Общие вопросы для собеседований с Data Scientist и как на них ответить
__del__ |
__main__ Python module |
ast Python module |
base64 Python module |
Careers |
COM PHP module |
DBA PHP module |
dis Python module |
DOM PHP module |
Ev PHP module |
Event PHP module |
exp |
Expect PHP module |
FFI PHP module |
filter |
gc Python module |
http Python module |
iat |
imp Python module |
Interview Questions |
io Python module |
JavaScript |
Lua PHP module |
Machine Learning with Python |
math Python module |
Network PHP module |
ones |
os Python module |
PS PHP module |
Python For dummies |
Python functions |
Python तरीके और कार्य |
random Python module |
Rar PHP module |
re Python module |
resource Python module |
select Python module |
site Python module |
SPL PHP module |
StackOverflow |
stat Python module |
statistics Python module |
struct Python module |
sys Python module |
test Python module |
time Python module |
types Python module |
UI PHP module |
Zip PHP module
Michael Zippo
27.11.2021
Вы можете наслаждаться наукой о данных, если знакомы с систематической выборкой, многомерным анализом и обучением с подкреплением. Как бы вам ни было комфортно с этими количественными темами, интервью с специалистом по данным всегда нервирует. Чтобы помочь вам получить работу своей мечты в области науки о данных, ниже приведены самые популярные вопросы и ответы для интервью с учеными данных.
Какой бы статистической техникой вы ни владели лучше всего, вы должны подготовиться к как можно большему количеству вопросов для собеседования. Обновите свою диссертацию по таким вещам, как модель линейной регрессии, функция активации и двумерный анализ. Определите свои слабые стороны и потренируйтесь отвечать на вопросы простыми словами. Читайте дальше, чтобы узнать больше о собеседованиях при приеме на работу специалиста по данным.
Кто такой специалист по данным?
Ученый по данным аналитик, который очищает, организует и интерпретирует неструктурированные и структурированные данные, чтобы компании могли принимать стратегические решения. В своих проектах вы часто будете использовать такие концепции, как линейная регрессия, глубокое обучение, машинное обучение , анализ первопричин, линейная комбинация и вероятностная выборка.
Если создание сложной статистической модели и проведение случайных экспериментов кажется вам захватывающим, то карьера в области науки о данных — отличный выбор. Согласно ZipRecruiter, средняя зарплата специалистов по данным составляет $ 119 413, что очень много. Исследователи данных, которые являются экспертами в кластеризации DBSCAN и SQL-запросах, могут получить еще больше.
Ответы на самые Common Data Scientist Вопросы для интервью
Вопросы менеджера по найму во время интервью с Data Scientist зависят от компании, в которую вы подаете заявку. Однако обычно вы можете подготовиться к тому, чего ожидать во время собеседования. Во время собеседования по науке о данных задаются общие вопросы, такие как поведенческие, технические и общие вопросы интервью по науке о данных.
Чтобы успешно ответить на любой вопрос собеседования по науке о данных, вы должны понимать, как применять определенные методы и устранять ложные плюсы. Вы также должны знать, как использовать предсказательную силу, выбросы, систематическую выборку и визуализацию данных. Также важно знать фильтрацию на основе контента и алгоритм бинарной классификации.
Интервью с пятью лучшими специалистами по техническим данным Вопросы и ответы
Вопросы собеседования по техническим данным определяют вашу способность работать с практическими понятиями, такими как логистическая регрессия, независимые переменные, деревья решений и вероятностная выборка. Вы также можете столкнуться с вопросами о моделировании данных. Ниже приведены основные технические вопросы для интервью с специалистом по обработке и анализу данных.
Как бы вы объяснили разницу между гистограммой и полем?
Если вы хотите стать специалистом по данным , будьте готовы часто работать с гистограммами и ящичковыми диаграммами. . Менеджеры по найму должны знать, что вы можете различать эти два представления данных. Итак, отвечая на этот вопрос интервью по науке о данных, изучите различия между этими двумя визуализациями данных и тем, как ученые их используют.
Гистограммы представляют собой гистограммы, а блок-диаграммы — нет. Первый показывает частоту значений ‚Äã‚Äã числовых переменных, а второй показывает распределение данных. Гистограммы оценивают распределение вероятностей заданных значений ‚Äã‚Äã, а ящичковая диаграмма используется для оценки диапазона, выбросов и квартилей для одновременного сравнения нескольких графиков.
Каковы различные характеристики между контролируемым и неконтролируемым обучением?
Машинное обучение — неотъемлемая часть науки о данных. Менеджеры по найму задают эти вопросы, чтобы оценить, насколько вы знакомы с машинным обучением для науки о данных. Вы хотите быть очень подробным в своем ответе на этот вопрос и разъяснить все различия между контролируемым и неконтролируемым обучением.
Для контролируемого обучения запись известна и помечена данными, а также есть компонент возврата подарка. Обычно мы используем контролируемое обучение для логистической регрессии и деревьев решений. Неконтролируемое обучение работает с немаркированными данными, и компонент обратной связи отсутствует. Мы используем его для иерархической кластеризации и кластеризации методом k-средних.
Что означает термин «матрица путаницы»?
Статистические методы являются доминирующей практикой в науке о данных, и именно здесь матрица путаницы становится актуальной. Определив матрицу путаницы, вы можете подтвердить, что знаете, как оценивать эффективность модели классификации. В свою очередь, у вас есть четкое представление о статистике и вероятности. Не путайте это понятие с матрицей корреляции или ковариации.
