python veri bilimi mülakat soruları

Python işlevleri ve meth

Sistematik örnekleme, çok değişkenli analiz ve pekiştirmeli öğrenme hakkında bilginiz varsa veri biliminden keyif alabilirsiniz. Bu nicel konularda kendinizi ne kadar rahat hissederseniz hissedin, bir veri bilimcisi röportajı hala sinir bozucu. Hayalinizdeki veri bilimi işine girmenize yardımcı olmak için, aşağıda en iyi veri bilimcisi mülakat soruları ve cevapları bulunmaktadır. 

En iyi hangi istatistiksel teknikte olursanız olun, olabildiğince çok mülakat sorusuna hazırlanmalısınız. yapabilirsiniz. Doğrusal regresyon modeli, etkinleştirme işlevi ve iki değişkenli analiz gibi konularda belleğinizi tazeleyin. Zayıf yönlerinizi belirleyin ve sorulara basit terimlerle cevaplarınızı uygulayın. Veri bilimcisi iş görüşmeleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin.

Veri Bilimcisi Nedir?

Veri bilimcisi kimdir? işletmelerin stratejik kararlar alabilmesi için yapılandırılmamış ve yapılandırılmış verileri temizleyen, organize eden ve yorumlayan bir analist. Doğrusal regresyon, derin öğrenme, makine öğrenimi, kök neden analizi, doğrusal kombinasyon ve olasılık örneklemesi gibi kavramları projelerinize sıklıkla uygulayacaksınız. < /p>

Karmaşık bir istatistiksel model oluşturmak ve rastgele deneyler yapmak size heyecan verici geliyorsa, veri bilimi kariyeri harika bir seçimdir. ZipRecruiter'a göre, veri bilimcileri için ortalama maaş 119.413 ABD dolarıdır. , ki bu son derece yüksek. DBSCAN kümeleme ve SQL sorgularında becerilere sahip veri bilimcileri daha da fazla kazanabilir.

En Yaygın Sorulara Yanıtlar Veri Bilimcisi Mülakat Soruları

Bir veri bilimcisi mülakatı sırasında işe alım yöneticisinin soruları, başvurduğunuz şirkete bağlıdır. Bununla birlikte, genel olarak görüşmenizde ne bekleyeceğiniz konusunda hazırlanabilirsiniz. Bir veri bilimi mülakatında davranışsal, teknik ve genel veri bilimi mülakat soruları gibi sık sorulan sorular vardır.

Herhangi bir veri bilimcisi mülakat sorusunu başarılı bir şekilde yanıtlamak için belirli teknikleri nasıl uygulayacağınızı ve yanlış soruları nasıl çözeceğinizi anlamanız gerekir. pozitifler. Ayrıca tahmin gücü, aykırı değerler, sistematik örnekleme ve veri görselleştirme ile nasıl çalışacağınızı da bilmelisiniz. İçerik tabanlı filtreleme ve ikili sınıflandırma algoritmasını bilmek de önemlidir.

En İyi Beş Teknik Veri Bilimcisi Mülakat Soruları ve Cevapları

Veri bilimi mülakatları için teknik sorular, lojistik regresyon, bağımsız değişkenler, karar ağaçları ve olasılık örneklemesi gibi pratik kavramlarla çalışma becerilerinizi belirler. Veri modelleme sorularıyla da karşılaşabilirsiniz. Aşağıda bir veri bilimcisi röportajı için en önemli teknik sorular yer almaktadır. 

Histogram ile kutu grafiği arasındaki farkı nasıl açıklarsınız? 

Eğer isterseniz bir veri bilimcisi olun, histogramlar ve kutu çizimleriyle sık sık çalışmaya hazırlanın. İşe alma yöneticilerinin, bu iki veri görselleştirmesini ayırt edebileceğinizi bilmesi gerekir. Bu nedenle, bu veri bilimi mülakat sorusunu yanıtlarken, bu iki veri görselleştirmesi arasındaki farklar ve veri bilimcilerinin bunları nasıl kullandığı hakkında derinlemesine bilgi edinin.

