¿Cuál es el mejor sitio para preparar la entrevista de ciencia de datos?

Answer 1

Estos son los sitios que me beneficiaron enormemente para las entrevistas de ciencia de datos.

Mis sugerencias están condicionadas a la suposición de que ya tiene la mayoría de las habilidades necesarias (por ejemplo, Python, estructuras / algoritmos de datos, SQL, estadísticas, aprendizaje automático), pero busca actualizarlas y / o practicarlas con preguntas de la entrevista.

Codificación : LeetCode Online Judge y HackerRank. Ambos contienen preguntas formuladas previamente en entrevistas de ingeniería de software y organizadas por empresa. Las preguntas de codificación que encontré en las entrevistas de ciencia de datos no fueron diferentes de las de la ingeniería de software.

SQL : el tutorial de SQL para el análisis de datos. Los problemas dados aquí lo obligarán a pensar críticamente no solo sobre la sintaxis SQL, sino también sobre el significado detrás de lo que está midiendo.

Probabilidad : Tareas de práctica del curso de probabilidad Harvard 110: Estadísticas 110: Probabilidad

Aprendizaje automático / Estudio de caso :

1. Es posible que desee repasar los fundamentos de los diferentes algoritmos de aprendizaje automático revisando algunos videos MOOC. En particular, el curso de Andrew Ng (zipfian / data-science-primer) y el curso de Trevor Hastie (Introducción en profundidad al aprendizaje automático en 15 horas de videos expertos) fueron extremadamente útiles.
2. Verifique rasbt / python-machine-learning-book. El repositorio de github proporciona varios cuadernos iPython para aprender cómo presentar su análisis y también practicar estudios de casos.

Estadísticas :

1. Consulte esta página de Quora: ¿Cómo debo prepararme para las preguntas de estadísticas para una entrevista de ciencia de datos? ¿Qué temas debo repasar?
2. Si no está familiarizado con las pruebas A / B, consulte este increíble recurso: Pruebas A / B | Udacity

Comunicación : Quizás, lo más importante. Esta habilidad se construye con el tiempo.

Pensamiento del producto :

1. Echa un vistazo a los siguientes videos del taller: Taller Lean Analytics – Alistair Croll y Ben Yoskovitz. También tienen un libro que es más extenso (use datos para construir un mejor inicio más rápido).
2. Antes de la entrevista, haga una inmersión profunda en el producto para comprender el producto de la compañía. Intente hablar como los autores del libro / video ‘Lean Analytics’ mientras discute preguntas relacionadas con el producto.

Más problemas de práctica :

Revise las preguntas que se dan aquí para más práctica: https://www.dropbox.com/s/skja4o….

Respuestas a algunas preguntas del pdf anterior: Respuestas de William Chen sobre Learn Data Science

Para más diversión : revisa okulbilisim / awesome-datascience

Answer 2

Me gustaría recomendar los blogs de Edureka en Data Science. Echa un vistazo a estos blogs que tienen todo el contenido básico requerido para borrar una entrevista de ciencia de datos.

1. Las 35 preguntas principales de la entrevista de ciencia de datos
2. Tutorial de ciencia de datos
3. Blogs de ciencia de datos de Edureka

Entonces, después de pasar por esto, también puede consultar nuestra lista de reproducción de YouTube de Data Science Training .

Tengo que trabajar en Data Science a través de proyectos en R y Python Programming. Para ayudarlo con Data Science, permítame darle una guía rápida sobre qué es Data Science.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos implica el uso de métodos automatizados para analizar cantidades masivas de datos y extraer conocimiento de ellos.

Hay 3 ciencias importantes que forman la ciencia de datos. Estos son:

1. Ciencias de la Computación
2. Estadística matemática
3. Aplicaciones

Es la combinación de las 3 ciencias y cada proyecto de Data Science implica su uso para lograr los resultados requeridos. Al combinar aspectos de estadística, informática, matemática aplicada y visualización, la ciencia de datos puede convertir la gran cantidad de datos que genera la era digital en nuevas ideas y nuevos conocimientos.

Visite nuestro blog sobre Qué es la ciencia de datos para comprender completamente los conceptos importantes involucrados.

Componentes de la ciencia de datos

Data Science tiene los siguientes componentes:

1. Estadística

1. La estadística es una rama de las matemáticas que se ocupa de la recopilación, análisis, interpretación, presentación y organización de datos.
2. Las estadísticas comenzaron en la antigua civilización, que se remonta al menos al siglo V a. C., pero no fue sino hasta el siglo XVIII que comenzó a basarse más en el cálculo y la teoría de la probabilidad.

2. Visualización

La visualización es cuando mostramos los resultados del análisis de Data Science de una manera más simple usando diagramas, cuadros y gráficos.

Mejora la toma de decisiones, el sentido del trabajo, la relación con el cliente y el rendimiento financiero.

3. Aprendizaje automático

1. Machine Learning explora el estudio y la construcción de algoritmos que pueden aprender y hacer predicciones sobre los datos.
2. Estrechamente relacionado con las estadísticas computacionales.
3. Se utiliza para diseñar modelos y algoritmos complejos que se prestan a una predicción que en el uso comercial se conoce como análisis predictivo.

4. Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es uno de los únicos métodos por los cuales podemos sortear los desafíos de la extracción de características en el aprendizaje automático. Esto se debe a que los modelos de aprendizaje profundo son capaces de aprender a enfocarse en las características correctas por sí mismos, lo que requiere poca orientación del programador.

