数据科学日新月异，变得越来越大。因此，它为那些有兴趣从事数据科学家职业的人提供了大量机会。
如果你是刚开始接触数据科学的人，那么你首先想知道如何成为一名数据科学家。
数据科学常见面试题和答案合集
但是，如果你已经过了这个阶段并准备参加数据科学家的工作面试，这里有 50 个顶级数据科学面试问题，并附有答案，以帮助你获得职位：
问题： 你能列举出监督学习和无监督学习之间的各种差异吗？ 数据科学面试题解析 ：监督学习是一种机器学习，其中的函数是从标记的训练数据中推断出来的。训练数据包含一组训练示例。
另一方面，无监督学习是一种机器学习，其中推理是从包含输入数据的数据集中得出的，而没有标记的响应。以下是两种机器学习之间的各种其他差异：
使用的算法—— 监督学习利用决策树、K-最近邻算法、神经网络、回归和支持向量机。无监督学习使用异常检测、聚类、潜在变量模型和神经网络。
启用 – 监督学习支持分类和回归，而无监督学习支持分类、降维和密度估计
用途——监督学习用于预测，而无监督学习则用于分析
在此处查看监督学习与无监督学习之间的详细区别
数据科学常见面试题有哪些：你如何理解选择偏差？它的种类有哪些？ 回答： 选择偏差通常与没有随机选择参与者的研究有关。这是研究人员决定要研究谁时发生的一种错误。在某些情况下，选择偏差也称为选择效应。
换句话说，选择偏差是由于样本收集方法导致的统计分析失真。如果不考虑选择偏倚，研究得出的某些结论可能不准确。以下是各种类型的选择偏差：
抽样偏差 —— 由于人口的非随机样本导致的系统误差，导致同一人群的某些成员比其他成员更不可能被包括在内，从而导致样本有偏差。时间间隔 —— 试验可能会在一个极值结束，通常是出于伦理原因，但具有最大方差的变量最有可能达到极值，即使所有变量都有相似的平均值。数据 – 选择特定数据子集以支持任意结论或拒绝不良数据时的结果。磨损 - 由于磨损，参与者即造成的损失，扣除试验对象，或者没有完成运行测试。
问题： 请解释 A/B 测试的目标。 回答： A/B 测试是一种统计假设测试，适用于具有两个变量 A 和 B 的随机实验。A/B 测试的目标是通过识别网页的任何更改来最大化某些感兴趣的结果的可能性。
A/B 测试是一种为企业找出最佳在线营销和促销策略的高度可靠的方法，可用于测试所有内容，从销售电子邮件到搜索广告和网站副本。
问题： 你将如何计算机器学习模型的 Sensitivity？
答： 在机器学习中，Sensitivity 用于验证分类器的准确性，例如 Logistic、随机森林和 SVM。它也被称为 REC（召回）或 TPR（真阳性率）。
灵敏度可以定义为预测的真实事件与总事件的比率，即：
敏感性 = 真阳性/实际因变量中的阳性
在这里，真实事件是那些由机器学习模型预测为真实的事件。最佳灵敏度为 1.0，最差灵敏度为 0.0。
数据科学常见面试题和答案合集：你能比较过拟合和欠拟合吗？ 答： 为了对机器学习和统计中的一般未经训练的数据做出可靠的预测，需要将（机器学习）模型拟合到一组训练数据中。过拟合和欠拟合是这样做时发生的两种最常见的建模错误。
以下是过拟合和欠拟合之间的各种差异：
定义 - 遭受过度拟合的统计模型描述了一些随机错误或噪声，而不是潜在的关系。当发生欠拟合时，统计模型或机器学习算法无法捕捉数据的潜在趋势。发生 —— 当统计模型或机器学习算法过于复杂时，可能会导致过拟合。复杂模型的示例是与观察总数相比参数过多的模型。尝试将线性模型拟合到非线性数据时会发生欠拟合。糟糕的预测性能 —— 尽管过度拟合和欠拟合都会产生糟糕的预测性能，但它们各自的表现方式是不同的。过拟合模型对训练数据的微小波动反应过度，而欠拟合模型对更大的波动反应不足。
