Uvod u pitanja i odgovore na Intervju Data Science
Ako tražite posao koji je povezan sa Data Science-om, trebate se pripremiti za pitanja o intervjuima za 2019. godinu. Iako je svaki Data Science intervju različit i opseg posla je također različit, možemo vam pomoći oko vrhunskih pitanja i odgovora za Data Science koji će vam pomoći da skočite i postignete vam uspjeh u intervjuu.
Glavna pitanja o znanstvenim intervjuima
Ispod je popis podataka o znanstvenim intervjuima za 2019. koji se najčešće postavljaju u intervjuu kako slijedi:
1. Što je znanost o podacima?
odgovori:
Znanost podataka interdisciplinarno je područje različitih znanstvenih metoda, tehnika, procesa i znanja koje se koriste za transformiranje podataka različitih tipova kao što su strukturirani, nestrukturirani i polustrukturirani podaci u potrebni format ili reprezentaciju.
Koncepti Data Science uključuju različite koncepte kao što su statistika, regresija, matematika, informatika, algoritmi, strukture podataka i informacijske znanosti, uključujući neke podpolja kao što su vađenje podataka, strojno učenje i baze podataka itd.,
Koncept Data Science nedavno se u većoj mjeri razvio u području računalne tehnologije kako bi se izvršila analiza podataka na postojećim podacima gdje je rast podataka u smislu eksponencijalnog u odnosu na vrijeme.
Znanost podataka je proučavanje različitih vrsta podataka kao što su strukturirani, polustrukturirani i nestrukturirani podaci u bilo kojem obliku ili formatu koji su dostupni kako bi se neke informacije iz njih izvukle.
Data Science sastoji se od različitih tehnologija koje se koriste za proučavanje podataka kao što su vađenje podataka, pohrana podataka, čišćenje podataka, arhiviranje podataka, transformacija podataka itd. Kako bi se učinili učinkovitom i uređenom. Data Science također uključuje koncepte kao što su simulacija, modeliranje, analitika, strojno učenje, računalna matematika itd.,
2. Koji je najbolji programski jezik koji se koristi u znanosti znanosti?
odgovori:
Data Science može se baviti korištenjem programskih jezika poput programskog jezika Python ili R. Ova dva su dva najpopularnija jezika koja koriste znanstvenici podataka ili analitičari podataka. R i Python su otvorenog koda i mogu se slobodno koristiti i nastali tijekom 1990-ih.
Python i R imaju različite prednosti ovisno o aplikaciji i zahtijevaju poslovni cilj. Python je bolje koristiti u slučajevima ponovljenih zadataka ili poslova i za manipulaciju podacima, dok se R programiranje može koristiti za upiti ili dohvaćanje skupa podataka i prilagođenih analiza podataka.
Uglavnom je Python preferiran za sve vrste aplikacija za znanost podataka gdje je određeno vrijeme R programiranje poželjno u slučajevima visokih ili složenih aplikacija podataka. Python je lakše učiti i ima manje krivulje učenja dok R ima krivulju dubokog učenja.
Python je najviše poželjan u svim slučajevima koji je programski jezik opće namjene i može ga se pronaći u mnogim drugim aplikacijama osim Data Science-a. R se uglavnom vidi u području Data Science samo tamo gdje se koristi za analizu podataka na samostalnim poslužiteljima ili zasebno računanje.
Prijeđimo na sljedeća pitanja iz Intervjua o podacima o znanosti.
3. Zašto je čišćenje podataka neophodno za Data Science?
odgovori:
Čišćenje podataka je važnije u Data Science-u, jer krajnji rezultati ili rezultati analize podataka potječu od postojećih podataka gdje je beskorisno ili nevažno potrebno čistiti periodično, bez potrebe. To osigurava pouzdanost i točnost podataka, a također i oslobađanje memorije.
Čišćenje podataka smanjuje suvišnost podataka i daje dobre rezultate u analizi podataka tamo gdje postoje neke velike informacije o klijentima i to bi trebalo povremeno čistiti. U tvrtkama kao što su e-trgovina, maloprodaja, vladine organizacije sadrže velike informacije o transakcijama s klijentima koje su zastarjele i potrebno ih je očistiti.
