Data Science ist ein Bereich, der die Verwendung wissenschaftlicher Methoden, Prinzipien, Prozesse, Systeme und Algorithmen zum Extrahieren von Daten, Informationen, Wissen und Erkenntnissen aus verschiedenen Quellen von Primär- und Sekundärdaten, die entweder strukturiert oder unstrukturiert sein können, sowie die Anwendung von Wissen umfasst und Erkenntnisse aus einer Vielzahl von Anwendungsbereichen, um umsetzbare Ergebnisse zu erhalten.
Dieses Feld hilft Organisationen und Unternehmen, Zielgruppen zu verfeinern und zu identifizieren, indem eine Kombination aus vorhandenen und neuen Daten erstellt wird, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Data Science hilft auch bei der Einstellung von Managern, um Datenpunkte zu generieren, die ihnen helfen können, den bestmöglichen Kandidaten für eine bestimmte Stelle einzustellen.
Kurz gesagt, dieses Feld hat ein sehr breites Spektrum und hat mehrere Rollen und Ziele. Datenwissenschaftler sind die Fachleute, die dafür verantwortlich sind, große Datenmengen zu identifizieren, zu sammeln, zu organisieren, zu analysieren und zu interpretieren und daraus nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, die dem Unternehmen helfen können, die gewünschten Ziele zu erreichen.
Nachdem die Unternehmen und Organisationen begonnen haben, die Bedeutung von Big Data zu schätzen und zu erkennen, steigt die Nachfrage nach Data Scientists weiter und macht es somit zu einer lukrativen Karriereoption und auch zu einem der bestbezahlten Jobs in der Unternehmensbranche. Wenn Sie also über die Fähigkeiten, Qualifikationen und Kenntnisse verfügen, empfehlen wir Ihnen, sich dafür zu entscheiden.
In diesem Artikel helfen wir Ihnen bei der Vorbereitung auf ein Data Scientist-Interview durch die Liste von 21 häufig gestellten Interviewfragen mit Antworten.
Häufige 21 Interviewfragen für Data Scientists
Frage 1. Zu wem schaust du auf, wenn es um Data Science geht?
Antworten: „Es gibt zwei Menschen, zu denen ich als Vorbilder für meinen Bereich aufschaue, und das sind sie auch
- Kenneth Cukier: Ich schaue zu ihm auf, weil ich sein Buch Big Data gelesen habe: eine Revolution, die unser Leben, Arbeiten und Denken verändern wird. Er führt KI-Forschung an Top-B-Schulen durch und ist ein sehr profunder Datenredakteur für The Economist.
- Die zweite Person, zu der ich aufschaue, ist Bernard Marr, er ist ein strategischer Berater für Dateneinblicke für Unternehmen und Behörden. Er ist auch einer der fünf besten Business-Influencer und ich bewundere seine Schriften und Lehren sehr.“
Frage 2. Data Science ist ein stressiger Job, wie gehen Sie mit Stress um?
Antworten: „Aus meinen bisherigen Arbeitserfahrungen weiß ich, dass man in einem sehr stressigen Umfeld arbeiten muss und die Vorgesetzten immer hohe Erwartungen an Ihre Leistung stellen. Um also nicht müde oder gestresst zu werden, mache ich immer 5-10 Minuten Pause, nachdem ich eine Aufgabe erledigt habe, um den ganzen Tag produktiv zu bleiben.“
Frage 3. Wie unterscheidet sich maschinelles Lernen von Data Science?
Antworten: Maschinelles Lernen bezeichnet die Gruppe von Techniken, die von Data Scientists verwendet werden und es modernen Maschinen wie Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen, während Data Science darauf abzielt, einen wissenschaftlichen Ansatz zu verwenden, um Daten zu extrahieren und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.“
Frage 4. Wie können Sie eine Überanpassung Ihres Modells vermeiden?
Antworten: „Wenn ein Modell nur für eine kleine Datenmenge festgelegt ist und das Gesamtbild ignoriert, bezieht es sich auf eine Überanpassung, und um dies zu vermeiden, werde ich das Modell nicht sehr komplex halten, indem ich wenige Variablen berücksichtige, damit die Datenkomplexität reduziert wird und die Verwendung von Kreuzvalidierungstechniken kann auch dazu beitragen, eine Überanpassung zu vermeiden.“
Frage 5. Was ist logistische Regression?
