Introduktion till Data Science intervjufrågor och svar
Om du letar efter ett jobb som är relaterat till datavetenskap måste du förbereda dig för intervjufrågorna om datavetenskap 2019. Även om varje Data Science-intervju är annorlunda och omfattningen av ett jobb också är annorlunda, kan vi hjälpa dig med de bästa Data Science-intervjuerna och svaren, vilket hjälper dig att ta språnget och få framgång i din intervju.
Top Data science intervjufrågor
Nedan finns en lista över 2019-vetenskapliga intervjufrågor som mest ställs i en intervju är följande:
1. Vad är datavetenskap?
svar:
Data Science är ett tvärvetenskapligt fält av olika vetenskapliga metoder, tekniker, processer och kunskap som används för att omvandla data från olika typer som strukturerade, ostrukturerade och semistrukturerade data till önskat format eller representation.
Data Science-koncept inkluderar olika begrepp som statistik, regression, matematik, datavetenskap, algoritmer, datastrukturer och informationsvetenskap med även några underfält såsom data mining, maskininlärning och databaser etc.,
Data Science-konceptet har nyligen utvecklats i större utsträckning inom datortekniken för att utföra dataanalys på befintliga data där tillväxten av data är i form av en exponentiell med avseende på tid.
Data Science är studien av olika typer av data såsom strukturerade, semistrukturerade och ostrukturerade data i någon form eller tillgängligt format för att få lite information ur den.
Data Science består av olika tekniker som används för att studera data såsom data mining, lagring av data, rensning av data, arkivering av data, transformation av data etc. för att göra det effektivt och ordnat. Data Science inkluderar också begrepp som simulering, modellering, analys, maskininlärning, beräkningsmatematik etc.,
2. Vad är det bästa programmeringsspråket att använda inom datavetenskap?
svar:
Data Science kan hanteras med programmeringsspråk som Python eller R-programmeringsspråk. Dessa två är de två mest populära språken som används av datavetare eller dataanalytiker. R och Python är öppen källkod och är fria att använda och kom till under 1990-talet.
Python och R har olika fördelar beroende på applikationerna och kräver ett affärsmål. Python är bättre att använda i fall av upprepade uppgifter eller jobb och för datamanipulationer medan R-programmering kan användas för att fråga eller hämta datasätt och anpassad dataanalys.
Det mesta föredras Python för alla typer av datavetenskapliga applikationer där någon tid R-programmering föredras i fallet med höga eller komplexa dataprogram. Python är lättare att lära sig och har mindre inlärningskurva medan R har en djup inlärningskurva.
Python är mest föredraget i alla fall som är ett allmänt programmeringsspråk och finns i många andra applikationer än Data Science också. R ses mest i Data Science-området endast där det används för dataanalys i fristående servrar eller dator separat.
Låt oss gå till nästa datavetenskapliga intervjufrågor.
3. Varför är datarengöring nödvändig inom Data Science?
svar:
Datarengöring är viktigare inom Data Science eftersom slutresultaten eller resultaten av dataanalysen kommer från befintliga data där värdelös eller obetydlig behöver rengöras regelbundet från och med när det inte krävs. Detta säkerställer dators tillförlitlighet och noggrannhet och även minne frigörs.
Datarengöring minskar dataredundansen och ger goda resultat i dataanalys där viss stor kundinformation finns och som bör rengöras regelbundet. I företag som e-handel, detaljhandel innehåller statliga organisationer stor information om kundtransaktioner som är föråldrad och måste rengöras.
Beroende på datamängd eller storlek bör lämpliga verktyg eller metoder användas för att rengöra data från databasen eller big data-miljön. Det finns olika typer av data som finns i en datakälla som smutsiga data, rena data, blandade rena och smutsiga data och provrengöringsdata.
Moderna datavetenskapliga applikationer förlitar sig på maskininlärningsmodell där eleven lär sig av befintliga data. Så existerande data bör alltid hållas rent och väl underhållet för att få sofistikerade och goda resultat under optimeringen av systemet.
4. Vad är linjär regression inom datavetenskap?
svar:
Detta är de vanliga frågorna om Data Science Interview i en intervju. Linear Regression är en teknik som används i övervakad maskin att lära sig den algoritmiska processen inom området Data Science. Denna metod används för prediktiv analys.
Predictive analytics är ett område inom Statistical Sciences där den befintliga informationen kommer att extraheras och behandlas för att förutsäga trender och resultatmönster. Kärnan i ämnet ligger i analysen av befintligt sammanhang för att förutsäga en okänd händelse.
Processen med Linear Regression-metoden är att förutsäga en variabel som kallas målvariabel genom att göra det bästa förhållandet mellan den beroende variabeln och en oberoende variabel. Här är den beroende variabeln utfallsvariabeln och även svarsvariabel medan den oberoende variabeln är prediktorvariabeln eller förklaringsvariabeln.
Till exempel i verkligheten, beroende på vilka utgifter som inträffade under detta budgetår eller månatliga utgifter, sker prognoserna genom att beräkna ungefärliga kommande månader eller budgetårskostnader.
I denna metod kan implementeringen göras med hjälp av Python-programmeringsteknik där detta är den viktigaste metoden som används i maskininlärningsteknik inom området Data Science.
Linjär regression kallas också regressionsanalys som omfattas av området Statistical Sciences som är integrerad tillsammans med Data Science.
5. Vad är A / B-test i datavetenskap?
Svar: A / B-testning kallas också Bucket Testing eller Split Testing. Detta är metoden för att jämföra och testa två versioner av system eller applikationer mot varandra för att avgöra vilken version av applikationen som fungerar bättre. Detta är viktigt i de fall där flera versioner visas för kunderna eller slutanvändarna för att uppnå målen.
Inom området Data Science används denna A / B-test för att veta vilken variabel av de existerande två variablerna för att optimera eller öka resultatet av målet. A / B-testning kallas också Design of Experiment. Denna testning hjälper till att upprätta ett orsak och effektförhållande mellan de oberoende och beroende variablerna.
Denna testning är också helt enkelt en kombination av designexperiment eller statistisk inferens. Betydelse, randomisering och flera jämförelser är de viktigaste delarna i A / B-testen.
Betydelsen är termen för betydelsen av genomförda statistiska test. Randomisering är kärnkomponenten i den experimentella designen där variablerna kommer att balanseras. Flera jämförelser är sättet att jämföra fler variabler när det gäller kundintressen som orsakar fler falska positiva resultat som resulterar i kravet på korrigering i en säljares konfidensnivå inom området e-handel.
A / B-testning är en viktig test inom området datavetenskap när det gäller att förutsäga resultaten.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till grundläggande lista över intervjufrågor och svar på datavetenskap, så att kandidaten lätt kan slå ned dessa intervallfrågor för datavetenskap. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- 5 effektiva tips för intervjuvård för män
- Credit Analyst Interview Questions
- 10 användbara tips om Python-programmering (trick)
- 4 spännande tips för förberedelser för intervjuer att komma ihåg!
- 10 utmärkta MBA-intervjufrågor du måste veta !!!