Introduction aux questions et réponses de l'entrevue sur la science des données
Si vous recherchez un emploi lié à la science des données, vous devez vous préparer aux questions d'entrevue de 2019 sur la science des données. Bien que chaque entretien Data Science soit différent et que la portée d'un travail soit également différente, nous pouvons vous aider avec les meilleures questions et réponses d'entrevue Data Science, qui vous aideront à franchir le pas et à réussir votre entrevue.
Questions d'entretiens chez Data Science
Vous trouverez ci-dessous la liste des questions d'entrevue Data Science 2019 qui sont principalement posées lors d'un entretien:
1. Qu'est-ce que la science des données?
Réponses:
La science des données est un domaine interdisciplinaire de différentes méthodes, techniques, processus et connaissances scientifiques qui est utilisé pour transformer les données de différents types tels que les données structurées, non structurées et semi-structurées dans le format ou la représentation requis.
Les concepts de la science des données comprennent différents concepts tels que les statistiques, la régression, les mathématiques, l'informatique, les algorithmes, les structures de données et les sciences de l'information, y compris également certains sous-domaines tels que l'exploration de données, l'apprentissage automatique et les bases de données, etc.,
Le concept de Data Science a récemment évolué dans une plus large mesure dans le domaine de la technologie informatique afin d'effectuer une analyse des données sur les données existantes où la croissance des données est en termes d'exponentielle par rapport au temps.
La science des données est l'étude de différents types de données telles que les données structurées, semi-structurées et non structurées sous n'importe quelle forme ou format disponible afin d'en tirer des informations.
La science des données consiste en différentes technologies utilisées pour étudier des données telles que l'exploration de données, le stockage de données, la purge de données, l'archivage de données, la transformation de données, etc., afin de les rendre efficaces et ordonnées. La science des données comprend également des concepts tels que la simulation, la modélisation, l'analyse, l'apprentissage automatique, les mathématiques computationnelles, etc.,
2. Quel est le meilleur langage de programmation à utiliser en science des données?
Réponses:
La science des données peut être gérée à l'aide de langages de programmation tels que Python ou le langage de programmation R. Ces deux langues sont les deux langues les plus utilisées par les Data Scientists ou Data Analysts. R et Python sont open source et sont libres d'utilisation et ont vu le jour dans les années 1990.
Python et R présentent des avantages différents selon les applications et nécessitent un objectif commercial. Python est préférable d'être utilisé dans les cas de tâches ou de travaux répétés et pour les manipulations de données, tandis que la programmation R peut être utilisée pour interroger ou récupérer des ensembles de données et une analyse de données personnalisée.
La plupart du temps, Python est préféré pour tous les types d'applications de science des données où une certaine programmation R du temps est préférée dans les cas d'applications de données élevées ou complexes. Python est plus facile à apprendre et a moins de courbe d'apprentissage tandis que R a une courbe d'apprentissage profond.
Python est surtout préféré dans tous les cas, qui est un langage de programmation à usage général et peut également être trouvé dans de nombreuses applications autres que la science des données. R est surtout visible dans la zone Data Science uniquement où il est utilisé pour l'analyse des données sur des serveurs autonomes ou pour le calcul séparément.
Passons aux prochaines questions d'entrevue sur la science des données.
3. Pourquoi le nettoyage des données est-il essentiel dans la science des données?
Réponses:
Le nettoyage des données est plus important dans la science des données parce que les résultats finaux ou les résultats de l'analyse des données proviennent des données existantes où des besoins inutiles ou sans importance doivent être nettoyés périodiquement dès qu'ils ne sont pas nécessaires. Cela garantit la fiabilité et la précision des données et la mémoire est également libérée.
Le nettoyage des données réduit la redondance des données et donne de bons résultats dans l'analyse des données lorsqu'il existe de grandes informations client et qui doivent être nettoyées périodiquement. Dans des entreprises comme le commerce électronique, la vente au détail, les organisations gouvernementales contiennent des informations importantes sur les transactions des clients qui sont obsolètes et doivent être nettoyées.
En fonction de la quantité ou de la taille des données, des outils ou des méthodes appropriés doivent être utilisés pour nettoyer les données de la base de données ou de l'environnement Big Data. Il existe différents types de données dans une source de données, telles que les données sales, les données propres, les données mixtes propres et sales et les exemples de données propres.
Les applications modernes de science des données reposent sur un modèle d'apprentissage automatique où l'apprenant apprend à partir des données existantes. Ainsi, les données existantes doivent toujours être propres et bien entretenues pour obtenir de bons résultats sophistiqués lors de l'optimisation du système.
4. Qu'est-ce que la régression linéaire en science des données?
Réponses:
Ce sont les questions les plus fréquemment posées lors d'un entretien avec Data Science. La régression linéaire est une technique utilisée dans l'apprentissage automatique supervisé du processus algorithmique dans le domaine de la science des données. Cette méthode est utilisée pour l'analyse prédictive.
L'analyse prédictive est un domaine des sciences statistiques où les informations existantes seront extraites et traitées pour prédire les tendances et les résultats. Le cœur du sujet réside dans l'analyse du contexte existant pour prédire un événement inconnu.
Le processus de la méthode de régression linéaire consiste à prédire une variable appelée variable cible en établissant la meilleure relation entre la variable dépendante et une variable indépendante. Ici, la variable dépendante est la variable de résultat et également la variable de réponse tandis que la variable indépendante est la variable prédictive ou variable explicative.
Par exemple, dans la vie réelle, en fonction des dépenses engagées au cours de cet exercice ou des dépenses mensuelles, les prévisions se produisent en calculant les dépenses approximatives des prochains mois ou exercices.
Dans cette méthode, l'implémentation peut être effectuée en utilisant la technique de programmation Python où c'est la méthode la plus importante utilisée dans la technique d'apprentissage automatique dans le domaine de la science des données.
La régression linéaire est également appelée analyse de régression qui relève du domaine des sciences statistiques qui est intégré avec la science des données.
5. Qu'est-ce que les tests A / B en science des données?
Réponses: Les tests A / B sont également appelés tests de godet ou tests fractionnés. Il s'agit de la méthode de comparaison et de test de deux versions de systèmes ou d'applications l'une par rapport à l'autre pour déterminer la version de l'application la plus performante. Ceci est important dans les cas où plusieurs versions sont présentées aux clients ou aux utilisateurs finaux afin d'atteindre les objectifs.
Dans le domaine de la science des données, ce test A / B est utilisé pour savoir quelle variable parmi les deux variables existantes afin d'optimiser ou d'augmenter le résultat de l'objectif. Les tests A / B sont également appelés Design of Experiment. Ces tests aident à établir une relation de cause à effet entre les variables indépendantes et dépendantes.
Ces tests sont également simplement une combinaison d'expérimentation de conception ou d'inférence statistique. La signification, la randomisation et les comparaisons multiples sont les éléments clés du test A / B.
La signification est le terme pour la signification des tests statistiques effectués. La randomisation est le composant central du plan expérimental où les variables seront équilibrées. Les comparaisons multiples sont le moyen de comparer plus de variables dans le cas des intérêts des clients, ce qui provoque plus de faux positifs entraînant l'exigence de correction du niveau de confiance d'un vendeur dans le domaine du commerce électronique.
Les tests A / B sont importants dans le domaine de la science des données pour prédire les résultats.
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