Katılımcıların %81'i teknik iş beklentileri konusunda daha emin hissettiklerini belirtti. bir eğitim kampına katıldıktan sonra. Bugün bir eğitim kampı ile eşleştirin.

Ortalama bir eğitim kampı mezunu, bir eğitim kampına başlamaktan ilk işini bulmaya kadar altı aydan daha az bir kariyer geçişi geçirdi.

Histogramlar çubuk grafiklerdir, oysa kutu arsalar değildir. Birincisi sayısal değişken değerlerinin sıklığını gösterirken ikincisi veri dağılımını gösterir. Histogramlar, verilen değerlerin olasılık dağılımını tahmin eder ve kutu grafiği, aynı anda birden fazla grafiği karşılaştırmak için aralığı, aykırı değerleri ve çeyrekleri değerlendirmek için kullanılır.

Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki farklı özellikler nelerdir? 

Makine öğrenimi, veri biliminin hayati bir parçasıdır. İşe alım yöneticileri, veri bilimi için makine öğrenimini ne kadar iyi bildiğinizi değerlendirmek için bu soruları sorar. Bu soruya vereceğiniz yanıtta çok ayrıntılı olmak ve denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki tüm farkları belirtmek istiyorsunuz. 

Denetimli öğrenme için girdi, bilinen ve etiketlenmiş verilerdir ve bir geri bildirim bileşeni vardır. sunmak. Lojistik regresyon ve karar ağaçları için genellikle denetimli öğrenme kullanırız. Etiketlenmemiş veriler üzerinde denetimsiz öğrenme işlevleri vardır ve geri bildirim bileşeni yoktur. Bunu hiyerarşik kümeleme ve k-aracı kümeleme için kullanırız.

“karışıklık matrisi” bkz.? 

İstatistiksel teknikler, veri biliminde baskın bir uygulamadır ve bu, karışıklık matrisinin alakalı olduğu yerdir. Bir karışıklık matrisi tanımlayarak, bir sınıflandırma modelinin performansını nasıl değerlendireceğinizi bildiğinizi onaylayabilirsiniz. Buna karşılık, istatistik ve olasılık konusunda sağlam bir hakimiyetiniz var. Bu kavramı korelasyon veya kovaryans matrisi ile karıştırmayın. 

Karışıklık matrisi, sayı değerleri de dahil olmak üzere yanlış ve doğru tahminlerin sayısını özetleyen bir sistemdir. Bu tahminleri sınıflara göre ayırıyoruz. Bu sonuçlara göre, sınıflandırma modelinizin gerçek hedef değerlere karşı ne kadar iyi performans gösterdiğini belirleyebileceksiniz.

Bir karar ağacı oluşturmanın adımları nelerdir? 

Veri bilimi gibi bir kariyerde, nasıl stratejik bir karar vereceğinizi bilmeniz gerekir. Bu nedenle, işe alma yöneticisi karar ağaçlarıyla ilgili bu tür sorular soracaktır. Bu soruyu yanıtlamak, verileri düzenleme ve doğru bilgileri kullanarak başarılı bir analiz geliştirme yeteneğinizi yansıtır. Aşağıda, bir karar ağacı oluşturma adımlarını nasıl açıklayabileceğiniz gösterilmektedir.

  1. Ağaç için temel oluşturacak veri sınıflarını belirleyin.
  2. “Oynat bölümüne bakın. Golf” sütununu seçin ve sınıflar için Entropiyi hesaplayın.
  3. Karar ağacındaki her bölmeden sonra, her bir nitelik için Entropiyi hesaplayın.
  4. Her bir nitelik için bilgi kazancını hesaplayın. Bunu yapmak için şu formülü kullanın: Kazanç(S,T) = Entropi(S) – Entropi(S,T). Bölme için en büyük bilgi kazancına sahip özniteliği kullanın.
  5. Adım 4'ten en kapsamlı bilgi kazancına sahip özniteliğe dayalı olarak karar ağacındaki ilk bölmeyi yürütün. 

