Introdução às perguntas e respostas da entrevista da Data Science
Se você está procurando um emprego relacionado à Data Science, precisa se preparar para as perguntas da entrevista de Data Science 2019. Embora cada entrevista da Data Science seja diferente e o escopo de um trabalho também seja diferente, podemos ajudá-lo com as principais perguntas e respostas da entrevista da Data Science, que ajudarão você a dar o salto e obter sucesso em sua entrevista.
Principais perguntas da entrevista sobre ciência de dados
Abaixo está a lista de perguntas da entrevista de ciência de dados de 2019 que são feitas principalmente em uma entrevista:
1. O que é ciência de dados?
Respostas:
A Ciência de dados é um campo interdisciplinar de diferentes métodos, técnicas, processos e conhecimentos científicos usados para transformar dados de diferentes tipos, como dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, no formato ou na representação necessária.
Os conceitos de ciência de dados incluem conceitos diferentes, como estatística, regressão, matemática, ciência da computação, algoritmos, estruturas de dados e ciência da informação, incluindo também alguns subcampos, como mineração de dados, aprendizado de máquina e bancos de dados etc.,
O conceito de Ciência de Dados evoluiu recentemente em maior extensão na área de tecnologia de computação, a fim de realizar uma análise de dados nos dados existentes, onde o crescimento dos dados é exponencial em relação ao tempo.
A Data Science é o estudo de vários tipos de dados, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, em qualquer formato ou formato disponível, a fim de obter algumas informações.
A Ciência de dados consiste em diferentes tecnologias usadas para estudar dados, como mineração de dados, armazenamento de dados, limpeza de dados, arquivamento de dados, transformação de dados etc., para torná-los eficientes e ordenados. A Data Science também inclui conceitos como simulação, modelagem, análise, aprendizado de máquina, matemática computacional etc.,
2. Qual é a melhor linguagem de programação para usar na ciência de dados?
Respostas:
A Data Science pode ser manipulada usando linguagens de programação como Python ou R. Esses dois são os dois idiomas mais populares usados pelos cientistas ou analistas de dados. R e Python são de código aberto e são livres para uso e surgiram nos anos 90.
Python e R têm vantagens diferentes, dependendo dos aplicativos e exigiram uma meta de negócios. O Python é melhor para ser usado nos casos de tarefas ou trabalhos repetidos e para manipulação de dados, enquanto a programação R pode ser usada para consultar ou recuperar conjuntos de dados e analisar dados personalizados.
Principalmente, o Python é preferido para todos os tipos de aplicativos de ciência de dados nos quais algum tempo a programação R é preferida nos casos de aplicativos de dados altos ou complexos. Python é mais fácil de aprender e possui menos curva de aprendizado, enquanto R possui uma curva de aprendizado profundo.
O Python é o preferido principalmente em todos os casos, que é uma linguagem de programação de uso geral e pode ser encontrada em muitos aplicativos além da Ciência de Dados. R é visto principalmente na área de Ciência de Dados, apenas onde é usado para análise de dados em servidores independentes ou computação separadamente.
Vamos para as próximas perguntas da entrevista sobre ciência de dados.
3. Por que a limpeza de dados é essencial na Data Science?
Respostas:
A limpeza de dados é mais importante na ciência de dados, porque os resultados finais ou os resultados da análise de dados provêm dos dados existentes, nos quais inúteis ou sem importância precisam ser limpos periodicamente, quando não necessário. Isso garante a confiabilidade e a precisão dos dados e também a memória é liberada.
A limpeza de dados reduz a redundância de dados e fornece bons resultados na análise de dados, onde existem algumas informações grandes sobre os clientes e que devem ser limpas periodicamente. Em empresas como comércio eletrônico, varejo, organizações governamentais contêm grandes informações de transações de clientes que estão desatualizadas e precisam ser limpas.
Dependendo da quantidade ou tamanho dos dados, ferramentas ou métodos adequados devem ser usados para limpar os dados do banco de dados ou do ambiente de big data. Existem diferentes tipos de dados existentes em uma fonte de dados, como dados sujos, dados limpos, dados limpos e sujos misturados e dados limpos de amostra.
Os aplicativos modernos de ciência de dados dependem do modelo de aprendizado de máquina, onde o aluno aprende com os dados existentes. Portanto, os dados existentes devem sempre ser limpos e bem mantidos para obter resultados sofisticados e bons durante a otimização do sistema.
4. O que é regressão linear em ciência de dados?
Respostas:
Essas são as perguntas frequentes da entrevista de ciência de dados em uma entrevista. A regressão linear é uma técnica usada no aprendizado de máquina supervisionado do processo algorítmico na área de ciência de dados. Este método é usado para análise preditiva.
A análise preditiva é uma área dentro das Ciências Estatísticas, onde as informações existentes serão extraídas e processadas para prever o padrão de tendências e resultados. O núcleo do assunto está na análise do contexto existente para prever um evento desconhecido.
O processo do método de regressão linear é prever uma variável chamada variável de destino, estabelecendo o melhor relacionamento entre a variável dependente e uma variável independente. Aqui, a variável dependente é a variável de resultado e também a variável de resposta, enquanto a variável independente é a variável preditora ou variável explicativa.
Por exemplo, na vida real, dependendo das despesas ocorridas neste exercício ou despesas mensais, as previsões ocorrem calculando as despesas aproximadas dos próximos meses ou exercícios.
Nesse método, a implementação pode ser feita usando a técnica de programação Python, onde este é o método mais importante usado na técnica de Machine Learning na área de Ciência de Dados.
A regressão linear também é chamada de análise de regressão, que se enquadra na área de ciências estatísticas, que é integrada com a ciência de dados.
5. O que é o teste A / B em Data Science?
Respostas: O teste A / B também é chamado de Teste de balde ou Teste de divisão. Este é o método de comparar e testar duas versões de sistemas ou aplicativos entre si para determinar qual versão do aplicativo tem melhor desempenho. Isso é importante nos casos em que várias versões são mostradas aos clientes ou usuários finais para atingir os objetivos.
Na área de ciência de dados, esse teste A / B é usado para saber qual variável dentre as duas variáveis existentes, a fim de otimizar ou aumentar o resultado da meta. O teste A / B também é chamado de Design da Experiência. Esse teste ajuda a estabelecer uma relação de causa e efeito entre as variáveis independentes e dependentes.
Esse teste também é simplesmente uma combinação de experimentação de design ou inferência estatística. Significado, Randomização e Comparações Múltiplas são os elementos-chave do teste A / B.
O significado é o termo para o significado dos testes estatísticos realizados. A randomização é o componente principal do projeto experimental, onde as variáveis serão balanceadas. As comparações múltiplas são a maneira de comparar mais variáveis no caso de interesses do cliente que causam mais falsos positivos, resultando na necessidade de correção no nível de confiança de um vendedor na área de comércio eletrônico.
O teste A / B é importante na área de Ciência de Dados na previsão dos resultados.
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