Introduzione alle domande e alle risposte dell'intervista di Data Science
Se stai cercando un lavoro correlato a Data Science, devi prepararti per le domande dell'intervista di Data Science 2019. Sebbene ogni intervista di Data Science sia diversa e anche la portata di un lavoro sia diversa, possiamo aiutarti con le domande e le risposte migliori dell'intervista di Data Science, che ti aiuteranno a fare il salto e ottenere il successo nel tuo colloquio.
Domande per l'intervista a Top Data Science
Di seguito è riportato l'elenco delle domande di intervista di Data Science del 2019 che vengono poste principalmente in un'intervista sono le seguenti:
1. Che cos'è la scienza dei dati?
risposte:
La scienza dei dati è un campo interdisciplinare di diversi metodi, tecniche, processi e conoscenze scientifici che viene utilizzato per trasformare i dati di diversi tipi come dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati nel formato o rappresentazione richiesti.
I concetti di Data Science includono concetti diversi come statistica, regressione, matematica, informatica, algoritmi, strutture di dati e informatica con l'inclusione anche di alcuni sottocampi come data mining, machine learning e database ecc.,
Il concetto di Data Science si è recentemente evoluto in misura maggiore nel settore della tecnologia informatica al fine di eseguire analisi dei dati sui dati esistenti in cui la crescita dei dati è in termini di esponenziale rispetto al tempo.
Data Science è lo studio di vari tipi di dati come dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati in qualsiasi forma o formato disponibile al fine di ricavarne alcune informazioni.
La scienza dei dati è costituita da diverse tecnologie utilizzate per studiare dati come il data mining, l'archiviazione dei dati, l'eliminazione dei dati, l'archiviazione dei dati, la trasformazione dei dati ecc., Al fine di renderli efficienti e ordinati. La scienza dei dati include anche concetti come simulazione, modellazione, analisi, apprendimento automatico, matematica computazionale ecc.,
2. Qual è il miglior linguaggio di programmazione da utilizzare in Data Science?
risposte:
La scienza dei dati può essere gestita utilizzando linguaggi di programmazione come Python o il linguaggio di programmazione R. Questi due sono i due linguaggi più popolari utilizzati dai Data Scientist o dai Data Analyst. R e Python sono open source e sono gratuiti da usare e sono nati negli anni '90.
Python e R presentano vantaggi diversi a seconda delle applicazioni e richiedono un obiettivo aziendale. È meglio usare Python nei casi di compiti o lavori ripetuti e per manipolazioni dei dati, mentre la programmazione R può essere utilizzata per interrogare o recuperare set di dati e analisi dei dati personalizzate.
Principalmente Python è preferito per tutti i tipi di applicazioni per la scienza dei dati in cui si preferisce un po 'di tempo la programmazione R nei casi di applicazioni con dati elevati o complessi. Python è più facile da imparare e ha meno curva di apprendimento mentre R ha una curva di apprendimento profonda.
Python è principalmente preferito in tutti i casi che è un linguaggio di programmazione generico e può essere trovato in molte applicazioni diverse da Data Science. R viene visualizzato principalmente nell'area Data Science solo dove viene utilizzato per l'analisi dei dati in server autonomi o per l'elaborazione separata.
Passiamo alle prossime domande di intervista di data science.
3. Perché la pulizia dei dati è essenziale in Data Science?
risposte:
La pulizia dei dati è più importante in Data Science perché i risultati finali o i risultati dell'analisi dei dati provengono dai dati esistenti in cui è necessario pulire periodicamente inutili o non importanti quando non sono necessari. Ciò garantisce l'affidabilità e l'accuratezza dei dati e anche la memoria viene liberata.
La pulizia dei dati riduce la ridondanza dei dati e fornisce buoni risultati nell'analisi dei dati in cui esistono alcune informazioni di grandi dimensioni sui clienti e che dovrebbero essere pulite periodicamente. In aziende come l'e-commerce, la vendita al dettaglio, le organizzazioni governative contengono grandi informazioni sulle transazioni con i clienti che sono obsolete e devono essere pulite.
A seconda della quantità o dimensione dei dati, è necessario utilizzare strumenti o metodi adeguati per pulire i dati dal database o dall'ambiente dei big data. Esistono diversi tipi di dati esistenti in un'origine dati come dati sporchi, dati puliti, dati puliti e sporchi misti e dati puliti di esempio.
Le moderne applicazioni di data science si basano sul modello di machine learning in cui lo studente apprende dai dati esistenti. Pertanto, i dati esistenti dovrebbero essere sempre puliti e ben mantenuti per ottenere risultati sofisticati e buoni durante l'ottimizzazione del sistema.
4. Che cos'è la regressione lineare in Data Science?
risposte:
Queste sono le Domande frequenti sull'intervista di Data Science in un'intervista. La regressione lineare è una tecnica utilizzata nell'apprendimento automatico supervisionato del processo algoritmico nell'area della scienza dei dati. Questo metodo viene utilizzato per l'analisi predittiva.
L'analisi predittiva è un'area all'interno delle Scienze statistiche in cui le informazioni esistenti verranno estratte ed elaborate per prevedere le tendenze e il modello di risultati. Il nocciolo della questione sta nell'analisi del contesto esistente per prevedere un evento sconosciuto.
Il processo del metodo di regressione lineare consiste nel prevedere una variabile chiamata variabile target creando la migliore relazione tra la variabile dipendente e una variabile indipendente. Qui la variabile dipendente è la variabile di risultato e anche la variabile di risposta mentre la variabile indipendente è la variabile predittore o variabile esplicativa.
Ad esempio nella vita reale, a seconda delle spese sostenute in questo esercizio finanziario o delle spese mensili, le previsioni si verificano calcolando i prossimi mesi approssimativi o le spese degli esercizi finanziari.
In questo metodo, l'implementazione può essere eseguita utilizzando la tecnica di programmazione Python in cui questo è il metodo più importante utilizzato nella tecnica di Machine Learning nell'area della scienza dei dati.
La regressione lineare è anche chiamata analisi di regressione che rientra nell'area delle scienze statistiche integrata con la scienza dei dati.
5. Che cos'è il test A / B in Data Science?
Risposte: il test A / B è anche chiamato Bucket Testing o Split Testing. Questo è il metodo per confrontare e testare tra loro due versioni di sistemi o applicazioni per determinare quale versione dell'applicazione funziona meglio. Ciò è importante nei casi in cui vengono mostrate più versioni ai clienti o agli utenti finali al fine di raggiungere gli obiettivi.
Nell'area della scienza dei dati, questo test A / B viene utilizzato per sapere quale variabile tra le due variabili esistenti al fine di ottimizzare o aumentare il risultato dell'obiettivo. Il test A / B è anche chiamato Design of Experiment. Questo test aiuta a stabilire una relazione di causa ed effetto tra le variabili indipendenti e dipendenti.
Questo test è anche semplicemente una combinazione di sperimentazione progettuale o inferenza statistica. Significato, randomizzazione e confronti multipli sono gli elementi chiave del test A / B.
Il significato è il termine per il significato dei test statistici condotti. La randomizzazione è il componente principale del progetto sperimentale in cui le variabili saranno bilanciate. I confronti multipli sono il modo di confrontare più variabili nel caso di interessi dei clienti che causano più falsi positivi risultanti nel requisito di correzione del livello di confidenza di un venditore nell'area del commercio elettronico.
I test A / B sono importanti nell'area della scienza dei dati nel prevedere i risultati.
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