Preguntas De La Entrevista De Javascript De Ia Filtrada
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Michael Zippo
04.11.2021
Puede disfrutar de la ciencia de datos si está familiarizado con el muestreo sistemático, el análisis multivariante y el aprendizaje por refuerzo. Por muy cómodo que se sienta con estos temas cuantitativos, una entrevista con un científico de datos siempre es estresante. Para ayudarlo a conseguir el trabajo de sus sueños en ciencia de datos, a continuación se encuentran las principales preguntas y respuestas para entrevistas con científicos de datos.
Sea cual sea la técnica estadística en la que se destaque, debe prepararse para tantas preguntas de entrevista como sea posible. Actualice su tesis en aspectos como el modelo de regresión lineal, la función de activación y el análisis bivariado. Identifique sus debilidades y practique responder preguntas en términos simples. Siga leyendo para obtener más información sobre las entrevistas de trabajo para científicos de datos.
¿Qué es un científico de datos?
Un científico de datos es un analista que limpia, organiza e interpreta datos estructurados y no estructurados para que las empresas puedan tomar decisiones estratégicas. A menudo usará conceptos como regresión lineal, aprendizaje profundo, aprendizaje automático , análisis de causa raíz, combinación lineal y muestreo de probabilidad para sus proyectos.
Si la construcción de un modelo estadístico complejo y la realización de experimentos aleatorios le parece emocionante, entonces una carrera en ciencia de datos es una excelente opción. Según ZipRecruiter, el
salario medio de los científicos de datos es de $ 119 413, que es extremadamente alto. Los científicos de datos que son expertos en clústeres de DBSCAN y consultas SQL pueden obtener aún más.
Respuestas a las preguntas más preguntas comunes de entrevistas con científicos de datos
Las preguntas de un gerente de recursos humanos durante una entrevista con un científico de datos dependen de la empresa para la que se postule. Sin embargo, generalmente puede prepararse para lo que sucederá durante la entrevista. Se hacen preguntas comunes durante una entrevista de ciencia de datos, como preguntas de entrevista de ciencia de datos generales, técnicas y de comportamiento.
Para responder con éxito cualquier pregunta de entrevista de ciencia de datos, debe comprender cómo implementar técnicas específicas y resolver preguntas falsas. positivos También debe saber cómo usar el poder predictivo, los valores atípicos, el muestreo sistemático y la visualización de datos. También es importante conocer el filtrado basado en contenido y el algoritmo de clasificación binaria.
Entrevista a los cinco principales científicos de datos técnicos Preguntas y respuestas
Las preguntas de la entrevista de ciencia de datos técnicos determinan su capacidad para trabajar con conceptos prácticos como regresión logística, variables independientes, árboles de decisión y muestreo de probabilidad. También puede encontrar preguntas sobre el modelado de datos. A continuación se encuentran las principales preguntas técnicas para una entrevista con un científico de datos.
convertirse en científico de datos , prepárese para trabajar con histogramas y diagramas de caja a menudo. . Los gerentes de contratación deben saber que puede diferenciar estas dos vistas de datos. Por lo tanto, cuando responda a esta pregunta de la entrevista sobre ciencia de datos, explore las diferencias entre estas dos visualizaciones de datos y cómo los usan los científicos.
Los histogramas son gráficos de barras, mientras que los diagramas de caja no lo son. El primero muestra la frecuencia de los valores ‚Äã‚Äão de variables numéricas mientras que el segundo muestra la distribución de los datos. Los histogramas estiman la distribución de probabilidad de los valores dados ‚Äã‚Äãy el diagrama de caja se usa para estimar el rango, los valores atípicos y los cuartiles para comparar múltiples gráficos a la vez.
¿Cuáles son las diferentes características entre el aprendizaje supervisado y no supervisado?
El aprendizaje automático es una parte esencial de la ciencia de datos. Los gerentes de contratación hacen estas preguntas para medir qué tan familiarizado está con el aprendizaje automático para la ciencia de datos. Desea ser muy detallado en su respuesta a esta pregunta y explicar todas las diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.
Para el aprendizaje supervisado, la entrada es conocida y etiquetada y hay un componente de devolución de regalos. Generalmente usamos aprendizaje supervisado para regresión logística y árboles de decisión. El aprendizaje no supervisado funciona con datos no etiquetados y no hay un componente de retroalimentación. Lo usamos para el agrupamiento jerárquico y el agrupamiento de k-medias.
¿Qué significa el término "matriz de confusión"?
Las técnicas estadísticas son una práctica dominante en la ciencia de datos, y aquí es donde la matriz de confusión se vuelve relevante. Al definir una matriz de confusión, puede confirmar que sabe cómo evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación. A cambio, tiene una sólida comprensión de las estadísticas y la probabilidad. No confunda este concepto con la matriz de correlación o covarianza.
Una matriz de confusión es un sistema que resume el número de predicciones incorrectas y correctas, incluidos los valores de conteo. Analicemos estas predicciones por clase. Con estos resultados, podrá determinar el rendimiento de su modelo de clasificación frente a los valores objetivo reales.
¿Cuáles son los pasos para crear un árbol de decisión?