Doğrusal modelin eksileri nelerdir? 

Bu soru, doğrusal bir modelle çalışmanın risklerini anlayıp anlamadığınızı belirler.Bilginiz, zayıf modelleri belirleyebilmeniz ve projeniz için uygun modelleri kullanabilmeniz için makine öğrenimi modelleri arasında ayrım yapma becerilerine sahip olduğunuzu da gösterecektir.Bunu yanıtladığınızda Doğrusal bir modelin mümkün olduğu kadar çok dezavantajını listelediğinizden emin olun.

Doğrusal bir modelle çalışırken, her veri kümesi için doğru olmayan doğrusal ilişkilerle çalışmakla sınırlısınız. Doğrusal ilerleme sizi engeller. Yalnızca bir bağımlı değişkenin ve bağımsız değişkenlerin ortalamasını görüntüleyebileceğiniz için, bir veri kümesinin uç değerlerine bakabilirsiniz. Verileriniz, doğrusal regresyonla çalışırken de bağımlı olmalıdır.

En İyi Beş Davranışsal Veri Bilimcisi Mülakat Sorusu ve Yanıtı

Davranışsal bir veri bilimcisi mülakat sorusu, kişilik özelliklerinizi ve durumlara nasıl yaklaştığınızı değerlendirmek içindir . Bu sorular için teknik bilginiz çok önemli olmasa da, yine de bunlara hazırlanmanız gerekir. Çalışma İstatistikleri Bürosu, her durum için hazırlanmanızı önerir. soru ve spesifik cevaplar verin.

İyi bir veri bilimcisinin değerleri nelerdir?

Bir işe alım müdürü, profesyonel niteliklerinizi ve beklentilerinizi belirlemek için size bu soruyu soracaktır. Cevabınız, işinizi yapmanın en iyi yolu konusundaki bakış açınızı da ortaya çıkaracaktır. Dürüst olun ve kendi kişisel değerlerinizin iyi bir veri bilimcisinin değerlerini nasıl yansıttığı hakkında konuşun.

Genel olarak, veri bilimcilerin mükemmel zaman yönetimi becerilerine sahip olması ve stresli durumlarda sorumluluğu üstlenmesi gerekir. Profesyoneller, üzerinde çalıştıkları herhangi bir veri kümesi için ayrıntılara da dikkat etmelidir. İş gereksinimlerini anlamaları ve şirket üzerinde nasıl gerçek bir etki yaratabileceklerini belirlemeleri gerekir.

Ne nasıl bir iş ortamında başarılı oluyorsunuz?

Bu soru yanıltıcı çünkü işe alım müdürü dürüst olmanızı istese de, şirketleri için uygun olup olmadığınızı ölçmeye çalışıyor. Beklenen çalışma ortamı hakkında bir fikir edinmek için Glassdoor gibi bir sitede çalışan incelemelerini araştırın. Sizin için uyumlu bir kültür ise, cevabınızı o ortamda hoşunuza giden özelliklere dayandırın.

Örneğin, şirketin daha yavaş tempolu bir çalışma ortamı varsa, çalışmaktan keyif aldığınızı söyleyebilirsiniz. çok bunaltıcı olmayan ama sizi zorlayan bir ortam. Öte yandan, çalışma ortamı hızlıysa, sürekli gelişen ve çözülmesi gereken yeni sorunlar sunan bir ortamda çalışmayı sevdiğinizi açıklayın.

Ekibe nasıl değer katmayı planlıyorsunuz?

