მონაცემთა მეცნიერების ინტერვიუს კითხვები

BrainStation-ის მონაცემთა მეცნიერის კარიერის სახელმძღვანელო დაგეხმარებათ გადადგათ პირველი ნაბიჯები მომგებიანი კარიერისკენ მონაცემთა მეცნიერებაში. წაიკითხეთ საერთო ინტერვიუს კითხვების მიმოხილვა მონაცემთა მეცნიერების სამუშაოებისთვის და როგორ უპასუხოთ მათ საუკეთესოდ.

გახდი მონაცემთა მეცნიერი

ესაუბრეთ სწავლის მრჩეველს, რომ გაიგოთ მეტი იმის შესახებ, თუ როგორ დაგეხმარებათ ჩვენი ჩატვირთვის კურსები გახდეთ მონაცემთა მეცნიერი.

გაგზავნის დაწკაპუნებით თქვენ ეთანხმებით ჩვენს Ვადები .

გაგზავნა

გაგზავნა ვერ მოხერხდა! განაახლოთ გვერდი და სცადოთ ხელახლა?

შეიტყვეთ მეტი ჩვენი Data Science Bootcamp-ის შესახებ

Გმადლობთ!

მალე დაგიკავშირდებით.

მონაცემთა მეცნიერების Bootcamp გვერდის ნახვა

მონაცემთა მეცნიერების ინტერვიუს პროცესები შეიძლება განსხვავდებოდეს კომპანიისა და ინდუსტრიის მიხედვით. როგორც წესი, ისინი მოიცავს საწყის სატელეფონო სკრინინგს დაქირავების მენეჯერთან, რასაც მოჰყვება ერთი ან რამდენიმე ადგილზე გასაუბრება.

თქვენ მოგიწევთ უპასუხოთ ტექნიკურ და ქცევითი მონაცემების მეცნიერების ინტერვიუს კითხვებს და სავარაუდოდ დაასრულებთ უნარებთან დაკავშირებულ პროექტს. ყოველი გასაუბრების წინ უნდა გადახედოთ თქვენს რეზიუმეს და პორტფოლიოს, ასევე მოემზადოთ ინტერვიუს პოტენციური კითხვებისთვის.

მონაცემთა მეცნიერების ინტერვიუს კითხვები შეამოწმებს თქვენს სტატისტიკას, პროგრამირებას, მათემატიკასა და მონაცემთა მოდელირების ცოდნას და უნარებს. დამსაქმებლები შეაფასებენ თქვენს ტექნიკურ და რბილ უნარებს და რამდენად კარგად მოერგებით მათ კომპანიას.

ზოგიერთი საერთო მონაცემთა მეცნიერების ინტერვიუს კითხვებისა და პასუხების მომზადებით, შეგიძლიათ ინტერვიუში დარწმუნებით შეხვიდეთ. არსებობს რამდენიმე განსხვავებული ტიპის მონაცემთა მეცნიერის შეკითხვა, რომელსაც შეიძლება შეხვდეთ მონაცემთა მეცნიერების ინტერვიუს დროს.

მონაცემთა მეცნიერების ინტერვიუს კითხვების სია: მონაცემთა დაკავშირებული კითხვები

დამსაქმებლები ეძებენ კანდიდატებს, რომლებსაც აქვთ მონაცემთა მეცნიერების ტექნიკისა და კონცეფციების ძლიერი ცოდნა. მონაცემებთან დაკავშირებული ინტერვიუს კითხვები განსხვავდება პოზიციისა და საჭირო უნარების მიხედვით.

აქ მოცემულია ინტერვიუს მონაცემებთან დაკავშირებული კითხვებისა და პასუხების ნიმუშები:

რა განსხვავებაა ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის ქვეშ მყოფ სწავლებას შორის?

ყველაზე დიდი განსხვავება ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის ქვეშ მყოფ სწავლებას შორის მოიცავს ეტიკეტირებული და არალეიბლირებული მონაცემთა ნაკრების გამოყენებას. ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლება იყენებს გამომავალ და შეყვანის მონაცემებს, რომლებიც იარლიყებულია, ხოლო ზედამხედველობის გარეშე სწავლის ალგორითმები არა. კიდევ ერთი განსხვავება ისაა, რომ ზედამხედველობით სწავლას აქვს უკუკავშირის მექანიზმი, ხოლო ზედამხედველობის ქვეშ სწავლას არა. დაბოლოს, საყოველთაოდ გამოყენებული ზედამხედველობითი სწავლის ალგორითმები მოიცავს ლოგისტიკურ რეგრესიას, დამხმარე ვექტორულ მანქანას და გადაწყვეტილების ხეებს, ხოლო ზედამხედველობის გარეშე სწავლის ალგორითმები არის k-საშუალებების კლასტერირება, იერარქიული კლასტერირება და აპრიორის ალგორითმი.