Матрица путаницы — это система, которая суммирует количество неправильных и правильных прогнозов, включая значения счетчика. Давайте разобьем эти предсказания по классам. С помощью этих результатов вы сможете определить, насколько ваша модель ранжирования соответствует фактическим целевым значениям.
Каковы шаги для создания дерева решений?
В такой карьере, как наука о данных, вам нужно знать, как принимать стратегические решения. По этой причине менеджер по найму будет задавать такие вопросы в деревьях решений. Ответ на этот вопрос отражает вашу способность систематизировать данные и проводить успешный анализ с использованием точной информации. Вот как вы можете описать шаги по созданию дерева решений.
- Определите классы данных, которые будут основой дерева.
- См. " и рассчитайте энтропию для классов.
- После каждого деления в дереве решений рассчитайте энтропию для каждого атрибута.
- Для каждого атрибута рассчитайте прирост информации. Для этого используйте эту формулу Прирост (S, T) = Энтропия (S) - Энтропия (S, T). Используйте атрибут с наибольшим информационным приростом для разделения.
- Выполните первое разделение в дереве решений на основе атрибута с наибольшим информационным приростом из шага 4.
Что -есть ли недостатки линейной модели?
Этот вопрос определяет, понимаете ли вы риски, связанные с работой с линейной моделью. Ваши знания также продемонстрируют, что вы умеете различать модели машинного обучения чтобы вы могли определить слабые модели и использовать модели, подходящие для вашего проекта. Отвечая на этот вопрос, обязательно перечислите как можно больше недостатков линейной модели.
При работе с линейной моделью вы ограничивается работой с линейными отношениями, которые неверны для каждого набора данных. Не позволяет вам смотреть на экстремальные значения набора данных, потому что вы можете видеть только среднее значение зависимой переменной и независимых переменных. Данные также должны быть зависимыми при работе с линейной регрессией.
Пять основных вопросов и поведенческие данные Ответы на интервью с учеными
Вопрос интервью с учеными, занимающимися поведенческими данными, используется для оценки ваших личностных качеств и того, как вы справляетесь с ситуациями. Хотя ваши технические знания не очень важны для этих вопросов, вам все равно нужно к ним подготовиться. Бюро статистики труда предлагает подготовиться к каждому вопросу < /a> и дать конкретные ответы.
Каковы ценности ‚Äã‚Äã хорошего специалиста по данным ?
Этот вопрос вам задаст менеджер по найму, чтобы определить ваши профессиональные качества и стремления. Ваш ответ также покажет ваше мнение о том, как лучше всего выполнять свою работу. Будьте честны и говорите о том, как ваши личные ценности отражают ценности хорошего специалиста по данным.
В целом, специалисты по данным должны обладать отличными навыками управления временем и контролировать ситуацию в стрессовых ситуациях. Профессионалы также должны обращать внимание на детали любых наборов данных, над которыми они работают. Они должны понимать бизнес-требования и определять, как они могут оказать реальное влияние на бизнес.
What тип рабочей среды, в которой вы чувствуете себя комфортно?
Это сложный вопрос, потому что, хотя менеджер по найму хочет вашей честности, он пытается оценить, подходите ли вы для их компании. Поищите отзывы сотрудников на таких сайтах, как Glassdoor, чтобы получить представление об ожидаемой рабочей среде. Если это совместимая культура для вас, основывайте свой ответ на характеристиках, которые вам нравятся в этой среде.
Например, если в компании более медленная рабочая среда, вы можете сказать, что вам нравится работать в такой среде. это не слишком ошеломляет, но бросает вам вызов. Если, с другой стороны, ваша рабочая среда быстро меняется, объясните, что вам нравится работать в постоянно меняющейся среде и что вам нужно решать новые проблемы.
При анализе данных, проверке данных, создании дерева решений и систематическом использовании выборки вы будете в значительной степени полагаться на отзывы своих коллег. Поэтому менеджеры по найму хотят понять, как вы планируете помочь и оптимизировать свою команду. Ваш ответ многое скажет о вашей командной работе и коммуникативных навыках.
Чтобы ответить на этот вопрос, вам нужно использовать свои сильные стороны. Вы можете вспомнить предыдущие ответы, касающиеся вашего опыта работы или навыков. Например, вы можете сказать, что хотите предложить новую и инновационную точку зрения и стремиться повысить эффективность, результативность и точность своих проектов.
Каковы ваши самые большие недостатки?
Никто не хочет признавать, что у него есть слабости и недостатки. Тем не менее, работодатели должны знать это, чтобы понять, как вы планируете исправить свои слабые стороны. Возникают ли у вас проблемы с перекрестной проверкой, моделями глубокого обучения или переводом сложных функций, честно говорите о своих недостатках и о том, как вы планируете их изменить.
Каковы бы ни были ваши недостатки, вы должны взять на себя ответственность и объясните причины, по которым вы их меняете. Например, если у вас плохие навыки управления временем, вы можете попробовать вести дневник и ставить будильники, чтобы контролировать себя. Если у вас возникли трудности с моделью случайного леса или моделью логистической регрессии, также укажите их.
Как вы остаетесь в курсе тенденций науки о данных?
Возможно, существует лучший способ применить технику кластеризации, внедрить модели глубокого обучения или создать алгоритмы машинного обучения. По этой причине вам необходимо следить за тенденциями в науке о данных. Покажите, как вы собираетесь этого добиться, чтобы показать, что вы увлечены своей работой и что ваши статистические процессы всегда актуальны.