Veri analizi, veri doğrulama, karar ağaçları oluşturma ve sistematik örnekleme, iş arkadaşlarınızın geri bildirimlerine büyük ölçüde güveneceksiniz. Sonuç olarak, işe alım yöneticileri, ekibinize nasıl yardım etmeyi ve optimize etmeyi planladığınızı anlamak ister. Yanıtınız, ekip çalışmanız ve iletişim becerileriniz hakkında çok şey söyleyecektir. 

Bu soruyu yanıtlamak için güçlü yönlerinizi kullanmalısınız. İş deneyiminiz veya becerileriniz hakkında önceki yanıtlara geri dönebilirsiniz. Örneğin, yeni, yenilikçi bir bakış açısı sunmak ve projelerinizde verimliliği, etkinliği ve doğruluğu artırmaya yardımcı olmak için çabalamak istediğinizi söyleyebilirsiniz.

En büyük zayıf yönleriniz nelerdir? 

Kimse zayıf ve kusurları olduğunu kabul etmek istemez. Yine de, işverenlerin zayıf yönlerinizi nasıl iyileştirmeyi planladığınızı anlamaları için bunu bilmeleri gerekir. Çapraz doğrulama, derin öğrenme modelleri veya karmaşık işlevleri çevirme konusunda zorluk yaşıyor olsanız da, zayıf yönleriniz ve bunları nasıl değiştirmeyi planladığınız konusunda dürüst olun. 

Zayıf yönleriniz ne olursa olsun sahiplenmelisiniz. ve onları değiştirmek için motivasyonlarınızı açıklayın. Örneğin, zaman yönetimi becerileriniz zayıfsa, kendinizi sorumlu tutmak için bir gündem tutmayı ve alarmlar ayarlamayı deneyebilirsiniz. Rastgele orman modeli veya lojistik regresyon modeli ile mücadele ediyorsanız, bunlardan da bahsedin.

Bir kümeleme tekniğine yaklaşmanın, derin öğrenme modellerini uygulamanın veya makine öğrenimi algoritmaları oluşturmanın daha iyi bir yolu olabilir. Bu nedenle, veri bilimi trendlerinin bir adım önünde olmanız gerekir. İşiniz konusunda tutkulu olduğunuzu kanıtlamak ve istatistiksel süreçlerinizi daima yeşil tutmak için bunu nasıl başaracağınızı gösterin. 

"Python.Engineering hayatıma en çok ihtiyacım olduğu anda girdi ve bir bootcamp. Mezun olduktan iki ay sonra, hayattaki değerlerim ve hedeflerim ile uyumlu hayalimdeki işi buldum!"

Venus, Rockbot'ta Yazılım Mühendisi

Çevrimiçi bir veri bilimi topluluğu aracılığıyla veri bilimi trendleriyle ilgili güncel bilgilerden haberdar olduğunuzu söylemek iyi bir yanıt olacaktır. Etkileşimde bulunduğunuz farklı bloglardan, podcast'lerden ve diğer kaynaklardan bahsedin. Ayrıca kariyeriniz boyunca çevrimiçi veri bilimi kurslarına katılabilir ve deneyiminizi görüşmecinize anlatabilirsiniz. 

En İyi Beş Genel Veri Bilimcisi Mülakat Sorusu ve Yanıtı

Genel veri bilimi mülakat soruları, veri bilimi uzmanlığı seviyenizi ve ne kadar iyi olduğunu belirler temel araçları bilirsiniz. Bu tür sorular, veri bilimi endüstrisine olan tutkunuzu ve bağlılığınızı ve bu sektörde nasıl ilerlemeyi planladığınızı da değerlendirebilir. Aşağıda en önemli genel veri bilimci mülakat soruları yer almaktadır. 

Hangi veri bilimcilerine hayransınız ve neden?  ;

Bu veri bilimi mülakat sorusunun tek bir doğru cevabı olmayabileceğini unutmayın. Bu soru genellikle kariyer hedeflerinizi ve değerlerinizi değerlendirmek için mülakatlarda sorulur. Jeremy Stanley ve Monica Rogati gibi sektör uzmanlarından bahsedebilirsiniz. Bunları özellikle neden aradığınızı açıkladığınızdan emin olun.