Antworten: „Es kann als eine Technik definiert werden, um das binäre Ergebnis aus einer linearen Kombination von Prädiktorvariablen vorherzusagen. Es wird auch Logit-Modell genannt. Das Ergebnis der Vorhersage ist binär, dh 0 oder 1. Ein Beispiel für ein solches Konzept könnte die Möglichkeit sein, dass ein Führer die Wahl gewinnt.
Frage 6. Welche Faktoren prüfen Sie, um die Qualität der Daten sicherzustellen?
Antworten: „Um die Qualität der Daten zu prüfen, überprüfe ich immer deren
- Genauigkeit
- Integrität
- Konsistenz
- Vollständigkeit
- Conformity
- Einzigartigkeit"
Frage 7. Welche Rolle spielt Statistik in der Datenwissenschaft?
Antworten: „Statistiken spielen in der Datenwissenschaft eine sehr wichtige Rolle. Es ist wichtig, Datenwissenschaftler dabei zu unterstützen, sich ein besseres Bild von den Erwartungen der Kunden und Verbraucher zu machen. Ein Datenwissenschaftler kann sich Wissen über verschiedene wichtige Dinge wie Verbraucherinteresse und -verhalten, Trends und Engagement, Kundenbindung usw. aneignen. Kurz gesagt, es hilft, robuste Datenmodelle zu erstellen, um Vorhersagen und Schlussfolgerungen zu validieren.“
Frage 8. Was ist RDBMS? Haben Sie Kenntnisse darüber?
Antworten: „RDBMS steht für Relational Database Management Software, die auf dem relationalen Modell zum Erstellen einer Datenbank zum Speichern von Daten basiert. Ja, ich habe MySQL verwendet, das selbst eine relationale Datenbanksoftware ist, um Daten in Form von Tabellen und Datenbanken zu speichern, indem ich Abfragen zum Hinzufügen, Aktualisieren, Löschen und Ändern der Daten verwende.“
Frage 9. Warum möchten Sie in diesem Unternehmen als Data Scientist arbeiten?
Antworten: „Ich bin seit der High School im technischen Bereich tätig und habe einen Abschluss in Informatik. Ich arbeite leidenschaftlich gerne als Data Scientist, da ich es liebe, mit Daten und Zahlen zu arbeiten, aber auch mit dem ganzen Codieren und Programmieren. Ich wollte schon immer in einem so datengetriebenen Unternehmen wie Ihrem arbeiten und freue mich deshalb darauf, als Data Scientist für Ihr Unternehmen zu arbeiten.“
Frage 10. Haben Sie frühere Berufserfahrung, die für diese Rolle relevant ist?
Antworten: „Ja, ich habe als Data Scientist-Praktikant für ein Technologieunternehmen gearbeitet, wo meine Aufgabe darin bestand, Kundenfeedback zu sammeln und mehr Kunden von mehreren Plattformen sowohl online als auch offline zu gewinnen. Meine Hauptaufgabe bestand darin, Informationen darüber zu sammeln, was die meisten Kunden mit dem von der Firma ausgegebenen Gerät als Problem empfinden. Ich habe bei diesem Job viele Fähigkeiten gelernt, und ich bin sicher, dass sich diese Fähigkeiten auch auf diese Rolle übertragen lassen.“
Frage 11. Was verstehen Sie unter Kreuzvalidierungsmodelltechnik?
Antworten: „Kreuzvalidierung ist eine Modellvalidierungstechnik. Es ist eine Technik zur Bewertung, wie sich die Analyse von Statistiken zu einem unabhängigen Datensatz verallgemeinern lässt. Diese Technik wird hauptsächlich zur Bewertung von Modellen für maschinelles Lernen verwendet.“
Frage 12. Wie nehmen Sie Herausforderungen am Arbeitsplatz an?
Antworten: „Data Science ist ein herausforderndes Feld, und in einer Teamumgebung wie dieser, in der wir uns einem kleinen Wettbewerb unter den Kollegen stellen müssen, um bessere Leistungen zu erzielen, ist es besser, Herausforderungen in Form von Motivation anzunehmen, um verschiedene Wege diskutieren zu können wie wir ein Problem lösen können. Meine Fähigkeiten zur Problemlösung und mein kritisches Denkvermögen helfen mir, diese Herausforderungen am Arbeitsplatz zu meistern.“
Frage 13. Ist es immer vorzuziehen, große Datenmengen zu haben?