问题： 在 Python 和 R 之间，你会选择哪一个进行文本分析，为什么？ 数据科学面试题解析 ：对于文本分析，由于以下原因，Python 将优于 R：
Python 中的 Pandas 库提供易于使用的数据结构以及高性能的数据分析工具
Python 对所有类型的文本分析都有更快的性能
R 比单纯的文本分析更适合机器学习。
在此处阅读R 与 Python。
问题： 请说明数据清洗在数据分析中的作用。 答： 数据清理可能是一项艰巨的任务，因为随着数据源数量的增加，清理数据所需的时间呈指数增长。
这是由于其他来源产生的大量数据。此外，数据清理可能只占用执行数据分析任务所需总时间的 80%。
然而，在数据分析中使用数据清洗有几个原因。其中最重要的两个是：
清理来自不同来源的数据有助于将数据转换为易于使用的格式 数据清洗提高了机器学习模型的准确性
问题： 整群抽样和系统抽样是什么意思？ 答： 当研究分布在大范围内的目标人群变得困难并且应用简单随机抽样变得无效时，使用整群抽样技术。聚类样本是概率样本，其中每个抽样单元都是元素的集合或聚类。
遵循系统抽样技术，从有序抽样框架中选择元素。该列表以循环方式推进。这样做的方式是，一旦到达列表的末尾，就会从头或顶部再次进行相同的处理。
数据科学常见面试题有哪些：请解释特征向量和特征值。 答： 特征向量有助于理解线性变换。它们通常是针对数据分析中的相关性或协方差矩阵计算的。
换句话说，特征向量是某些特定线性变换通过压缩、翻转或拉伸沿其起作用的方向。
特征值既可以理解为特征向量方向上的变换强度，也可以理解为压缩发生的因素。
问题： 你能比较验证集和测试集吗？ 答： 验证集是训练集的一部分，用于参数选择以及避免正在开发的机器学习模型的过度拟合。相反，测试集旨在评估或测试经过训练的机器学习模型的性能。
问题： 你如何理解线性回归和逻辑回归？ 回答： 线性回归是一种统计技术，其中一些变量 Y 的得分是根据第二个变量 X 的得分来预测的，X 称为预测变量。Y 变量称为标准变量。
逻辑回归也称为 logit 模型，是一种统计技术，用于从预测变量的线性组合预测二元结果。
问题： 请解释推荐系统以及应用程序。 答： 推荐系统是信息过滤系统的一个子类，用于预测用户对某些产品的偏好或评级。
推荐系统的一个应用是亚马逊的产品推荐部分。此部分包含基于用户搜索历史和过去订单的项目。
问题： 什么是异常值，你如何对待它们？ 回答： 离群值，或简称离群值，是统计中不属于某个群体的数据点。异常值是与属于该集合的其他值非常不同的异常观察值。
异常值的识别可以通过使用单变量或其他一些图形分析方法来完成。很少有异常值可以单独评估，但评估大量异常值需要用第 99 个或第 1 个百分位值替换相同的值。
有两种处理异常值的流行方法：
更改值以使其在一个范围内
简单地删除值
注意 ： - 并非所有极端值都是异常值。
问题： 请列举分析项目中涉及的各个步骤。 回答： 以下是分析项目中涉及的众多步骤：
理解业务问题 探索数据并熟悉数据
通过检测异常值、转换变量、处理缺失值等方式准备用于建模的数据
运行模型并分析结果以对模型进行适当的更改或修改（重复的迭代步骤，直到获得可能的最佳结果）
使用新数据集验证模型
实现模型并跟踪结果以分析其性能
问题： 你能解释一下如何定义聚类算法中的聚类数吗？ 回答： 聚类的主要目标是以这样一种方式将相似的身份组合在一起，即虽然组内的实体彼此相似，但组之间保持不同。
通常，
内平方 和用于解释集群内的同质性。为了定义聚类算法中的聚类数量，WSS 被绘制为与多个聚类相关的范围。结果图被称为肘曲线。
肘部曲线图包含一个点，该点表示 WSS 中没有任何减量的点柱。这被称为弯曲点，用 K-Means 表示 K。
虽然上述是广泛使用的方法，但另一个重要的方法是层次聚类。在这种方法中，首先创建树状图，然后从那里识别不同的组。
