La ciencia de datos es un campo que incluye el uso de métodos, principios, procesos, sistemas y algoritmos científicos para extraer datos, información, conocimientos y perspectivas de diferentes fuentes de datos primarios y secundarios que pueden ser estructurados o no estructurados, y también incluye la aplicación de conocimientos. y conocimientos de una amplia gama de dominios de aplicación para obtener resultados procesables.
Este campo ayuda a las organizaciones y empresas a refinar e identificar audiencias objetivo mediante la creación de una combinación de datos existentes y nuevos para desarrollar información valiosa. La ciencia de datos también ayuda a contratar gerentes para generar puntos de datos que puedan ayudarlos a contratar al mejor candidato posible para un puesto de trabajo en particular.
En definitiva, este campo tiene un alcance muy amplio y tiene múltiples funciones y objetivos. Científicos de datos son los profesionales responsables de identificar, recopilar, organizar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos y utilizarlos para desarrollar conocimientos útiles que pueden ayudar a la empresa a alcanzar los objetivos deseados.
Ahora que las empresas y organizaciones han comenzado a valorar y se han dado cuenta de la importancia de los datos masivos, la demanda de científicos de datos continúa aumentando y, por lo tanto, los convierte en una opción de carrera lucrativa y también en uno de los trabajos mejor pagados en la industria empresarial. Entonces, tiene las habilidades, calificaciones y conocimientos para lo mismo, le sugerimos que lo haga.
En este artículo, lo ayudaremos a prepararse para una entrevista de científico de datos a través de la lista de 21 preguntas frecuentes de la entrevista con respuestas.
21 preguntas comunes de la entrevista del científico de datos
Pregunta 1. ¿A quién admiras cuando se trata de ciencia de datos?
Respuesta “Hay dos personas a las que admiro como modelo a seguir en mi campo y son
- Kenneth Cukier: Lo admiro porque he leído su libro Big Data: una revolución que transformará la forma en que vivimos, trabajamos y pensamos. Realiza investigaciones de IA en las mejores escuelas B y es un editor de datos muy profundo para The Economist.
- La segunda persona a la que admiro es Bernard Marr, es un asesor estratégico sobre conocimientos de datos para empresas y gobiernos. También es uno de los cinco mejores influencers de negocios y admiro mucho sus escritos y enseñanzas”.
Pregunta 2. La ciencia de datos es un trabajo estresante, ¿cómo lidias con el estrés?
Respuesta “Aprendiendo de mis experiencias laborales pasadas, soy consciente de que tienes que trabajar en un ambiente muy estresante y los superiores siempre ponen una gran expectativa en tu desempeño. Entonces, para evitar cansarme o estresarme, sigo tomando un descanso de 5 a 10 minutos después de completar una tarea para mantenerme productivo durante todo el día”.
Pregunta 3. ¿En qué se diferencia el aprendizaje automático de la ciencia de datos?
Respuesta Aprendizaje automático significa el grupo de técnicas que utilizan los científicos de datos que permiten que las máquinas modernas como las computadoras aprendan de los datos, mientras que la ciencia de datos tiene como objetivo utilizar un enfoque científico para extraer datos y desarrollar conocimientos a partir de los datos.
Pregunta 4. ¿Cómo puede evitar el sobreajuste de su modelo?
Respuesta “Cuando un modelo se establece solo para una pequeña cantidad de datos e ignora el panorama general, se refiere a un sobreajuste y, para evitarlo, mantendré el modelo no muy complejo teniendo en cuenta pocas variables, de modo que la complejidad de los datos se reduzca. y el uso de técnicas de validación cruzada también puede ayudar a evitar el sobreajuste”.
Pregunta 5. ¿Qué es la regresión logística?
Respuesta “Se puede definir como una técnica para predecir el resultado binario a partir de una combinación lineal de variables predictoras. También se le llama modelo logit. El resultado de la predicción es binario, es decir, 0 o 1. Un ejemplo de tal concepto podría ser la posibilidad de que un líder gane las elecciones.
Pregunta 6. ¿Qué factores verifica para garantizar la calidad de los datos?
Respuesta “Para comprobar la calidad de los datos, siempre compruebo su
- Exactitud
- Integridad
- Consistencia
- Integridad
- Conformity
- Unicidad"
Pregunta 7. ¿Qué papel juega la estadística en la ciencia de datos?
Respuesta “Las estadísticas juegan un papel muy importante en la ciencia de datos. Es fundamental ayudar a los científicos de datos a tener una mejor idea de las expectativas de los clientes y consumidores. Un científico de datos puede adquirir conocimientos sobre varias cosas importantes, como el interés y el comportamiento del consumidor, las tendencias y el compromiso, la retención, etc. En resumen, ayuda a construir modelos de datos sólidos para validar predicciones e inferencias”.
Pregunta 8. ¿Qué es RDBMS? ¿Tienes conocimiento al respecto?
Respuesta “RDBMS significa software de gestión de bases de datos relacionales, que se basa en el modelo relacional para crear una base de datos con el fin de almacenar datos. Sí, he usado MySQL, que en sí mismo es un software de base de datos relacional para almacenar datos en forma de tablas y bases de datos mediante consultas para agregar, actualizar, eliminar y modificar los datos”.
Pregunta 9. ¿Por qué quieres trabajar en esta empresa como científico de datos?
