Hình ảnh của Tác giả
 

Đạt được một công việc khoa học dữ liệu không phải là điều dễ dàng. Với việc các công ty nhận được hàng trăm hồ sơ cho mỗi lần tuyển dụng, bạn cần phải nổi bật so với đối thủ cạnh tranh để được phỏng vấn. Và một khi bạn được phỏng vấn, bạn cần thể hiện cả năng lực kỹ thuật và kỹ năng giao tiếp để chứng minh bạn là người phù hợp với vai trò này.

Đó là lý do tại sao việc chuẩn bị và sử dụng nguyên liệu phù hợp có thể mang lại cho bạn lợi thế quan trọng. Trong blog mới của anh ấy, chúng tôi sẽ đề cập đến những bảng ghi chú quan trọng nhất mà mọi ứng viên khoa học dữ liệu nên xem xét trước cuộc phỏng vấn sắp tới. Các bảng tóm tắt bao gồm nhiều chủ đề khoa học dữ liệu quan trọng, từ thống kê và Python đến SQL và các thuật toán học máy.

Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) được sử dụng để quản lý và truy cập cơ sở dữ liệu. Đó là kỹ năng quan trọng nhất mà các nhà khoa học dữ liệu cần. Ngoài việc truy cập dữ liệu, các chuyên gia dữ liệu còn sử dụng nó để chạy các truy vấn phân tích dữ liệu trên một lượng lớn dữ liệu. 

Bất kể bạn đang chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn dữ liệu kỹ thuật nào, Bắt đầu với SQL cheat sheet sẽ là một hướng dẫn hữu ích cho bạn. Nó sẽ giúp bạn sửa lại cú pháp phổ biến và dạy bạn cách sử dụng chúng. Hơn nữa, nó cũng sẽ hỗ trợ bạn trong các cuộc phỏng vấn viết mã.

Nhiều nhà khoa học dữ liệu không sử dụng các bài kiểm tra xác suất hoặc thống kê trong công việc hàng ngày của họ. Có thể khó cập nhật tất cả các thuật ngữ quan trọng. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là bạn có thể được hỏi về các khái niệm như thử nghiệm A/B, khoảng tin cậy, thử nghiệm giả thuyết, phân tích tương quan, v.v.

Nếu bạn sợ cảm thấy xấu hổ trong cuộc phỏng vấn, bạn có thể làm mới trí nhớ của mình bằng cách tham khảo Xác suất và Thống kê tờ gian lận. Được cung cấp bởi Đại học Stanford, bảng ghi chú này bao gồm tất cả các thuật ngữ cần thiết có thể được sử dụng trong cuộc phỏng vấn.

Pandas là một thư viện Python chủ yếu được sử dụng để làm sạch, sắp xếp, phân tích, xử lý và lưu dữ liệu. Trong cuộc phỏng vấn, bạn có thể được hỏi về các thành phần khác nhau của thư viện này và cách phân tích dữ liệu bằng gấu trúc. Bạn cũng có thể được yêu cầu thực hiện phân tích dữ liệu và viết báo cáo dựa trên những phát hiện của bạn.

Sản phẩm Tranh chấp dữ liệu Pandas cheat sheet cung cấp thông tin có kích thước byte về các chức năng khác nhau của gấu trúc với cách trình bày trực quan, giúp bạn trong các cuộc phỏng vấn về kỹ thuật và mã hóa.

Trực quan hóa dữ liệu là một kỹ năng quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu. Mặc dù các nhà khoa học dữ liệu có thể giỏi phân tích dữ liệu nhưng việc chọn đúng loại cốt truyện để truyền đạt thông tin chi tiết một cách hiệu quả lại hơi khó khăn. Trong các cuộc phỏng vấn, việc không chọn biểu đồ tối ưu để trình bày phân tích có thể tạo ấn tượng xấu cho người phỏng vấn. 

Để tránh cạm bẫy này, các nhà khoa học dữ liệu phải xem xét Data Visualization cheat sheet để lựa chọn cốt truyện lý tưởng theo bản năng nhằm truyền tải thông điệp mà họ muốn truyền tải đến các bên liên quan. Điều này sẽ giúp bạn trong các cuộc phỏng vấn viết mã và bài tập về nhà. 

Scikit-learn là thư viện Python được sử dụng rộng rãi, cung cấp nhiều công cụ và chức năng để triển khai các thuật toán học máy khác nhau. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể được yêu cầu giải quyết các vấn đề hồi quy cơ bản bằng cách sử dụng các hàm Scikit-learn khác nhau để tăng cường, xử lý, đào tạo mô hình và tối ưu hóa dữ liệu.

Xây dựng và đánh giá các mô hình học máy là một phần quan trọng trong công việc của nhà khoa học dữ liệu. Việc tìm hiểu các chức năng khác nhau của Scikit-learn là điều tự nhiên bằng cách xem lại Scikit-learn cho Machine Learning tờ gian lận. 

Git là một kỹ năng cần thiết để các nhà khoa học dữ liệu thành thạo, đặc biệt là những người làm việc trong các nhóm cộng tác. Trên bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào có nhiều người đóng góp, Git cho phép kiểm soát phiên bản và hợp nhất mã để các thành viên trong nhóm có thể làm việc đồng thời trên mã mà không bị xung đột thời gian chạy.   

Bạn phải thể hiện kỹ năng Git của mình trước khi được mời làm việc trong dự án. Vì vậy, điều cần thiết là phải xem xét lại các Git cho khoa học dữ liệu bảng cheat để tìm hiểu cú pháp và hàm được sử dụng phổ biến nhất.

Sản phẩm Siêu khoa học dữ liệu bảng cheat có một chút khác biệt. Bạn sẽ xem lại nó để tìm hiểu tất cả các khái niệm lý thuyết quan trọng. 

Bạn sẽ tìm hiểu về: 

1. Phân phối
2. Khái niệm học máy khác nhau
3. Đánh giá mô hình
4. linear Regression
5. Hồi quy logistic
6. Cây quyết định
7. Máy hỗ trợ vector
8. Clustering
9. Giảm kích thước
10. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
11. Mạng lưới thần kinh
12. Mạng thần kinh chuyển đổi
13. Mạng thần kinh tái phát
14. Tăng cường
15. Học tăng cường
16. Phát hiện bất thường
17. Chuỗi thời gian
18. Thống kê học
19. Thử nghiệm A / B

Chỉ còn một giờ trước cuộc phỏng vấn, bảng ghi chú này là tất cả những gì bạn cần xem lại. Nó sẽ giúp bạn xem qua các câu hỏi phỏng vấn thường gặp nhất.

Tôi hy vọng bạn thích danh sách bảy bảng cheat cần thiết. Hãy cho tôi biết nếu bạn muốn xem thêm nội dung tương tự.
 
 

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/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