Sektörde zaten bağlı bir ağınız varsa, şimdi bunu yapmanın tam zamanı. Örneğin, eski bir iş arkadaşınız size toplu gradyan inişinin nasıl kullanılacağını öğrettiyse, bunun üzerinizdeki etkisini açıklayabilir ve adını söyleyebilirsiniz. Bu, görüşmenizi uzun vadede faydalı kılmak için harika bir yoldur.

Örneklemede hangi üç önyargı oluşur? süreç? 

Veri örnekleriyle çalışırken, doğru istatistiksel sonuçlar elde etmek için örnekleme önyargılarını belirlemeniz gerekir. Önyargılı bir örnek, çarpık dağılım veya yanlış örnek boyutu içerebilir. Parti boyutuna ve popülasyonların veriler içinde ne kadar iyi temsil edildiğine bağlıdır. Ancak, bunu yaptığınızda, işvereninizin önyargıyla başa çıkabileceğinizi bilmesi gerekir.

Üç örnekleme önyargısı, gizli kapsama önyargısı, seçim önyargısı ve hayatta kalma önyargısıdır. Hayatta kalma yanlılığı, var olabilecek verilere değil, yalnızca mevcut verilere odaklandığımızda ortaya çıkar. Seçim yanlılığı, analiz için yanlış şeyler veya insanlar seçildiğinde ortaya çıkar. Gizli kapsama önyargısı, popülasyonun bir öğesi dikkate alınmadığında meydana gelir.

Yeniden örnekleme bazen neden gereklidir? 

Verilerle çalışırken biraz yeniden örnekleme yapmanız gerekebilir. İşe alma müdürü, yeniden örneklemenin ne zaman gerçekleşeceğini bilip bilemeyeceğinizi test etmek için bu soruyu sorar. Bu bilgi olmadan, sonucunuz yanlış negatif veya yanlış pozitif olabilir.

Bu durumlar arasında, rastgele alt kümeler aracılığıyla verilerin doğrulanması veya testler sırasında veri etiketlerinin değiştirilmesi yer alır. Örnekleme yanlılığı, sürece büyük sorunlar ekleyebilir ve tüm veri setini etkileyebilir. Rastgele bir deney, çok fazla devam eden bir deneyden daha iyi sonuçlara sahip olabilir.

Neden A/B testi yapıyoruz?

Bu veri bilimcisi mülakat sorusu, doğru istatistiksel stratejiler kullanmanızı sağladığı için çok önemlidir. Potansiyel işvereniniz, en iyi matematiksel süreçleri kullanan bir profesyonel isteyecek ve bu tür sorulara yanıtınızı özellikle çok önemli hale getirecektir. A/B testi, en iyi stratejiyi belirlemek için A ve B değişkenlerini birbirine karşı test ettiğiniz zamandır.

Çapraz doğrulama nedir?  

İstatistikler, veri biliminin merkezinde yer alır ve işe alım yöneticileri, istatistiksel analizi doğru bir şekilde yapıp yapamayacağınızı değerlendirmek ister. Çapraz doğrulamayı nasıl yapacağınızı bilmiyorsanız, verileri başarılı bir şekilde karşılaştıramaz ve değerlendiremezsiniz.

Çapraz doğrulamayı açıklamak için çapraz doğrulamanın, kırdığınız istatistiksel bir yöntem olduğunu açıklayabilirsiniz. karşılaştırma için verileri bölümlere ayırın. Bir segment, bir modeli öğrenmek için eğitim veri kümesi olarak, ikincisi ise modeli doğrulamak için kullanılır.