Respuesta “He estado en el campo tecnológico desde la escuela secundaria y tengo calificaciones en informática y me apasiona trabajar como científico de datos, ya que me encanta trabajar con datos y números, y también con toda la codificación y programación. Siempre quise trabajar en una empresa basada en datos como la suya y es por eso que tengo muchas ganas de trabajar como científico de datos para su empresa”.
Pregunta 10. ¿Tiene alguna experiencia laboral previa que sea relevante para este puesto?
Respuesta “Sí, trabajé como pasante de científico de datos para una empresa de tecnología donde mi función era recopilar comentarios de los clientes y atraer a más clientes de múltiples plataformas, tanto en línea como fuera de línea. Mi función principal era recopilar información sobre lo que la mayoría de los clientes consideran que es el problema con el dispositivo que les entregó la empresa. Aprendí muchas habilidades de ese trabajo y estoy seguro de que esa habilidad también se transferirá a este rol”.
Pregunta 11. ¿Qué entiende por técnica de modelos de validación cruzada?
Respuesta “La validación cruzada es una técnica de validación de modelos. Es una técnica para evaluar cómo el análisis de las estadísticas se generaliza en un conjunto de datos independiente. Esta técnica se utiliza principalmente para evaluar modelos de aprendizaje automático”.
Pregunta 12. ¿Cómo toma los desafíos en el lugar de trabajo?
Respuesta “La ciencia de datos es un campo desafiante, y en un entorno de equipo como este, donde tenemos que enfrentar un poco de competencia entre los compañeros para lograr un mejor desempeño, es mejor aceptar desafíos en forma de motivación para poder discutir diferentes formas de cómo podemos resolver un problema. Mis habilidades para resolver problemas y mis habilidades de pensamiento crítico me ayudan a enfrentar estos desafíos en el lugar de trabajo”.
Pregunta 13. ¿Siempre es preferible tener grandes cantidades de datos?
Respuesta “Depende del caso y de la situación. Un análisis como el análisis de beneficios cruzados puede ayudarnos a determinar si es preferible o no una gran cantidad de datos. Una gran cantidad de recopilación de datos supondrá una gran cantidad de costos involucrados en el proceso y, por lo tanto, esta determinación es realmente importante cuando se trata de recopilar datos de una gran cantidad de sujetos.
Pregunta 14. ¿En qué casos es necesario realizar remuestreo de datos?
Respuesta “El remuestreo se realiza cuando se validan modelos utilizando subconjuntos aleatorios mientras se sustituyen las etiquetas en los puntos de datos cuando se realizan las pruebas necesarias, y se estima la precisión de las estadísticas de la muestra extrayéndolas aleatoriamente con el reemplazo del uso como subconjuntos de datos accesibles o el reemplazo del conjunto del punto de datos. ”
Pregunta 15. ¿Cuáles son los cuatro algoritmos comúnmente utilizados por los científicos de datos?
Respuesta “1. Regresión lineal, 2. KNN, 3. Logística
Regresión y Random Forest”.
Pregunta 16. ¿Qué habilidades tienes como científico de datos?
Respuesta “Siendo un científico de datos, tengo habilidades decentes de codificación Phython, datos no estructurados, estoy bien versado en estadísticas, extracción de datos y también sé cómo usar las herramientas analíticas más populares. También soy extremadamente bueno con los números y los cálculos, lo que me convierte en un mejor candidato para este campo”.
Pregunta 17. ¿Qué quiere decir con correlación?
Respuesta “La correlación se puede definir como una medida estadística que expresa cómo dos variables se relacionan linealmente y cómo siguen cambiando a un ritmo constante. Estos son de tres tipos,
- Positivo
- Negativo
- Sin correlación"
Pregunta 18. ¿Hay algo que quieras preguntar o aclarar?
Respuesta Responda a esta pregunta haciéndole al empleador más preguntas relacionadas con la empresa para demostrar su curiosidad y su interés en trabajar con la empresa.
Pregunta 19. ¿Cuál es tu experiencia como científico de datos?
Respuesta “He estado en este campo durante más de un año y he explorado una amplia gama de conjuntos de datos. Ahora soy consciente de lo que las empresas buscan en un científico de datos y mi objetivo es trabajar en ello. Sé cómo funciona el análisis empresarial y estoy ansioso por saber más sobre este campo, incluida la inteligencia artificial”.
Pregunta 20. ¿Cómo es para usted un día típico de trabajo?
Respuesta “Las responsabilidades de mi trabajo incluirían la mayor parte del tiempo dedicado a la investigación de datos y la redacción de algoritmos y programas para responder a las preguntas relacionadas con los conjuntos de datos. También sería responsable de crear informes y comunicárselos al gerente”.
Pregunta 21. ¿Qué es lo que menos le gusta de ser científico de datos?
Respuesta “Bueno, me encanta lo que hago, pero una cosa que me sigue preocupando sobre el trabajo de un científico de datos es que a veces requiere mucha paciencia y estoy trabajando para desarrollar ese nivel de paciencia aprendiendo y adquiriendo experiencia práctica en este campo."
Descarga la lista de preguntas en formato .PDF, para practicar con ellos más tarde, o para usarlos en su plantilla de entrevista (para entrevistas de Data Scientist):
Referencias
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-04948-9_2
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Sandeep Bhandari es el fundador del sitio web PrepMyCareer.com.
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