Úvod do rozhovorů s otázkami a odpověďmi na téma Science Science
Pokud hledáte práci související s Data Science, musíte se připravit na otázky týkající se rozhovoru s údajovou vědou 2019. Přestože je každý rozhovor s Data Science odlišný a rozsah práce je také odlišný, můžeme vám pomoci s těmi nejdůležitějšími otázkami a odpověďmi, které vám pomohou udělat skok a dosáhnout úspěchu v rozhovoru.
Nejčastější dotazy týkající se datových věd
Níže je uveden seznam otázek z roku 2019 Interview s údaji, které jsou nejčastěji kladeny v rozhovoru:
1. Co je to Data Science?
Odpovědi:
Data Science je interdisciplinární pole různých vědeckých metod, technik, procesů a znalostí, které se používá k transformaci dat různých typů, jako jsou strukturovaná, nestrukturovaná a polostrukturovaná data, do požadovaného formátu nebo reprezentace.
Koncepty datové vědy zahrnují různé koncepty, jako je statistika, regrese, matematika, informatika, algoritmy, datové struktury a informační věda, včetně také některých podpolí, jako je těžba dat, strojové učení a databáze atd.,
Koncept datové vědy se v poslední době ve větší míře vyvinul v oblasti výpočetní techniky s cílem provést analýzu dat na existujících datech, kde je růst dat z hlediska času exponenciální.
Data Science je studium různých typů dat, jako jsou strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná data v jakékoli formě nebo formátech, které jsou k dispozici, aby se z nich získaly nějaké informace.
Data Science sestává z různých technologií používaných ke studiu dat, jako je dolování dat, ukládání dat, čištění dat, archivace dat, transformace dat atd., Aby byla efektivní a uspořádaná. Data Science také zahrnuje pojmy jako simulace, modelování, analytika, strojové učení, výpočetní matematika atd.,
2. Jaký je nejlepší programovací jazyk, který se používá v Data Science?
Odpovědi:
Data Science lze zpracovat pomocí programovacích jazyků, jako je Python nebo R. Tyto dva jsou dva nejoblíbenější jazyky, které používají Data Scientists nebo Data Analysts. R a Python jsou open source a jsou volně k použití a vznikly během 90. let.
Python a R mají různé výhody v závislosti na aplikacích a vyžadují obchodní cíl. Python je lepší použít v případě opakovaných úkolů nebo úloh a pro manipulaci s daty, zatímco programování R lze použít k dotazování nebo načtení datových sad a přizpůsobené analýze dat.
Většinou je Python upřednostňován pro všechny typy aplikací pro vědu o datech, kde je časově výhodné programování R v případě aplikací s vysokým nebo komplexním datem. Python se snáze učí a má méně křivek učení, zatímco R má hlubokou křivku učení.
Python je většinou preferován ve všech případech, což je univerzální programovací jazyk a lze jej nalézt také v mnoha jiných aplikacích, než je Data Science. R je většinou vidět v oblasti datové vědy pouze tam, kde se používá pro analýzu dat na samostatných serverech nebo samostatně.
Přejdeme k dalším otázkám Interview Data Science Interview.
3. Proč je v Data Science nezbytné čištění dat?
Odpovědi:
Čištění dat je v Data Science důležitější, protože konečné výsledky nebo výsledky analýzy dat pocházejí ze stávajících dat, kde je třeba zbytečné nebo nedůležité pravidelně čistit, kdykoli to není nutné. To zajišťuje spolehlivost a přesnost dat a také uvolňuje paměť.
Čištění dat snižuje redundanci dat a poskytuje dobré výsledky v analýze dat, pokud existují nějaké velké informace o zákaznících a které by měly být pravidelně čištěny. V podnicích, jako je elektronický obchod, maloobchod, vládní organizace obsahují velké informace o zákaznických transakcích, které jsou zastaralé a je třeba je vyčistit.
