Johdatus Data Science -haastattelukysymyksiin ja -vastauksiin
Jos etsit datatieteeseen liittyvää työtä, sinun on varauduttava 2019 datatieteiden haastattelukysymyksiin. Vaikka jokainen Data Science -haastattelu on erilainen ja työn laajuus on myös erilainen, voimme auttaa sinua parhaimmissa Data Science -haastattelua koskevissa kysymyksissä ja vastauksissa, jotka auttavat sinua hyppäämään ja saamaan sinulle menestystä haastattelussa.
Tietotekniikan haastattelun tärkeimmät kysymykset
Alla on luettelo 2019 Data Science Interview -kysymyksistä, joita kysytään enimmäkseen haastattelussa:
1. Mikä on tietotiede?
vastaukset:
Data Science on monitieteinen tieteellisten menetelmien, tekniikoiden, prosessien ja tiedon kenttä, jota käytetään muuntelemaan erityyppisiä tietoja, kuten strukturoitua, jäsentämätöntä ja osittain jäsentynyttä tietoa vaadittuun muotoon tai esitykseen.
Data Science -käsitteet sisältävät erilaisia käsitteitä, kuten tilastot, regressio, matematiikka, tietotekniikka, algoritmit, tietorakenteet ja informaatiotiede, sisältäen myös joitain alakenttiä, kuten tiedon louhinta, koneoppiminen ja tietokannat jne.,
Data Science -konsepti on viime aikoina kehittynyt suuressa määrin laskennallisen tekniikan alalla, jotta voidaan analysoida olemassa olevaa dataa, kun datan kasvu on eksponentiaalista ajassa.
Data Science on erityyppisten tietojen, kuten strukturoidun, osittain jäsentämättömän ja jäsentämättömän tiedon tutkiminen missä tahansa muodossa tai käytettävissä olevissa muodoissa, jotta siitä saadaan tietoa.
Data Science koostuu erilaisista datan tutkimiseen käytetyistä tekniikoista, kuten tiedon louhinta, tietojen tallennus, tietojen puhdistaminen, arkistointi, tietojen muuntaminen jne., Jotta se olisi tehokasta ja tilattua. Data Science sisältää myös käsitteitä, kuten simulointi, mallinnus, analytiikka, koneoppiminen, laskennallinen matematiikka jne.,
2. Mikä on paras ohjelmointikieli tietojenkäsittelyssä?
vastaukset:
Data Science voidaan käsitellä käyttämällä ohjelmointikieliä, kuten Python- tai R-ohjelmointikieli. Nämä kaksi ovat kaksi suosittua kieltä, joita tietotieteilijät tai tietoanalyytikot käyttävät. R ja Python ovat avoimen lähdekoodin tuotteita, ja niitä voidaan käyttää vapaasti, ja ne syntyivät 1990-luvulla.
Pythonilla ja R: llä on erilaisia etuja sovelluksista riippuen, ja ne vaativat liiketoiminnan päämäärää. Python on parempi käyttää toistuvissa tehtävissä tai töissä ja tietojen käsittelyssä, kun taas R-ohjelmointia voidaan käyttää tietojoukkojen kyselyyn tai hakemiseen ja mukautettuihin tietoanalyyseihin.
Enimmäkseen Python on suositeltava kaikentyyppisille tietoteknisille sovelluksille, joissa jonkin aikaa R-ohjelmointi on suositeltavaa korkean tai monimutkaisen tietosovelluksen tapauksessa. Python on helpompi oppia ja sillä on vähemmän oppimiskäyrää, kun taas R: llä on syvä oppimiskäyrä.
Python on useimmiten suositeltavampi tapa, joka on yleiskäyttöinen ohjelmointikieli ja jota voi löytää monista muista sovelluksista kuin Data Science. R näkyy enimmäkseen Data Science -alueella vain silloin, kun sitä käytetään tietojen analysointiin erillisissä palvelimissa tai laskennassa erikseen.
Siirrytään seuraavaan Data Science Interview -kysymykseen.
3. Miksi tietojen puhdistus on välttämätöntä tietotekniikassa?
vastaukset:
Tietojen puhdistaminen on tärkeämpää Data Science -tekniikassa, koska data-analyysin lopputulokset tai lopputulokset tulevat olemassa olevista tiedoista, joissa hyödytöntä tai merkityksetöntä on puhdistettava määräajoin silloin, kun sitä ei vaadita. Tämä varmistaa tietojen luotettavuuden ja tarkkuuden, ja myös muisti vapautuu.
Tietojen puhdistus vähentää tietojen redundanssia ja antaa hyviä tuloksia tietojen analysoinnissa, jos olemassa joitain suuria asiakastietoja, jotka tulisi puhdistaa säännöllisesti. Verkkokaupan, vähittäiskaupan kaltaisissa yrityksissä valtion organisaatiot sisältävät suuria asiakaskaupatietoja, jotka ovat vanhentuneita ja jotka on puhdistettava.
