数据科学是一个领域，包括使用科学方法、原理、过程、系统和算法从不同来源的原始数据和辅助数据中提取数据、信息、知识和见解，这些数据可以是结构化或非结构化的，还包括应用知识和洞察力，从广泛的应用领域获得可操作的结果。
该领域通过创建现有数据和新数据的组合来开发有价值的见解，从而帮助组织和公司改进和识别目标受众。 数据科学还有助于聘请经理生成数据点，帮助他们聘请最适合特定工作角色的候选人。
简而言之，这个领域的范围非常广泛，具有多重作用和目标。 数据科学家 是负责识别、收集、组织、分析和解释大量数据并使用它们来开发有用的见解以帮助公司实现预期目标的专业人员。
现在公司和组织已经开始重视并意识到大数据的重要性，对数据科学家的需求不断增加，从而使其成为一个有利可图的职业选择，也是商业行业中薪酬最高的工作之一。 所以，如果你具备相同的技能、资格和知识，我们建议你去做。
在本文中，我们将通过列出 21 个常见面试问题及其答案来帮助您准备数据科学家面试。
常见的 21 个数据科学家面试问题
问题 1. 在数据科学方面，您最崇拜谁？
答： “有两个人是我所在领域的榜样，他们是
- Kenneth Cukier：我很尊敬他，因为我读过他的书《大数据：一场将改变我们生活、工作和思考方式的革命》。 他在顶级 B 学校进行 AI 研究，并且是《经济学人》的一位非常深刻的数据编辑。
- 我尊敬的第二个人是 Bernard Marr，他是企业和政府数据洞察方面的战略顾问。 他也是最有影响力的五位商业人物之一，我非常钦佩他的著作和教义。”
问题 2. Data Science 是一份压力很大的工作，你是如何应对压力的？
答： “从我过去的工作经历中，我知道你必须在一个非常有压力的环境中工作，而且上司总是对你的表现有很高的期望。 因此，为了避免感到疲倦或压力，我会在完成一项任务后休息 5-10 分钟，以保持一整天的工作效率。”
问题 3. 机器学习与数据科学有何不同？
答： 机器学习是指数据科学家使用的一组技术，它允许像计算机这样的现代机器从数据中学习，而数据科学旨在使用科学方法提取数据并从数据中获得洞察力。”
问题 4. 如何避免模型过度拟合？
答： “当一个模型只针对少量数据而忽略了大局时，这就是过度拟合，为了避免这种情况，我会通过考虑很少的变量来保持模型不是很复杂，从而降低数据复杂度交叉验证技术的使用也有助于避免过度拟合。”
问题 5. 什么是逻辑回归？
答： “它可以定义为一种从预测变量的线性组合中预测二元结果的技术。 它也被称为 Logit 模型。 The outcome of prediction is binary that is 0 or 1. An example of such a concept could be, the possibility of a leader winning the election.
问题 6. 您检查哪些因素以确保数据质量？
答： “为了检查数据的质量，我总是检查它的
- 准确性
- 诚信
- 持续一致
- 完备性
- 一致性
- 独特性”
问题 7. 统计学在数据科学中扮演什么角色？
答： “统计学在数据科学中扮演着非常重要的角色。 帮助数据科学家更好地了解客户和消费者的期望至关重要。 数据科学家可以获得有关消费者兴趣和行为、趋势和参与度、保留率等各种重要事物的知识。简而言之，它有助于建立强大的数据模型来验证预测和推论。”
问题 8. 什么是 RDBMS？ 你有这方面的知识吗？
答： “RDBMS 代表关系数据库管理软件，它基于关系模型来创建数据库以存储数据。 是的，我用过MySQL，它本身就是一个关系型数据库软件，通过查询来增加、更新、删除和修改数据，以表和数据库的形式存储数据。”
问题 9. 你为什么想在这家公司做数据科学家？
答： “我从高中就一直在技术领域工作，我拥有计算机科学资格，我热衷于作为一名数据科学家工作，因为我喜欢处理数据和数字，也喜欢所有的编码和编程。 我一直想在像你们这样的数据驱动型公司工作，这就是为什么我期待成为贵公司的数据科学家。”
问题 10. 您之前是否有与此职位相关的工作经验？
答： “是的，我曾在一家科技公司担任数据科学家实习生，我的职责是收集客户反馈并从线上和线下的多个平台吸引更多客户。 我的主要职责是收集有关大多数客户发现公司发给他们的设备存在问题的信息。 我从那份工作中学到了很多技能，我相信这些技能也会转移到这个角色上。”
问题 11. 您对交叉验证模型技术的理解是什么？
答： “交叉验证是一种模型验证技术。 它是一种评估统计分析如何概括为独立数据集的技术。 这种技术主要用于评估机器学习模型。”
问题 12. 你如何应对工作中的挑战？
答： “数据科学是一个具有挑战性的领域，在像这样的团队环境中，我们必须面对同行之间的竞争以获得更好的表现，最好以激励的形式接受挑战，以便能够讨论不同的方法我们如何解决问题。 我解决问题的能力和批判性思维能力帮助我在工作场所应对这些挑战。”
问题 13。拥有大量数据总是更可取吗？
答： “这取决于案件和情况。 诸如交叉效益分析之类的分析可以帮助我们确定大量数据是否更可取。 大量的数据收集意味着过程中涉及大量的成本，因此在从大量受试者中收集数据时，这个决定非常重要。
问题14. 什么情况下需要对数据进行重采样？
答： “在使用随机子集验证模型时进行重采样，同时在执行必要的测试时替换数据点上的标签，并通过随机抽取样本统计数据的准确性来估计样本统计的准确性，并使用可访问数据的子集进行替换或从数据点集中进行替换。 ”
问题 15. 数据科学家常用的四种算法是什么？
答： “1。 线性回归，2. KNN，3. Logistic
回归和随机森林。”
问题 16. 作为数据科学家，您具备哪些技能？
答： “作为一名数据科学家，我在 phython 编码、非结构化数据方面拥有不错的技能，我精通统计学、数据提取，我也知道如何使用最流行的分析工具。 我也非常擅长数字和计算，这使我成为这个领域的更好候选人。”
问题 17. 相关性是什么意思？
答： “相关性可以定义为一种统计量度，表示两个变量如何线性相关以及它们如何以恒定速率保持变化。 这些分为三种，
- 积极的
- 负
- 没有相关性”
问题 18. 有什么想问或想澄清的吗？
答： 通过向雇主询问更多与公司相关的问题来回答这个问题，以表明您对与公司合作的好奇心和兴趣。
问题 19。您作为数据科学家的经历是什么？
答： “我已经在这个领域工作了一年多，并且探索了广泛的数据集。 我现在知道公司在数据科学家中寻找什么，并且我的目标是努力工作。 我知道商业分析是如何工作的，我很想知道更多关于这个领域的信息，包括人工智能。”
问题 20. 在您看来，典型的一天工作是怎样的？
答： “我的工作职责包括将大部分时间花在研究数据上，以及编写算法和程序来回答与数据集相关的问题。 我还将负责创建报告并将其传达给经理。”
问题 21. 作为一名数据科学家，你最不喜欢什么？
答： “好吧，我绝对喜欢我所做的事情，但让我对数据科学家的工作感到困扰的一件事是，有时它需要很大的耐心，我正在努力通过学习和获得这方面的实践经验来提高耐心水平场地。”
下载 .PDF 格式的问题列表，稍后与他们一起练习，或将它们用于您的面试模板（用于数据科学家面试）：
参考资料
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-04948-9_2
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Sandeep Bhandari 是 PrepMyCareer.com 网站的创始人。
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