علم البيانات هو مجال يتضمن استخدام الأساليب والمبادئ والعمليات والأنظمة والخوارزميات العلمية لاستخراج البيانات والمعلومات والمعرفة والرؤى من مصادر مختلفة للبيانات الأولية والثانوية التي يمكن أن تكون منظمة أو غير منظمة ، وتشمل أيضًا تطبيق المعرفة ورؤى من مجموعة واسعة من مجالات التطبيق للحصول على نتائج قابلة للتنفيذ.
يساعد هذا المجال المؤسسات والشركات على تحسين وتحديد الجماهير المستهدفة من خلال إنشاء مجموعة من البيانات الحالية والجديدة لتطوير رؤى قيمة. يساعد علم البيانات أيضًا في تعيين المديرين لإنشاء نقاط بيانات يمكن أن تساعدهم في تعيين أفضل مرشح ممكن لدور وظيفي معين.
باختصار ، هذا المجال له نطاق واسع للغاية وله أدوار وأهداف متعددة. علماء البيانات هم المحترفون المسؤولون عن تحديد كميات كبيرة من البيانات وجمعها وتنظيمها وتحليلها وتفسيرها واستخدامها لتطوير رؤى مفيدة يمكن أن تساعد الشركة على تحقيق الأهداف المرجوة.
الآن بعد أن بدأت الشركات والمؤسسات في تقييم وإدراك أهمية البيانات الضخمة ، يستمر الطلب على علماء البيانات في الزيادة ، وبالتالي يجعلها خيارًا مهنيًا مربحًا وأيضًا واحدة من الوظائف ذات الأجور الأعلى في صناعة الأعمال. لذلك ، لديك المهارات والمؤهلات والمعرفة اللازمة لنفسها ، نقترح عليك أن تقوم بذلك.
في هذه المقالة ، سنساعدك من خلال التحضير لمقابلة عالم البيانات من خلال قائمة 21 سؤالًا متكررًا للمقابلة مع إجابات.
21 سؤالا مشتركا في مقابلة عالم البيانات
السؤال 1. من الذي تبحث عنه عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات؟
الجواب: "هناك شخصان أتطلع إليهما كنموذج يحتذى به في مجال عملي وهم كذلك
- كينيث كوكير: أتطلع إليه لأنني قرأت كتابه البيانات الضخمة: ثورة ستغير طريقة عيشنا وعملنا وتفكيرنا. يُجري أبحاثًا حول الذكاء الاصطناعي في أفضل مدارس B وهو محرر بيانات عميق جدًا لمجلة The Economist.
- الشخص الثاني الذي أتطلع إليه هو برنارد مار ، وهو مستشار استراتيجي بشأن رؤى البيانات للشركات والحكومة. إنه أيضًا أحد أفضل خمسة مؤثرين في مجال الأعمال وأنا معجب للغاية بكتاباته وتعاليمه ".
السؤال 2. علم البيانات عمل مرهق ، كيف تتعامل مع التوتر؟
الجواب: "التعلم من خبراتي السابقة في العمل ، أدرك أنه يجب عليك العمل في بيئة مرهقة للغاية والرؤساء دائمًا يضعون توقعات عالية من أدائك. لذلك ، لتجنب الشعور بالتعب أو الإجهاد ، أستمر في أخذ استراحة من 5 إلى 10 دقائق بعد إكمال مهمة ما لأظل منتجًا طوال اليوم ".
السؤال 3. كيف يختلف التعلم الآلي عن علم البيانات؟
الجواب: يعني التعلم الآلي مجموعة التقنيات التي يستخدمها علماء البيانات والتي تسمح للآلة الحديثة مثل أجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات بينما يهدف علم البيانات إلى استخدام نهج علمي لاستخراج البيانات وتطوير الرؤى من البيانات ".
السؤال 4. كيف يمكنك تجنب فرط تجهيز النموذج الخاص بك؟
الجواب: "عندما يتم تعيين نموذج لكمية صغيرة من البيانات فقط ويتجاهل الصورة الأكبر ، فإنه يشير إلى التجهيز الزائد ، ولتجنب ذلك ، سأبقي النموذج غير معقد للغاية من خلال مراعاة بعض المتغيرات ، بحيث يقلل تعقيد البيانات ويمكن أن يساعد استخدام تقنيات التحقق المتقاطع أيضًا في تجنب فرط التجهيز. "
السؤال 5. ما هو الانحدار اللوجستي؟
الجواب: "يمكن تعريفها على أنها تقنية للتنبؤ بالنتيجة الثنائية من مجموعة خطية من متغيرات التوقع. ويسمى أيضًا نموذج اللوجيت. نتيجة التوقع ثنائية أي 0 أو 1. مثال على هذا المفهوم يمكن أن يكون ، احتمال فوز زعيم في الانتخابات.
