前 50 个数据科学面试问题和答案 (PDF)

以下是数据科学面试问题和答案,可以帮助新手和有经验的应聘者获得理想的工作。

 

面向应届毕业生的数据科学面试问题

1.什么是数据科学?

数据科学是一门研究领域,涉及使用各种科学方法、算法和流程从大量数据中提取见解。它可以帮助您从原始数据中发现隐藏的模式。数据科学一词的出现是因为数理统计、数据分析和大数据的发展。


2.数据科学和机器学习有什么区别?

数据科学 是算法、工具和机器学习技术的组合,可帮助您从给定的原始数据中找到常见的隐藏模式。而机器学习是计算机科学的一个分支,它涉及系统编程以自动学习并根据经验进行改进。

数据科学


3. 列举三种在抽样过程中可能出现的偏差

在抽样过程中,存在三种类型的偏差,分别是:

  • 选择偏差
  • 覆盖偏差
  • 生存偏见

4.讨论决策树算法

决策树是一种流行的监督机器学习算法。它主要用于回归和分类。它允许将数据集分解为较小的子集。决策树能够处理分类数据和数值数据。


5.什么是先验概率和可能性?

先验概率是数据集中因变量的比例,而似然率是在存在其他变量的情况下对给定观察对象进行分类的概率。


6.解释推荐系统?

它是信息过滤技术的一个子类。它可以帮助您预测用户可能对产品给出的偏好或评级。


7. 说出使用线性模型的三个缺点

线性模型有三个缺点:

  • 误差的线性假设。
  • 您不能将此模型用于二进制或计数结果
  • 有很多过度拟合问题它无法解决

8. 为什么需要进行重采样?

在下列情况下进行重采样:

  • 通过从一组数据点中随机抽取或使用可访问数据的子集来估计样本统计数据的准确性
  • 在进行必要的测试时替换数据点上的标签
  • 使用随机子集验证模型

9. 列出库 Python 用于数据分析和科学计算。


10.什么是功率分析?

功效分析是实验设计不可或缺的一部分。它可以帮助您确定从具有特定保证水平的原因中找出给定大小的影响所需的样本量。它还允许您在样本量约束中部署特定概率。


11.解释协同过滤

协同过滤用于通过协作观点、多个数据源和各种代理来搜索正确的模式。


12. 什么是偏见?

偏差是由于机器学习算法过度简单而导致模型中引入的错误。”它可能导致欠拟合。


13.讨论朴素贝叶斯算法中的“朴素”?

朴素贝叶斯算法模型基于贝叶斯定理。它描述了事件发生的概率。它基于与该特定事件可能相关的条件的先验知识。


14.什么是线性回归?

线性回归是一种统计规划方法,其中变量“A”的得分是根据第二个变量“B”的得分来预测的。B 称为预测变量,A 称为标准变量。


15. 说明期望值与平均值之间的差异

它们之间没有太大区别,但这两个术语的使用环境不同。平均值通常是指讨论概率分布时,而期望值是指随机变量环境中的数值。


16. 进行 A/B 测试的目的是什么?

AB 测试用于对两个变量 A 和 B 进行随机实验。这种测试方法的目标是找出网页的变化,以最大化或增加策略的结果。


17.什么是集成学习?

集成是一种将不同的学习者组合在一起的方法,以提高模型的稳定性和预测能力。集成学习方法有两种:

套袋

Bagging 方法可帮助您在小样本群体中实施类似的学习器。它可帮助您做出更接近的预测。

提高

Boosting 是一种迭代方法,它允许您根据最后的分类调整观察值的权重。Boosting 可以减少偏差误差并帮助您建立强大的预测模型。


18.解释特征值和特征向量

特征向量用于理解线性变换。数据科学家需要计算协方差矩阵或相关性的特征向量。特征值是通过压缩、翻转或拉伸使用特定线性变换行为的方向。


19. 定义交叉验证

交叉验证是一种验证技术,用于评估统计分析结果如何适用于独立数据集。此方法用于预测目标的背景下,需要估计模型的准确度。


20. 解释数据分析项目的步骤

以下是分析项目涉及的重要步骤:

  • 了解业务问题
  • 探索数据并仔细研究。
  • 通过查找缺失值和转换变量来准备建模的数据。
  • 开始运行模型并分析大数据结果。
  • 使用新的数据集验证模型。
  • 实施模型并跟踪结果以分析特定时期内模型的性能。

21.讨论人工神经网络

人工神经网络 (ANN) 是一套特殊的算法,彻底改变了机器学习。它可以帮助您根据不断变化的输入进行调整。因此,网络无需重新设计输出标准即可生成最佳结果。


22.什么是反向传播?

反向传播是神经网络训练的本质。它是一种根据前一个时期获得的错误率调整神经网络权重的方法。适当的调整有助于降低错误率,并通过提高模型的泛化能力使其更加可靠。


23.什么是随机森林?

随机森林是一种机器学习方法,可帮助您执行所有类型的回归和分类任务。它还用于处理缺失值和异常值。


24. 具有选择偏差的重要性是什么?

选择偏差是指在挑选要分析的个体、群体或数据时没有实现特定的随机化。这意味着给定的样本不能准确代表要分析的人群。


25.什么是K均值聚类方法?

