Bevezetés az adattudományi interjú kérdéseibe és válaszaiba
Ha olyan állást keres, amely az adattudományhoz kapcsolódik, fel kell készülnie a 2019. évi adattudományi interjú kérdéseire. Bár minden Data Science interjú különbözik, és a munka mértéke szintén különbözik, segíthetjük Önt a Data Science interjú kérdéseivel és válaszaival, amelyek segítenek abban, hogy megtegye az ugrást, és sikeres legyen az interjúban.
A legfontosabb adattudományi interjúkérdések
Az alábbiakban felsoroljuk a 2019-es adatok tudományos interjúval kapcsolatos kérdéseit, amelyeket főként egy interjúban kérnek fel:
1. Mi az adattudomány?
válaszok:
Az adattudomány a különféle tudományos módszerek, technikák, folyamatok és tudás interdiszciplináris területe, amelyet különféle típusú adatok, például strukturált, nem strukturált és félig strukturált adatok átalakítására használnak a szükséges formátumra vagy ábrázolásra.
Az adattudomány fogalmai különféle fogalmakat foglalnak magukban, mint például statisztika, regresszió, matematika, számítástechnika, algoritmusok, adatszerkezetek és információs tudomány, néhány almezővel, például adatbányászással, gépi tanulással és adatbázisokkal stb.,
Az adattudományi koncepció a közelmúltban nagyobb mértékben fejlődött a számítástechnika területén annak érdekében, hogy adatelemzést végezzen a meglévő adatokkal kapcsolatban, ahol az adatok növekedése időbeli exponenciát mutat.
Az adattudomány különféle típusú adatok, például strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatok, bármilyen formában vagy formátumban történő tanulmányozása a rendelkezésre álló információk kinyerése érdekében.
Az Data Science az adatok tanulmányozására szolgáló különböző technológiákból áll, mint például az adatbányászat, az adatok tárolása, az adatok megtisztítása, az adatok archiválása, az adatok átalakítása stb., Annak hatékonysága és rendezése érdekében. Az adattudomány olyan fogalmakat is magában foglal, mint a szimuláció, modellezés, elemzés, gépi tanulás, számítási matematika stb.,
2. Mi a legjobb programozási nyelv az adattudományban?
válaszok:
Az Data Science kezelhető programozási nyelvek, például Python vagy R programozási nyelv használatával. Ez a kettő a két legnépszerűbb nyelv, amelyet az adattudósok vagy az elemzők használnak. Az R és a Python nyílt forráskódú, szabadon használhatóak, és az 1990-es években jöttek létre.
A Python és az R eltérő előnyökkel bír az alkalmazástól függően, és üzleti célt igényelnek. A Python-ot jobb ismételt feladatok vagy feladatok, valamint adatmanipulációk esetén használni, míg az R programozást adatkészletek lekérdezésére vagy lekérésére, valamint testreszabott adatelemzésre lehet használni.
Leginkább a Python-t részesítik előnyben az összes típusú tudományos alkalmazás esetén, ahol magas vagy összetett adat-alkalmazások esetén előnyben részesítik bizonyos idő R programozását. A Python könnyebben megtanulható és kevesebb tanulási görbével rendelkezik, míg R mély tanulási görbével rendelkezik.
Leginkább a Python-ot részesítik előnyben, amely általános célú programozási nyelv, és számos alkalmazásban megtalálható, kivéve az Data Science-t. Az R elsősorban az Data Science területén csak akkor látható, ha önálló kiszolgálók adatelemzésére vagy külön kiszámításra használják.
Térjünk át a következő Data Science Interjú-kérdésekre.
3. Miért nélkülözhetetlen az adattisztítás az adattudományban?
válaszok:
Az adattisztítás sokkal fontosabb az adattudományban, mivel az adatelemzés végeredményei vagy eredményei a meglévő adatokból származnak, ahol a haszontalan vagy jelentéktelen időnként meg kell tisztítani, amikor nem szükséges. Ez biztosítja az adatok megbízhatóságát és pontosságát, valamint felszabadítja a memóriát.
Az adattisztítás csökkenti az adatok redundánsságát, és jó eredményeket ad az adatok elemzésében, ahol létezik nagy ügyfelekre vonatkozó információ, amelyeket rendszeresen meg kell tisztítani. Az olyan vállalkozásokban, mint az e-kereskedelem, a kiskereskedelem, a kormányzati szervezetek nagyszámú ügyfelekkel kapcsolatos tranzakciós információkat tartalmaznak, amelyek elavultak és meg kell tisztítani.
