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Die wichtigsten Fragen und Antworten zum Vorstellungsgespräch im Bereich Data Science (2023)

Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen weiter: Die wichtigsten Fragen und Antworten zum Vorstellungsgespräch im Bereich Data Science (2022)

Daten sind zu einem unvermeidlichen Teil unseres Lebens geworden, da die meisten Dinge um uns herum das Ergebnis von Daten sind. Interessanterweise sind Daten der Grund für das reibungslose Funktionieren der meisten Unternehmensorganisationen. Daher hat die Bedeutung und Rolle eines Datenwissenschaftlers in einem Unternehmen erheblich zugenommen. Darüber hinaus steigt laut Data Quest, einem Online-Portal, die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern in Indien.

Tatsächlich ist die Zahl der offenen Stellen für Datenwissenschaftler im Jahr 2020 um 62 % gestiegen. Dies liegt daran, dass viele indische Unternehmen erkannt haben, wie wichtig die Extraktion von Geschäftsdaten ist, um Erkenntnisse über das Geschäft, die Kunden und die Konkurrenz zu gewinnen. Wenn Sie also auf dem Weg sind, Datenwissenschaftler zu werden, finden Sie hier ein paar Fragen, die Sie auf das Vorstellungsgespräch vorbereiten und es bestehen.

Die wichtigsten Fragen im Vorstellungsgespräch im Bereich Data Science

Einige grundlegende, aber häufig gestellte Fragen in Vorstellungsgesprächen im Bereich Data Science sind:

  1. Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist ein multidisziplinärer Ansatz, der große Datenmengen extrahiert und zur Lösung geschäftlicher Probleme nutzt. Es handelt sich um eine Kombination mehrerer Bereiche wie Statistik, künstliche Intelligenz usw. Datenwissenschaft hat langsam den Weg für die Geschäftsfunktionen von Organisationen geebnet.

2. Wie unterscheidet sich Data Science von Big Data und Analytics?

Dies ist eine der häufigsten Fragen in Vorstellungsgesprächen im Bereich Data Science. Sie können die Frage folgendermaßen beantworten: Big Data sind die Rohdaten, die von verschiedenen Abteilungen einer Organisation generiert werden. Big Data ist nur eine vorläufige Funktion, die große Datenmengen sammelt, während Data Science die erweiterte Funktion ist, die die Daten bearbeitet, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Datenwissenschaft hilft bei der Vorhersage zukünftiger Bedrohungen und Chancen. Es nutzt die durch Big Data gesammelten Daten, um Schlussfolgerungen zu ziehen.

Große Daten umfasst Geschäftsaktivitäten wie Datenmanagement und andere. Mittlerweile umfasst Data Science Geschäftsaktivitäten wie Datenmodellierung, Datenbereinigung, Analyse, Vorverarbeitung usw.

3. Was ist Datenbereinigung? Was sind die wichtigen Schritte der Datenbereinigung?

Beim Sammeln, Interpretieren und Ziehen von Schlussfolgerungen aus Daten besteht ein hohes Fehlerrisiko. Daher führen viele Unternehmen eine Datenbereinigung durch. Dabei handelt es sich um einen Prozess, bei dem falsche, wiederholte oder irrelevante Informationen entfernt oder aktualisiert werden. Es ist wichtig, die Qualität der Daten zu verbessern, daher wird die Durchführung dieses Prozesses dazu beitragen, Genauigkeit in der Datenwissenschaft zu erreichen.

Die Datenbereinigung ist ein wichtiger Schritt vor der Analyse und Interpretation von Daten, da korrekte Daten Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Einige wichtige Schritte der Datenbereinigung, über die Sie sprechen können, sind:

  • Entfernen doppelter oder irrelevanter Daten
  • Überprüfung der Datenqualität
  • Auf strukturelle Fehler achten
  • Entwicklung von Methoden zur Behandlung fehlender Daten

Fragen zu statistikbezogenen Data Science-Interviews

  1. Welchen Nutzen haben Statistiken in der Datenwissenschaft?

Statistiken spielen in der Datenwissenschaft eine wichtige Rolle. Es unterstützt die Organisation bei der Ausführung verschiedener Geschäftsfunktionen wie Datenerfassung, -erkundung, -analyse, -validierung und -schätzungen. Darüber hinaus basieren viele Algorithmen in der Datenwissenschaft auf statistischen Formeln und Prozessen; Daher spielen Statistiken eine unvermeidliche Rolle in der Datenwissenschaft.

  1. Was sind Korrelation und Kovarianz in der Statistik?

Korrelation und Kovarianz sind zwei mathematische Konzepte, die in der Statistik häufig verwendet werden. Hier ist die detaillierte Bedeutung dieser beiden mathematischen Konzepte:

  • Korrelation: Dies ist die beste Technik, um die quantitative Beziehung zwischen zwei Variablen zu messen. Darüber hinaus misst und schätzt es die Beziehung zwischen zwei Variablen.
  • Kovarianz: Sie misst das Ausmaß der Differenz zwischen zwei Variablen. Statistisch gesehen misst die Kovarianz die Beziehung zwischen zwei Zufallsvariablen. Es prüft, ob eine Änderung in einer Variablen von der anderen Variable reproduziert wird oder nicht.

Beratungsecke: Verpassen Sie nicht, sich auf die oben genannten oder ähnliche Statistikfragen für Ihr Data-Science-Interview vorzubereiten.