K 均值聚类是一种重要的无监督学习方法。它是使用一组特定的聚类(称为 K 聚类)对数据进行分类的技术。它用于分组以找出数据中的相似性。


经验丰富的数据科学家面试问题

26. 解释数据科学和数据分析之间的区别

数据科学家需要对数据进行切片,以提取有价值的见解,数据分析师可以将其应用于实际业务场景。两者之间的主要区别在于,数据科学家比业务分析师拥有更多的技术知识。此外,他们不需要了解数据可视化所需的业务。


27. 解释 p 值?

在统计学中进行假设检验时,p 值可帮助您确定结果的强度。它是 0 到 1 之间的数值。根据该值,它将帮助您表示特定结果的强度。


28. 定义深度学习

深度学习是机器学习的一个子类型。它涉及受人工神经网络 (ANN) 结构启发的算法。


29. 解释使用社交媒体预测天气状况的数据收集和分析方法。

您可以使用 Facebook、Twitter、Instagram 的 API 收集社交媒体数据。例如,对于推特用户,我们可以从每条推文中构建一个特征,如推文日期、转发次数、关注者列表等。然后您可以使用多元时间序列模型来预测天气状况。


30. 什么时候需要更新数据科学中的算法?

在以下情况下,您需要更新算法:

  • 您希望您的数据模型能够随着使用基础设施的数据流而发展
  • 底层数据源在变化如果是非平稳的

31.什么是正态分布

正态分布是一组分布在正态曲线或钟形曲线上的连续变量。您可以将其视为统计学中有用的连续概率分布。当我们使用正态分布曲线时,它对于分析变量及其关系很有用。


32. 哪种语言最适合文本分析? R 还是 Python?

Python 更适合文本分析,因为它包含一个名为 pandas 的丰富库。它允许你使用高级 数据分析工具 和数据结构,而 R 不提供此功能。


33. 解释数据科学家使用统计数据的好处

统计数据可以帮助数据科学家更好地了解客户的期望。使用统计方法,数据科学家可以了解消费者的兴趣、行为、参与度、保留率等。它还可以帮助您构建强大的数据模型来验证某些推论和预测。


34. 说出各种类型的深度学习框架

  • 火炬
  • Microsoft 认知工具包
  • TensorFlow
  • 咖啡
  • 链条机
  • Keras

35.解释自动编码器

自动编码器是一种学习网络。它可以帮助您将输入转换为输出,且错误率更低。这意味着您将获得尽可能接近输入的输出。


36.定义玻尔兹曼机

玻尔兹曼机是一种简单的学习算法。它可以帮助您发现训练数据中代表复杂规律的特征。该算法允许您优化给定问题的权重和数量。


37. 解释为什么数据清理很重要,以及你使用哪种方法来维护干净的数据

脏数据通常会导致内部错误,从而损害任何组织的前景。例如,如果你想开展有针对性的营销活动。然而,我们的数据错误地告诉你,某个特定产品将受到目标受众的青睐;活动将会失败。


38.什么是偏斜分布和均匀分布?

如果数据分布在图的任何一侧,则会出现偏斜分布,而如果数据在范围内分布相等,则可识别为均匀分布。


39. 静态模型中何时会出现欠拟合?

当统计模型或机器学习算法无法捕捉数据的潜在趋势时,就会出现欠拟合。


40.什么是强化学习?

强化学习是一种关于如何将情况映射到行动的学习机制。最终结果应该有助于您增加二元奖励信号。在这种方法中,学习者不会被告知要采取哪种行动,而是必须发现哪种行动能提供最大的奖励。这种方法基于奖励/惩罚机制。


41. 说出常用的算法。

数据科学家最常用的四种算法是:

  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 随机森林
  • 知识网络

42.什么是精度?

精度是分类机制中最常用的错误度量。其范围是 0 到 1,其中 1 代表 100%


43.什么是单变量分析?

一次不应用于任何属性的分析称为单变量分析。 Box图是广泛使用的单变量模型。


44. 您如何克服对您的研究成果的挑战?

为了克服我发现的挑战,需要鼓励讨论、展示领导力并尊重不同的选择。


45. 解释数据科学中的聚类抽样技术

当研究目标人群分布很困难,而简单随机抽样又无法应用时,就可以使用整群抽样方法。


46. 说明验证集和测试集之间的区别

验证集主要被视为训练集的一部分,因为它用于参数选择,帮助您避免构建的模型过度拟合。

测试集用于测试或评估训练后的机器学习模型的性能。


47. 解释二项式概率公式这个术语?

“二项分布包含发生概率为 π 的独立事件在 N 次试验中每次可能成功的概率。”


48. 什么是召回?

召回率是真实阳性率与实际阳性率的比率。其范围从 0 到 1。


49.讨论正态分布

正态分布是均匀分布的,因此平均值、中位数和众数是相等的。


50. 在处理数据集时,如何选择重要变量?解释一下

您可以使用以下变量选择方法:

  • 在选择重要变量之前删除相关变量
  • 使用线性回归并选择依赖于 p 值的变量。
  • 使用后向选择、前向选择和逐步选择
  • 使用Xgboost、随机森林,并绘制变量重要性图表。
  • 测量给定特征集的信息增益并据此选择前 n 个特征。

51. 是否可以捕捉连续变量和分类变量之间的相关性?

是的,我们可以使用协方差分析技术来捕捉连续变量和分类变量之间的关联。


52.将分类变量视为连续变量会产生更好的预测模型吗?

是的,只有当变量本质上是序数时,分类值才应被视为连续变量。因此,这是一个更好的预测模型。

这些面试问题也会对你的口试有帮助