En una carrera como la ciencia de datos, debe saber cómo tomar una decisión estratégica. Por esta razón, el gerente de contratación hará este tipo de preguntas en los árboles de decisión. Responder a esta pregunta refleja su capacidad para organizar datos y desarrollar análisis exitosos utilizando información precisa. Así es como puede describir los pasos para crear un árbol de decisiones.
- Determine las clases de datos que serán la base del árbol.
- Consulte la sección "Jugar al golf " y calcule la entropía para las clases.
- Después de cada división en el árbol de decisión, calcule la entropía para cada atributo.
- Para cada atributo, calcule la ganancia de información. Para hacer esto, use esta fórmula Ganancia (S, T) = Entropía (S) - Entropía (S, T). Use el atributo con la mayor ganancia de información para la división.
- Realice la primera división en el árbol de decisiones según el atributo con la mayor ganancia de información del paso 4.
¿Qué -son-las-inconvenientes de un modelo lineal?
Esta pregunta determina si comprende los riesgos de trabajar con un modelo lineal. Su conocimiento también demostrará que tiene las habilidades para distinguir entre modelos de aprendizaje automático para que pueda identificar modelos débiles y usar modelos apropiados para su proyecto. Al responder esta pregunta, asegúrese de enumerar tantas desventajas como sea posible de un modelo lineal.
Al trabajar con un modelo lineal, debe se limita a trabajar con relaciones lineales que no son correctas para cada conjunto de datos, le impide mirar los valores extremos de un conjunto de datos porque solo puede ver la media de una variable dependiente y las variables independientes. Los datos también deben ser dependientes cuando se trabaja con regresión lineal.
Las cinco preguntas principales y los datos de comportamiento Respuestas a entrevistas con científicos
Se utiliza una pregunta de entrevista con científicos de datos de comportamiento para evaluar sus rasgos de personalidad y cómo maneja las situaciones. Aunque su conocimiento técnico no es muy importante para estas preguntas, aún necesita prepararse para ellas. La Oficina de Estadísticas Laborales sugiere prepararse para cada pregunta < /a> y dé respuestas específicas.
¿Cuáles son los valores ‚Äã‚Äão de un buen científico de datos? ?
Un gerente de contratación le hará esta pregunta para determinar sus aspiraciones y cualidades profesionales. Su respuesta también revelará su opinión sobre la mejor manera de hacer su trabajo. Sea honesto y hable sobre cómo sus valores personales "reflejan los de un buen científico de datos".
En general, los científicos de datos deben tener excelentes habilidades de gestión del tiempo y tomar el control en situaciones estresantes. Los profesionales también deben prestar atención a los detalles de cualquier conjunto de datos en el que estén trabajando. Deben comprender los requisitos comerciales y determinar cómo pueden tener un impacto real en el negocio.
What tipo de ambiente de trabajo en el que te sientes comodo?
Esta es una pregunta difícil porque, si bien el gerente de contratación quiere su honestidad, está tratando de evaluar si sería una buena opción para su empresa. Busque reseñas de empleados en un sitio como Glassdoor para tener una idea del entorno de trabajo esperado. Si esta es una cultura compatible para usted, base su respuesta en las características que le gustan de ese entorno.
Por ejemplo, si la empresa tiene un entorno de trabajo más lento, puede decir que le gusta trabajar en un entorno eso no es demasiado abrumador pero te desafía. Si, por el contrario, tu entorno de trabajo es acelerado, explica que te gusta trabajar en un entorno en constante cambio y que tienes nuevos problemas que resolver.
Al realizar el análisis de datos, la validación de datos, la creación de árboles de decisión y el uso sistemático del muestreo, dependerá en gran medida de los comentarios de sus colegas. Por lo tanto, los gerentes de contratación quieren comprender cómo planea ayudar y optimizar a su equipo. Tu respuesta dirá mucho sobre tu trabajo en equipo y tus habilidades de comunicación.
Para responder a esta pregunta, necesitas usar tus fortalezas. Puede recordar las respuestas anteriores con respecto a su experiencia laboral o habilidades. Por ejemplo, puede decir que desea ofrecer una perspectiva nueva e innovadora y esforzarse por aumentar la eficiencia, la eficacia y la precisión de sus proyectos.
¿Cuáles son tus mayores debilidades?
Nadie quiere admitir que tiene debilidades y defectos. Sin embargo, los empleadores deben saber esto para comprender cómo planea mejorar sus debilidades. Ya sea que tenga problemas con la validación cruzada, los modelos de aprendizaje profundo o la traducción de funciones complejas, sea honesto acerca de sus debilidades y cómo planea cambiarlas.
Sean cuales sean sus debilidades, debe asumir la responsabilidad y explique las razones por las que los está cambiando. Por ejemplo, si tiene malas habilidades para administrar el tiempo, puede intentar llevar un diario y configurar alarmas para hacerse responsable. Si tiene alguna dificultad con el modelo de bosque aleatorio o el modelo de regresión logística, menciónelos también.
¿Cómo se mantiene al tanto de las tendencias de la ciencia de datos?
Puede haber una mejor manera de abordar una técnica de agrupación, implementar modelos de aprendizaje profundo o crear algoritmos de aprendizaje automático. Por esta razón, debe seguir las tendencias en ciencia de datos. Muestra cómo lo vas a lograr para demostrar que te apasiona tu trabajo y que tus procesos estadísticos se mantienen actualizados.
