Увод у питања и одговоре у разговору о Сциенце Сциенце-у
Ако тражите посао који је повезан са Дата Сциенце-ом, морате се припремити за питања о интервјуима за науку за 2019. годину. Иако је сваки Дата Сциенце интервју различит и обим посла је такође различит, можемо вам помоћи око врхунских питања и одговора за Дата Сциенце, који ће вам помоћи да скочите и постигнете успех у свом интервјуу.
Најчешћа питања о научном разговору о подацима
Испод је листа података о науци за интервју за 2019. годину која се углавном постављају у интервјуу како слиједи:
1. Шта је наука о подацима?
Одговори:
Наука података је интердисциплинарно поље различитих научних метода, техника, процеса и знања које се користе за трансформисање података различитих типова као што су структурирани, неструктурирани и полуструктурирани подаци у потребни формат или репрезентацију.
Концепти науке о подацима укључују различите концепте као што су статистика, регресија, математика, рачунарска наука, алгоритми, структуре података и наука о информацијама, укључујући неке подпоља као што су вађење података, машинско учење и базе података итд.,
Концепт науке о подацима недавно се у већој мери развио у области рачунарске технологије како би се извршила анализа података на постојећим подацима где је раст података у смислу експоненцијалне у односу на време.
Наука података је проучавање различитих врста података као што су структурирани, полуструктурирани и неструктурирани подаци у било којем облику или формату који су доступни како би се из њих извукле неке информације.
Наука података састоји се од различитих технологија које се користе за проучавање података као што су вађење података, чување података, чишћење података, архивирање података, трансформација података итд., Како би били ефикасни и наручени. Дата Сциенце такође укључује концепте као што су симулација, моделирање, аналитика, машинско учење, рачунарска математика итд.,
2. Који је најбољи програмски језик који се користи у науци о подацима?
Одговори:
Дата Сциенце-ом се може руковати коришћењем програмских језика као што је Питхон или Р програмски језик. Ова два су два најпопуларнија језика која користе научници за податке или аналитичари података. Р и Питхон су опен соурце и слободно се користе и настали су током 1990-их.
Питхон и Р имају различите предности у зависности од апликација и захтевају пословни циљ. Питхон је боље користити у случајевима поновљених задатака или послова и за манипулацију подацима, док се Р програмирање може користити за испитивање или преузимање скупова података и прилагођених анализа података.
Углавном је Питхон пожељан за све типове апликација за науку података где је одређено време Р програмирање пожељно у случајевима високих или сложених апликација података. Питхон је лакши за учење и има мање кривуље учења док Р има криву дубоког учења.
Питхон се највише преферира у свим случајевима који је програмски језик опште намене и може се наћи у многим апликацијама осим Дата Сциенце-а. Р се углавном види у области Дата Сциенце само тамо где се користи за анализу података на самосталним серверима или рачунање одвојено.
Пређимо на следећа питања о Интервјуу о науци.
3. Зашто је чишћење података неопходно у науци о подацима?
Одговори:
Чишћење података је важније у Дата Сциенце-у, јер крајњи резултати или резултати анализе података потичу из постојећих података гдје је бескорисно или неважно потребно чистити периодично, ако их није потребно. То осигурава поузданост и тачност података, а такође и ослобађање меморије.
Чишћење података смањује сувишност података и даје добре резултате у анализи података тамо где постоје неке велике информације о клијентима и то би требало повремено чистити. У предузећима попут е-трговине, малопродаје, владине организације садрже велике информације о трансакцијама са клијентима које су застареле и потребно их је очистити.
Зависно од количине или величине података, за чишћење података из базе података или окружења великих података треба користити одговарајуће алате или методе. У извору података постоје различите врсте података као што су прљави подаци, чисти подаци, мешани чисти и прљави подаци и узорци чистих података.
Савремене апликације о науци о подацима ослањају се на модел машинског учења где полазник учи од постојећих података. Дакле, постојећи подаци би увек требали бити чисто и добро одржавани како би се постигли софистицирани и добри резултати током оптимизације система.
4. Шта је линеарна регресија у науци о подацима?
Одговори:
Ово су често постављана питања у вези са науком за интервју у подацима. Линеарна регресија је техника која се користи у надзираном машинском учењу алгоритамских процеса у области науке о подацима. Ова метода се користи за предиктивну анализу.
Предиктивна аналитика област је у оквиру Статистичких наука где ће се постојећи подаци извлачити и обрађивати како би се предвидјели трендови и образац исхода. Срж теме лежи у анализи постојећег контекста да би се предвидио непознати догађај.
Процес методе линеарне регресије је предвидјети променљиву која се зове циљна варијабла чинећи најбољи однос између зависне променљиве и независне променљиве. Овде је зависна варијабла излазна варијабла, а такође и варијабла одговора, док је независна варијабла променљива предиктора или објашњена варијабла.
На пример, у стварном животу, у зависности од трошкова насталих у овој финансијској години или месечних трошкова, предвиђања се дешавају рачунањем приближних трошкова наредних месеци или финансијских година.
У овој методи, имплементација се може извршити употребом технике програмирања Питхон-а где је то најважнија метода која се користи у техници машинског учења у подручју Дата Сциенце.
Линеарна регресија се такође назива и регресијска анализа која спада у област статистичких наука која је интегрисана заједно са науком о подацима.
5. Шта је А / Б тестирање у науци о подацима?
Одговори: А / Б тестирање се такођер назива Буцкет Тестинг или Сплит тестирање. Ово је метода поређења и тестирања две верзије система или апликација једна против друге како би се утврдило која верзија апликације делује боље. Ово је важно у случајевима када се купцима или крајњим корисницима приказује више верзија како би се постигли циљеви.
У области науке о подацима, ово А / Б тестирање се користи да би се знала која варијабла из постојеће две варијабле како би се оптимизирао или повећао исход циља. А / Б тестирање се такође назива Десигн оф Екперимент. Ово тестирање помаже у успостављању узрочно-последичне везе између независних и зависних варијабли.
Ово тестирање је такође једноставно комбинација дизајнерског експериментирања или статистичког закључивања. Значај, случајност и вишеструка поређења су кључни елементи А / Б тестирања.
Значај је термин за значај спровођења статистичких тестова. Рандомизација је основна компонента експерименталног дизајна у којој ће променљиве бити уравнотежене. Вишеструке поређења начин су поређења више променљивих у случају интереса купаца који узрокују више лажних позитивних резултата што резултира захтевом исправке нивоа поверења продавца у области е-трговине.
А / Б тестирање је важно у области науке о подацима у предвиђању резултата.
Препоручени чланак
Ово је водич за Основну листу питања и одговора за науку о подацима о подацима тако да кандидат може лако да разбије ова питања у вези са науком о подацима. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- 5 ефективних савета за негу интервјуа за мушкарце
- Питања за интервју са кредитним аналитичаром
- 10 корисних савета о програмирању Питхон-а (трикови)
- 4 узбудљива савета за припрему интервјуа које треба запамтити!
- 10 одличних МБА питања за интервју које морате знати !!!