Einführung in Data Science Interview Fragen und Antworten
Wenn Sie nach einem Job suchen, der mit Data Science zusammenhängt, müssen Sie sich auf die Fragen des Data Science-Vorstellungsgesprächs 2019 vorbereiten. Obwohl jedes Data Science-Interview anders ist und der Umfang eines Jobs auch anders ist, können wir Ihnen mit den wichtigsten Fragen und Antworten zu Data Science-Interviews weiterhelfen, die Ihnen helfen, den Sprung zu wagen und Ihr Vorstellungsgespräch zum Erfolg zu führen.
Fragen im Vorstellungsgespräch bei Top Data Science
Nachfolgend finden Sie die Liste der Fragen, die 2019 in einem Vorstellungsgespräch für Data Science gestellt werden:
1. Was ist Data Science?
Antworten:
Data Science ist ein interdisziplinäres Feld mit verschiedenen wissenschaftlichen Methoden, Techniken, Prozessen und Kenntnissen, mit denen die Daten verschiedener Typen wie strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten in das erforderliche Format oder die gewünschte Darstellung umgewandelt werden.
Data Science-Konzepte umfassen verschiedene Konzepte wie Statistik, Regression, Mathematik, Informatik, Algorithmen, Datenstrukturen und Informationswissenschaft, einschließlich einiger Unterfelder wie Data Mining, maschinelles Lernen und Datenbanken usw.
Das Data Science-Konzept hat sich in jüngster Zeit im Bereich der Computertechnologie verstärkt entwickelt, um Datenanalysen an vorhandenen Daten durchzuführen, bei denen das Datenwachstum in Bezug auf die Zeit exponentiell ist.
Data Science ist die Untersuchung verschiedener Arten von Daten, wie strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in jeder Form oder Form, die verfügbar sind, um einige Informationen daraus zu gewinnen.
Data Science besteht aus verschiedenen Technologien, mit denen Daten wie Data Mining, Datenspeicherung, Datenbereinigung, Datenarchivierung, Datentransformation usw. untersucht werden, um sie effizienter und geordneter zu gestalten. Data Science umfasst auch Konzepte wie Simulation, Modellierung, Analytik, maschinelles Lernen, Rechenmathematik usw.
2. Was ist die beste Programmiersprache für Data Science?
Antworten:
Data Science kann mit Programmiersprachen wie Python oder R bearbeitet werden. Diese beiden Sprachen werden am häufigsten von Data Scientists oder Data Analysts verwendet. R und Python sind Open Source und können kostenlos verwendet werden und wurden in den 1990er Jahren entwickelt.
Python und R haben je nach Anwendung unterschiedliche Vorteile und erfordern ein Geschäftsziel. Python ist besser für wiederholte Tasks oder Jobs und für Datenmanipulationen geeignet, während die R-Programmierung zum Abfragen oder Abrufen von Datensätzen und zur benutzerdefinierten Datenanalyse verwendet werden kann.
Meistens wird Python für alle Arten von datenwissenschaftlichen Anwendungen bevorzugt, bei denen bei Anwendungen mit hohen oder komplexen Daten einige Zeit R-Programmierung bevorzugt wird. Python ist leichter zu lernen und hat weniger Lernkurven, während R eine tiefe Lernkurve hat.
Python wird meistens in allen Fällen bevorzugt, bei denen es sich um eine Allzweck-Programmiersprache handelt, die auch in vielen anderen Anwendungen als Data Science zu finden ist. R wird hauptsächlich im Bereich Data Science verwendet, wo es für die Datenanalyse auf eigenständigen Servern oder für die separate Datenverarbeitung verwendet wird.
Fahren wir mit den nächsten Fragen zum Data Science-Interview fort.
3. Warum ist die Datenbereinigung in Data Science so wichtig?
Antworten:
Datenbereinigung ist in Data Science wichtiger, da die Endergebnisse oder Ergebnisse der Datenanalyse aus den vorhandenen Daten stammen, bei denen unnötige oder unwichtige Daten regelmäßig bereinigt werden müssen, sobald sie nicht mehr benötigt werden. Dies stellt die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Daten sicher und es wird auch Speicher freigegeben.
Datenbereinigung reduziert die Datenredundanz und liefert gute Ergebnisse bei der Datenanalyse, wenn einige große Kundeninformationen vorhanden sind, die regelmäßig bereinigt werden sollten. In Unternehmen wie E-Commerce und Einzelhandel enthalten Regierungsorganisationen umfangreiche Informationen zu Kundentransaktionen, die veraltet sind und bereinigt werden müssen.
