovine.
T / A testiranje je pomembno na področju podatkovne znanosti pri napovedovanju rezultatov.
Priporočeni članek
To je vodnik po osnovnem seznamu vprašanj in odgovorov o raziskovanju podatkov, tako da lahko kandidat brez težav razreši ta vprašanja o intervjuju s podatki o znanosti. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- 5 učinkovitih nasvetov za nego intervjuja za moške
- Vprašanja o intervjuju s kreditnim analitikom
- 10 koristnih nasvetov o programiranju Python-a (triki)
- 4 navdušujoči nasveti za pripravo intervjuja!
- 10 odličnih MBA intervjujev, ki jih morate vedeti !!!