Datová věda je obor, který zahrnuje používání vědeckých metod, principů, procesů, systémů a algoritmů k získávání dat, informací, znalostí a náhledů z různých zdrojů primárních a sekundárních dat, která mohou být strukturovaná nebo nestrukturovaná, a také zahrnuje aplikaci znalostí. a postřehy ze široké škály aplikačních domén, abyste získali použitelné výsledky.
Toto pole pomáhá organizacím a společnostem zdokonalovat a identifikovat cílové skupiny tím, že vytváří kombinaci stávajících a nových dat pro získání cenných poznatků. Data science také pomáhá najímat manažery, aby generovali datové body, které jim mohou pomoci najmout nejlepšího možného kandidáta na konkrétní pracovní pozici.
Stručně řečeno, tato oblast má velmi široký záběr a má více rolí a cílů. Datoví vědci jsou profesionálové, kteří jsou zodpovědní za identifikaci, sběr, organizaci, analýzu a interpretaci velkého množství dat a jejich použití k vytvoření užitečných poznatků, které mohou společnosti pomoci dosáhnout požadovaných cílů.
Nyní, když si společnosti a organizace začaly vážit a uvědomily si důležitost velkých dat, poptávka po Data Scientists stále roste, a proto z ní činí lukrativní kariérní možnost a také jedno z nejlépe placených pracovních míst v obchodním průmyslu. Takže pokud máte dovednosti, kvalifikaci a znalosti pro totéž, doporučujeme vám, abyste do toho šli.
V tomto článku vám pomůžeme s přípravou na rozhovor Data Scientist prostřednictvím seznamu 21 často kladených otázek v rozhovoru s odpověďmi.
Běžných 21 otázek k rozhovoru s datovými vědci
Otázka 1. Na koho vzhlížíte, pokud jde o Data Science?
Odpověď: „Jsou dva lidé, ke kterým vzhlížím jako ke vzoru pro můj obor, a to jsou
- Kenneth Cukier: Vzhlížím k němu, protože jsem četl jeho knihu Velká data: revoluce, která změní to, jak žijeme, pracujeme a myslíme. Provádí výzkum AI na špičkových B-schools a je velmi důkladným editorem dat pro The Economist.
- Druhým člověkem, ke kterému vzhlížím, je Bernard Marr, je to strategický poradce v oblasti datových náhledů pro podniky a vládu. Je také jedním z pěti nejlepších obchodních influencerů a velmi obdivuji jeho spisy a učení.“
Otázka 2. Data Science je stresující práce, jak se vyrovnáváte se stresem?
Odpověď: „Na základě svých minulých pracovních zkušeností jsem si vědom toho, že musíte pracovat ve velmi stresujícím prostředí a nadřízení vždy kladou vysoká očekávání od vašeho výkonu. Abych se vyhnul únavě nebo stresu, dávám si po dokončení úkolu 5-10 minut pauzu, abych zůstal produktivní po celý den.“
Otázka 3. Jak se strojové učení liší od datové vědy?
Odpověď: Strojové učení znamená skupinu technik, které používají datoví vědci a které umožňují moderním počítačům, jako jsou počítače, učit se z dat, zatímco datová věda se zaměřuje na použití vědeckého přístupu k extrakci dat a rozvoji poznatků z dat.
Otázka 4. Jak se můžete vyhnout nadměrnému vybavení vašeho modelu?
Odpověď: „Když je model nastaven pouze pro malé množství dat a ignoruje větší obrázek, odkazuje na překombinování, a abych se tomu vyhnul, udržím model nepříliš složitý tím, že vezmu v úvahu několik proměnných, aby se složitost dat snížila. a použití technik křížové validace může také pomoci vyhnout se nadměrné montáži.“
Otázka 5. Co je logistická regrese?
Odpověď: „Může být definována jako technika předpovídání binárního výsledku z lineární kombinace prediktorových proměnných. Říká se mu také logit model. Výsledek predikce je binární, což je 0 nebo 1. Příkladem takového konceptu může být možnost lídra vyhrát volby.
Otázka 6. Jaké faktory kontrolujete, abyste zajistili kvalitu dat?
Odpověď: „Abych zkontroloval kvalitu dat, vždy je zkontroluji
- Přesnost
- Integrita
- Konzistence
- Úplnost
- Conformity
- Jedinečnost"
Otázka 7. Jakou roli hraje statistika ve vědě o datech?
Odpověď: „Statistika hraje v datové vědě velmi důležitou roli. Je nezbytné pomoci datovým vědcům získat lepší představu o očekáváních zákazníků a spotřebitelů. Datový vědec může získat znalosti o různých důležitých věcech, jako je zájem a chování spotřebitelů, trendy a zapojení, udržení atd., zkrátka pomáhá vytvářet robustní datové modely pro ověřování předpovědí a závěrů.“
Otázka 8. Co je RDBMS? Máte o tom znalosti?
Odpověď: „RDBMS je zkratka pro Relational Database Management Software, který je založen na relačním modelu pro vytvoření databáze za účelem ukládání dat. Ano, použil jsem MySQL, což je samotný software pro relační databáze k ukládání dat ve formě tabulek a databází pomocí dotazů k přidávání, aktualizaci, mazání a úpravě dat.“
Otázka 9. Proč chcete pracovat v této společnosti jako datový vědec?
Odpověď: „V technologickém oboru se pohybuji od střední školy a mám kvalifikaci v oblasti informatiky a jsem nadšený pro práci datového vědce, protože miluji práci s daty a čísly a také s veškerým kódováním a programováním. Vždy jsem chtěl pracovat v takové společnosti založené na datech, jako je ta vaše, a proto se těším na práci datového vědce pro vaši společnost.“
Otázka 10. Máte nějaké předchozí pracovní zkušenosti, které jsou relevantní pro tuto roli?
