Introducción a Data Analytics Interview Preguntas y respuestas
Entonces, finalmente ha encontrado el trabajo de sus sueños en Data Analytics, pero se pregunta cómo descifrar la entrevista de Data Analytics de 2019 y cuáles podrían ser las posibles preguntas de la entrevista de Data Analytics. Cada entrevista de Data Analytics es diferente y el alcance de un trabajo también es diferente. Teniendo esto en cuenta, hemos diseñado las preguntas y respuestas más comunes de la entrevista de Data Analytics para ayudarlo a tener éxito en su entrevista de Data Analytics.
A continuación se presentan las principales preguntas de la entrevista de análisis de datos de 2019 que se formulan principalmente en una entrevista
1. ¿Cuál es la diferencia entre minería de datos y análisis de datos?
Responder:
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2. Mencione cuáles son los diversos pasos en un proyecto de análisis.
Responder:
El análisis de datos trata de recopilar, limpiar, transformar y modelar datos para obtener información valiosa y respaldar una mejor toma de decisiones en una organización. Los pasos involucrados en el proceso de análisis de datos son los siguientes:
Exploración de datos: después de haber explorado el problema comercial, un analista de datos tiene que analizar la causa raíz del problema.
Preparación de datos: en este paso del proceso de análisis de datos, encontramos anomalías de datos como valores faltantes dentro de los datos.
Modelado de datos: el paso de modelado comienza después de que se hayan preparado los datos. El modelado es un proceso iterativo en el que el modelo se ejecuta repetidamente para obtener mejoras. El modelado de datos garantiza el mejor resultado posible para un problema empresarial.
Validación: en este paso, el modelo proporcionado por el cliente y el modelo desarrollado por el analista de datos se validan entre sí para determinar si el modelo desarrollado cumplirá con los requisitos comerciales.
Implementación del modelo y seguimiento: ¿en este paso final del análisis de datos se está implementando el modelo y luego se realiza el seguimiento para garantizar que el modelo se implemente correctamente o no?
3. ¿Cuál es la responsabilidad de un analista de datos?
Responder:
• Resolver problemas relacionados con el negocio para clientes y realizar operaciones de auditoría de datos.
• Interpretar datos utilizando técnicas estadísticas.
• Identificar áreas para oportunidades de mejora.
• Analizar, identificar e interpretar tendencias o patrones en conjuntos de datos complejos.
• Adquirir datos de fuentes de datos primarias o secundarias.
• Mantener bases de datos / sistemas de datos.
• Localizar y corregir problemas de código utilizando indicadores de rendimiento.
• Asegurar la base de datos mediante el desarrollo del sistema de acceso.
4. ¿Qué son las colisiones de tablas hash? ¿Cómo se evita?
Responder:
Una colisión de tabla hash ocurre cuando dos claves diferentes cambian al mismo valor. Hay muchas técnicas para evitar la colisión de tablas hash, aquí enumeramos dos:
Encadenamiento separado: utiliza la estructura de datos que se agrupa en la misma ranura para almacenar varios elementos.
Direccionamiento abierto: busca otros espacios utilizando una segunda función y almacena el elemento en el primer espacio vacío.
5. ¿Lista de algunas de las mejores herramientas que pueden ser útiles para el análisis de datos?
Responder:
•Cuadro
• RapidMiner
• OpenRefine
• KNIME
• Operadores de búsqueda de Google
• Solucionador
• NodeXL
• io
• Wolfram Alpha's
• Tablas de Google Fusion
6. ¿Cuál es la diferencia entre la minería de datos y el perfil de datos?
Responder:
La diferencia entre la minería de datos y el perfil de datos es la siguiente:
• Perfiles de datos: se dirige al análisis instantáneo de atributos individuales como el precio varía, el precio distinto y su frecuencia, una incidencia de valores nulos, tipo de datos, longitud, etc.
• Minería de datos: se centra en las dependencias, el descubrimiento de secuencias, la relación entre varios atributos, el análisis de conglomerados, la detección de registros inusuales, etc.
7. ¿Explicar el algoritmo K-mean y el algoritmo de agrupamiento jerárquico?
Responder:
Algoritmo K-Mean: K mean es un famoso método de partición. En el algoritmo K-mean, los grupos son esféricos, es decir, los puntos de datos en un grupo están centrados en ese grupo. Además, la varianza de los grupos es similar, es decir, cada punto de datos pertenece al grupo más cercano.
Algoritmo de agrupamiento jerárquico: el algoritmo de agrupamiento jerárquico combina y divide grupos existentes y crea una estructura jerárquica para que muestren el orden en que se dividen los grupos.
8. ¿Qué es la limpieza de datos? ¿Menciona algunas de las mejores prácticas que debe seguir mientras realiza la limpieza de datos?
Responder:
Desde un conjunto de datos dado, es extremadamente importante clasificar la información requerida para el análisis de datos. La limpieza de datos es un paso crucial en el que los datos se inspeccionan para encontrar cualquier anomalía, eliminar información repetitiva e incorrecta, etc. La limpieza de datos no implica eliminar ninguna información existente de la base de datos, solo mejora la calidad de los datos para que pueda usarse para el análisis .
Algunas de las mejores prácticas para la limpieza de datos incluyen:
• Desarrollar un plan de calidad de datos para identificar dónde ocurren los errores de máxima calidad de datos para que pueda evaluar la causa raíz y planificar de acuerdo con eso.
• Siga un método habitual para corroborar la información necesaria antes de ingresarla.
• Identifique cualquier dato duplicado y valide la precisión de los datos, ya que esto ahorrará mucho tiempo durante el análisis.
• El seguimiento de todas las operaciones de mejora realizadas en la información es increíblemente necesario para que pueda repetir o eliminar cualquier operación según sea necesario.
9. ¿Cuáles son algunos de los métodos estadísticos que son útiles para el analista de datos?
Responder:
Los métodos estadísticos que son útiles para el científico de datos son
• método bayesiano
• proceso de Markov
• Procesos espaciales y de clúster.
• Estadísticas de rango, percentil, detección de valores atípicos
• Técnicas de imputación, etc.
• algoritmo simplex
• Optimización matemática.
10. Explicar qué es la imputación? ¿Enumerar diferentes tipos de técnicas de imputación? ¿Qué método de imputación es más favorable?
Responder:
Durante la imputación, tenemos la tendencia de reemplazar la información faltante con valores sustituidos. Los tipos de técnicas de imputación implican son:
• Imputación única: la imputación única denota que el valor faltante se reemplaza por un valor. En este método, se recupera el tamaño de la muestra.
• Imputación de mazo caliente: un valor faltante se imputa de un registro similar seleccionado aleatoriamente usando una tarjeta perforada
• Imputación de mazo frío: funciona igual que la imputación de mazo caliente, pero un poco más avanzada y elige donantes de otros conjuntos de datos
• Imputación media: implica reemplazar el valor faltante con los valores pronosticados de otras variables.
• Imputación de regresión: implica reemplazar el valor faltante con los valores pronosticados de un cierto valor dependiendo de otras variables.
• Regresión estocástica: es lo mismo que la imputación de regresión, sin embargo, agrega la varianza de regresión común a la imputación de regresión
• Imputación múltiple: a diferencia de la imputación única, las imputaciones múltiples estiman los valores varias veces.
Aunque la imputación única se usa ampliamente, no refleja la incertidumbre creada por la falta de datos al azar. Por lo tanto, las imputaciones múltiples son más favorables que la imputación única en caso de que falten datos al azar.
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