Preguntas y respuestas de la entrevista de ciencia de datos para 2023

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimientos y perspectivas de datos estructurados y no estructurados. Combina los principios y prácticas de una variedad de campos como matemáticas, estadística, ingeniería informática y más.

El ciclo de vida de la ciencia de datos se parece a esto:

Primero, se define el problema y se describen los datos necesarios para el problema. Después de eso, los datos necesarios se recopilan a través de varias fuentes. Luego, los datos sin procesar recopilados se limpian en busca de inconsistencias y valores faltantes. Después de eso, se exploran los datos y se recopila un resumen de los conocimientos. Luego, los datos limpios se ejecutan a través de diferentes algoritmos, como minería de texto, patrones de reconocimiento, análisis predictivo, etc. Finalmente, se utilizan informes, tablas, gráficos y otras técnicas de visualización para presentar los resultados a las partes interesadas del negocio.

La ciencia de datos utiliza varias herramientas y técnicas, incluido el análisis de datos, para recopilar información significativa y presentarla a las partes interesadas del negocio. Por otro lado, el análisis de datos es una de las técnicas que analiza datos sin procesar para determinar tendencias y patrones. Estas tendencias y patrones pueden ayudar a guiar a las empresas a tomar decisiones efectivas y eficientes. El análisis de datos utiliza datos históricos y actuales para comprender las tendencias actuales. Considerando que, la ciencia de datos utiliza análisis predictivos para determinar problemas futuros e impulsar innovaciones. Responder a esta pregunta de la entrevista de ciencia de datos puede distinguirlo de los novatos.

El muestreo es el núcleo de la ciencia de datos y, por lo tanto, esta pregunta de entrevista de ciencia de datos le brinda la oportunidad de mostrar su conocimiento básico. Cuando el conjunto de datos es muy grande, no es factible realizar un análisis de todo el conjunto de datos. En tales casos, es fundamental seleccionar una muestra de la población dada y realizar análisis de datos en el conjunto de datos seleccionado. Esto requiere precaución, ya que debes seleccionarse una muestra representativa que represente las verdaderas características de toda la población. Las dos principales técnicas de muestreo utilizadas según las necesidades estadísticas son:

Muestreos probabilísticos como el muestreo por conglomerados, el muestreo aleatorio y el muestreo estratificado Muestreos no probabilísticos como el muestreo por cuotas, el muestreo por conveniencia y el muestreo de bola de nieve

Underfitting: Underfitting significa que el modelo estadístico no se ajusta al conjunto de datos existente. El ajuste insuficiente ocurre cuando se proporcionan menos datos de entrenamiento. El modelo estadístico de subajuste es extremadamente débil para identificar la relación en los datos y, por lo tanto, no puede identificar ninguna tendencia subyacente. La inadecuación puede arruinar la precisión del modelo de aprendizaje automático. Se puede evitar si se utilizan más datos y se reduce la cantidad de funciones mediante la selección de funciones.

Sobre ajuste: un modelo estadístico está sobre ajustado cuando se utilizan muchos datos para entrenarlo. Cuando se utilizan demasiados datos, el modelo aprende del ruido y también de los datos inexactos, lo que da como resultado la incapacidad del modelo para categorizar los datos con precisión. El sobre ajuste ocurre cuando se utilizan métodos no paramétricos y no lineales. Las soluciones incluyen el uso de un algoritmo lineal y el uso de parámetros como la profundidad máxima.

A veces, las preguntas simples de la entrevista de ciencia de datos como las anteriores pueden tomarlo desprevenido, asegúrese de estar preparado con tales preguntas.

Cuando hay una distribución desigual de datos entre categorías, se dice que los datos están desequilibrados. Los datos desequilibrados producen resultados inexactos y errores de rendimiento del modelo. Además, cuando se entrena un modelo con un conjunto de datos desequilibrado, el modelo presta más atención a las clases muy pobladas e identifica mal las clases menos pobladas.

Cuando hay una distribución desigual de datos entre categorías, se dice que los datos están desequilibrados. Los datos desequilibrados producen resultados inexactos y errores de rendimiento del modelo.

Python es el lenguaje más popular para la ciencia de datos, seguido de R. Esto se debe a que Python proporciona una gran funcionalidad para estadísticas, matemáticas y funciones científicas. Además, ofrece ricas bibliotecas para aplicaciones de ciencia de datos.

Los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados son los tres tipos de datos en Big Data.

Aprendizaje supervisadoes un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena en un conjunto de datos etiquetado, ya sea para clasificar datos o predecir resultados.

Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor son las cinco V de big data

Los datos sin procesar se pueden procesar más de una vez. Esto se hace a menudo para limpiar o transformar los datos.

MongoDB es una forma de unBase de datos NoSQL.

La enumeración es un proceso de asignación de un valor numérico a cada miembro de un conjunto o grupo. Esto se puede usar para contar cosas o para identificar a los miembros de un grupo.

MICE es un paquete de imputación de datos, que se puede utilizar para completar los valores faltantes en los datos.

Los valores atípicos son valores que se desvían significativamente del resto de los datos y, a veces, son causados ​​por errores.

Las bases de datos relacionales usan un lenguaje llamado SQL (lenguaje de consulta estructurado) que es útil para manipular datos en la base de datos.

Python sería más adecuado para el análisis de texto debido a las ricas bibliotecas como Pandas.

Un valor P superior a 0,5 indica que es más probable que la hipótesis nula sea cierta que la hipótesis alternativa.

Sí, una tupla es una estructura de datos inmutable, lo que significa que una vez que se crea, no se puede modificar.

Una función lambda tiene una sola expresión

PNL significa procesamiento natural del lenguaje, que es un proceso de extracción de información de datos de texto.

La desagregación de datos es el proceso de dividir los datos en partes más pequeñas y manejables

Para normalizar las variables, debe estandarizar los datos para que cada variable tenga una media de 0 y una desviación estándar de 1.

Aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que permite que las máquinas aprendan de la experiencia y comprendan el mundo en términos de una jerarquía de conceptos. El aprendizaje profundo se puede utilizar para construir sistemas inteligentes que pueden tomar decisiones y hacer predicciones basadas en datos.

La representación vertical de los datos se conoce como columna, mientras que la representación horizontal de los datos se conoce como filas.

La "K" en el algoritmo K-means representa el número de grupos que formará el algoritmo. K-means es un algoritmo de aprendizaje no supervisado que agrupa datos en K grupos distintos.

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La variación en la ciencia de datos es una medida de la dispersión de un conjunto de datos. Se calcula tomando el promedio de las diferencias al cuadrado entre cada punto de datos y la media del conjunto de datos.

Una clave principal es una columna en una tabla que podemos usar para identificar todas las filas de manera única.

Un algoritmo de aprendizaje conjunto que se basa en árboles