რა განსხვავებაა ღრმა სწავლასა და მანქანათმცოდნეობას შორის?

ამ კითხვაზე ცალსახა პასუხის გაცემა შეიძლება რთული იყოს, რადგან აშკარად არის გარკვეული გადახურვა. დაიწყეთ იმის ახსნით, რომ ღრმა სწავლება არსებითად არის მანქანათმცოდნეობის ქვეველი და რომ ორივე მოდის ხელოვნური ინტელექტის ქოლგის ქვეშ. იქ, სადაც მანქანური სწავლება იყენებს ალგორითმებს მონაცემების გასაანალიზებლად და საბოლოოდ სწავლობს გადაწყვეტილებების მიღებას იმის მიხედვით, თუ რას მოიტანს ეს მონაცემები, ღრმა სწავლა აყალიბებს ამ ალგორითმებს ხელოვნური ნერვული ქსელების შესაქმნელად, რომლებსაც შეუძლიათ ისწავლონ და მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები.

შეგიძლიათ დეტალური ახსნა გადაწყვეტილების ხის ალგორითმის შესახებ?
რა არის ნიმუშის აღება? შერჩევის რამდენ მეთოდს იცნობთ?
როგორ განასხვავებთ I ტიპის და II ტიპის შეცდომებს?
გთხოვთ, განსაზღვროთ წრფივი რეგრესია.
რას ნიშნავს ტერმინები p-მნიშვნელობა, კოეფიციენტი და r-კვადრატული მნიშვნელობა? რატომ არის თითოეული კომპონენტი მნიშვნელოვანი?
გთხოვთ, განსაზღვროთ შერჩევის მიკერძოება.
გთხოვთ, განსაზღვროთ სტატისტიკური ურთიერთქმედება.
შეგიძლიათ მოგვაწოდოთ მონაცემთა ნაკრების მაგალითი არაგაუსური განაწილებით?
გთხოვთ განმარტოთ ორობითი ალბათობის ფორმულა.
შეგიძლიათ ახსნათ განსხვავება k-NN და k-means კლასტერირებას შორის?
როგორია თქვენი მიდგომა ლოგისტიკური რეგრესიის მოდელის შესაქმნელად?
რა არის 80/20 წესი? რამდენად მნიშვნელოვანია მოდელის დადასტურება?
განსაზღვრეთ სიზუსტე და გახსენება. როგორ უკავშირდება ისინი ROC მრუდს?
გთხოვთ ამიხსნათ როგორ განვასხვავოთ L1 და L2 რეგულარიზაციის მეთოდები?
მანქანური სწავლების ალგორითმების გამოყენებამდე, რა ნაბიჯებია გადადგმული მონაცემების ჩხუბისა და მონაცემთა გაწმენდისთვის?
შეგიძლიათ ახსნათ განსხვავება ჰისტოგრამასა და ყუთს შორის?
როგორ განვსაზღვრავთ ჯვარედინი ვალიდაციას?
შეგიძლიათ ამიხსნათ რა არის ცრუ დადებითი და ცრუ უარყოფითი? რას იტყვით უკეთესია გქონდეს: ძალიან ბევრი ცრუ დადებითი თუ ძალიან ბევრი ცრუ უარყოფითი?
მანქანური სწავლების მოდელის შემუშავებისას რა არის უფრო მნიშვნელოვანი: მოდელის სიზუსტე თუ მოდელის შესრულება?
თქვენი აზრით, რა არის უკეთესი: 50 პატარა გადაწყვეტილების ხე თუ დიდი?
შეგიძლიათ იფიქროთ მონაცემთა მეცნიერების პროექტზე ჩვენს კომპანიაში, რომელიც დაგაინტერესებთ?
გთხოვთ, მოიფიქროთ მონაცემთა მეცნიერების საუკეთესო პრაქტიკის რამდენიმე მაგალითი?

