Inleiding tot Data Science-interviewvragen en antwoorden
Als je op zoek bent naar een baan die gerelateerd is aan Data Science, moet je je voorbereiden op de interviewvragen in Data Science 2019. Hoewel elk Data Science-interview anders is en de reikwijdte van een baan ook anders, kunnen we u helpen met de beste vragen en antwoorden over het Data Science-interview, die u zullen helpen de sprong te wagen en u succesvol te maken in uw interview.
Top Data science-interviewvragen
Hieronder is de lijst met 2019 Data Science Interview-vragen die meestal in een interview worden gesteld, als volgt:
1. Wat is Data Science?
antwoorden:
Data Science is een interdisciplinair veld van verschillende wetenschappelijke methoden, technieken, processen en kennis die wordt gebruikt om de gegevens van verschillende typen, zoals gestructureerde, ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevens, in het vereiste formaat of de juiste weergave te transformeren.
Data Science-concepten omvatten verschillende concepten zoals statistiek, regressie, wiskunde, informatica, algoritmen, datastructuren en informatiewetenschap, met ook enkele subvelden zoals datamining, machine learning en databases enz.,
Data Science-concept is recentelijk in grotere mate geëvolueerd op het gebied van computertechnologie om data-analyse uit te voeren op de bestaande gegevens waar de groei van gegevens plaatsvindt in termen van een exponentieel met betrekking tot de tijd.
Data Science is de studie van verschillende soorten gegevens, zoals gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens in elke vorm of beschikbare formaten om er wat informatie uit te halen.
Data Science bestaat uit verschillende technologieën die worden gebruikt om gegevens te bestuderen, zoals datamining, gegevensopslag, gegevensopschoning, gegevensarchivering, gegevenstransformatie, enz. Om deze efficiënt en geordend te maken. Data Science omvat ook concepten zoals simulatie, modellering, analyse, machine learning, computationele wiskunde enz.,
2. Wat is de beste programmeertaal om te gebruiken in Data Science?
antwoorden:
Data Science kan worden verwerkt met behulp van programmeertalen zoals Python of R programmeertaal. Deze twee zijn de twee meest populaire talen die worden gebruikt door de Data Scientists of Data Analysts. R en Python zijn open source en zijn gratis te gebruiken en ontstonden in de jaren negentig.
Python en R hebben verschillende voordelen, afhankelijk van de applicaties en vereisen een zakelijk doel. Python is beter om te worden gebruikt in het geval van herhaalde taken of taken en voor gegevensmanipulaties, terwijl R-programmering kan worden gebruikt voor het opvragen of ophalen van gegevenssets en aangepaste gegevensanalyse.
Meestal heeft Python de voorkeur voor alle soorten data science-toepassingen waar enige tijd R-programmering de voorkeur heeft in het geval van hoge of complexe datatoepassingen. Python is gemakkelijker te leren en heeft minder leercurve, terwijl R een diepe leercurve heeft.
Python heeft meestal de voorkeur in alle gevallen, een programmeertaal voor algemene doeleinden die ook in veel andere toepassingen dan Data Science te vinden is. R wordt meestal alleen gezien in Data Science-gebied waar het wordt gebruikt voor data-analyse op zelfstandige servers of afzonderlijk computergebruik.
Laten we doorgaan naar de volgende interviewvragen voor Data Science.
3. Waarom is het opschonen van gegevens essentieel in Data Science?
antwoorden:
Het opschonen van gegevens is belangrijker in Data Science omdat de eindresultaten of de resultaten van de gegevensanalyse afkomstig zijn van de bestaande gegevens waar nutteloos of onbelangrijk periodiek moet worden schoongemaakt vanaf het moment dat dit niet nodig is. Dit zorgt voor de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van gegevens en ook voor geheugen.
Gegevens opschonen vermindert de gegevensredundantie en geeft goede resultaten bij gegevensanalyses waar enige grote klantinformatie bestaat en die periodiek moet worden schoongemaakt. In bedrijven zoals e-commerce, detailhandel, bevatten overheidsorganisaties grote klanttransactie-informatie die verouderd is en moet worden opgeschoond.
