Въведение в въпросите и отговорите на интервюта за Data Science
Ако търсите работа, свързана с Data Science, трябва да се подготвите за въпросите за интервю за 2019 г. в Data Science. Въпреки че всяко интервю за Data Science е различно и обхватът на работата също е различен, ние можем да ви помогнем с най-добрите въпроси и отговори за интервюта на Data Science, които ще ви помогнат да направите скока и да постигнете успех в интервюто.
Водещи въпроси за интервю за наука
По-долу е списъкът на 2019 г. Data Science Interview Въпроси, които се задават най-вече в интервю са, както следва:
1. Какво е наука за данни?
Отговори:
Data Science е интердисциплинарно поле от различни научни методи, техники, процеси и знания, което се използва за преобразуване на данните от различни видове като структурирани, неструктурирани и полуструктурирани данни в необходимия формат или представителство.
Концепциите за наука за данни включват различни понятия като статистика, регресия, математика, компютърни науки, алгоритми, структури от данни и информатика с включени също някои подполета като извличане на данни, машинно обучение и бази данни и др.,
Концепцията за научни данни наскоро се развива в по-голяма степен в областта на изчислителните технологии, за да се извърши анализ на данни на съществуващите данни, където растежът на данните е по отношение на експоненциално по отношение на времето.
Data Science е проучване на различни видове данни, като структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни във всякаква форма или формати, налични, за да се извлече информация от нея.
Data Science се състои от различни технологии, използвани за изучаване на данни като извличане на данни, съхранение на данни, изчистване на данни, архивиране на данни, трансформация на данни и т.н., за да бъдат ефективни и подредени. Data Science включва също така понятия като симулация, моделиране, аналитика, машинно обучение, изчислителна математика и т.н.,
2. Кой е най-добрият език за програмиране, използван в науката за данни?
Отговори:
Data Science може да се обработва с помощта на програмни езици като Python или R език за програмиране. Тези два са двата най-популярни езика, използвани от учените по данни или анализаторите на данни. R и Python са с отворен код и са свободни за използване и възникват през 90-те години.
Python и R имат различни предимства в зависимост от приложенията и изискват бизнес цел. Python е по-добре да се използва в случаите на многократни задачи или задачи и за манипулиране на данни, докато R програмирането може да се използва за заявки или извличане на набори от данни и персонализиран анализ на данни.
Най-вече Python е предпочитан за всички видове приложения за наука за данни, където известно време R програмирането е за предпочитане в случаите на високи или сложни приложения за данни. Python е по-лесен за учене и има по-малко крива на учене, докато R има дълбока крива на обучение.
Python е предимно предпочитан във всички случаи, който е език за програмиране с общо предназначение и може да се намери и в много приложения, различни от Data Science. R се наблюдава най-вече в областта на Data Science само там, където се използва за анализ на данни в самостоятелни сървъри или изчисляване отделно.
Нека преминем към следващите Въпроси за интервю за Data Science.
3. Защо почистването на данни е от основно значение в Data Science?
Отговори:
Почистването на данни е по-важно в Data Science, тъй като крайните резултати или резултатите от анализа на данните идват от съществуващите данни, при които безполезно или маловажно трябва да се почистват периодично, когато това не се изисква. Това гарантира надеждността и точността на данните и също се освобождава паметта.
Почистването на данни намалява излишността на данните и дава добри резултати в анализа на данни, където има голяма информация за клиентите и които трябва да се почистват периодично. В предприятия като електронната търговия, търговията на дребно, правителствените организации съдържат голяма информация за транзакциите на клиенти, която е остаряла и трябва да бъде почистена.
В зависимост от количеството или размера на данните, трябва да се използват подходящи инструменти или методи за почистване на данните от базата данни или средата с големи данни. Има различни видове данни, съществуващи в източник на данни, като мръсни данни, чисти данни, смесени чисти и мръсни данни и примерни чисти данни.
Съвременните приложения за наука за данни разчитат на модел на машинно обучение, при който учащият се учи от съществуващите данни. Така че съществуващите данни трябва винаги да се поддържат чисто и добре, за да се получат сложни и добри резултати по време на оптимизацията на системата.
4. Какво е линейна регресия в науката за данни?
Отговори:
Това са често задаваните въпроси за интервю за Data Science в интервю. Линейна регресия е техника, използвана при контролирано машинно обучение на алгоритмичния процес в областта на науката за данни. Този метод се използва за прогнозен анализ.
Прогнозната анализа е област в рамките на Статистическите науки, където съществуващата информация ще бъде извлечена и обработена, за да се предскаже тенденцията и модела на резултатите. Ядрото на темата се крие в анализа на съществуващия контекст за предсказване на неизвестно събитие.
Процесът на метода на линейна регресия е да се предвиди променлива, наречена целева променлива, като се направи най-добрата връзка между зависимата променлива и независима променлива. Тук зависимата променлива е променливата на резултата, а също и променливата на отговора, докато независимата променлива е променлива или обяснителна променлива.
Например в реалния живот, в зависимост от разходите, настъпили през тази финансова година или месечните разходи, прогнозите се случват чрез изчисляване на приблизителните разходи за предстоящи месеци или финансови години.
При този метод реализацията може да се извърши с помощта на техниката на програмиране на Python, където това е най-важният метод, използван в техниката на машинно обучение в областта на науката за данни.
Линейната регресия се нарича също регресионен анализ, който попада в областта на статистическите науки, която е интегрирана заедно с Data Science.
5. Какво е A / B тестване в Data Science?
Отговори: A / B тестването се нарича още Bucket Testing или Split Testing. Това е методът за сравняване и тестване на две версии на системи или приложения един срещу друг, за да се определи коя версия на приложението се представя по-добре. Това е важно в случаите, когато на клиентите или крайните потребители се показват множество версии, за да се постигнат целите.
В областта на науката за данни, това тестване на A / B се използва, за да се знае коя променлива от съществуващите две променливи, за да се оптимизира или увеличи резултата от целта. A / B тестването също се нарича Design of Experiment. Това тестване помага да се установи причинно-следствена връзка между независимите и зависимите променливи.
Това тестване също е просто комбинация от експериментални проекти или статистически изводи. Значимост, рандомизация и множество сравнения са ключовите елементи на A / B тестването.
Значението е терминът за значимостта на проведените статистически тестове. Рандомизацията е основният компонент на експерименталния дизайн, където променливите ще бъдат балансирани. Множеството сравнения са начинът на сравняване на повече променливи в случай на интереси на клиента, което причинява повече неверни позитиви, което води до изискване за корекция в нивото на доверие на продавача в областта на електронната търговия.
A / B тестването е важно в областта на науката за данни при прогнозиране на резултатите.
Препоръчителен член
Това е ръководство за основен списък на въпросите и въпросите за интервю за наука за данни, така че кандидатът да може лесно да преодолее тези въпроси за научни интервюта за данни. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- 5 ефективни съвета за отглеждане на интервю за мъже
- Въпроси за интервю с кредитен анализатор
- 10 полезни съвета относно програмирането на Python (трикове)
- 4 вълнуващи съвета за подготовка за интервю, които да запомните!
- 10 отлични въпроси за интервю за MBA, които трябва да знаете !!!