Odpověď: „Ano, pracoval jsem jako datový vědec pro technologickou společnost, kde mou úlohou bylo získávat zpětnou vazbu od zákazníků a přitahovat více zákazníků z různých platforem online i offline. Mou hlavní úlohou bylo shromáždit informace o tom, co většina zákazníků považuje za problém se zařízením, které jim společnost vydala. Z této práce jsem se naučil spoustu dovedností a jsem si jistý, že se tyto dovednosti přenesou i do této role.“
Otázka 11. Co rozumíte pod pojmem model křížové validace?
Odpověď: „Křížová validace je modelová validační technika. Je to technika pro hodnocení toho, jak se analýza statistik zobecňuje do nezávislého souboru dat. Tato technika se většinou používá pro hodnocení modelů strojového učení.“
Otázka 12. Jak zvládáte výzvy na pracovišti?
Odpověď: „Datová věda je náročný obor a v týmovém prostředí, jako je toto, kde musíme čelit malé konkurenci mezi vrstevníky, abychom dosáhli lepšího výkonu, je lepší přijmout výzvy ve formě motivace, abychom mohli diskutovat různými způsoby. jak můžeme vyřešit problém. Moje schopnosti řešit problémy a kritické myšlení mi pomáhají čelit těmto výzvám na pracovišti.“
Otázka 13. Je vždy výhodnější mít velké množství dat?
Odpověď: „Záleží na případu a situaci. Analýza, jako je analýza křížových přínosů, nám může pomoci určit, zda je či není vhodnější velké množství dat. Velké množství sběru dat bude znamenat velké množství nákladů spojených s procesem, a proto je toto určení opravdu důležité, pokud jde o sběr dat od velkého počtu subjektů.
Otázka 14. V jakých případech potřebujete provést převzorkování dat?
Odpověď: „Převzorkování se provádí při ověřování modelů pomocí náhodných podmnožin, zatímco se při provádění nezbytných testů nahrazují štítky na datových bodech a odhaduje se přesnost statistik vzorků náhodným čerpáním s náhradou z použití jako podmnožiny dostupných dat nebo náhradou ze sady datových bodů. “
Otázka 15. Jaké jsou čtyři běžně používané algoritmy datovými vědci?
Odpověď: „1. Lineární regrese, 2. KNN, 3. Logistika
Regrese a náhodný les."
Otázka 16. Jaké dovednosti máte jako datový vědec?
Odpověď: „Jako datový vědec mám slušné dovednosti v kódování phython, nestrukturovaná data, dobře se orientuji ve statistikách, extrakci dat a také vím, jak používat nejoblíbenější analytické nástroje. Jsem velmi dobrý s čísly a výpočty, což ze mě dělá lepšího kandidáta pro tento obor.“
Otázka 17. Co rozumíte pod pojmem korelace?
Odpověď: „Korelaci lze definovat jako statistickou míru, která vyjadřuje, jak spolu dvě proměnné lineárně souvisí a jak se neustále mění konstantní rychlostí. Jedná se o tři typy,
- Pozitivní
- Negativní
- Žádná korelace“
Otázka 18. Je něco, na co se chcete zeptat nebo co vyjasnit?
Odpověď: Odpovězte na tuto otázku tak, že zaměstnavateli položíte další otázky týkající se společnosti, abyste prokázali svou zvědavost a zájem o spolupráci se společností.
Otázka 19. Jaké jsou vaše zkušenosti jako datový vědec?
Odpověď: „V této oblasti jsem již více než rok a prozkoumal jsem širokou škálu datových sad. Nyní jsem si vědom toho, co společnosti hledají v datovém vědci, a zaměřuji se na to pracovat. Vím, jak funguje obchodní analytika, a rád bych se o této oblasti, včetně umělé inteligence, dozvěděl více.“
Otázka 20. Jak podle vás vypadá běžný den v práci?
Odpověď: „Moje pracovní povinnosti by zahrnovaly většinu času stráveného výzkumnými daty a psaním algoritmů a programů, které odpovídají na otázku související s datovými soubory. Byl bych také zodpovědný za vytváření reportů a jejich sdělování manažerovi.“
Otázka 21. Co se vám na práci datového vědce nejvíce nelíbí?
Odpověď: „No, naprosto miluji to, co dělám, ale jedna věc, která mě stále trápí na práci datového vědce, je, že někdy to vyžaduje hodně trpělivosti a já pracuji na rozvíjení této úrovně trpělivosti tím, že se učím a získávám praktické zkušenosti v této oblasti. pole."
Stáhněte si seznam otázek ve formátu .PDF, abyste si s nimi mohli později procvičit nebo je použít ve své šabloně rozhovoru (pro rozhovory Data Scientist):
Reference
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-04948-9_2
Vynaložil jsem tolik úsilí, abych napsal tento blogový příspěvek, abych vám poskytl hodnotu. Bude to pro mě velmi užitečné, pokud zvážíte sdílení na sociálních sítích nebo se svými přáteli / rodinou. SDÍLENÍ JE ♥️
Sandeep Bhandari je zakladatelem webu PrepMyCareer.com.
Jsem profesionální blogger na plný úvazek, digitální marketér a školitel. Miluji vše, co souvisí s webem, a každý den se snažím učit nové technologie.
O veškerou správu týmu, tvorbu obsahu a monetizaci se starám já. Společně s týmem v PrepMyCareer je cílem poskytovat našim čtenářům užitečný a poutavý obsah.