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データサイエンスの仕事に就くのは簡単なことではありません。 企業は求人ごとに何百もの応募を受け取るため、面接を受けるには競合他社から目立つ必要があります。 面接に合格したら、その役割に適任であることを証明するために、技術的能力とコミュニケーション スキルの両方を証明する必要があります。
だからこそ、適切な準備と材料を用意することで、決定的な優位性を得ることができます。 彼の新しいブログでは、すべてのデータ サイエンス候補者が今後の面接前に確認する必要がある最も重要なチートシートについて説明します。 チートシートは、統計や Python から SQL や機械学習アルゴリズムに至るまで、主要なデータ サイエンスのトピックを幅広くカバーしています。
データベースの管理とアクセスには、構造化照会言語 (SQL) が使用されます。 データサイエンティストに必要な最も重要なスキルです。 データ プロフェッショナルは、データへのアクセスとは別に、大量のデータに対してデータ分析クエリを実行するためにこれを使用します。
どのような技術データの面接の準備をしている場合でも、 SQL 入門 チートシートは便利なガイドになります。 一般的な構文を修正し、その使用方法を教えるのに役立ちます。 さらに、コーディング面接にも役立ちます。
多くのデータ サイエンティストは、日常業務で確率テストや統計テストを使用しません。 すべての重要な用語を常に最新の状態に保つのは難しい場合があります。 ただし、A/B テスト、信頼区間、仮説検定、相関分析などの概念について質問される場合があることに注意することが重要です。
面接で恥ずかしい思いをするのが怖い場合は、次の記事を参照して記憶を新たにしてください。 確率と統計 カンニングペーパー。 スタンフォード大学が提供するこのチートシートには、面接中に使用される可能性のあるすべての重要な用語が含まれています。
Pandas は、主にデータのクリーニング、ラングリング、分析、処理、保存に使用される Python ライブラリです。 面接中に、このライブラリのさまざまなコンポーネントと、パンダを使用してデータを分析する方法について質問される場合があります。 データ分析を実行し、その結果に基づいてレポートを作成するよう求められる場合もあります。
パンダのデータラングリング チートシートは、パンダのさまざまな関数に関するバイトサイズの情報を視覚的な表現で提供し、技術面接やコーディング面接に役立ちます。
データの視覚化はデータ サイエンティストにとって重要なスキルです。 データ サイエンティストはデータ分析が得意かもしれませんが、洞察を効果的に伝えるために適切な種類のプロットを選択するのは少し難しいです。 面接中に、分析を示すために最適なグラフを選択しないと、面接官に悪い印象を与える可能性があります。
この落とし穴を避けるために、データ サイエンティストは次の点に目を向ける必要があります。 Data Visualization 利害関係者に伝えたいメッセージを伝えるための理想的なプロットを直感的に選択するためにチートシートを作成します。 これは、コーディング面接や持ち帰り課題に役立ちます。
Scikit-learn は、さまざまな機械学習アルゴリズムを実装するための幅広いツールと機能を提供する、広く使用されている Python ライブラリです。 データ サイエンティストは、データの拡張、処理、モデルのトレーニング、最適化のためのさまざまな Scikit-learn 関数を使用して、基本的な回帰問題を解決する必要がある場合があります。
機械学習モデルの構築と評価は、データ サイエンティストの仕事の重要な部分です。 Scikit-learnのさまざまな機能を復習することで自然に学ぶことができます。 機械学習用の Scikit-Learn カンニングペーパー。
Git は、データ サイエンティスト、特に共同チームで働くデータ サイエンティストにとって、習得すべき必須のスキルです。 複数の貢献者がいるデータ サイエンス プロジェクトでは、Git を使用するとバージョン管理とコードのマージが可能になるため、チーム メンバーはランタイムの競合なしにコードを同時に作業できます。
プロジェクトに参加するよう招待される前に、Git スキルを実証する必要があります。 したがって、見直しが不可欠です。 データサイエンスのためのGit 最も一般的に使用される構文と関数を学習するためのチートシート。
データサイエンススーパー チートシートは少し異なります。 これを見直して、重要な理論的概念をすべて学びます。
あなたは学ぶでしょう：
- ディストリビューション
- さまざまな機械学習の概念
- モデル評価
- 直線回帰
- ロジスティック回帰
- 決定木
- サポートベクターマシン
- クラスタリング
- 次元削減
- 自然言語処理
- ニューラルネットワーク
- 畳み込みニューラルネットワーク
- リカレントニューラルネットワーク
- 後押し
- 強化学習
- 異常検出
- 時系列
- 統計
- A / Bテスト
面接まで残り XNUMX 時間となったので、復習する必要があるのはこのチートシートだけです。 面接で最もよく聞かれる質問を検討するのに役立ちます。
XNUMX つの重要なチートシートのリストをお楽しみいただければ幸いです。 同様のコンテンツをさらにご覧になりたい場合はお知らせください。
アビッド・アリ・アワン (@ 1abidaliawan）は、機械学習モデルの構築を愛する認定データサイエンティストの専門家です。 現在、彼はコンテンツの作成と、機械学習とデータサイエンステクノロジーに関する技術ブログの執筆に注力しています。 Abidは、技術管理の修士号と電気通信工学の学士号を取得しています。 彼のビジョンは、精神疾患に苦しんでいる学生のためにグラフニューラルネットワークを使用してAI製品を構築することです。
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- 情報源： https://www.kdnuggets.com/top-7-essential-cheat-sheets-to-ace-your-data-science-interview?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-7-essential-cheat-sheets-to-ace-your-data-science-interview
