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Las entrevistas sobre ciencia de datos ponen a prueba tanto las habilidades técnicas duras como las blandas. Estar bien preparado con respuestas sólidas a las preguntas más frecuentes en las entrevistas sobre ciencia de datos es clave para destacar.
En esta publicación de blog, aprenderemos sobre 26 preguntas de entrevistas sobre ciencia de datos que debe esperar. Las preguntas cubren estadísticas, Python, SQL, aprendizaje automático, análisis de datos, proyectos y más. Ya sea que sea un estudiante, un cambio de carrera o un científico de datos experimentado, revisar estas preguntas puede guiar su preparación y ayudarlo a llegar a las entrevistas sintiéndose más seguro y listo para impresionar.
1. Explicar conceptos de datos complejos
P: Describa un momento en el que explicó un concepto de datos complejo a una persona sin conocimientos técnicos. ¿Cómo les ayudaste a entender?
2. Aprender de los errores
P: ¿Alguna vez ha cometido un error importante en su análisis? ¿Puede explicar cómo abordó la situación y qué conocimientos obtuvo de ella?
3. Adaptarse a los requisitos cambiantes
P: ¿Puede compartir una experiencia de trabajo en un proyecto con requisitos poco claros o en constante cambio? ¿Cómo te adaptaste a la situación?
4. Comprobador de anagramas
P: Escribe una función para comprobar si dos cadenas son anagramas.
5. Encontrar el número que falta
P: Dada una matriz que contiene n números distintos tomados del 0 al n, encuentre el que falta.
6. Cálculo de la distancia euclidiana
P: ¿Escribir una función para calcular la distancia euclidiana en Python?
7. Comparación de JOIN
P: ¿Pueden LEFT JOIN y FULL OUTER JOIN producir los mismos resultados? ¿Por qué o por qué no?
8. Consulta de diferencia horaria
P: Escriba consultas SQL que puedan ayudarme a encontrar la diferencia horaria entre dos eventos.
9. Manejo de NULL en SQL
P: ¿Puede proporcionarnos alguna orientación sobre cómo tratar con valores NULL al consultar un conjunto de datos?
10. GRUPO POR Lógica
P: ¿Qué sucede cuando AGRUPA POR una columna que no está en la instrucción SELECT?
11. Probabilidad de la misma suite
P: ¿Cuál es la probabilidad de sacar dos cartas (de la misma baraja) que tengan el mismo palo?
12. Problema de probabilidad del ascensor
P: ¿Cuál es la probabilidad de que cada una de las cuatro personas en el ascensor baje en un piso diferente del edificio de cuatro pisos?
13. Explicando el valor p
P: ¿Cómo le explicaría a un ingeniero cómo interpretar un valor p?
14. Tamaño de la muestra y margen de error
P: Para un tamaño de muestra n, el margen de error es 3. ¿Cuántas muestras más necesitamos para reducir el margen de error a 0.3?
15. Evaluación de la aleatoriedad de las pruebas A/B
P: En una prueba A/B, ¿cómo se puede comprobar si la asignación a los distintos grupos fue realmente aleatoria?
16. Enfoque del proyecto de análisis de datos
P: ¿Qué proceso seguirías mientras trabajas en un proyecto de análisis de datos?
17. Tratamiento de valores atípicos
P: ¿Cómo se tratan los valores atípicos en un conjunto de datos?
18. Comprensión de la visualización de datos
P: ¿Puede darnos una explicación sobre la visualización de datos? Además, ¿cuántos tipos de visualizaciones existen?
19. Validación de datos
P: ¿Qué es la validación de datos? ¿Y cuáles son los diferentes métodos que se pueden utilizar para validar los datos?
20. Evaluación del desempeño de la agrupación
P: Si se conocen las etiquetas en un proyecto de agrupación, ¿cómo evaluaría el rendimiento del modelo?
21. Métodos de selección de funciones
P: ¿Qué métodos de selección de características utiliza para determinar las variables más relevantes para un modelo?
22. Conceptos básicos de las redes neuronales
P: Explique los componentes principales que componen una red neuronal utilizando un ejemplo sencillo.
23. Gestión de conjuntos de datos desequilibrados
P: ¿Cómo se gestiona un conjunto de datos desequilibrado?
24. Evitar el sobreajuste
P: ¿Cómo puedes evitar sobreajustar tu modelo?
25. Investigar una caída en la participación del usuario
Para este estudio de caso, su responsabilidad es identificar el motivo detrás de la disminución en la participación de los usuarios en el proyecto Xfinite. Es importante obtener primero una descripción general del proyecto y luego analizar los datos de cuatro tablas específicas.
26. Validación de los resultados de las pruebas A/B
Explore los resultados de una prueba A/B con diferencias significativas entre los grupos de control y de tratamiento para validarlos o invalidarlos mediante un análisis detallado.
Las entrevistas sobre ciencia de datos ponen a prueba una amplia gama de habilidades, desde las técnicas hasta las interpersonales. Las 26 preguntas brindan una descripción detallada de los temas clave que los aspirantes a científicos de datos probablemente encontrarán durante las entrevistas. Estar bien preparado para estas preguntas no solo le ayudará a superar la entrevista, sino que también le proporcionará una comprensión integral de los aspectos prácticos y teóricos de la ciencia de datos.
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) es un profesional científico de datos certificado al que le encanta crear modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se está enfocando en la creación de contenido y escribiendo blogs técnicos sobre aprendizaje automático y tecnologías de ciencia de datos. Abid tiene una Maestría en Gestión de Tecnología y una licenciatura en Ingeniería de Telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de IA utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.
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- Fuente: https://www.kdnuggets.com/26-data-science-interview-questions-you-should-know?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=26-data-science-interview-questions-you-should-know