问题： 你对深度学习的理解是什么？ 答： 深度学习是机器学习的一种范式，它在很大程度上与人脑的功能相似。它是一种基于卷积神经网络（CNN）的神经网络方法。
深度学习具有广泛的用途，从社交网络过滤到医学图像分析和语音识别。尽管深度学习已经存在很长时间，但直到最近它才获得了全世界的赞誉。这主要是由于：
通过各种来源增加数据生成量 运行深度学习模型所需的硬件资源增长
Caffe、Chainer、Keras、Microsoft Cognitive Toolkit、Pytorch 和 TensorFlow 是目前最流行的深度学习框架。
问题： 请解释梯度下降。 答案： 与输入变化相关的函数输出的变化程度称为梯度。它测量所有权重相对于误差变化的变化。梯度也可以理解为函数的斜率。
梯度下降是指逐渐下降到谷底。简单地说，把这看作是与爬山相反的事情。它是一种最小化算法，旨在最小化给定的激活函数。
问题： 反向传播如何工作？此外，它还说明了其各种变体。 数据科学面试题解析： 反向传播指的是一种用于多层神经网络的训练算法。遵循反向传播算法，误差从网络的一端移动到网络内的所有权重。这样做可以有效地计算梯度。
反向传播的工作方式如下：
训练数据的前向传播 输出和目标用于计算导数
反向传播计算误差对输出激活的导数
使用先前计算的导数生成输出
更新权重
以下是反向传播的各种变体：
Batch Gradient Descent – 为完整数据集计算梯度，并在每次迭代中执行更新小批量梯度下降——小批量样本用于计算梯度和更新参数（随机梯度下降方法的变体）
Stochastic Gradient Descent – 仅使用单个训练示例来计算梯度和更新参数
问题： 你对自编码器了解多少？ 答： 自编码器是一种简单的学习网络，用于将输入转换为输出，并尽可能减少错误。这意味着结果输出非常接近输入。
在输入和输出之间添加了几个层，每层的大小小于输入层的大小。自编码器接收未标记的输入，该输入被编码用于重建输出。
问题： 请解释玻尔兹曼机的概念。 答案： 玻尔兹曼机具有简单的学习算法，能够发现代表训练数据中复杂规律的迷人特征。它基本上用于优化某些给定问题的数量和重量。
玻尔兹曼机中涉及的简单学习算法在具有多层特征检测器的网络中非常慢。
数据科学常见面试题和答案合集：作为数据科学家，可以帮助使用 Python 进行数据分析的技能有哪些？ 回答： 作为数据科学家，可以帮助将 Python 用于数据分析目的所需的技能如下所述：
精通 Pandas 数据帧、Scikit-learn 和 N 维 NumPy 数组。
在 NumPy 数组上应用逐元素向量和矩阵运算的技能。
能够理解内置数据类型，包括元组、集合、字典和其他各种类型。
它配备了 Anaconda 发行版和 Conda 包管理器。
能够编写高效的列表推导式、小而干净的函数，并避免传统的 for 循环。
了解 Python 脚本和优化瓶颈。
从这里最好的Python 教程开始。
答： GAN 的完整形式是生成对抗网络。它的任务是从噪声向量中获取输入并将其发送到生成器，然后再发送到鉴别器以识别和区分唯一输入和假输入。
问题：GAN 的重要组成部分是什么？ 答： GAN 有两个重要组成部分。这些包括以下内容：
生成器： 生成器充当伪造者，可以创建伪造的副本。鉴别器： 鉴别器充当伪造和唯一（真实）副本的识别器。
问题：什么是计算图？ 答： 计算图是基于 TensorFlow 的图形表示。它有一个由不同类型节点组成的广泛网络，其中每个节点代表一个特定的数学运算。这些节点中的边称为张量。这就是计算图被称为输入的 TensorFlow 的原因。计算图的特点是数据以图的形式流动；因此，它也被称为数据流图。