V závislosti na množství nebo velikosti dat by měly být k čištění dat z databáze nebo prostředí velkých dat použity vhodné nástroje nebo metody. Ve zdroji dat existují různé typy dat, jako jsou špinavá data, čistá data, smíšená čistá a špinavá data a vzorky čistých dat.
Moderní aplikace vědy dat se spoléhají na model strojového učení, kde se žák učí ze stávajících dat. Stávající data by tedy měla být vždy čistě a dobře udržována, aby se během optimalizace systému dostaly sofistikované a dobré výsledky.
4. Co je lineární regrese ve vědě o datech?
Odpovědi:
Toto jsou nejčastěji kladené otázky týkající se datových věd v rozhovoru. Lineární regrese je technika používaná ve stroji pod dohledem strojového učení algoritmického procesu v oblasti datové vědy. Tato metoda se používá pro prediktivní analýzu.
Prediktivní analytika je oblast ve statistických vědách, kde budou existující informace extrahovány a zpracovány za účelem predikce trendů a vzorců výsledků. Jádro předmětu spočívá v analýze existujícího kontextu k predikci neznámé události.
Proces lineární regrese spočívá v predikci proměnné nazývané cílová proměnná tím, že se vytvoří nejlepší vztah mezi závislou proměnnou a nezávislou proměnnou. Závislá proměnná je zde výsledná proměnná a také proměnná odezvy, zatímco nezávislá proměnná je predikční proměnná nebo vysvětlující proměnná.
Například v reálném životě, v závislosti na nákladech, které se vyskytly v tomto finančním roce nebo měsíčních výdajích, se předpovědi vypočítají přibližnými nadcházejícími měsíci nebo výdaji za finanční roky.
V této metodě lze implementaci provést pomocí programovací techniky Python, kde se jedná o nejdůležitější metodu používanou v technikě strojového učení v oblasti datové vědy.
Lineární regrese se také nazývá regresní analýza, která spadá do oblasti statistických věd, která je integrována společně s Data Science.
5. Co je testování A / B v Data Science?
Odpovědi: Testování A / B se také nazývá Bucket Testing nebo Split Testing. Toto je metoda porovnávání a testování dvou verzí systémů nebo aplikací proti sobě, aby se určilo, která verze aplikace funguje lépe. To je důležité v případech, kdy se zákazníkům nebo koncovým uživatelům zobrazuje více verzí za účelem dosažení cílů.
V oblasti vědy o datech se toto testování A / B používá ke zjištění, která proměnná ze stávajících dvou proměnných za účelem optimalizace nebo zvýšení výsledku cíle. Testování A / B se také nazývá Design of Experiment. Toto testování pomáhá při určování vztahu příčiny a následku mezi nezávislými a závislými proměnnými.
Toto testování je také jednoduše kombinací experimentování s návrhem nebo statistického odvozování. Význam, randomizace a vícenásobné srovnání jsou klíčovými prvky testování A / B.
Význam je termín pro význam provedených statistických testů. Randomizace je základní součástí experimentálního návrhu, kde budou proměnné vyváženy. Vícenásobné srovnání je způsob, jak porovnat více proměnných v případě zájmů zákazníků, které způsobují více falešných pozitiv, což má za následek požadavek na korekci úrovně důvěry prodejce v oblasti elektronického obchodování.
Testování A / B je důležité v oblasti vědy o datech při předpovídání výsledků.
Doporučený článek
Toto byl průvodce k základnímu seznamu otázek a odpovědí na rozhovor s datovými vědami, aby uchazeč mohl snadno provést zásah do těchto otázek. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- 5 Efektivní tipy pro rozhovory pro muže
- Interview Otázky úvěrového analytika
- 10 užitečných tipů na programování v Pythonu (triky)
- 4 vzrušující tipy pro přípravu na rozhovor!
- 10 výborných otázek rozhovoru MBA, které musíte znát !!!