Bir Veri Bilimcisi Röportajına Hazırlanmak için İpuçları

Kişi, bir toplantıda iş görüşmesi notlarını vurguluyor. masası. Veri Bilimcisi Mülakat Soruları ve Cevapları
Bir veri bilimcisi ilk kez röportaj yapıyor.

1. Özgeçmişinizi İnceleyin 

Özgeçmişinizin veri bilimi görüşmeniz için ihtiyaç duyduğunuz tüm sosyal becerilere ve teknik becerilere sahip olduğundan emin olun. İkili sınıflandırmayı, temel neden analizini ve aşırı değerlerle nasıl çalışılacağını biliyor olsanız da, bazı işverenler belirli beceriler isteyebilir. Gerekirse, becerilerinizi önceden geliştirmek için yeni başlayanlar için veri bilimi projeleri yapmayı düşünün. 

2. Röportajın Yapısını Öğrenin 

Bazı veri bilimi iş görüşmeleri, teknik bir değerlendirmeyi tamamlamanızı gerektirir. Teknik bir görüşmeye uygun şekilde hazırlanabilmeniz için bu bilgiler öğrenmeye değer. Şirkete ulaşın ve görüşmenin teknik bir değerlendirme bölümü içerip içermediğini sorun. Bu, nasıl hazırlanacağınızı ve ne uygulamanız gerektiğini belirlemenize yardımcı olacaktır. 


3. Şirketi Kapsamlı Bir Şekilde Araştırın 

Çalıştığınız şirket hakkında araştırma yapın Mülakatınıza nasıl yaklaşacağınızı belirleyebilmeniz için röportaj yapmak.Röportajınız sırasında, geçmiş projeleri, blogunda beğendiğiniz bir makale veya belki de podcast veya YouTube kanalı dahil olmak üzere şirket hakkında kişisel ayrıntılardan bahsetmek en iyisidir. bu gerçekler, şirkete gerçekten ilgi duyduğunuzu gösterecektir. 

Hangi Beceriler Olmalı Veri Bilimi Özgeçmişimi Verdim mi?

Veri bilimi özgeçmişinize eklemeniz gereken beceriler arasında, ustalaştığınız tüm programlama dilleri, makine öğrenimi ve yapay zeka deneyimi ve ilgili istatistik kursları yer alır. daha yakın bir tuvalet k bu becerilerin bir veri bilimi özgeçmişi için neden hayati önem taşıdığını öğrenin. 

Programlama Dilleri 

İşverenler sizden Python, SQL, Java, R ve veri bilimi için diğer programlama dillerini öğrenin. Veri bilimi görevlerini yerine getirmek için gerekli beceriler olduğundan, mükemmelleştirdiğiniz kodlama dillerini özgeçmişinize ekleyin. Ekstra bir dokunuş için, kodlama dillerini, en fazla deneyime sahip olduğunuz dillerden başlayarak, uzmanlığınıza göre sipariş edin. 

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi 

Yapay sinir ağlarıyla çalışmak, gerçek ve rastgele değerleri belirlemek ve çeşitli veri bilimi süreçlerini optimize etmek için yapay zeka ve makine öğrenimi hayati öneme sahiptir. Makine öğrenimi, doğru içgörüler elde etmek için istatistiksel modellere ve gradyan inişe odaklanır ve AI, stratejilerini karar ağaçlarına dayandırır. Derin öğrenme de bahsetmek için iyi bir konudur.

Olasılık ve İstatistik 

Büyük veri kümeleri üzerinde çalışmak, sonuçta olasılık ve istatistiklere dayanır. Örnek boyutlarını, gerçek ve aykırı değerleri ve iki değişkenli analizleri nasıl tanımlayacağınızı bilmeniz gerekir. Özgeçmişinize tüm ilgili olasılık ve istatistiksel becerileri eklemek en iyisidir. Özgeçmişinizi güçlendirmek için, daha önce üzerinde çalıştığınız istatistik veya bilim projelerinden örnekler ekleyin. 