Ovisno o količini ili veličini podataka, za čišćenje podataka iz baze podataka ili okruženja velikih podataka treba koristiti prikladne alate ili metode. Postoje različite vrste podataka u izvoru podataka kao što su prljavi podaci, čisti podaci, miješani čisti i prljavi podaci i uzorci čistih podataka.
Suvremene aplikacije za znanost podataka oslanjaju se na model strojnog učenja u kojem učenik uči od postojećih podataka. Dakle, postojeći podaci trebaju se uvijek održavati čisto i dobro održavati kako bi se postigli sofisticirani i dobri rezultati tijekom optimizacije sustava.
4. Što je linearna regresija u znanosti podataka?
odgovori:
Ovo su često postavljana pitanja Data Science Interview u intervjuu. Linearna regresija je tehnika koja se koristi u nadziranom strojnom učenju algoritamskih procesa u području znanosti o podacima. Ova se metoda koristi za prediktivnu analizu.
Prediktivna analitika područje je u okviru Statističkih znanosti, gdje će se postojeći podaci izvlačiti i obrađivati kako bi se predvidjeli trendovi i obrazac ishoda. Srž teme je u analizi postojećeg konteksta da bi se predvidio nepoznati događaj.
Postupak linearne regresije metoda je predviđanje varijable koja se zove ciljna varijabla čineći najbolji odnos između ovisne varijable i neovisne varijable. Ovdje je ovisna varijabla izlazna varijabla, a isto tako i varijabla odgovora, dok je neovisna varijabla predviđajuća ili eksplanatorna.
Na primjer, u stvarnom životu, ovisno o troškovima koji su se dogodili u ovoj financijskoj godini ili mjesečnim troškovima, predviđanja se događaju izračunavanjem približnih rashoda u narednim mjesecima ili financijskim godinama.
U ovoj se metodi implementacija može izvesti tehnikom programiranja Python-a gdje je to najvažnija metoda koja se koristi u tehnici strojnog učenja u području Data Science.
Linearna regresija naziva se i regresijska analiza koja spada u područje Statističkih znanosti koja je integrirana zajedno s Data Science-om.
5. Što je A / B testiranje u Data Scienceu?
Odgovori: A / B testiranje se također naziva Bucket Testing ili Split testiranje. Ovo je metoda uspoređivanja i testiranja dvije verzije sustava ili aplikacija jedna protiv druge kako bi se utvrdilo koja verzija aplikacije funkcionira bolje. Ovo je važno u slučajevima kada se kupcima ili krajnjim korisnicima prikazuju više verzija kako bi se postigli ciljevi.
U području podataka o podacima, ovo A / B testiranje koristi se da bi se znala koja je varijabla iz postojeće dvije varijable kako bi se optimizirao ili povećao ishod cilja. A / B testiranje se također naziva Design of Experiment. Ovo testiranje pomaže u uspostavljanju uzročno-posljedične veze između neovisnih i ovisnih varijabli.
Ovo je testiranje jednostavno kombinacija dizajnerskog eksperimentiranja ili statističkog zaključivanja. Značaj, randomizacija i višestruka usporedba ključni su elementi A / B testiranja.
Značaj je pojam za značajnost provedenih statističkih ispitivanja. Randomizacija je glavna komponenta eksperimentalnog dizajna u kojoj će varijable biti uravnotežene. Višestruka usporedba način je usporedbe više varijabli u slučaju interesa kupaca što uzrokuje više lažnih pozitivnih rezultata što rezultira potrebom ispravljanja razine povjerenja prodavatelja u području e-trgovine.
A / B testiranje je važno u predviđanju rezultata.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Osnovni popis pitanja i odgovora za znanost o podacima o podacima tako da kandidat može lako razbiti ova pitanja u vezi sa znanjem o podacima. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- 5 učinkovitih savjeta za njegovanje intervjua za muškarce
- Pitanja o intervjuu s kreditnim analitičarom
- 10 korisnih savjeta o programiranju Pythona (trikovi)
- 4 uzbudljiva savjeta za pripremu intervjua koje trebate upamtiti!
- 10 izvrsnih MBA pitanja za intervju koje morate znati !!!