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

Ya sea que estés buscando un trabajo de ciencia de datos o un científico de datos para tu empresa, encontrarás que las siguientes preguntas de la entrevista técnica de ciencia de datos son extremadamente útiles. Te alentamos a revisar la lista seleccionada de preguntas de la entrevista de ciencia de datos a continuación y esperamos que descifres la entrevista o encuentres al candidato adecuado.

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

Ultima vez actualizado en Abr 12, 2024

La ciencia de datos es una de las tecnologías en crecimiento, y se espera que la demanda de trabajos de ciencia de datos alcance el 31 % para 2031. Como un campo amplio, con mucha demanda, tanto conseguir un trabajo y contratar a un profesional calificado en ciencia de datos puede ser desafiante. Por lo tanto, para preparar a ambas partes, hemos seleccionado una lista de las 100 mejores preguntas y respuestas para entrevistas de ciencia de datos que ayudarán a los reclutadores a conseguir al candidato deseado y a un entusiasta de la ciencia de datos su trabajo.

Preguntas básicas de la entrevista de ciencia de datos

1.

¿Qué significa el término ciencia de datos?

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.

2.

¿Hay alguna diferencia entre ciencia de datos y análisis de datos?

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.

3.

Mencionar algunas técnicas utilizadas para el muestreo y sus principales ventajas

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

4.

Menciona las condiciones para overfitting y underfitting

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.

5.

¿Qué son los datos desequilibrados?

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.

6.

¿Qué son los datos desequilibrados?

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.

7.

¿Qué lenguaje es más popular para la ciencia de datos?

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.

8.

¿Cuáles son los tres tipos de big data?

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

9.

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

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.

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Preguntas y respuestas de nivel intermedio de la entrevista de Data Science

1.

¿Nombre cinco V de big data?

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

2.

¿Podemos procesar datos sin procesar más de una vez?

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

3.

¿Qué tipo de base de datos es MongoDB?

MongoDB es una forma de unBase de datos NoSQL.

4.

Definir enumeración

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.

5.

¿Es MICE un paquete de imputación de datos?

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

6.

¿Qué es un valor atípico?

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

7.

¿Qué lenguaje utiliza la base de datos relacional?

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.

8.

¿Cuál es mejor para el análisis de texto: R o Python?

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

9.

¿Qué indica el valor de P mayor que 0.5?

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

10.

¿Tuple es una estructura de datos inmutable?

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

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Preguntas y respuestas avanzadas de la entrevista de Data Science

1.

¿Cuántas expresiones tiene una función lambda?

Una función lambda tiene una sola expresión

2.

¿Qué es la PNL?

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

3.

Definir desagregación de datos

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

4.

¿Cómo normalizar variables?

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

5.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

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.

6.

¿Cómo se llama la representación vertical de datos?

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

7.

¿Cuál es el significado de K en el algoritmo K-mean?

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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8.

¿Cómo se explica la variación en la ciencia de datos?

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.

9.

¿Cuál es la clave principal en SQL?

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

10.

Defina el algoritmo de bosque aleatorio

Un algoritmo de aprendizaje conjunto que se basa en árboles

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Terminando

Esta extensa lista de preguntas de entrevistas de ciencia de datos está diseñada para satisfacer las necesidades tanto de los programadores como de los reclutadores técnicos. Estas preguntas de la entrevista evalúan a los programadores en diferentes temas, que incluyen matemáticas, estadísticas, programación, ML, etc. Ya sea que seas un novato o un programador que busca un cambio de trabajo, estas preguntas y respuestas de la entrevista de ciencia de datos te ayudarán a prepararte para el trabajo.

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