Introducción a las preguntas y respuestas de la entrevista de Data Science
Si está buscando un trabajo relacionado con Data Science, debe prepararse para las preguntas de la entrevista de Data Science 2019. Aunque cada entrevista de Data Science es diferente y el alcance de un trabajo también es diferente, podemos ayudarlo con las principales preguntas y respuestas de la entrevista de Data Science, que lo ayudarán a dar el salto y lograr el éxito en su entrevista.
Preguntas principales de la entrevista de ciencia de datos
A continuación se muestra la lista de preguntas de la entrevista de ciencia de datos de 2019 que se formulan principalmente en una entrevista:
1. ¿Qué es la ciencia de datos?
Respuestas:
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario de diferentes métodos, técnicas, procesos y conocimientos científicos que se utiliza para transformar los datos de diferentes tipos, tales como datos estructurados, no estructurados y semiestructurados en el formato o representación requeridos.
Los conceptos de ciencia de datos incluyen diferentes conceptos como estadística, regresión, matemáticas, ciencias de la computación, algoritmos, estructuras de datos y ciencias de la información que también incluyen algunos subcampos como minería de datos, aprendizaje automático y bases de datos, etc.
El concepto de ciencia de datos ha evolucionado recientemente en mayor medida en el área de la tecnología informática para realizar análisis de datos sobre los datos existentes donde el crecimiento de los datos es en términos de un exponencial con respecto al tiempo.
Data Science es el estudio de varios tipos de datos, como datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en cualquier forma o formatos disponibles para obtener cierta información.
Data Science consta de diferentes tecnologías utilizadas para estudiar datos, como minería de datos, almacenamiento de datos, purga de datos, archivo de datos, transformación de datos, etc., para que sea eficiente y ordenado. Data Science también incluye conceptos como simulación, modelado, análisis, aprendizaje automático, matemática computacional, etc.
2. ¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para usar en ciencia de datos?
Respuestas:
La ciencia de datos puede manejarse utilizando lenguajes de programación como Python o lenguaje de programación R. Estos dos son los dos idiomas más populares utilizados por los científicos de datos o analistas de datos. R y Python son de código abierto y de uso gratuito y se crearon durante la década de 1990.
Python y R tienen diferentes ventajas dependiendo de las aplicaciones y requieren un objetivo comercial. Python es mejor para usarse en casos de tareas o trabajos repetidos y para manipulaciones de datos, mientras que la programación R puede usarse para consultar o recuperar conjuntos de datos y análisis de datos personalizados.
En su mayoría, Python se prefiere para todo tipo de aplicaciones de ciencia de datos en las que se prefiere algún tiempo la programación R en el caso de aplicaciones de datos altas o complejas. Python es más fácil de aprender y tiene menos curva de aprendizaje, mientras que R tiene una curva de aprendizaje profundo.
Python se prefiere principalmente en todos los casos, que es un lenguaje de programación de propósito general y también se puede encontrar en muchas aplicaciones que no sean Data Science. R se ve principalmente en el área de Ciencia de datos solo donde se usa para el análisis de datos en servidores independientes o computación por separado.
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de ciencia de datos.
3. ¿Por qué es esencial la limpieza de datos en Data Science?
Respuestas:
La limpieza de datos es más importante en Data Science porque los resultados finales o los resultados del análisis de datos provienen de los datos existentes, donde los inútiles o sin importancia deben limpiarse periódicamente cuando no se requieren. Esto garantiza la fiabilidad y precisión de los datos y también se libera memoria.
La limpieza de datos reduce la redundancia de datos y brinda buenos resultados en el análisis de datos donde existe cierta información importante del cliente y que debe limpiarse periódicamente. En negocios como el comercio electrónico, el comercio minorista, las organizaciones gubernamentales contienen gran cantidad de información sobre transacciones de clientes que está desactualizada y necesita ser limpiada.
Dependiendo de la cantidad o el tamaño de los datos, se deben utilizar herramientas o métodos adecuados para limpiar los datos de la base de datos o el entorno de big data. Existen diferentes tipos de datos en un origen de datos, como datos sucios, datos limpios, datos mixtos limpios y sucios, y datos limpios de muestra.
Las aplicaciones modernas de ciencia de datos se basan en el modelo de aprendizaje automático donde el alumno aprende de los datos existentes. Por lo tanto, los datos existentes siempre deben estar limpios y bien mantenidos para obtener resultados sofisticados y buenos durante la optimización del sistema.
4. ¿Qué es la regresión lineal en la ciencia de datos?
Respuestas:
Estas son las preguntas frecuentes de la entrevista de ciencia de datos en una entrevista. La regresión lineal es una técnica utilizada en el aprendizaje automático supervisado del proceso algorítmico en el área de la ciencia de datos. Este método se utiliza para el análisis predictivo.
El análisis predictivo es un área dentro de las ciencias estadísticas donde se extraerá y procesará la información existente para predecir las tendencias y el patrón de resultados. El núcleo del tema radica en el análisis del contexto existente para predecir un evento desconocido.
El proceso del método de regresión lineal es predecir una variable llamada variable objetivo haciendo la mejor relación entre la variable dependiente y una variable independiente. Aquí la variable dependiente es la variable de resultado y también la variable de respuesta, mientras que la variable independiente es la variable predictiva o la variable explicativa.
Por ejemplo, en la vida real, dependiendo de los gastos ocurridos en este año financiero o los gastos mensuales, las predicciones suceden calculando los próximos meses o gastos del año financiero aproximados.
En este método, la implementación se puede hacer utilizando la técnica de programación Python, donde este es el método más importante utilizado en la técnica de Machine Learning en el área de Ciencia de datos.
La regresión lineal también se llama análisis de regresión que se incluye en el área de Ciencias estadísticas que se integra junto con la ciencia de datos.
5. ¿Qué son las pruebas A / B en Data Science?
Respuestas: las pruebas A / B también se llaman pruebas de cubeta o pruebas divididas. Este es el método de comparar y probar dos versiones de sistemas o aplicaciones entre sí para determinar qué versión de la aplicación funciona mejor. Esto es importante en los casos en que se muestran múltiples versiones a los clientes o usuarios finales para lograr los objetivos.
En el área de la ciencia de datos, esta prueba A / B se utiliza para saber qué variable de las dos variables existentes para optimizar o aumentar el resultado del objetivo. Las pruebas A / B también se llaman Diseño de Experimento. Esta prueba ayuda a establecer una relación de causa y efecto entre las variables independientes y dependientes.
Esta prueba también es simplemente una combinación de experimentación de diseño o inferencia estadística. La importancia, la aleatorización y las comparaciones múltiples son los elementos clave de las pruebas A / B.
El significado es el término para el significado de las pruebas estadísticas realizadas. La aleatorización es el componente central del diseño experimental donde las variables se equilibrarán. Las comparaciones múltiples son la forma de comparar más variables en el caso de los intereses de los clientes que causan más falsos positivos que resultan en el requisito de corrección en el nivel de confianza de un vendedor en el área de comercio electrónico.
Las pruebas A / B son importantes en el área de la ciencia de datos para predecir los resultados.
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Esta ha sido una guía para la Lista básica de preguntas y respuestas de la entrevista de ciencia de datos para que el candidato pueda tomar medidas enérgicas contra estas preguntas de la entrevista de ciencia de datos fácilmente. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
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