Veri Bilimcisi Nasıl Bulunur? İşler

İkili sınıflandırma ve derin öğrenme gibi çeşitli istatistiksel becerileriniz eşit olduğunda, veri bilimi işleri aramaya başlayabilirsiniz. AI işleri, DataJobs ve icrunchdata gibi kaynaklar, mükemmel veri bilimi kariyerini bulmanıza yardımcı olabilir. Aşağıda bir veri bilimi işi bulmanın en iyi yolları açıklanmıştır. 

ai-jobs.net

Bu pano, aşağıdaki durumlarda mükemmeldir: Gauss olmayan dağıtım, derin öğrenme ve sinir ağlarıyla çalışmak için veri bilimcileri iş ilanlarını arıyorsunuz. Kıdemli veri bilimcisi pozisyonlarını, giriş seviyesi rollerini ve makine öğrenimi kariyer fırsatlarını bulabilirsiniz. Belirli veri bilimi konuları hakkında daha fazla bilgi için analizler de vardır. 

DataJobs

Bu iş panosu, veri bilimi, veri analizi, ve veri mühendisliği işleri. Ayrıca veri bilimi kariyerleri ve büyük veriler hakkında kaynaklar bulacaksınız. DataJobs kullanarak, hemen bir veri bilimci boşluğu bulabilir ve olasılık örneklemesi ve kümeleme algoritmaları gibi şeylerle çalışmaya başlayabilirsiniz.

icrunchdata

icrunchdata bir veri bilimi iş ilanları için merkezi merkez. Mevcut kariyerleri bulmak için, uzmanlığınıza uygun bir iş bulmak için sonuçları becerilere göre filtreleyebilirsiniz. Bir makine öğrenimi modeli oluşturmaya, rastgele örnekleme ve tek değişkenli analiz yürütmeye veya basit bir öğrenme algoritması geliştirmeye başlamanın heyecanını yaşıyorsanız, icrunchdata'da fırsatları arayın. 

Veri Bilimcisi Mülakat Soruları SSS

Bir veri bilimcisinin bilmesi gerekenler?

Veri bilimcisinin sahip olması gereken beceriler olasılık ve istatistik, yapay zeka ve makine öğrenimi ve veri bilimi için programlama dillerini içerir. Bu uzmanlık geçmişi, bir veri bilimi görüşmesinde başarılı olmanıza yardımcı olacaktır. Ayrıca ortak çalışmaya dayalı filtreleme ve boyutluluk azaltma gibi daha gelişmiş konuları da öğrenebilirsiniz.



Strong class="schema-faq-question">Veri bilimi mülakatına nasıl hazırlanırım?

Veri bilimi mülakatına hazırlanmak için özgeçmişinizi baştan sona gözden geçirin ve yumuşak ve teknik becerilerinizin eşit olduğundan emin olun. Ayrıca veri bilimi görüşmesinin yapısını belirlemeli ve başvurduğunuz şirketi araştırmalısınız.

Bir veri bilimi röportajından ne bekleyebilirim?

Davranışsal, teknik bekleyebilirsiniz , ve genel veri bilimi soruları. Bazı durumlarda işverenler, veri bilimi becerilerinizi kanıtlamak için teknik bir değerlendirme yapmanızı da isteyebilir.Bu, normal dağılım, rastgele orman teknikleri, doğrusal dönüşüm ve tahmine dayalı modelleri içerebilir.

Veri bilimi görüşmelerinde kodlama soruları sorulur mu?

Evet, işe alım müdürü soru sorduğunuzdan emin olacaktır. veri bilimcisi görüşmeniz sırasında kodlama deneyimi hakkında. Başvurduğunuz işe bağlı olarak Python, Ruby, Java, SQL veya JavaScript gibi belirli programlama dillerini bilmeniz gerekebilir.





python veri bilimi mülakat soruları: StackOverflow Questions

Tutorials