Tietojen määrästä tai koosta riippuen on käytettävä sopivia työkaluja tai menetelmiä tietojen puhdistamiseksi tietokannasta tai isosta tietoympäristöstä. Tietolähteessä on erityyppisiä tietoja, kuten likaista tietoa, puhdasta tietoa, puhdasta ja likaista tietoa ja puhdasta näytettä.
Nykyaikaiset datatieteelliset sovellukset luottavat koneoppimismalliin, jossa oppija oppii olemassa olevasta tiedosta. Joten olemassa olevan tiedon on oltava aina puhdasta ja hyvin ylläpidettyä, jotta järjestelmän optimoinnista saadaan hienostuneita ja hyviä tuloksia.
4. Mikä on lineaarinen regressio datatieteessä?
vastaukset:
Tämä on haastattelussa usein kysyttyjä Data Science Interview -kysymyksiä. Lineaarinen regressio on tekniikka, jota käytetään algoritmisen prosessin valvotussa koneoppimisessa tietotekniikan alueella. Tätä menetelmää käytetään ennustavaan analyysiin.
Ennustava analytiikka on tilastotieteiden alue, jolla olemassa oleva tieto poimitaan ja käsitellään suuntausten ja tuloskuvion ennustamiseksi. Aiheen ydin on olemassa olevan kontekstin analysointi tuntemattoman tapahtuman ennustamiseksi.
Lineaarisen regression menetelmän prosessi on ennustaa muuttujaa, jota kutsutaan kohdemuuttujaksi, tekemällä paras suhde riippuvaisen muuttujan ja itsenäisen muuttujan välillä. Tässä riippuvainen muuttuja on tulosmuuttuja ja myös vastemuuttuja, kun taas riippumaton muuttuja on ennustajamuuttuja tai selittävä muuttuja.
Esimerkiksi tosielämässä tämän tilikauden kuluista tai kuukausikustannuksista riippuen ennusteet tapahtuvat laskemalla lähikuukausien tai tilikausien menot.
Tässä menetelmässä toteutus voidaan suorittaa käyttämällä Python-ohjelmointitekniikkaa, missä tämä on tärkein menetelmä, jota koneen oppimistekniikassa käytetään tietotekniikan alueella.
Lineaarista regressiota kutsutaan myös regressioanalyysiksi, joka kuuluu tilastotieteiden alaan, joka on integroitu datadatan kanssa.
5. Mikä on A / B-testaus tietotieteessä?
Vastaukset: A / B-testausta kutsutaan myös Bucket Testing tai Split Testing. Tällä menetelmällä verrataan ja testataan järjestelmien tai sovellusten kahta versiota toistensa suhteen sen määrittämiseksi, mikä sovellusversio toimii paremmin. Tämä on tärkeää tapauksissa, joissa asiakkaille tai loppukäyttäjille näytetään useita versioita tavoitteiden saavuttamiseksi.
Tietotekniikan alueella tätä A / B-testausta käytetään tietämään, mikä muuttuja kahdesta olemassa olevasta muuttujasta tavoitteen lopputuloksen optimoimiseksi tai parantamiseksi. A / B-testausta kutsutaan myös Design of Experimentiksi. Tämä testaus auttaa määrittämään syy-seuraussuhteen riippumattomien ja riippuvien muuttujien välillä.
Tämä testaus on myös yksinkertaisesti yhdistelmä suunnittelukokeilua tai tilastollisia päätelmiä. Merkitys, satunnaistaminen ja moninkertaiset vertailut ovat keskeisiä tekijöitä A / B-testissä.
Merkitys on termi suoritettujen tilastollisten testien merkityksellisyydelle. Satunnaistaminen on kokeellisen suunnittelun ydinosa, jossa muuttujat tasapainotetaan. Useat vertailut ovat tapa verrata useampia muuttujia, kun asiakasta kiinnostaa, mikä aiheuttaa enemmän vääriä positiivisia tuloksia, mikä johtaa myyjän luottamustason korjaamiseen sähköisen kaupankäynnin alueella.
A / B-testaus on tärkeä tietotekniikan alueella tulosten ennustamisessa.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas tietotekniikan haastattelua koskeviin perusluetteloihin ja vastauksiin, jotta hakija voi helposti puuttua näihin tietojenkäsittelyhaastatteluun liittyviin kysymyksiin. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- 5 tehokasta haastatteluvinkkejä miehille
- Luottoanalyytikoiden haastattelukysymykset
- 10 hyödyllistä vinkkiä Python-ohjelmointiin (temppuja)
- 4 jännittävää haastattelun valmisteluvihjeä muistettavaksi!
- 10 erinomaista MBA-haastattelukysymystä, jotka sinun on tiedettävä !!!