数据科学面试50大问题与答案（PDF）
Evelyn Clarke 以下是为应届生和经验丰富的候选人准备的数据科学面试问题和答案，以帮助他们获得梦寐以求的工作。
应届生数据科学面试问题
1. 什么是数据科学？
数据科学是一个研究领域，它利用各种科学方法、算法和流程从海量数据中提取见解。它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学统计学、数据分析和大数据的发展。
2. 数据科学与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，可以帮助您从给定的原始数据中发现常见的隐藏模式。而机器学习是计算机科学的一个分支，它处理系统编程，以便通过经验自动学习和改进。
3. 列出抽样过程中可能出现的三个偏见
在抽样过程中，存在三种偏见，它们是：
- 选择偏见
- 覆盖不足偏见
- 幸存者偏见
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更小的子集。决策树能够处理分类和数值数据。
5. 什么是先验概率和似然？
先验概率是数据集中因变量的比例，而似然是给定观测值在存在某些其他变量的情况下进行分类的概率。
6. 解释推荐系统？
它是信息过滤技术的一个子类。它帮助您预测用户可能对产品给出的偏好或评分。
7. 列出使用线性模型的三个缺点
线性模型的三个缺点是：
- 误差线性性的假设。
- 您不能将此模型用于二元或计数结果
- 它有很多过拟合问题无法解决
8. 为什么需要进行重采样？
重采样在以下情况中进行：
- 通过有放回地从数据点集中随机抽取或使用可用数据子集来估计样本统计数据的准确性
- 在执行必要测试时替换数据点上的标签
- 通过使用随机子集来验证模型
9. 列出 Python 中用于数据分析和科学计算的库。
10. 什么是功效分析？
功效分析是实验设计的重要组成部分。它帮助您确定确定具有特定置信水平的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的概率。
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. 什么是偏差？
偏差是由于机器学习算法的过度简化而引入模型中的错误。“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。它描述了事件的概率。它基于与该特定事件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编程方法，其中一个变量“A”的分数是从第二个变量“B”的分数预测的。B 被称为预测变量，A 被称为标准变量。
15. 说明期望值与平均值之间的区别
它们之间没有太多区别，但这两个术语在不同情况下使用。平均值通常在讨论概率分布时使用，而期望值则在随机变量的上下文中提及。
16. 进行 A/B 测试的目的是什么？
AB 测试用于进行具有两个变量 A 和 B 的随机实验。此测试方法的目的是找出网页的更改，以最大化或增加策略的产出。
17. 什么是集成学习？
集成是一种将一组不同的学习器组合在一起以改进模型稳定性和预测能力的方法。集成学习的两种方法是：
装袋法
装袋法通过在小型样本上实现相似的学习器来帮助您进行更接近的预测。
提升法
提升是一种迭代方法，它允许您根据上一次分类来调整观测值的权重。提升可以减少偏差误差，并帮助您构建强大的预测模型。
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矩阵的特征向量。特征值是特定线性变换通过压缩、翻转或拉伸起作用的方向。
19. 定义交叉验证
交叉验证是一种用于评估统计分析结果如何泛化到独立数据集的验证技术。这种方法用于预测目标是预测，并且需要估计模型能够取得多大程度的成功。
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：
- 理解业务问题
- 仔细探索和研究数据。
- 通过查找缺失值和转换变量来准备数据以进行建模。
- 开始运行模型并分析大数据结果。
- 使用新数据集验证模型。
- 实施模型并跟踪结果，以在特定时期内分析模型的性能。
21. 讨论人工神经网络
人工神经网络 (ANN) 是一组特殊的算法，它们已经革新了机器学习。它可以帮助您适应不断变化的输入。因此，网络可以在不重新设计输出标准的情况下生成最佳结果。
22. 什么是反向传播？
反向传播是神经网络训练的核心。它是一种根据上一周期获得的误差率调整神经网络权重的方法。适当的调整可以帮助您降低误差率，并通过提高其泛化能力使模型更可靠。
23. 什么是随机森林？
随机森林是一种机器学习方法，可帮助您执行各种回归和分类任务。它还用于处理缺失值和异常值。
24. 选择偏差的重要性是什么？
选择偏差发生在选择要分析的个人、组或数据时没有实现特定随机化。这表明给定的样本不能完全代表旨在分析的人群。
25. 什么是 K-means 聚类方法？
K-means 聚类是一种重要的无监督学习方法。它是一种使用称为 K 个簇的特定簇对数据进行分类的技术。它用于分组以查找数据中的相似性。
经验丰富的数据科学家面试问题
26. 解释数据科学与数据分析的区别