მონაცემთა მეცნიერების სია ინტერვიუების კითხვები: ტექნიკური უნარების კითხვები

ტექნიკური უნარების კითხვები მონაცემთა მეცნიერების ინტერვიუში გამოიყენება მონაცემთა მეცნიერების თქვენი ცოდნის, უნარებისა და შესაძლებლობების შესაფასებლად. ეს კითხვები დაკავშირებული იქნება მონაცემთა მეცნიერის პოზიციის კონკრეტულ სამუშაო პასუხისმგებლობებთან.

ტექნიკური მონაცემების მეცნიერების ინტერვიუს კითხვებს შეიძლება ჰქონდეს ერთი სწორი პასუხი ან რამდენიმე შესაძლო გამოსავალი. თქვენ მოგინდებათ აჩვენოთ თქვენი აზროვნების პროცესი პრობლემების გადაჭრისას და ნათლად ახსნათ, თუ როგორ მიხვედით პასუხამდე.

ტექნიკური მონაცემების მეცნიერების უნარ-ჩვევების ინტერვიუს კითხვების მაგალითები მოიცავს:

რა არის საუკეთესო ინსტრუმენტები და ტექნიკური უნარები მონაცემთა მეცნიერისთვის?

მონაცემთა მეცნიერება უაღრესად ტექნიკური სფეროა და თქვენ გსურთ აჩვენოთ დაქირავების მენეჯერს, რომ ფლობთ ყველა უახლესი ინდუსტრიის სტანდარტის ხელსაწყოს, პროგრამულ უზრუნველყოფას და პროგრამირების ენებს. მონაცემთა მეცნიერებაში გამოყენებული სხვადასხვა სტატისტიკური პროგრამირების ენებიდან, R და Python ყველაზე ხშირად გამოიყენება მონაცემთა მეცნიერების მიერ. ორივე შეიძლება გამოყენებულ იქნას ისეთი სტატისტიკური ფუნქციებისთვის, როგორიცაა არაწრფივი ან წრფივი მოდელის შექმნა, რეგრესიის ანალიზი, სტატისტიკური ტესტები, მონაცემთა მოპოვება და სხვა. მონაცემთა მეცნიერების კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ინსტრუმენტია RStudio სერვერი, ხოლო Jupyter Notebook ხშირად გამოიყენება სტატისტიკური მოდელირებისთვის, მონაცემთა ვიზუალიზაციისთვის, მანქანათმცოდნეობის ფუნქციებისთვის და ა.შ. , Bokeh, Plotly და Infogram. მონაცემთა მეცნიერებს ასევე სჭირდებათ დიდი გამოცდილება SQL-ისა და Excel-ის გამოყენებით.

თქვენს პასუხში ასევე უნდა აღინიშნოს ნებისმიერი კონკრეტული ინსტრუმენტი ან ტექნიკური კომპეტენცია, რომელიც მოითხოვს სამუშაოს, რომლისთვისაც გასაუბრებას აპირებთ. გადახედეთ სამუშაოს აღწერას და თუ არის რაიმე ხელსაწყო ან პროგრამა, რომელიც არ გამოგიყენებიათ, შესაძლოა ღირდეს გაეცნოთ გასაუბრებამდე.

როგორ ექცევით განსხვავებულ ღირებულებებს?

ზოგიერთი ტიპის გარე ნიშნები შეიძლება მოიხსნას. ნაგვის მნიშვნელობები ან მნიშვნელობები, რომლებიც თქვენ იცით, რომ არ შეიძლება იყოს ჭეშმარიტი, შეიძლება ჩამოაგდეს. ექსტრემალური მნიშვნელობებით შორს წაიშლება ნაკრებში დაჯგუფებული მონაცემების წერტილების მიღმა. თუ თქვენ ვერ შეძლებთ ამოკვეთის ჩამოგდებას, შეგიძლიათ გადახედოთ, აირჩიე თუ არა სწორი მოდელი, შეგიძლიათ გამოიყენოთ ალგორითმები (როგორც შემთხვევითი ტყეები), რომლებზეც ძლიერ გავლენას არ მოახდენს გამოკვეთილი მნიშვნელობები, ან შეგიძლიათ სცადოთ თქვენი მონაცემების ნორმალიზება.