Por lo tanto, podemos decir que Deep Learning es:
1. Una colección de técnicas estadísticas de aprendizaje automático.
2. Se usa para aprender jerarquías de características
3. A menudo basado en redes neuronales artificiales

Roles de trabajo en ciencia de datos

Hay 8 perfiles de trabajo principales disponibles para cualquier persona interesada en trabajar en Data Science. Son los siguientes:

Creo que con esto, has aprendido sobre los fundamentos de la ciencia de datos. Puede consultar mi blog sobre Preguntas de la entrevista de ciencia de datos para ver las preguntas principales de la entrevista que enfrentará en una entrevista.

Si es más conveniente mirar un video, consulte nuestro tutorial de YouTube sobre Ciencia de datos a continuación:

¡Espero que mi respuesta ayude!

Consulte nuestra Capacitación en certificación de ciencia de datos para obtener más información sobre los algoritmos de ciencia de datos y aprendizaje automático.

Answer 3

Algunos de los recursos que he usado:

Para preguntas teóricas:
1] Preguntas de la entrevista de ciencia de datos: este libro contiene 120 preguntas de la entrevista de ciencia de datos y ha sido escrito por William Chen y su equipo.
2] 66 preguntas de entrevista de trabajo para científicos de datos

Para preguntas de programación: no he encontrado un conjunto “estándar” de preguntas de programación necesarias para preparar entrevistas de Data Science. En general, muchas empresas proporcionan un conjunto de datos de muestra (a veces, los propios datos de muestra de la empresa) al solicitante y solicitan construir un modelo para clasificación o regresión. Esta es generalmente la etapa previa a las entrevistas en el sitio. Las tareas de programación son similares a las de Kaggle Competition y, en general, las empresas proporcionan aproximadamente una semana para enviar el código y los resultados. Las herramientas de uso común son Python y R. Esta tarea de programación también se puede pedir que realice durante la entrevista en el sitio con un par de horas. También pueden solicitar el uso / implementación de un algoritmo particular de Machine Learning.

Otras preguntas de programación son similares a las de las entrevistas para puestos de Ingeniero de Software (Algoritmos, Estructuras de Datos).

Misceláneo: Siga regularmente las preguntas relacionadas con la ciencia de datos en Quora y las discusiones en varios blogs. ¿Cuáles son los mejores blogs perspicaces sobre datos, incluida la forma en que las empresas usan los datos?

Answer 4

Le recomiendo que lea los artículos principales sobre KDnuggets o Harvard Business Review. Esta es una escritura de alta calidad por personas en ciencia de datos. Necesita estudiar por su cuenta si desea excelentes trabajos. Ya deberías haber hecho un estudio desafiante y haber adquirido experiencia relevante. Puede leer libros para entrevistas en ingeniería de software o ciencia de datos. Estos resumen el proceso de la entrevista y le dan consejos. La misma lectura se aplica a los libros de texto que entrevistan a científicos de datos o científicos del departamento. Te dan experiencia directa en el campo. Hago menos hincapié en la lectura gerencial o ejecutiva a menos que esté apuntando a tal responsabilidad, o el director esté en el conjunto de datos científicos. De lo contrario, son observaciones organizativas con menos contenido en ciencia de datos. Este campo tiene poca experiencia empresarial y desarrollo académico tal como está, con conexiones a investigaciones anteriores en ciencias cuantitativas. Necesita estudio y aplicación con científicos de dominio, y las necesidades de dirección de los ejecutivos. Como siempre, necesita la preparación firme primero y la experiencia directa, así como el apoyo y la dirección de la organización. Debe practicar continuamente y mantenerse alejado de las palabras vacías que representan el trabajo.

Answer 5

Me gustaría sugerir InterviewBuddy- (simulacros de entrevistas en línea con expertos). Es el mejor sitio web para practicar y preparar las entrevistas.

Realizarán simulacros de entrevistas en línea en cualquier dominio con expertos experimentados de la industria y proporcionarán informes detallados con métricas basadas en el rendimiento y comentarios completos sobre sus fortalezas y debilidades.

Al asistir a la entrevista simulada en InterviewBuddy, revisará sus respuestas, lenguaje corporal y comunicación en cualquier momento. Esta herramienta puede analizar su nivel de preparación para una entrevista en particular y dónde necesita mejorar.

Antes de asistir a la entrevista real, debe asistir a la entrevista de práctica para aprender técnicas de entrevista, preguntas difíciles y respuestas. Para que pueda experimentar cómo se siente la entrevista en la vida real.

Answer 6

Hola, no estoy seguro de si es el mejor sitio, ¡pero The Data Science Interview definitivamente puede ayudar!

Es una plataforma que creamos como un proyecto paralelo para recopilar preguntas de entrevistas reales (hoy hemos recopilado varios cientos de ellas, y está creciendo gracias a la comunidad), proporcionar herramientas de capacitación personalizadas y compartir respuestas.

Nuestro objetivo es poder recomendar el conjunto más relevante de preguntas reales para una descripción de trabajo dada. ¡Creemos que esta podría ser una gran herramienta para los científicos de datos que buscan una manera eficiente de preparar entrevistas como usted! ¡Echale un vistazo!

¡Aclamaciones!

Answer 7

Soy Ingeniero en Electrónica y Comunicación por educación. Después de completar la ingeniería, trabajé con Accenture y lentamente me abrí camino hacia el campo del análisis de datos.

He escrito este blog que ayudará a los principiantes a comenzar sus carreras en este campo:
¿Cómo comenzar una carrera en análisis de forma gratuita?

Una vez que esté preparado y aparezca para las entrevistas, puede tomar algunos consejos de este blog mío:
¿Qué esperar en una entrevista analítica?

Saludos!

Answer 8

Puede ser una buena idea revisar esta lista de preguntas de la entrevista de ciencia de datos para la preparación de la entrevista.