数据科学家需要切片数据以提取数据分析师可以应用于实际业务场景的有价值的见解。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，他们不需要像数据可视化那样理解业务。
27. 解释 p 值？
当您在统计学中进行假设检验时，p 值可以帮助您确定结果的强度。它是一个介于 0 和 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。它涉及受称为人工神经网络 (ANN) 的结构启发的算法。
29. 解释收集和分析数据以使用社交媒体预测天气状况的方法。
您可以使用 Facebook、Twitter、Instagram 的 API 来收集社交媒体数据。例如，对于推特，我们可以从每个推文中构建一个特征，例如推文日期、转推、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. 在数据科学中何时需要更新算法？
您需要在以下情况下更新算法：
- 您希望数据模型通过基础结构进行数据流演变
- 底层数据源正在变化（如果它是非平稳的）
31. 什么是正态分布
正态分布是分布在正态曲线或钟形曲线上的连续变量集合。您可以将其视为一种连续概率分布，在统计学中很有用。当使用正态分布曲线时，它有助于分析变量及其关系。
32. 文本分析哪个语言最好？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。它允许您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学的好处
统计学帮助数据科学家更好地了解客户的期望。使用统计方法，数据科学家可以获得有关消费者兴趣、行为、参与度、留存率等方面的知识。它还可以帮助您构建强大的数据模型来验证某些推断和预测。
34. 说出各种深度学习框架
- Pytorch
- Microsoft Cognitive Toolkit
- TensorFlow
- Caffe
- Chainer
- Keras
35.解释自动编码器
自动编码器是学习网络。它可以帮助您将输入转换为输出，同时减少错误。这意味着您将获得的输出尽可能接近输入。
36. 定义玻尔兹曼机
玻尔兹曼机是一种简单的学习算法。它可以帮助您发现表示训练数据中复杂规律的特征。此算法允许您优化给定问题的权重和数量。
37. 解释数据清理的重要性以及您使用哪种方法来维护干净的数据
脏数据通常会导致错误的见解，从而损害任何组织的前景。例如，如果您想开展有针对性的营销活动。然而，我们的数据错误地告诉您特定产品将受到目标受众的欢迎；活动将会失败。
38. 什么是偏斜分布和均匀分布？
当数据分布在图的一侧时，会发生偏斜分布；当数据在范围内均匀分布时，则识别出均匀分布。
39. 静态模型何时发生欠拟合？
当统计模型或机器学习算法无法捕捉数据的潜在趋势时，就会发生欠拟合。
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增加二元奖励信号。在此方法中，不会告诉学习者采取什么行动，而是必须发现哪个行动提供了最大奖励。因为此方法基于奖励/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
- KNN
42. 什么是精确率？
精确率是分类机制中最常用的错误度量。它的范围从 0 到 1，其中 1 代表 100%
43. 什么是单变量分析？
一次应用于一个属性的分析称为单变量分析。箱线图被广泛使用，是单变量模型。
44. 如何克服研究结果的挑战？
为了克服研究结果的挑战，需要鼓励讨论，展现领导力并尊重不同的意见。
45. 解释数据科学中的聚类抽样技术
当目标人群分布广泛难以研究，并且无法应用简单随机抽样时，会使用聚类抽样方法。
46. 说明验证集和测试集之间的区别
验证集通常被视为训练集的一部分，因为它用于参数选择，这有助于您避免正在构建的模型过拟合。
而测试集用于测试或评估已训练机器学习模型的性能。
47. 解释二项概率公式？
“二项分布包含具有 π 发生概率的独立事件在 N 次试验中每次可能成功的概率。”
48. 什么是召回率？
召回率是真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
正态分布是平均值、中位数和众数相等的均匀分布。
50. 在处理数据集时，如何选择重要的变量？请解释
您可以采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取决于其 p 值的变量。
- 使用向后、向前选择和逐步选择
- 使用 Xgboost、随机森林，并绘制变量重要性图。
- 测量给定特征集的信息增益，并相应选择前 n 个特征。
51. 是否可以捕获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获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是否会产生更好的预测模型？
是的，只有当变量为有序性质时，才应将分类值视为连续变量。因此，它是一个更好的预测模型。
这些面试问题也将有助于您的口试