问题：什么是张量？ 答： 张量是数学对象，它以字母、数字和等级的形式表示数据输入的更高维度的集合，这些数据输入作为神经网络的输入。
数据科学常见面试题有哪些：为什么 Tensorflow 被认为是学习数据科学的重中之重？ 答： Tensorflow 被认为是学习数据科学的高优先级，因为它支持使用 C++ 和 Python 等计算机语言。这样，它使数据科学下的各种流程在规定的时间范围内实现更快的编译和完成，并且比传统的 Keras 和 Torch 库更快。Tensorflow 支持计算设备，包括 CPU 和 GPU，用于更快地输入、编辑和分析数据。
问题：什么是数据科学中的 Dropout？ 答： Dropout 是数据科学中的一种收费，用于随机丢弃网络的隐藏和可见单元。它们通过删除多达 20% 的节点来防止数据过度拟合，以便可以为收敛网络所需的迭代安排所需的空间。
问题：什么是数据科学中的批量标准化？ 答： 数据科学中的批量归一化是一种可以尝试提高神经网络性能和稳定性的技术。这可以通过对每一层中的输入进行归一化来实现，这样平均输出激活保持为 0，标准差为 1。
问题：批量和随机梯度下降有什么区别？ 答： Batch 和 Stochastic Gradient Descent 的区别可以显示如下：
批量梯度下降 随机梯度下降
它有助于使用可用的完整数据集计算梯度。
它有助于仅使用单个样本计算梯度。
收敛需要时间。
收敛所需的时间更少。
用于分析目的的体积巨大
出于分析目的，体积较小。
它缓慢地更新权重。
它更频繁地更新权重。
问题：什么是自动编码器？ 答： 自动编码器是一种学习网络，旨在以最低的出错机会将输入更改为输出。他们打算让输出更接近输入。Autoencoders 的过程需要通过输入和输出之间的层的开发来完成。然而，为了更快的处理，努力保持这些层的尺寸更小。
问题：各种机器学习库及其优势是什么？ 答： 各种机器学习库及其优点如下。
Numpy：用于科学计算。
Statsmodels：用于时间序列分析。
Pandas：用于管状数据分析。
Scikit learns：用于数据建模和预处理。
Tensorflow：用于深度学习过程。
正则表达式：用于文本处理。
Pytorch：用于深度学习过程。
NLTK：用于文本处理。
问题：什么是激活函数？ 答： 激活函数有助于在神经网络中引入非线性。这样做是为了帮助复杂功能的学习过程。如果没有激活函数，神经网络将无法仅执行线性函数并应用线性组合。因此，激活函数通过应用人工神经元提供复杂的功能和组合，这有助于根据输入提供输出。
数据科学常见面试题和答案合集：有哪些不同类型的深度学习框架？ 答： 不同类型的深度学习框架包括以下内容：
Caffe
Keras
TensorFlow
Pytorch
Chainer
Microsoft Cognitive Toolkit
问题：什么是消失梯度？ 答： 梯度消失是RNN训练过程中斜率过小的情况。梯度消失的结果是性能结果不佳、准确性低和长期训练过程。
问题：什么是爆炸梯度？ 答： 梯度爆炸是在 RNN 训练过程中误差以指数速率或高速增长的条件。此误差梯度累积并导致对神经网络应用大量更新，导致溢出并导致 NaN 值。
答： LSTM 代表长期短期记忆。它是一种循环神经网络，能够学习长期依赖关系并在较长时间内回忆信息作为其默认行为的一部分。
问题：LSTM 中有哪些不同的步骤？ 答： LSTM 中的不同步骤包括以下内容。
第 1 步：网络有助于决定哪些事情需要记住，哪些事情需要忘记。
步骤 2：选择可更新的单元状态值。
第 3 步：网络决定什么可以作为当前输出的一部分。
问题：什么是 CNN 上的 Pooling？ 答： 轮询是一种用于减少 CNN 空间维度的方法。它有助于执行下采样操作以降低维度和创建池化特征图。CNN 中的池化有助于在输入矩阵上滑动滤波器矩阵。