Afhankelijk van de hoeveelheid of de grootte van gegevens, moeten geschikte hulpmiddelen of methoden worden gebruikt om de gegevens uit de database of big data-omgeving te verwijderen. Er zijn verschillende soorten gegevens in een gegevensbron, zoals vuile gegevens, schone gegevens, gemengde schone en vuile gegevens en schone steekproefgegevens.
Moderne data science-toepassingen vertrouwen op het model van machine learning, waarbij de leerder leert van de bestaande gegevens. De bestaande gegevens moeten dus altijd netjes en goed worden onderhouden om geavanceerde en goede resultaten te krijgen tijdens de optimalisatie van het systeem.
4. Wat is lineaire regressie in data science?
antwoorden:
Dit zijn de veelgestelde vragen over Data Science-interviews in een interview. Lineaire regressie is een techniek die wordt gebruikt bij het machinaal leren van het algoritmische proces op het gebied van Data Science. Deze methode wordt gebruikt voor voorspellende analyse.
Voorspellende analyse is een gebied binnen de statistische wetenschappen waar de bestaande informatie wordt geëxtraheerd en verwerkt om het patroon van trends en uitkomsten te voorspellen. De kern van het onderwerp ligt in de analyse van bestaande context om een onbekende gebeurtenis te voorspellen.
Het proces van de lineaire regressiemethode is het voorspellen van een variabele die doelvariabele wordt genoemd door de beste relatie te maken tussen de afhankelijke variabele en een onafhankelijke variabele. Hier is de afhankelijke variabele de uitkomstvariabele en ook de responsvariabele, terwijl de onafhankelijke variabele de voorspellende variabele of verklarende variabele is.
In het echte leven bijvoorbeeld, afhankelijk van de uitgaven die in dit boekjaar of maandelijkse uitgaven zijn gedaan, gebeuren de voorspellingen door de geschatte uitgaven voor de komende maanden of boekjaren te berekenen.
In deze methode kan de implementatie worden uitgevoerd met behulp van de Python-programmeertechniek, waar dit de belangrijkste methode is die wordt gebruikt in Machine Learning-techniek op het gebied van Data Science.
Lineaire regressie wordt ook wel regressieanalyse genoemd, die valt onder het gebied van statistische wetenschappen dat samen met Data Science is geïntegreerd.
5. Wat is A / B-testen in Data Science?
Antwoorden: A / B-testen wordt ook wel Bucket-testing of Split-testing genoemd. Dit is de methode om twee versies van systemen of applicaties met elkaar te vergelijken en te testen om te bepalen welke versie van de applicatie beter presteert. Dit is belangrijk in de gevallen waarin meerdere versies aan de klanten of eindgebruikers worden getoond om de doelen te bereiken.
Op het gebied van Data Science wordt deze A / B-test gebruikt om te weten welke variabele van de bestaande twee variabelen om de uitkomst van het doel te optimaliseren of te vergroten. A / B-testen wordt ook Design of Experiment genoemd. Deze test helpt bij het vaststellen van een oorzaak en gevolg-relatie tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabelen.
Dit testen is ook eenvoudig een combinatie van ontwerpexperimenten of statistische inferentie. Betekenis, randomisatie en meerdere vergelijkingen zijn de belangrijkste elementen van de A / B-testen.
De significantie is de term voor de significantie van uitgevoerde statistische tests. Randomisatie is de kerncomponent van het experimentele ontwerp waarbij de variabelen in evenwicht zijn. Meerdere vergelijkingen zijn de manier om meer variabelen te vergelijken in het geval van klantbelangen die meer valse positieven veroorzaken, wat resulteert in de eis van correctie in het vertrouwensniveau van een verkoper op het gebied van e-commerce.
A / B-testen zijn belangrijk op het gebied van Data Science bij het voorspellen van de uitkomsten.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor de basislijst van interviewvragen en antwoorden op Data Science, zodat de kandidaat deze interviewvragen gemakkelijk kan beantwoorden. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- 5 effectieve tips voor het verzorgen van interviews voor mannen
- Sollicitatievragen voor Credit Analyst
- 10 nuttige tips voor het programmeren van Python (trucs)
- 4 spannende sollicitatie voorbereidingstips om te onthouden!
- 10 uitstekende MBA-sollicitatievragen die u moet weten !!!