Топ 7 неотъемлемых шпаргалок для успешного собеседования по науке о данных

Топ 7 необходимых шпаргалок для успешного собеседования по науке о данных

Получить работу в области науки о данных – непростая задача. Поскольку компании получают сотни заявок на каждую вакансию, вам необходимо выделиться из конкуренции, чтобы получить собеседование. И как только вы получите собеседование, вам нужно продемонстрировать как техническую компетенцию, так и навыки коммуникации, чтобы доказать, что вы подходящий человек для этой роли.

Вот почему правильная подготовка и материалы могут дать вам значительное преимущество. В его новом блоге мы рассмотрим самые важные шпаргалки, которые каждый кандидат на позицию в области науки о данных должен изучить перед предстоящим собеседованием. Шпаргалки охватывают широкий спектр ключевых тем науки о данных, начиная от статистики и Python до SQL и алгоритмов машинного обучения.

1. SQL

Язык структурированных запросов (SQL) используется для управления и доступа к базе данных. Это самый важный навык, которым должны обладать специалисты по данным. Помимо доступа к данным, профессионалы по данным используют его для выполнения запросов анализа данных для большого количества данных.

Независимо от того, на какое техническое собеседование вы готовитесь, шпаргалка Начало работы с SQL будет удобным руководством для вас. Она поможет вам повторить общий синтаксис и научит вас, как их использовать. Кроме того, она также поможет вам с кодированием на собеседованиях.

2. Вероятность и статистика

Многие специалисты по данным не используют вероятность или статистические тесты в своей повседневной работе. Бывает трудно быть в курсе всех важных терминов. Тем не менее, стоит отметить, что вам могут задать вопросы о таких концепциях, как А/В-тестирование, доверительные интервалы, проверка гипотез, корреляционный анализ и другие.

Если вы боитесь ощущать себя неловко во время интервью, вы можете освежить свою память, обратившись к шпаргалке Вероятность и статистика. Предоставленная университетом Стэнфорда, эта шпаргалка включает в себя все необходимые термины, которые могут использоваться во время интервью.

3. Pandas

Pandas – это библиотека языка Python, которая в основном используется для очистки, обработки, анализа, обработки и сохранения данных. Во время интервью вам могут задать вопросы о различных компонентах этой библиотеки и о том, как анализировать данные с помощью pandas. Вас также могут попросить выполнить анализ данных и написать отчет на основе ваших результатов.

Шпаргалка Pandas Data Wrangling предоставляет информацию о различных функциях pandas с визуальным представлением, помогая вам на технических и кодировочных интервью.

4. Визуализация данных

Визуализация данных – это важный навык для специалистов по данным. В то время как специалисты по данным могут быть хороши в анализе данных, выбор правильного типа графика для эффективной передачи информации может быть сложной задачей. Во время интервью неправильный выбор оптимальной диаграммы для демонстрации анализа может создать плохое впечатление на собеседователей.

Чтобы избежать этого недостатка, специалисты по данным должны взглянуть на шпаргалку Визуализация данных чтобы инстинктивно выбрать идеальный график для передачи сообщения, которое они хотят передать заинтересованным лицам. Это поможет вам на кодировочных собеседованиях и домашних заданиях.

5. Scikit-learn

Scikit-learn – это широко используемая библиотека языка Python, которая предлагает широкий набор инструментов и функциональностей для реализации различных алгоритмов машинного обучения. Как специалист по данным вам может потребоваться решить простые задачи регрессии с использованием различных функций Scikit-learn для аугментации, обработки, тренировки моделей и оптимизации данных.

Создание и оценка моделей машинного обучения – это важная часть работы специалиста по данным. Естественным является изучение различных функций Scikit-learn, просмотрев шпаргалку Scikit-learn для машинного обучения .

6. Git

Git – это необходимый навык для владения данными учеными, особенно теми, кто работает в коллективных командах. В любом проекте по науке о данных с несколькими участниками, Git позволяет контролировать версии и объединять код, чтобы члены команды могли одновременно работать над кодом без конфликтов времени исполнения.

Вам необходимо продемонстрировать свои навыки работы с Git, прежде чем вас пригласят работать над проектом. Поэтому важно изучить шпаргалку по Git для науки о данных, чтобы ознакомиться с наиболее часто используемым синтаксисом и функциями.

7. Подсказка по Data Science Super

Шпаргалка по Data Science Super немного отличается. Вы будете ознакомлены с ней, чтобы узнать все важные теоретические концепции.

Вы узнаете о:

  1. Распределения
  2. Различные концепции машинного обучения
  3. Оценка модели
  4. Линейная регрессия
  5. Логистическая регрессия
  6. Дерево решений
  7. Метод опорных векторов
  8. Кластеризация
  9. Снижение размерности
  10. Обработка естественного языка
  11. Нейронные сети
  12. Сверточные нейронные сети
  13. Рекуррентные нейронные сети
  14. Усиление
  15. Обучение с подкреплением
  16. Обнаружение аномалий
  17. Временные ряды
  18. Статистика
  19. Тестирование A/B

На один час, оставшийся до вашего интервью, эта шпаргалка – все, что вам нужно просмотреть. Она поможет вам повторить наиболее часто задаваемые вопросы на собеседовании.

Надеюсь, вам понравился список из семи неотъемлемых шпаргалок. Дайте мне знать, хотели бы вы увидеть больше подобного контента.

****[Абид Али Аван](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan) – это сертифицированный профессиональный ученый-сборщик, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он сосредоточен на создании контента и написании технических блогов о технологиях машинного обучения и науке о данных. Абид имеет степень магистра в управлении технологиями и степень бакалавра по телекоммуникационной инженерии. Его целью является создание продукта искусственного интеллекта с использованием графовых нейронных сетей для студентов, страдающих от психических заболеваний.