最常用数据科学家问答题是什么? 招聘管理员寻找什么样的答案?查找指南
无法绕过它-访问是艰难的, 特别是如果你首次进入新领域受邀接受数据科学访问 问题自然会因申请位置而异不论角色大小 有几个关键方面需要证明你的价值文章中我们先看一看
数据科学比较新领域 受访者很少期望你知道所有事正因如此,我们专注于帮助你 培养正确思维模式 以炫耀你最好的一面了解事实很重要 发现问题也同样重要
令事物更容易导航, 我们已经拆分该柱分解为以下类别完成阅读时,你应该知道 如何转置数据科学最难解题
开工入门数据科学家问答
启发性问题(或`破解者')似似简单易懂访问者通常会比你想得深入
说说你自己
经典采样开机但它比目光多万一你走得这么远 面试者会已经看到你的总结与其重构他们所知道的东西 不如告诉他们新事物常务数据科学if not,你是怎么入手的?是什么让你对田里感动这个问题完全可以炫耀你的激情突出数据科学哪些方面最令你感兴趣, 然后再触摸实用技巧可能时,将响应连接到当前角色记住受访者需要知道什么,
数据科学为何重要
另一直截了当的问题比看起来少无损这是一种隐蔽检验你对字段理解方式数据科学相对新学科吸引了很多Wannabes一些人尽管拥有值得称道的技能,但可能缺乏某些角色所需的多学科专门知识。这是你证明你不是这些候选者的机会
比方说,讨论数据洞见对从广告商到保健提供者的每一个人的价值触摸数据挖掘、数据建模、机器学习、计算机编程和统计分析万一可以 联系你对相关作业的响应将显示访问者你了解你的东西并预设后续问题(spanger警告:他们肯定有后续问题! )
二叉统计问答
统计定义我们如何操作和阅读数据理解它的好处和陷阱是产生精确预测的唯一方法(数据科学家最终目标)。简单解析难概念也是显示通信技巧的关键期望访问者探寻你的知识数据科学求职面试中可能遇到的统计问题例子如下:
线性回归法
这个问题常见 数据科学家应该有答案测试知识交流技巧面对类似问题时,保持回答简单并包括示例例举 :
Linear回归法解释两个变量之间的关系包括依赖变量(可能结果,依赖其他变量)和独立变量(我们可以控制并操作的变量)。线性回归图绘制数据使我们能够看到这两个变量之间的统计交互作用,即:如何关联这是一种预测分析的好工具比方说,我们可以用线性回归分析建墙所需时间(独立变量)与建墙所需砖工数(依存变量)之比
期望后续问题,如线性回归的四个假设后勤回归.
何为超配
万一有问题请求定义别停止定义向上跨出一步使用数据科学问答来显示知识,同时应用到特定学科中优先定义概念并描述你可能在哪里发现它适当时覆盖其他相关信息
超配统计模型太复杂结果它描述随机数据错误,而不是变量关系机器学习中相当常见,以下是一些预防方法
- 交叉校验法 :分割数据(或分页),然后分析每个折叠训练折叠算法会调和模型
- 删除特征 :逐个删除数据集中的每一数据点以这种方式,你可判断模型预测去除特征的精度如果表现差,你可能无法使用模型从完整数据集作泛泛预测
- 提前停止 :如果算法最新迭代削弱模型预测通用数据的能力, 你就会知道超配是一个问题停止前点允许你避免首先超配。”
记住:统计题对证明数学解题技巧有帮助如何最能炫耀
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3级数据科学家问答侧重于编程
编程是所有数据科学家的基本技能最起码你必须展示Excel高级知识 语言类ython语言R和SQL编程问题设计测试实用技巧可能包括:
编程语言最适配
这个问题给你一个很好的机会描述你熟悉编程语言和如何应用语言Python系统(用于结构化面向对象编程)、R系统(用于统计计算图形和数据挖掘开发统计软件)和SQL系统(用于创建、维护和管理关系数据库)。不可忘记提及使用的其他工具尤比特笔记本提供实例说明你如何实际应用
面询者可能询问后续问题以确定你是如何辨识的举例说,测试工作知识时,他们可能会问Python或R对文本解析最有效可响应 :
个人选择Python熊猫库提供直觉原生数据工具完全适合文本解析ython通常在所有类型文本解析中快速性能R比较适合机器学习
仅举一例,它突出提取细节的重要性使用自身经验(如图书馆使用)帮助解答显赫
数据清理为何重要
问题不单探寻知识 实战技巧回答问题时强调数据清理的重要性
虽然有效数据清理耗时关键归根结底 数据分析师预测数 和数据质量一样好
讲讲实用技巧excel例子
Excel对清洗尤其重要并汇总多源信息编译成实用格式
显示访问者你了解你所讨论软件或工具的特点连接关键概念(如机器学习)以背景化知识(后加知识)无损
sql访问数据科学家
SQL(结构查询语言)问题在数据科学访谈中非常常见产生特殊挑战 因为它们通常基于实践问题举例说,访问者可能提供表格数据,请求从中提取相关信息,命令并创建报表