问题：什么是RNN？ 答： RNN 代表循环神经网络。它们是一个人工神经网络，它是一个数据序列，包括股票市场、数据序列包括股票市场、时间序列和其他各种数据。RNN 应用程序背后的主要思想是了解前馈网络的基础知识。
问题：CNN 上有哪些不同的层？ 答： CNN 上有四个不同的层。这些包括以下内容。
卷积层：在这一层中，创建了几个小图片窗口来遍历数据。
ReLU 层：该层有助于为网络带来非线性，并将负像素转换为零，以便输出成为修正后的特征图。
池化层：这一层降低了特征图的维数。
全连接层：该层对图像中的对象进行识别和分类。
问题：什么是数据科学的 Epoch？ 回答： 数据科学中的 Epoch 代表整个数据集的迭代之一。它包括应用于学习模型的所有内容。
问题：数据科学中的批处理是什么？ 答： Batch 是指一个不同的数据集，它被分成不同的批次的形式，以帮助将信息传递到系统中。它是在开发人员无法一次将整个数据集传递到神经网络的情况下开发的。
问题：数据科学中的迭代是什么？举个例子？ 答： 数据科学中的迭代被 Epoch 应用于数据分析。因此，迭代是将数据分类为不同的组。例如，当有 50,000 张图像，并且批大小为 100 时，那么在这种情况下，Epoch 将运行大约 500 次迭代。
问题：什么是代价函数？ 答： 成本函数是一种评估模型性能好坏的工具。它考虑了反向传播过程中输出层中产生的误差和损失。在这种情况下，误差会在神经网络中向后移动，并应用各种其他训练函数。
问题：什么是超参数？ 答：超 参数是一种在学习过程之前设置其值的参数，以便识别网络训练需求并改进网络结构。这个过程包括识别隐藏单元、学习率、时代和其他各种相关的。
问题：哪些技能对于成为认证数据科学家很重要？ 答： 成为认证数据科学家的重要技能包括：
了解内置数据类型，包括列表、元组、集合和相关数据。
精通 N 维 NumPy 数组。
能够应用 Pandas Dataframes。
在逐元素向量中具有强大的保持性能。
NumPy 数组矩阵运算的知识。
问题：什么是数据科学中的人工神经网络？ 数据科学面试题解析： 数据科学中的人工神经网络是一组特定的算法，其灵感来自生物神经网络，旨在适应输入的变化，从而实现最佳输出。它有助于生成最佳结果，而无需重新设计输出方法。
问题：什么是数据科学中的深度学习？ 答： 数据科学中的深度学习是机器学习的一个名称，它需要与人类大脑的功能进行大量的类比。这样，它就是机器学习的范式。
数据科学常见面试题有哪些：深度学习和机器学习有区别吗？ 答： 是的，深度学习和机器学习是有区别的。这些说明如下：
深度学习 机器学习
它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。
它赋予计算机无限的能力，其中没有编程就无法完成任何重大的事情，而无需事先编程就可以完成许多事情。它包括有监督、无监督和强化机器学习过程。
它是机器学习的一个子组件，与受人脑结构和功能启发的算法有关，称为人工神经网络。
它包括深度学习作为其组成部分之一。
问题：什么是集成学习？ 答： 集成学习是一个将作为个体模型的不同学习者集合相互结合的过程。它有助于提高模型的稳定性和预测能力。
数据科学常见面试题和答案合集：集成学习有哪些不同类型？ 答： 不同种类的集成学习包括以下内容。
Bagging：它在一个小群体上实现简单的学习器，并为估计目的取平均值。
Boosting：它调整观察的权重，从而在做出结果预测之前将群体分类到不同的集合中。
结论
这完成了顶级数据科学面试问题的列表。我希望你会发现为即将到来的数据科学工作面试做好准备很有用。
