Introduktion til Data Science interviewspørgsmål og svar
Hvis du leder efter et job, der er relateret til Data Science, er du nødt til at forberede dig til spørgsmålene om datavidenskab i 2019. Selvom hvert Data Science-interview er forskelligt, og omfanget af et job er også anderledes, kan vi hjælpe dig med de bedste Data Science-interviewspørgsmål og -svar, som vil hjælpe dig med at tage springet og få dig succes i dit interview.
Top Data science interviewspørgsmål
Nedenfor er listen over 2019-videnskabsintervju Spørgsmål, der for det meste stilles i et interview, er som følger:
1. Hvad er datavidenskab?
svar:
Data Science er et tværfagligt felt af forskellige videnskabelige metoder, teknikker, processer og viden, der bruges til at omdanne data fra forskellige typer såsom strukturerede, ustrukturerede og semistrukturerede data til det krævede format eller repræsentation.
Data Science-koncepter inkluderer forskellige koncepter, såsom statistik, regression, matematik, datalogi, algoritmer, datastrukturer og informationsvidenskab, der også inkluderer nogle underfelter såsom data mining, maskinindlæring og databaser osv.
Data Science-konceptet har for nylig udviklet sig i større grad inden for computerteknologi for at udføre dataanalyse af de eksisterende data, hvor væksten af data er i form af en eksponentiel med hensyn til tid.
Data Science er studiet af forskellige typer data såsom strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data i enhver tilgængelig form eller format for at få noget ud af det.
Data Science består af forskellige teknologier, der bruges til at studere data, såsom dataindvinding, datalagring, rensning af data, arkivering af data, datatransformation osv. For at gøre dem effektive og ordrede. Data Science inkluderer også begreber som simulering, modellering, analyse, maskinindlæring, computermatematik osv.,
2. Hvad er det bedste programmeringssprog, der skal bruges i datavidenskab?
svar:
Data Science kan håndteres ved hjælp af programmeringssprog som Python eller R programmeringssprog. Disse to er de to mest populære sprog, der bruges af datavidenskabsmænd eller dataanalytikere. R og Python er open source og er gratis at bruge og kom til i løbet af 1990'erne.
Python og R har forskellige fordele afhængigt af applikationerne og krævede et forretningsmål. Python er bedre at bruge i tilfælde af gentagne opgaver eller job og til datamanipulation, mens R-programmering kan bruges til forespørgsel eller hentning af datasæt og tilpasset dataanalyse.
Stort set foretrækkes Python til alle typer datavidenskabelige applikationer, hvor R-programmering i nogen tid foretrækkes i tilfælde af høje eller komplekse dataprogrammer. Python er lettere at lære og har mindre indlæringskurve, mens R har en dyb indlæringskurve.
Python foretrækkes for det meste i alle de tilfælde, der er et programmeringssprog til generelle formål og også findes i mange andre applikationer end Data Science. R ses for det meste kun i Data Science-området, hvor det bruges til dataanalyse på selvstændige servere eller computere separat.
Lad os gå til de næste spørgsmål om datavidenskabsintervju.
3. Hvorfor er rengøring af data vigtig i Data Science?
svar:
Datarengøring er vigtigere i Data Science, fordi slutresultaterne eller resultaterne af dataanalysen kommer fra de eksisterende data, hvor nytteløst eller uvigtigt skal rengøres med jævne mellemrum, når det ikke kræves. Dette sikrer datapålidelighed og nøjagtighed, og hukommelsen frigøres også.
Rengøring af data reducerer dataredundans og giver gode resultater i dataanalyse, hvor der findes nogle store kundeoplysninger, og som bør rengøres med jævne mellemrum. I virksomheder som e-handel, detailhandel indeholder regeringsorganisationer store kundetransaktionsoplysninger, der er forældet og skal rengøres.
Afhængigt af datamængden eller størrelsen af data, skal egnede værktøjer eller metoder bruges til at rense dataene fra databasen eller big data-miljøet. Der findes forskellige typer data i en datakilde, såsom beskidte data, rene data, blandede rene og beskidte data og prøve rene data.
Moderne datavidensapplikationer er afhængige af maskinlæringsmodel, hvor den studerende lærer af de eksisterende data. Så de eksisterende data skal altid være rent og godt vedligeholdt for at få sofistikerede og gode resultater under optimeringen af systemet.
4. Hvad er lineær regression i datavidenskab?
svar:
Dette er de ofte stillede Data Science Interview spørgsmål i et interview. Linear Regression er en teknik, der anvendes i overvåget maskineindlæring af den algoritmiske proces inden for datavidenskab. Denne metode bruges til forudsigelig analyse.
Predictive analytics er et område inden for statistiske videnskaber, hvor den eksisterende information udvindes og behandles for at forudsige tendenser og resultatmønster. Kernen i emnet ligger i analysen af eksisterende kontekst for at forudsige en ukendt begivenhed.
Processen med Linear Regression-metoden er at forudsige en variabel kaldet målvariabel ved at skabe det bedste forhold mellem den afhængige variabel og en uafhængig variabel. Her er den afhængige variabel udgangsvariablen og også responsvariabel, mens den uafhængige variabel er prediktorvariablen eller forklaringsvariablen.
For eksempel i det virkelige liv afhænger af de udgifter, der forekom i dette regnskabsår eller månedlige udgifter, forudsigelserne ved at beregne de omtrentlige kommende måneder eller regnskabsårets udgifter.
I denne metode kan implementeringen udføres ved hjælp af Python-programmeringsteknik, hvor dette er den vigtigste metode, der bruges i Machine Learning-teknik under området Data Science.
Lineær regression kaldes også regressionsanalyse, der hører under området Statistiske videnskaber, som er integreret sammen med Data Science.
5. Hvad er A / B-test i datavidenskab?
Svar: A / B-test kaldes også Bucket Testing eller Split Testing. Dette er metoden til at sammenligne og teste to versioner af systemer eller applikationer mod hinanden for at bestemme, hvilken version af applikationen der yder bedre. Dette er vigtigt i de tilfælde, hvor flere versioner vises til kunderne eller slutbrugerne for at nå målene.
Inden for Data Science bruges denne A / B-test til at vide, hvilken variabel ud af de eksisterende to variabler for at optimere eller øge resultatet af målet. A / B-test kaldes også Design of Experiment. Denne test hjælper med at etablere et årsags- og virkningsforhold mellem de uafhængige og afhængige variabler.
Denne test er også simpelthen en kombination af designeksperimentering eller statistisk inferens. Betydning, tilfældighed og flere sammenligninger er nøgleelementerne i A / B-testen.
Betydningen er udtrykket for betydningen af udførte statistiske test. Randomisering er kernekomponenten i det eksperimentelle design, hvor variablerne vil blive afbalanceret. Flere sammenligninger er måden at sammenligne flere variabler i tilfælde af kundeinteresser, der medfører flere falske positiver, hvilket resulterer i kravet om korrektion i en sælgers tillidsniveau inden for e-handel.
A / B-test er vigtigt inden for datavidenskab ved forudsigelse af resultaterne.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til grundlæggende liste over datavidenskapsintervjuespørgsmål og svar, så kandidaten nemt kan nedbryde disse datavidenskabsspørgsmål. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- 5 effektive tips til pleje af interviews til mænd
- Spørgsmål om kreditanalytiker Interview
- 10 nyttige tip til Python-programmering (tricks)
- 4 spændende interviewforberedelsestip at huske!
- 10 fremragende MBA-interviewspørgsmål, du skal vide !!!