Introduksjon til Data Science intervju spørsmål og svar
Hvis du er ute etter en jobb som er relatert til Data Science, må du forberede deg på spørsmålene om datavitenskap i 2019. Selv om hvert Data Science-intervju er forskjellig og omfanget av en jobb også er forskjellig, kan vi hjelpe deg med de beste spørsmålene og svarene til Data Science-intervjuet, som vil hjelpe deg å ta spranget og få deg suksess i intervjuet.
Top Data science intervju spørsmål
Nedenfor er listen over 2019 Science Science Interview Spørsmål som stort sett stilles i et intervju er som følger:
1. Hva er datavitenskap?
svar:
Data Science er et tverrfaglig felt av forskjellige vitenskapelige metoder, teknikker, prosesser og kunnskap som brukes til å transformere dataene fra forskjellige typer som strukturerte, ustrukturerte og semistrukturerte data til ønsket format eller representasjon.
Data Science-konsepter inkluderer forskjellige konsepter som statistikk, regresjon, matematikk, informatikk, algoritmer, datastrukturer og informasjonsvitenskap, og inkluderer også noen underfelt som data mining, maskinlæring og databaser,
Data Science-konseptet har nylig utviklet seg i større grad innen datateknologi for å utføre dataanalyse av eksisterende data der veksten av data er i form av en eksponentiell med hensyn til tid.
Data Science er studiet av forskjellige typer data som strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data i hvilken som helst form eller form som er tilgjengelig for å få litt informasjon ut av det.
Data Science består av forskjellige teknologier som brukes til å studere data som data mining, lagring av data, rensing av data, arkivering av data, transformasjon av data etc., for å gjøre det effektivt og bestilt. Data Science inkluderer også begreper som simulering, modellering, analyse, maskinlæring, beregningsmatematikk etc.,
2. Hva er det beste programmeringsspråket å bruke i datavitenskap?
svar:
Data Science kan håndteres ved å bruke programmeringsspråk som Python eller R programmeringsspråk. Disse to er de to mest populære språkene som blir brukt av datavitenskapsmenn eller dataanalytikere. R og Python er åpen kildekode og er gratis å bruke og ble til i løpet av 1990-tallet.
Python og R har forskjellige fordeler avhengig av applikasjoner og krevde et forretningsmål. Python er bedre å bruke i tilfeller av gjentatte oppgaver eller jobber og til datamanipulasjoner, mens R-programmering kan brukes til spørring eller gjenfinning av datasett og tilpasset dataanalyse.
Det meste foretrekkes Python for alle typer datavitenskapelige applikasjoner der det er foretrukket en tid R-programmering i tilfeller av høye eller komplekse dataprogrammer. Python er lettere å lære og har mindre læringskurve, mens R har en dyp læringskurve.
Python er for det meste foretrukket i alle tilfeller, som er et programmeringsspråk til generell bruk, og som finnes i mange andre applikasjoner enn Data Science også. R sees mest i Data Science-området bare der det brukes til dataanalyse på frittstående servere eller databehandling separat.
La oss gå til de neste spørsmålene om Data Science-intervju.
3. Hvorfor er rengjøring av data viktig i Data Science?
svar:
Datarengjøring er viktigere i Data Science fordi sluttresultatene eller resultatene av dataanalysen kommer fra eksisterende data der ubrukelig eller uviktig trenger å rengjøres med jevne mellomrom fra og med når det ikke er nødvendig. Dette sikrer datapålitelighet og nøyaktighet, og minne blir også frigjort.
Datarengjøring reduserer dataredundans og gir gode resultater i dataanalyse der noe stor kundeinformasjon finnes og som bør rengjøres med jevne mellomrom. I virksomheter som e-handel, detaljhandel, inneholder offentlige organisasjoner stor kundeinformasjon om transaksjoner som er utdatert og må rengjøres.
Avhengig av datamengden eller størrelsen, bør egnede verktøy eller metoder brukes til å rense dataene fra databasen eller big data-miljøet. Det er forskjellige typer data som finnes i en datakilde, for eksempel skitne data, rene data, blandede rene og skitne data og utvalgte rene data.
Moderne datavitenskapelige applikasjoner er avhengige av maskinlæringsmodell der eleven lærer av eksisterende data. Så eksisterende data skal alltid holdes rent og godt vedlikeholdt for å få sofistikerte og gode resultater under optimaliseringen av systemet.
4. Hva er lineær regresjon innen datavitenskap?
svar:
Dette er de vanlige spørsmålene om Data Science Interview i et intervju. Linear Regression er en teknikk som brukes i veiledet maskinlæring av den algoritmiske prosessen innen området Data Science. Denne metoden brukes til prediktiv analyse.
Predictive analytics er et område innen Statistical Sciences der eksisterende informasjon vil bli trukket ut og behandlet for å forutsi trender og utfallsmønster. Kjernen i faget ligger i analysen av eksisterende kontekst for å forutsi en ukjent hendelse.
Prosessen med Linear Regression-metoden er å forutsi en variabel som kalles målvariabel ved å lage det beste forholdet mellom den avhengige variabelen og en uavhengig variabel. Her er den avhengige variabelen utfallsvariabelen og også responsvariabelen mens den uavhengige variabelen er prediktorvariabelen eller forklaringsvariabelen.
For eksempel i det virkelige liv, avhengig av utgiftene som skjedde i dette regnskapsåret eller månedlige utgifter, skjer spådommene ved å beregne omtrentlige kommende måneder eller utgifter til regnskapsår.
I denne metoden kan implementeringen gjøres ved å bruke Python-programmeringsteknikk der dette er den viktigste metoden som brukes i Machine Learning-teknikk under området Data Science.
Lineær regresjon kalles også Regresjonsanalyse som kommer inn under området Statistical Sciences som er integrert sammen med Data Science.
5. Hva er A / B-testing i datavitenskap?
Svar: A / B-testing kalles også Bucket Testing eller Split Testing. Dette er metoden for å sammenligne og teste to versjoner av systemer eller applikasjoner mot hverandre for å bestemme hvilken versjon av applikasjonen som gir bedre resultater. Dette er viktig i de tilfellene der flere versjoner vises til kundene eller sluttbrukerne for å oppnå målene.
På området Data Science brukes denne A / B-testen til å vite hvilken variabel av de eksisterende to variablene for å optimalisere eller øke utfallet av målet. A / B-testing kalles også Design of Experiment. Denne testingen hjelper med å etablere en årsak og virkning sammenheng mellom de uavhengige og avhengige variablene.
Denne testingen er også ganske enkelt en kombinasjon av designeksperimentering eller statistisk inferens. Betydning, tilfeldighet og flere sammenligninger er nøkkelelementene i A / B-testen.
Betydningen er betegnelsen på betydningen av utførte statistiske tester. Randomisering er kjernekomponenten i det eksperimentelle designet der variablene vil være balansert. Flere sammenligninger er måten å sammenligne flere variabler når det gjelder kundeinteresser som forårsaker flere falske positive resultater som resulterer i kravet om korreksjon i tillitsnivået til en selger i området e-handel.
A / B-testing er viktig innen datavitenskap når det gjelder å forutsi resultatene.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til grunnleggende liste over spørsmål og svar på datavitenskapens intervju, slik at kandidaten lett kan slå sammen disse datavitenskapens intervjuspørsmål. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- 5 effektive tips om pleie av intervju for menn
- Spørsmål om kredittanalytikerintervju
- 10 nyttige tips om Python-programmering (triks)
- 4 spennende tips for forberedelse av intervju å huske!
- 10 utmerkede MBA-intervjuspørsmål du må vite !!!