Hình ảnh của Tác giả
Các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu kiểm tra cả kỹ năng kỹ thuật cứng và kỹ năng mềm. Chuẩn bị tốt với những câu trả lời chắc chắn cho các câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu thường gặp là chìa khóa để trở nên nổi bật.
Trong bài đăng trên blog này, chúng ta sẽ tìm hiểu về 26 câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu mà bạn nên mong đợi. Các câu hỏi bao gồm số liệu thống kê, Python, SQL, máy học, phân tích dữ liệu, dự án, v.v. Cho dù bạn là sinh viên, người thay đổi nghề nghiệp hay nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm, việc xem xét những câu hỏi này có thể hướng dẫn bạn chuẩn bị và giúp bạn bước vào cuộc phỏng vấn với cảm giác tự tin hơn và sẵn sàng gây ấn tượng.
1. Giải thích các khái niệm dữ liệu phức tạp
Hỏi: Hãy mô tả một lần bạn giải thích một khái niệm dữ liệu phức tạp cho một người không rành về kỹ thuật. Bạn đã giúp họ hiểu như thế nào?
2. Học hỏi từ những sai lầm
Hỏi: Bạn đã bao giờ mắc sai lầm nghiêm trọng trong phân tích của mình chưa? Bạn có thể giải thích cách bạn xử lý tình huống đó và bạn đã thu được những hiểu biết gì từ nó không?
3. Thích ứng với các yêu cầu thay đổi
Hỏi: Bạn có thể chia sẻ kinh nghiệm làm việc trong một dự án có yêu cầu không rõ ràng hoặc luôn thay đổi không? Bạn đã thích nghi với hoàn cảnh đó như thế nào?
4. Trình kiểm tra đảo chữ
Câu hỏi: Viết hàm kiểm tra xem 2 chuỗi có phải là đảo chữ hay không.
5. Tìm số còn thiếu
Câu hỏi: Cho một mảng chứa n số phân biệt từ 0 đến n, hãy tìm số còn thiếu.
6. Tính khoảng cách Euclide
Hỏi: Viết hàm tính khoảng cách Euclide trong Python?
7. So sánh THAM GIA
Câu hỏi: LEFT JOIN và FULL OUTER JOIN có thể tạo ra kết quả giống nhau không? Tại sao hoặc tại sao không?
8. Truy vấn chênh lệch thời gian
Hỏi: Vui lòng viết các truy vấn SQL có thể giúp tôi tìm ra sự khác biệt về thời gian giữa hai sự kiện.
9. Xử lý NULL trong SQL
Câu hỏi: Bạn có thể cung cấp một số hướng dẫn về cách xử lý các giá trị NULL khi truy vấn một tập dữ liệu không?
10. NHÓM THEO Logic
Câu hỏi: Điều gì xảy ra khi bạn GROUP BY một cột không có trong câu lệnh SELECT?
11. Xác suất của cùng một bộ
Hỏi: Xác suất để rút được hai lá bài (từ cùng một bộ bài) có cùng bộ là bao nhiêu?
12. Bài toán xác suất của thang máy
Hỏi: Xác suất để mỗi người trong số bốn người trong thang máy xuống các tầng khác nhau của tòa nhà bốn tầng là bao nhiêu?
13. Giải thích giá trị p
Hỏi: Bạn sẽ giải thích cho một kỹ sư cách diễn giải giá trị p như thế nào?
14. Cỡ mẫu và Biên độ sai số
Câu hỏi: Đối với cỡ mẫu n, biên độ sai số là 3. Chúng ta cần thêm bao nhiêu mẫu nữa để đưa biên độ sai số xuống 0.3?
15. Đánh giá tính ngẫu nhiên của thử nghiệm A/B
Câu hỏi: Trong thử nghiệm A/B, làm cách nào bạn có thể kiểm tra xem việc chỉ định cho các nhóm khác nhau có thực sự ngẫu nhiên hay không?
16. Phương pháp tiếp cận dự án phân tích dữ liệu
Câu hỏi: Bạn sẽ tuân theo quy trình nào khi thực hiện một dự án phân tích dữ liệu?
17. Xử lý ngoại lệ
Câu hỏi: Bạn xử lý các ngoại lệ trong tập dữ liệu như thế nào?
18. Hiểu trực quan hóa dữ liệu
Câu hỏi: Bạn có thể giải thích về trực quan hóa dữ liệu không? Ngoài ra, có bao nhiêu loại hình ảnh trực quan tồn tại?
19. Xác thực dữ liệu
Câu hỏi: Xác thực dữ liệu là gì? Và các phương pháp khác nhau có thể được sử dụng để xác thực dữ liệu là gì?
20. Đánh giá hiệu suất phân cụm
Câu hỏi: Nếu các nhãn được biết đến trong một dự án phân cụm, bạn sẽ đánh giá hiệu suất của mô hình như thế nào?
21. Phương pháp lựa chọn tính năng
Câu hỏi: Bạn sử dụng phương pháp lựa chọn tính năng nào để xác định các biến phù hợp nhất cho mô hình?
22. Khái niệm cơ bản về mạng thần kinh
Câu hỏi: Giải thích các thành phần cốt lõi tạo nên mạng lưới thần kinh bằng một ví dụ đơn giản.
23. Quản lý bộ dữ liệu không cân bằng
Câu hỏi: Bạn quản lý tập dữ liệu không cân bằng như thế nào?
24. Tránh trang bị quá mức
Câu hỏi: Bạn có thể tránh trang bị quá mức cho mô hình của mình bằng cách nào?
25. Điều tra sự sụt giảm mức độ tương tác của người dùng
Đối với nghiên cứu điển hình này, trách nhiệm của bạn là xác định lý do đằng sau sự sụt giảm mức độ tương tác của người dùng đối với dự án Xfinite. Điều quan trọng trước tiên là phải có cái nhìn tổng quan về dự án và sau đó phân tích dữ liệu từ bốn bảng cụ thể.
26. Xác thực kết quả thử nghiệm A/B
Khám phá kết quả của thử nghiệm A/B với sự khác biệt đáng kể giữa nhóm đối chứng và nhóm can thiệp để xác thực hoặc vô hiệu hóa thông qua phân tích chi tiết.
Các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu kiểm tra nhiều kỹ năng, từ kỹ thuật đến giao tiếp cá nhân. 26 câu hỏi cung cấp cái nhìn tổng quan kỹ lưỡng về các chủ đề chính mà các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng có thể gặp phải trong các cuộc phỏng vấn. Chuẩn bị tốt cho những câu hỏi này không chỉ giúp bạn vượt qua cuộc phỏng vấn mà còn trang bị cho bạn sự hiểu biết toàn diện về các khía cạnh thực tế và lý thuyết của khoa học dữ liệu.
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) là một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận, người yêu thích việc xây dựng các mô hình học máy. Hiện tại, anh đang tập trung sáng tạo nội dung và viết blog kỹ thuật về công nghệ máy học và khoa học dữ liệu. Abid có bằng Thạc sĩ về Quản lý Công nghệ và bằng cử nhân về Kỹ thuật Viễn thông. Tầm nhìn của ông là xây dựng một sản phẩm AI bằng cách sử dụng mạng nơ-ron đồ thị cho những sinh viên đang chống chọi với bệnh tâm thần.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.kdnuggets.com/26-data-science-interview-questions-you-should-know?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=26-data-science-interview-questions-you-should-know
