Это список общих вопросов, которые мне задавали и которые задавали на собеседованиях. Я буду обновлять этот блог, чтобы постоянно обновлять этот список. Нет никакой гарантии, что вам будут заданы эти вопросы, так как каждый рекрутер или технический интервьюер имеют самые разные точки зрения, с которых они подходят к собеседованию.
- Расскажите мне о проекте, которым вы больше всего гордитесь, в котором вы использовали данные / науку о данных / машинное обучение / расширенную аналитику. Какова была ваша роль в проекте и что вы делали на каждом этапе?
- Расскажите мне о проекте, в котором вы использовали (укажите здесь язык или навык, например, Python, R).
- Расскажите мне о случае, когда вам пришлось работать с кем-то, кто не разбирается в данных над проектом по науке о данных.
- Представьте, что я не специалист по данным, объясните мне (укажите тему науки о данных, например, перекрестная проверка, обучение без учителя и т. Д.).
- Расскажите мне о времени, когда вам приходилось работать с очень беспорядочными данными.
- Расскажите о своем опыте работы в командах.
- Расскажите мне о времени, когда вам нужно было быстро стать экспертом в новой технике.
- Что вам не нравится в Data Science?
- В чем разница между переобучением и недостаточным подбором?
- Что такое смещение выбора?
- Как очистка данных играет жизненно важную роль в анализе?
- Вы можете привести несколько примеров, когда ложноположительный результат важнее ложноотрицательного?
- Вы можете привести несколько примеров, когда ложноотрицательный результат важнее ложного срабатывания?
- Можете ли вы объяснить разницу между набором проверки и набором тестов?
- Объясните перекрестную проверку.
- Что такое машинное обучение?
- Что такое контролируемое обучение?
- Что такое логистическая регрессия?
- Что такое линейная регрессия?
- Как можно обрабатывать выбросы значений?
- Как вы относитесь к отсутствующим значениям во время анализа?
- Что такое рекомендательные системы?
- Какова цель A / B-тестирования?
- Что такое прирост энтропии и информации в алгоритме дерева решений?
- Что такое обрезка в дереве решений?
- Что такое ансамблевое обучение?
- Что такое случайный лес? Как это работает ?
- Как вы определите количество кластеров в алгоритме кластеризации?
- Что такое глубокое обучение?
- В чем разница между машинным обучением и глубоким обучением?
- Что такое p-значение?
- Что такое «наивный» в наивном байесовском языке?
На данный момент это всего лишь список вопросов, на которые я могу добавить ответы в будущем. Однако я обновлю список, если у меня возникнут другие вопросы, и добавлю его в список.