SQL任务一般分为两类首选时,你将访问数据集和计算机面询者可以看着你工作 问问题去他们不会期望你的工作完美 但他们期望你在一个合理的时间框架内解决问题
更多常见(不幸更难! )白板任务即请求你解决无计算机问题时,用棋盘显示你的工作结果是,没有计算机标出语法错误等你必须当场思考
任务设计(尽管硬性)是为了观察你如何在压力下工作通常比现实生活中的问题简单所以别惊慌
4级数据建模问答
统计编程技术 数据建模依赖 一定程度的分析思维 往往难以理解受访者将热切想看你能否展示这些技巧数据建模将给组织增加实值 通过建构数据结构归根结底,这将把互不相容的原始数据化为预测性、可操作性以及视觉化洞见重归正题非常重要确定你熟悉你过去使用过的任何建模技术 并拥有大量实生例子一如既往地留意技巧题
数据建模与数据库设计有何不同
像这样的问题设计来测量你的技能水平抓住这个契机谈你知道的
简言之,数据建模是设计数据库的第一步启动概念模型描述复杂系统应如何工作依赖易理解图显示数据流并用此模型设计数据库设计向上跨出一步,用更多粒子细节判定存储数据到哪里,不同元素必须交错,它应如何输出。”
准备数据建模问题,确保阅读各种模型、数据库模式和维度
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描述数据建模中常见错误
类似问题不单是询问你所遭遇的错误, 以及如何解决这些错误访问者想知道你如何识别问题, 并了解你如何修复问题可回答 :
公共数据建模错误
- 缺乏目的业务目标不明化是最常见问题万一我对解决方案有模糊概念 我的模型有缺陷正因如此,我总是确保业务目标在我启动前清晰定义
- 构建超尺寸数据模型大规模数据模型更有可能包含错误以简单化模型(例如限制我自己为不超过200表)。复杂细节可输入数据库设计阶段
- 不当代用密钥 :使用代用密钥识别数据常过于复杂代之以,在可能时,我使用自然密钥数据,即独特值,像社保数字
解答中包含解答这将显示你的主动性并更有可能打动雇主也可以应用此技术处理任何专注于问题的问题,例如过去项目不顺利。
5级机器学习和AI访问题
机器学习和AI是数据科学中重要和快速增长的学科使用机器学习,我们现在可以比以往更快地作出更精确、更高值预测-所有最小人工干预准备回答问题 探寻你对快速增长领域的知识例举 :
监督学习和不受监督学习有什么区别
这两种概念是机器学习核心集中准备难点技术问题可能颇有诱惑力if you fruce回答简单问题, 可能是对用人单位的红旗as sort,保持回答不复杂并像往常一样使用示例例举 :
支持学习机器使用标签培训数据学习数据使用标签示例设计帮助机器识别分类举例说,我们似可提供机器蔬菜图片分类标签会显示胡萝卜类 播种豆类最终目标是机器预测新数据时未来输出
无人监督学习机器从无标签培训数据推理函数算法识别数据不基于分类,而通过查找模式比方说,“橙色植物”与“绿色植物”。最终目标不是理解数据, 而是识别隐藏模式并帮助我们更多地了解它。”
上图菜例子显然无关紧要-只要有可能,你应该使用现实世界例子受访者总会查询过去项目, 所以良好的实践是习惯编织实例输入答案vwin德赢娱乐官网新数据解析-别担心学习实践项目
应用机器学习算法前如何收集整理数据
上层数据清理编程测试实用技巧问题测试你理解概念如何应用到数据科学中的具体位置简言之,你必须证明你所知道的理论与实践应用相联
要显示这一点,您可覆盖以下内容:
- 数据剖析:解释你如何深入理解原始数据举例说 使用不同的算法探索
- 可视化性:解释你如何使用多图(直方图、散射图等)查看数据目的是显示你理解从不同角度探索的重要性如何分辨变量间模式,识别潜在异常值等
- 通用整理 :最后,讨论如何查找语法错误,例如白空格 错误字母外壳 和打字触摸如何破译数据并去除无关值显示系统化方法将突出你的能力和眼睛细节
记住:不管你问什么问题, 都把答案带回主题上(在这种情况下,机器学习)。置疑时自问:访问者寻找什么技能?
6级摘要
数据科学问答问题 复杂多科领域 肯定会挑战知识但正如我们所显示的 知识只是战斗的一半任何人都可以排练答案真正重要的是显示你知道如何实践技巧简言之,这里是最常见问题 从数据科学访问中可以期望
- 一般性问题:使用'破解'题令-讲讲个人故事、路径和对数据科学的热切
- 统计问题:简单解释复杂概念以显示知识并显示通信技巧
- 编程问题准备实战测试Excel、Python、R和SQL技能
- 数据建模问题建模需要大量分析思维向受访者深入了解你的工作方式
- 机器学习题和任何其他数据科学学科一样,期望被询问机器学习概念和算法
我们讲过几遍,访问者总是会更感动 如果你能连接抽象概念与现实世界经验做作业 接受约束 并始终把焦点带回手头作业最重要的是,祝你好运
附加资源 :