السؤال 6. ما هي العوامل التي يجب عليك التحقق منها لضمان جودة البيانات؟
الجواب: "للتحقق من جودة البيانات ، أقوم دائمًا بفحصها
- دقة
- النزاهة
- اتساق
- كمال
- Conformity
- التفرد "
السؤال 7. ما هو الدور الذي تلعبه الإحصائيات في علم البيانات؟
الجواب: تلعب الإحصائيات دورًا مهمًا جدًا في علم البيانات. من الضروري مساعدة علماء البيانات في الحصول على فكرة أفضل عن توقعات العملاء والمستهلكين. يمكن لعالم البيانات اكتساب المعرفة حول العديد من الأشياء المهمة مثل اهتمامات المستهلك وسلوكه ، والاتجاهات والمشاركة ، والاحتفاظ ، وما إلى ذلك باختصار ، فإنه يساعد في بناء نماذج بيانات قوية للتحقق من صحة التنبؤات والاستنتاجات ".
السؤال 8. ما هو RDBMS؟ هل لديك معرفة عنها؟
الجواب: “RDBMS تعني برنامج إدارة قواعد البيانات العلائقية الذي يعتمد على النموذج العلائقي لإنشاء قاعدة بيانات من أجل تخزين البيانات. نعم ، لقد استخدمت MySQL وهو في حد ذاته برنامج قاعدة بيانات علائقية لتخزين البيانات في شكل جداول وقواعد بيانات باستخدام الاستعلامات لإضافة البيانات وتحديثها وحذفها وتعديلها ".
السؤال 9. لماذا تريد العمل في هذه الشركة كعالم بيانات؟
الجواب: "لقد عملت في المجال التكنولوجي منذ المدرسة الثانوية ولديّ مؤهلات في علوم الكمبيوتر وأنا متحمس للعمل كعالم بيانات لأنني أحب العمل مع البيانات والأرقام ، وكذلك مع جميع الترميز والبرمجة. كنت أرغب دائمًا في العمل في شركة تعتمد على البيانات مثل شركتك ، ولهذا أتطلع إلى العمل كعالم بيانات لشركتك ".
السؤال 10. هل لديك أي خبرة عمل سابقة ذات صلة بهذا الدور؟
الجواب: "نعم ، عملت كمتدرب في عالم البيانات في شركة تكنولوجيا حيث كان دوري هو جمع آراء العملاء وجذب المزيد من العملاء من منصات متعددة على الإنترنت وغير متصل. كان دوري الأساسي هو جمع المعلومات حول ما يجد معظم العملاء مشكلة في الجهاز الذي أصدرته لهم الشركة. لقد تعلمت الكثير من المهارات من تلك الوظيفة وأنا متأكد من أن المهارة ستنتقل إلى هذا الدور أيضًا ".
السؤال 11. ما الذي تفهمه بتقنية نموذج التحقق المتقاطع؟
الجواب: "التحقق المتبادل هو أسلوب للتحقق من صحة النموذج. إنها تقنية لتقييم كيفية تعميم تحليل الإحصائيات في مجموعة بيانات مستقلة. تُستخدم هذه التقنية في الغالب لتقييم نماذج التعلم الآلي ".
السؤال 12: كيف تواجه التحديات في مكان العمل؟
الجواب: "علم البيانات مجال مليء بالتحديات ، وفي بيئة فريق مثل هذه حيث يتعين علينا مواجهة القليل من المنافسة بين الأقران من أجل أداء أفضل ، فمن الأفضل مواجهة التحديات في شكل تحفيز لتكون قادرًا على مناقشة طرق مختلفة حول كيف يمكننا حل مشكلة. تساعدني مهاراتي في حل المشكلات ومهارات التفكير النقدي في مواجهة هذه التحديات في مكان العمل ".
السؤال الثالث عشر: هل يُفضل دائمًا الحصول على كميات كبيرة من البيانات؟
الجواب: هذا يعتمد على الحالة والوضع. يمكن أن يساعدنا تحليل مثل تحليل المنافع المشتركة على تحديد ما إذا كانت كميات كبيرة من البيانات مفضلة أم لا. سيعني قدر كبير من جمع البيانات عددًا كبيرًا من التكاليف التي تنطوي عليها العملية ، وبالتالي فإن هذا التحديد مهم حقًا عندما يتعلق الأمر بجمع البيانات من عدد كبير من الموضوعات.
