Hướng dẫn python data analyst interview questions github - Câu hỏi phỏng vấn nhà phân tích dữ liệu python github
Show
Phỏng vấn khoa học dữ liệuCâu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu - với câu trả lời Các câu trả lời được đưa ra bởi cộng đồng
Để cập nhật, hãy theo dõi tôi trên Twitter (@al_grigor) và trên LinkedIn (Agrigorev) Bạn có muốn nói về dữ liệu? Tham gia DataTalks.Club Câu hỏi theo thể loại
Câu hỏi đóng gópThư mục
Những điều hữu ích khác
Đây là một nỗ lực chung của nhiều người. Bạn có thể thấy danh sách những người đóng góp ở đây: Người đóng góp.MD Giấy phépCông việc này được cấp phép theo giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution 4.0.
Data-Science-Interview-ResourcesTrước hết, cảm ơn vì đã ghé thăm repo này, chúc mừng bạn đã đưa ra một lựa chọn nghề nghiệp tuyệt vời, tôi nhằm mục đích giúp bạn đạt được một công việc khoa học dữ liệu tuyệt vời mà bạn đã mơ ước, bằng cách chia sẻ kinh nghiệm của tôi, phỏng vấn rất nhiều tại cả hai công ty dựa trên sản phẩm lớn Và các công ty khởi nghiệp phát triển nhanh, hy vọng bạn thấy nó hữu ích. Với sự gia tăng nhu cầu đối với rất nhiều nhà khoa học dữ liệu, thật khó để được sàng lọc và chấp nhận thành công cho một cuộc phỏng vấn. Trong repo này, tôi bao gồm tất cả mọi thứ, từ việc được sàng lọc thành công và khuấy động cuộc phỏng vấn đó đến vị trí tuyệt vời đó, đảm bảo đóng đinh nó bằng các tài nguyên sau. Mỗi tài nguyên tôi liệt kê ở đây đều được tôi xác minh cá nhân và hầu hết trong số chúng tôi đã sử dụng cá nhân, điều này đã giúp tôi rất nhiều. Lời cảnh báo: Khoa học dữ liệu/Học máy có một lĩnh vực rất lớn và có rất nhiều điều để học. Đây không phải là một danh sách đầy đủ và chỉ để giúp bạn nếu bạn đang đấu tranh để tìm một số tài nguyên tốt để bắt đầu sự chuẩn bị của bạn. Tuy nhiên, tôi cố gắng trang trải và cập nhật điều này thường xuyên và mục tiêu của tôi là bao quát và thống nhất mọi thứ thành một tài nguyên mà bạn có thể sử dụng để khuấy động các cuộc phỏng vấn đó! Data Science/Machine Learning has a very big domain and there are a lot of things to learn. This by no means is an exhaustive list and is just for helping you out if you are struggling to find some good resources to start your preparation. However, I try to cover and update this frequently and my goal is to cover and unify everything into one resource that you can use to rock those interviews! Hãy để lại một ngôi sao nếu bạn đánh giá cao nỗ lực. Lưu ý: Để đóng góp, hãy tham khảo Đóng góp.MD For contribution, refer Contribution.md Làm thế nào để có được một cuộc phỏng vấn?
Một số mẹo về sơ yếu lý lịch/cv:
Xác suất và Thống kê
SQL và thu thập dữ liệuĐây có lẽ là điểm nhập cảnh của dự án khoa học dữ liệu của bạn, SQL là một trong những kỹ năng quan trọng nhất cho bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào.
Chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu
Thuật toán học máy cổ điển1. Hồi quy logistic
2. Hồi quy tuyến tính
3. Thuật toán dựa trên cây/hòa tấu
4. K-rearest-lân cây
5. Hỗ trợ máy vector
6. Naive Bayes
Chuỗi thời gian
Học tập không giám sát
Hệ thống đề xuất
Học kĩ càng
Khả năng diễn giải máy học
Nghiên cứu trường hợpCác nghiên cứu trường hợp là vô cùng quan trọng đối với các cuộc phỏng vấn, dưới đây là một số tài nguyên để thực hành, nghĩ trước khi xem xét các giải pháp.
NLP
Phỏng vấn khoa học dữ liệu tại FAANG và các công ty tương tự
Trở thành một nhà khoa học dữ liệu rockstar (đọc nếu bạn có thêm thời gian)Trải qua những điều này chắc chắn sẽ thêm thêm điểm brownie, vì vậy đừng bỏ lỡ những điều này nếu bạn có thời gian.
Cấu trúc dữ liệu và thuật toán (tùy chọn)Mặc dù điều này có thể là tùy chọn, nhưng không bỏ lỡ điều này nếu mô tả công việc yêu cầu rõ ràng về điều này, và đặc biệt không bao giờ bỏ lỡ điều này nếu bạn đang phỏng vấn tại FAANG và các tổ chức tương tự, hoặc nếu bạn có nền tảng CS. Bạn không cần phải tốt như một SDE ở đây, nhưng ít nhất là biết những điều cơ bản.
Kỹ thuật và triển khai
Dữ liệu lớn và tia lửa
Một số thứ tuyệt vời trên Python và SparkBạn không đủ khả năng để bỏ lỡ điều này nếu bạn đang phỏng vấn cho một vai trò dữ liệu lớn.
Các câu hỏi phỏng vấn chung trên toàn phổ (video)
Các câu hỏi phỏng vấn chung trên toàn phổ (đọc)
Đọc thú vị
Những câu hỏi được hỏi trong một cuộc phỏng vấn phân tích dữ liệu?Câu hỏi kỹ năng kỹ thuật.. Bạn quen thuộc với phần mềm phân tích dữ liệu nào? .... Bạn được đào tạo ngôn ngữ kịch bản nào? .... Bạn đã sử dụng phương pháp thống kê nào trong phân tích dữ liệu? .... Làm thế nào bạn đã sử dụng Excel để phân tích dữ liệu trong quá khứ? .... Giải thích thuật ngữ .... Bạn có thể mô tả sự khác biệt giữa các trò chơi?. Làm cách nào để chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn phân tích dữ liệu?Hãy chuẩn bị để thảo luận về các kỹ năng kỹ thuật, phân tích và trực quan hóa, cũng như sự nhạy bén trong kinh doanh và các kỹ năng mềm.Nghiên cứu và thực hành các câu hỏi phỏng vấn: Sử dụng các chương trình như Datacamp để thực hành các kỹ năng kỹ thuật hoặc xây dựng trải nghiệm dự án của bạn, cũng như nghiên cứu trường hợp kinh doanh và phân tích.
Làm cách nào để chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn Python?Làm thế nào để nổi bật trong một cuộc phỏng vấn mã hóa Python.. Chọn chức năng tích hợp bên phải cho công việc.Lặp lại với Enumerate () thay vì phạm vi () .... Tận dụng cấu trúc dữ liệu một cách hiệu quả.Lưu trữ các giá trị duy nhất với các bộ..... Tận dụng thư viện tiêu chuẩn của Python..... Kết luận: Siêu năng phỏng vấn mã hóa .. Câu hỏi quan trọng nhất trong phân tích dữ liệu là gì?Câu hỏi quan trọng nhất của toàn bộ phương pháp chuẩn bị dữ liệu để phân tích là tìm ra ai sẽ là người dùng cuối của phân tích.find out who would be the end users of the analysis. |