Antworten: „Das kommt auf den Fall und die Situation an. Eine Analyse wie die Cross-Benefit-Analyse kann uns helfen festzustellen, ob große Datenmengen vorzuziehen sind oder nicht. Eine große Datensammlung bedeutet eine große Anzahl von Kosten, die mit dem Prozess verbunden sind, und daher ist diese Festlegung sehr wichtig, wenn es darum geht, Daten von einer großen Anzahl von Probanden zu sammeln.
Frage 14. In welchen Fällen müssen Sie ein Resampling von Daten durchführen?
Antworten: „Resampling wird durchgeführt, wenn Modelle validiert werden, indem zufällige Teilmengen verwendet werden, während Beschriftungen an Datenpunkten bei der Durchführung erforderlicher Tests ersetzt werden, und die Genauigkeit von Stichprobenstatistiken geschätzt wird, indem zufällig gezogen wird, wobei Ersatz aus der Verwendung als Teilmengen zugänglicher Daten oder Ersatz aus der Menge des Datenpunkts verwendet wird. ”
Frage 15. Was sind die vier häufig verwendeten Algorithmen von Data Scientists?
Antworten: „1. Lineare Regression, 2. KNN, 3. Logistik
Regression und Random Forest.“
Frage 16. Welche Fähigkeiten haben Sie als Data Scientist?
Antworten: „Als Datenwissenschaftler habe ich gute Kenntnisse in Phython-Codierung, unstrukturierten Daten, bin mit Statistiken und Datenextraktion vertraut und weiß auch, wie man die gängigsten Analysetools verwendet. Ich kann auch sehr gut mit Zahlen und Berechnungen umgehen, was mich zu einem besseren Kandidaten für diesen Bereich macht.“
Frage 17. Was meinen Sie mit Korrelation?
Antworten: „Korrelation kann als statistisches Maß definiert werden, das ausdrückt, wie zwei Variablen linear zusammenhängen und wie sie sich mit einer konstanten Rate ändern. Dies sind drei Arten,
- Stärken
- Schwächen
- Keine Korrelation"
Frage 18. Gibt es etwas, das Sie fragen oder klären möchten?
Antworten: Beantworten Sie diese Frage, indem Sie dem Arbeitgeber weitere Fragen zum Unternehmen stellen, um Ihre Neugier und Ihr Interesse an einer Zusammenarbeit mit dem Unternehmen zu demonstrieren.
Frage 19. Welche Erfahrungen haben Sie als Data Scientist gemacht?
Antworten: „Ich bin jetzt seit über einem Jahr in diesem Bereich tätig und habe eine breite Palette von Datensätzen untersucht. Ich weiß jetzt, was Unternehmen von einem Data Scientist erwarten, und ich möchte daran arbeiten. Ich weiß, wie Business Analytics funktioniert, und ich möchte mehr über diesen Bereich einschließlich künstlicher Intelligenz erfahren.“
Frage 20. Wie sieht für Sie ein typischer Arbeitstag aus?
Antworten: „Meine beruflichen Aufgaben umfassen die meiste Zeit, die ich für Forschungsdaten aufwende, und das Schreiben von Algorithmen und Programmen, um die Frage im Zusammenhang mit den Datensätzen zu beantworten. Ich wäre auch für die Erstellung von Berichten und deren Übermittlung an den Manager verantwortlich.“
Frage 21. Was gefällt Ihnen am meisten daran, ein Data Scientist zu sein?
Antworten: „Nun, ich liebe absolut, was ich tue, aber eine Sache, die mich am Job eines Datenwissenschaftlers stört, ist, dass es manchmal viel Geduld erfordert, und ich arbeite daran, dieses Geduldsniveau zu entwickeln, indem ich dazu lerne und praktische Erfahrungen sammle Gebiet."
Laden Sie den Fragenkatalog im .PDF-Format herunter, um später mit ihnen zu üben oder sie in Ihrer Interviewvorlage zu verwenden (für Data Scientist-Interviews):
Bibliographie
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-04948-9_2
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Sandeep Bhandari ist der Gründer der Website PrepMyCareer.com.
Ich bin ein professioneller Vollzeit-Blogger, ein digitaler Vermarkter und ein Trainer. Ich liebe alles, was mit dem Web zu tun hat, und versuche jeden Tag, neue Technologien zu lernen.
Alle Teammanagement-, Inhaltserstellungs- und Monetarisierungsaufgaben werden von mir übernommen. Gemeinsam mit dem Team von PrepMyCareer ist es das Ziel, unseren Lesern nützliche und ansprechende Inhalte bereitzustellen.