Abhängig von der Datenmenge oder -größe sollten geeignete Tools oder Methoden verwendet werden, um die Daten aus der Datenbank oder der Big-Data-Umgebung zu entfernen. In einer Datenquelle sind verschiedene Arten von Daten vorhanden, z. B. fehlerhafte Daten, bereinigte Daten, gemischte bereinigte und bereinigte Daten sowie bereinigte Probendaten.
Moderne datenwissenschaftliche Anwendungen basieren auf einem maschinellen Lernmodell, bei dem der Lernende aus den vorhandenen Daten lernt. Daher sollten die vorhandenen Daten immer sauber und gut gepflegt sein, um bei der Optimierung des Systems anspruchsvolle und gute Ergebnisse zu erzielen.
4. Was ist lineare Regression in Data Science?
Antworten:
Dies sind die am häufigsten gestellten Fragen zu Data Science-Vorstellungsgesprächen in einem Interview. Die lineare Regression ist eine Technik, die beim überwachten maschinellen Lernen des algorithmischen Prozesses auf dem Gebiet der Datenwissenschaft verwendet wird. Diese Methode wird für die prädiktive Analyse verwendet.
Predictive Analytics ist ein Bereich der Statistischen Wissenschaften, in dem die vorhandenen Informationen extrahiert und verarbeitet werden, um Trends und Ergebnismuster vorherzusagen. Der Kern des Themas liegt in der Analyse des vorhandenen Kontexts zur Vorhersage eines unbekannten Ereignisses.
Das Verfahren der linearen Regression besteht darin, eine Variable, die als Zielvariable bezeichnet wird, vorherzusagen, indem die beste Beziehung zwischen der abhängigen Variablen und einer unabhängigen Variablen hergestellt wird. Hier ist die abhängige Variable die Ergebnisvariable und auch die Antwortvariable, während die unabhängige Variable die Prädiktorvariable oder die erklärende Variable ist.
Zum Beispiel im realen Leben, in Abhängigkeit von den in diesem Geschäftsjahr angefallenen Ausgaben oder den monatlichen Ausgaben, erfolgen die Vorhersagen durch Berechnung der ungefähren Ausgaben für die kommenden Monate oder Geschäftsjahre.
Bei dieser Methode kann die Implementierung mithilfe der Python-Programmiertechnik erfolgen, wobei dies die wichtigste in der Technik des maschinellen Lernens im Bereich Data Science verwendete Methode ist.
Die lineare Regression wird auch als Regressionsanalyse bezeichnet und fällt in den Bereich der Statistikwissenschaften, der zusammen mit Data Science integriert ist.
5. Was sind A / B-Tests in Data Science?
Antworten: A / B-Tests werden auch als Bucket-Tests oder Split-Tests bezeichnet. Dies ist die Methode zum Vergleichen und Testen von zwei Versionen von Systemen oder Anwendungen, um festzustellen, welche Anwendungsversion eine bessere Leistung erbringt. Dies ist in Fällen wichtig, in denen Kunden oder Endbenutzern mehrere Versionen angezeigt werden, um die Ziele zu erreichen.
Auf dem Gebiet der Datenwissenschaft wird dieses A / B-Testen verwendet, um zu wissen, welche Variable aus den vorhandenen zwei Variablen besteht, um das Ergebnis des Ziels zu optimieren oder zu erhöhen. A / B-Tests werden auch als Versuchsplanung bezeichnet. Dieser Test hilft bei der Ermittlung einer Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen.
Dieses Testen ist auch einfach eine Kombination aus Entwurfsexperimenten oder statistischen Schlussfolgerungen. Signifikanz, Randomisierung und Mehrfachvergleiche sind die Schlüsselelemente der A / B-Tests.
Die Signifikanz ist der Begriff für die Signifikanz der durchgeführten statistischen Tests. Die Randomisierung ist die Kernkomponente des experimentellen Designs, bei dem die Variablen ausgeglichen werden. Mehrfachvergleiche dienen dazu, bei Kundeninteressen mehr Variablen zu vergleichen, was zu mehr Fehlalarmen führt und eine Korrektur des Vertrauensniveaus eines Verkäufers im Bereich E-Commerce erforderlich macht.
A / B-Tests spielen im Bereich der Datenwissenschaft eine wichtige Rolle bei der Vorhersage der Ergebnisse.
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