Az adatok mennyiségétől vagy méretétől függően megfelelő eszközöket vagy módszereket kell használni az adatok megtisztításához az adatbázisból vagy a nagy adatkörnyezetből. Különböző típusú adatok léteznek az adatforrásban, például piszkos adatok, tiszta adatok, vegyes tiszta és szennyezett adatok, valamint tiszta adatok mintája.
A modern adattudományi alkalmazások olyan gépi tanulási modellre támaszkodnak, amelyben a hallgató megtanul a meglévő adatokból. Tehát a meglévő adatokat mindig tisztán és jól karban kell tartani, hogy kifinomult és jó eredményeket érjünk el a rendszer optimalizálása során.
4. Mi az lineáris regresszió az adattudományban?
válaszok:
Ez egy gyakran feltett kérdés az adattudományi interjúban egy interjúban. A Lineáris Regresszió egy módszer, amelyet az algoritmikus folyamat felügyelt gépi tanulásához használnak az adattudomány területén. Ezt a módszert prediktív elemzéshez használják.
A prediktív elemzés olyan terület a statisztikai tudományok területén, ahol a meglévő információkat kinyerik és feldolgozzák a trendek és eredmények mintájának előrejelzése céljából. A téma lényege a meglévő kontextus elemzésében rejlik egy ismeretlen esemény előrejelzése céljából.
A Lineáris Regressziós módszer folyamata egy célváltozónak nevezett változó becslése azáltal, hogy a legjobb kapcsolatot hoz létre a függõ változó és a független változó között. Itt a függő változó az eredményváltozó és a válaszváltozó, míg a független változó az előrejelző vagy magyarázó változó.
Például a valós életben, az ebben a pénzügyi évben felmerült kiadásoktól vagy a havi kiadásoktól függően, az előrejelzések a következő havi vagy pénzügyi évek hozzávetőleges költségeinek kiszámításával történnek.
Ebben a módszerben a megvalósítás Python programozási technikával hajtható végre, ahol ez a gépi tanulás technikájában alkalmazott legfontosabb módszer az adattudomány területén.
A lineáris regressziót regressziós elemzésnek is nevezik, amely a statisztikai tudomány területéhez tartozik, amelyet az adattudományba integráltak.
5. Mi az A / B tesztelés az adattudományban?
Válaszok: Az A / B tesztet más néven Bucket Testing vagy Split Testing néven hívják. Ez a módszer a rendszerek vagy alkalmazások két verziójának összehasonlítására és tesztelésére, hogy meghatározzuk, melyik alkalmazás jobban teljesít. Ez akkor fontos, ha a célok elérése érdekében több verziót mutatnak az ügyfeleknek vagy a végfelhasználóknak.
Az adattudomány területén ezt az A / B tesztet arra használják, hogy megismerjék a meglévő két változó közül melyik változót a cél eredményének optimalizálása vagy növelése érdekében. Az A / B tesztelést kísérleti tervezésnek is nevezik. Ez a tesztelés segít megállapítani az ok-okozati összefüggést a független és a függõ változók között.
Ez a tesztelés egyszerűen a tervezési kísérletek vagy a statisztikai következtetések kombinációja is. A szignifikancia, a randomizálás és a többszörös összehasonlítás az A / B tesztelés kulcsfontosságú elemei.
A szignifikancia a végzett statisztikai tesztek szignifikanciájának kifejezése. A véletlenszerűsítés a kísérleti terv alapvető alkotóeleme, ahol a változók kiegyensúlyozottak lesznek. A többszörös összehasonlítás a több változó összehasonlításának módja az ügyfelek érdekei esetén, amelyek több hamis pozitív eredményt okoznak, és ennek eredményeként az eladó bizalmi szintjének korrekciójára van szükség az e-kereskedelem területén.
Az A / B tesztelés az adattudomány területén fontos az eredmények előrejelzésekor.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az adattudományi interjú kérdéseivel és válaszaival kapcsolatos alapvető listához, így a jelölt könnyen meg tudja oldani ezeket az adattudományi interjúkérdéseket. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- 5 hatékony interjú-tippek a férfiak számára
- Hitelelemző interjúkérdések
- 10 hasznos tipp a Python programozáshoz (trükkök)
- 4 izgalmas interjú-előkészítési tipp, amire emlékezni kell!
- 10 kiváló MBA interjú kérdés, amit tudnod kell !!!