السؤال 14. ما هي الحالات التي تحتاج فيها إلى إعادة تجميع البيانات؟
الجواب: "تتم إعادة التشكيل عند التحقق من صحة النماذج باستخدام مجموعات فرعية عشوائية أثناء استبدال الملصقات على نقاط البيانات عند إجراء الاختبارات اللازمة ، وتقدير دقة إحصائيات العينة عن طريق الرسم العشوائي مع الاستبدال من الاستخدام كمجموعات فرعية من البيانات التي يمكن الوصول إليها أو الاستبدال من مجموعة نقطة البيانات. "
السؤال 15. ما هي الخوارزميات الأربعة شائعة الاستخدام من قبل عالم البيانات؟
الجواب: "1. الانحدار الخطي ، 2. KNN ، 3. اللوجستي
الانحدار والغابة العشوائية ".
السؤال 16. ما هي المهارات التي لديك كعالم بيانات؟
الجواب: "كوني عالم بيانات ، لدي مهارات جيدة في ترميز Phython ، والبيانات غير المهيكلة ، وأنا على دراية جيدة بالإحصاءات واستخراج البيانات وأعرف أيضًا كيفية استخدام الأدوات التحليلية الأكثر شيوعًا. أنا جيد للغاية في التعامل مع الأرقام والحسابات أيضًا ، مما يجعلني مرشحًا أفضل لهذا المجال ".
السؤال 17. ماذا تقصد بالارتباط؟
الجواب: "يمكن تعريف الارتباط على أنه مقياس إحصائي يعبر عن كيفية ارتباط متغيرين خطيًا وكيف يستمران في التغير بمعدل ثابت. هذه من ثلاثة أنواع ،
- إيجابي
- سلبي
- لا علاقة"
السؤال الثامن عشر: هل هناك أي شيء تريد طرحه أو توضيحه؟
الجواب: أجب عن هذا السؤال من خلال طرح المزيد من الأسئلة على صاحب العمل المتعلقة بالشركة لإظهار فضولك واهتمامك بالعمل مع الشركة.
السؤال 19. ما هي خبرتك كونك عالم بيانات؟
الجواب: "لقد عملت في هذا المجال منذ أكثر من عام حتى الآن وقد استكشفت مجموعة واسعة من مجموعات البيانات. أنا الآن على دراية بما تبحث عنه الشركات في عالم البيانات ، وأهدف إلى العمل فيه. أعرف كيف تعمل تحليلات الأعمال وأنا حريص على معرفة المزيد عن هذا المجال بما في ذلك الذكاء الاصطناعي. "
السؤال 20. كيف يبدو لك يوم نموذجي في العمل؟
الجواب: "ستشمل مسؤوليات وظيفتي معظم الوقت الذي أمضيه في بيانات البحث ، وكتابة الخوارزميات والبرامج للإجابة على السؤال المتعلق بمجموعات البيانات. سأكون أيضًا مسؤولاً عن إنشاء التقارير وإبلاغ المدير بها ".
السؤال 21. ما أكثر شيء لا يعجبك في كونك عالم بيانات؟
الجواب: "حسنًا ، أنا أحب ما أقوم به تمامًا ، ولكن الشيء الوحيد الذي يزعجني بشأن وظيفة عالم البيانات هو أنه يتطلب أحيانًا الكثير من الصبر وأنا أعمل على تطوير مستوى الصبر هذا من خلال التعلم واكتساب الخبرة العملية في هذا مجال."
قم بتنزيل قائمة الأسئلة بتنسيق PDF، للتدرب معهم لاحقًا ، أو لاستخدامهم في نموذج المقابلة (لمقابلات عالم البيانات):
مراجع حسابات
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-04948-9_2
لقد بذلت الكثير من الجهد في كتابة منشور المدونة هذا لتقديم قيمة لك. سيكون مفيدًا جدًا بالنسبة لي ، إذا كنت تفكر في مشاركته على وسائل التواصل الاجتماعي أو مع أصدقائك / عائلتك. المشاركة هي ♥ ️
سانديب بهانداري هو مؤسس موقع PrepMyCareer.com.
أنا مدون محترف بدوام كامل ومسوق رقمي ومدرب. أحب أي شيء متعلق بالويب ، وأحاول تعلم تقنيات جديدة كل يوم.
يتم التعامل مع جميع مهام إدارة الفريق وإنشاء المحتوى وتحقيق الدخل من قبلي. بالتعاون مع الفريق في PrepMyCareer ، الهدف هو توفير محتوى مفيد وجذاب لقرائنا.