Interviewfragen im Zusammenhang mit der Datenanalyse

  1. Welche wichtige Rolle spielt die Datenbereinigung bei der Analyse?

Unter Datenbereinigung versteht man das Löschen doppelter oder irrelevanter Daten aus dem Modell. Hier sind einige der Vorteile der regelmäßigen Datenbereinigung, die Sie dabei beachten können Vorbereitung auf Ihr Data-Science-Interview:

  • Bieten Sie Datenwissenschaftlern oder Analysten eine neue Arbeitsfläche.
  • Durch die Datenbereinigung werden doppelte oder irrelevante Daten entfernt, was die Genauigkeit der Analyse erhöht.
  • Es verbessert die Entscheidungsfindung und steigert Ergebnisse und Einnahmen.
  1. Unterschied zwischen univariater, bivariater und multivariater Analyse?

Univariate Analyse: Es handelt sich um eine deskriptive statistische Analysetechnik, die darauf abzielt, die Daten zu beschreiben und Muster zu finden, die in einer Variablen vorhanden sind – beispielsweise der Körpergröße der Schüler. Bei der univariaten Analyse würden sich Datenwissenschaftler auf eine Variable (Größe) konzentrieren und verschiedene Muster (unterschiedliche Körpergrößen von Personen) bestimmen.

Bivariate Analyse: Es handelt sich um eine statistische Analysetechnik, die zwei Variablen umfasst. Diese Art der Analyse konzentriert sich auf Ursache und Zusammenhang. Daher wird die Analyse durchgeführt, um die Beziehung zwischen den beiden Variablen zu bestimmen.

Multivariate Analyse: Bei dieser Analysetechnik sind zwei oder mehr Variablen beteiligt. Es ähnelt dem der bivariaten Variable, besteht jedoch aus mehr als einer abhängigen Variablen.

  1. Was ist eine Ursachenanalyse?

Die Ursachenanalyse ist einer der wichtigsten Teile der Datenanalyse. Dabei handelt es sich um den Prozess, der ein Ereignis und die Faktoren, die dazu führen, zurückverfolgt. Dies geschieht im Allgemeinen, wenn eine Datenanalyse schief geht. Manchmal wird dies jedoch getan, um den Unternehmen zu helfen, die Gründe für viele Geschäftsergebnisse zu verstehen.

Obwohl diese Fragen zu Vorstellungsgesprächen im Bereich Data Science Obwohl die Antwort leicht zu sein scheint, wird es verwirrend, im Vorstellungsgespräch eindeutige und klare Antworten zu geben. Daher empfehlen wir Ihnen, mit den Antworten vorbereitet zu sein.

Maschinelles Lernen in der Datenwissenschaft – Fragen im Vorstellungsgespräch

  1. Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, der sich auf die Verwendung von Daten und Algorithmen konzentriert, um menschenähnliche Eigenschaften in einer Anwendung nachzuahmen. Maschinelles Lernen gibt Systemen die Möglichkeit, aus ihren Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass sie programmiert werden müssen. Beim maschinellen Lernen geht es um die Entwicklung von Computerprogrammen, die ohne menschliche Hilfe auf Daten zugreifen und diese zur Selbstinterpretation nutzen können.

2. Was ist überwachtes und unüberwachtes Lernen?

Überwachtes Lernen trainiert das Modell, Daten aus dem gekennzeichneten Ordner zu verwenden. Ein überwachter Lernalgorithmus lernt aus gekennzeichneten Trainingsdaten und hilft Ihnen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

Unüberwachtes Lernen ist hingegen das genaue Gegenteil davon. Unüberwachtes Lernen ist eine Art maschineller Lerntechnik, bei der Sie das Modell nicht überwachen müssen. Stattdessen entdeckt das Modell Informationen selbstständig.

Fragen zum technischen Vorstellungsgespräch im Bereich Data Science

  1. Was ist wissenschaftliche Visualisierung?

Wissenschaftliche Visualisierung stellt Daten in grafischer Form dar. Mithilfe von Diagrammen und Balken erhalten Sie einen Einblick in die Daten. Diese Methode ist auch bekannt als visuelle Datenanalyse. Obwohl diese Methode viele Vorteile hat, gibt es auch Nachteile. Beispielsweise stellt diese Methode die Daten nicht genau dar und liefert lediglich eine Schätzung. Daher kann es schwierig sein, allein mit dieser Methode Erkenntnisse zu gewinnen.

2. Mit welchen häufigen Datenqualitätsproblemen sind Datenwissenschaftler beim Umgang mit Big Data normalerweise konfrontiert?

Big Data ist eine gute Möglichkeit, verschiedene Arten von Daten zu erfassen. Eines der Hauptprobleme bei Big Data besteht jedoch darin, dass unter anderem doppelte Daten, unvollständige Daten und falsche Daten generiert werden.

In diesem Artikel haben wir die meisten Facetten der Datenwissenschaft behandelt. Daher besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Ihnen in Ihrem Data-Science-Interview ähnliche Fragen gestellt werden.

Da der Bereich Datenwissenschaft und -analyse im letzten Jahrzehnt in Indien an Bedeutung gewonnen hat, sind Bedarf, Wert und Bedeutung der Datenwissenschaft stark gestiegen, wodurch sich die Beschäftigungsmöglichkeiten erhöht haben. Wenn Sie sich also tiefere Kenntnisse über Datenwissenschaft aneignen möchten, um sich auf diesem Gebiet bestens auskennen zu können, sollten Sie eine Karriere als Führungskraft in Betracht ziehen Data-Science-Kurse angeboten von Wix.

Emeritierter Indien bietet erstklassige Führungskräfteausbildung für Einzelpersonen aus verschiedenen Teilen der Welt. Wir haben mit Top-Instituten wie dem Indian Institute of Management (IIM) Lucknow, dem IIM Calcutta und der Indian School of Business (ISB) zusammengearbeitet, um wirkungsvolle Weiterbildungsprogramme für Führungskräfte zu entwickeln.