გთხოვთ, გვითხრათ თქვენს მიერ შექმნილი ორიგინალური ალგორითმის შესახებ.
რომელია თქვენი საყვარელი სტატისტიკური პროგრამა და რატომ?
გიმუშავიათ მონაცემთა მეცნიერების პროექტზე, რომელიც საჭიროებდა მნიშვნელოვან პროგრამირების კომპონენტს? რა წაართვით გამოცდილებას?
აღწერეთ, როგორ ეფექტურად წარმოვადგინოთ მონაცემები ხუთი განზომილებით.
თქვენ უნდა შექმნათ პროგნოზირებადი მოდელი მრავალჯერადი რეგრესიის გამოყენებით. როგორია თქვენი პროცესი ამ მოდელის დასადასტურებლად?
როგორ დარწმუნდებით, რომ ალგორითმში განხორციელებული ცვლილებები გაუმჯობესებულია?
გთხოვთ, მოგვაწოდოთ თქვენი მეთოდი დისბალანსირებული მონაცემთა ნაკრების დასამუშავებლად, რომელიც გამოიყენება პროგნოზირებისთვის (ანუ გაცილებით მეტი უარყოფითი კლასები, ვიდრე დადებითი კლასები).
როგორია თქვენი მიდგომა იმ მოდელის დასადასტურებლად, რომელიც თქვენ შექმენით რაოდენობრივი შედეგის ცვლადის პროგნოზირებადი მოდელის შესაქმნელად მრავალჯერადი რეგრესიის გამოყენებით?
თქვენ გაქვთ შედარებითი გამოთვლითი შესრულების და სიზუსტის ორი განსხვავებული მოდელი. გთხოვთ, განმარტოთ, როგორ გადაწყვიტეთ რომელი აირჩიოთ წარმოებისთვის და რატომ.
თქვენ გეძლევათ მონაცემთა ნაკრები, რომელიც შედგება ცვლადებისაგან, რომელთა მნიშვნელოვანი ნაწილი აკლია მნიშვნელობებს. როგორია თქვენი მიდგომა?

მონაცემთა მეცნიერების ინტერვიუს კითხვები: პირადი კითხვები

თქვენი მონაცემთა მეცნიერების ცოდნისა და უნარების გამოცდასთან ერთად, დამსაქმებლები, სავარაუდოდ, დასვამენ ზოგად კითხვებს, რათა უკეთ გაიცნონ. ეს კითხვები დაეხმარება მათ გააცნობიერონ თქვენი მუშაობის სტილი, პიროვნება და როგორ შეიძლება მოერგოთ მათ კომპანიის კულტურას.

პერსონალურ მონაცემთა მეცნიერის ინტერვიუს კითხვები შეიძლება შეიცავდეს:

რა ხდის კარგ მონაცემთა მეცნიერს?

ამ კითხვაზე თქვენი პასუხი ბევრს ეტყვის დაქირავების მენეჯერს იმის შესახებ, თუ როგორ ხედავთ თქვენს როლს და ღირებულებებს, რომელსაც თქვენ მოაქვთ ორგანიზაციაში. თქვენს პასუხში შეგიძლიათ ისაუბროთ იმაზე, თუ როგორ მოითხოვს მონაცემთა მეცნიერება კომპეტენციებისა და უნარების იშვიათ კომბინაციას. კარგ მონაცემთა მეცნიერს სჭირდება მონაცემთა გაანალიზებისა და მოდელების შესაქმნელად საჭირო ტექნიკური უნარ-ჩვევების გაერთიანება, რაც აუცილებელია იმ პრობლემების გასაგებად, რომლებსაც ისინი აგვარებენ და ასევე ამოიცნონ ქმედითი შეხედულებები მათ მონაცემებში. თქვენს პასუხში, თქვენ ასევე შეგიძლიათ განიხილოთ მონაცემთა მეცნიერი, რომელსაც ეძებთ, იქნება ეს კოლეგა, რომელსაც პირადად იცნობთ თუ გამჭრიახი ინდუსტრიის ფიგურა.

Გთხოვ მომიყევი შენს შესახებ.
რა არის თქვენი საუკეთესო თვისებები პროფესიულად? რა არის თქვენი სისუსტე?
არის ერთი მონაცემთა მეცნიერი, რომელიც ყველაზე მეტად აღფრთოვანებული ხართ?
რამ გააჩინა თქვენი ინტერესი მონაცემთა მეცნიერების მიმართ?
რა უნიკალური უნარები ან მახასიათებლები გაქვთ, რაც გუნდს დაეხმარება?
რამ გადაგაწყვეტინა ბოლო სამსახურის დატოვება?
რა დონის ანაზღაურებას ელით ამ სამუშაოსგან?
გირჩევნიათ მარტო იმუშაოთ თუ მონაცემთა მეცნიერთა გუნდის შემადგენლობაში?
სად ხედავთ თქვენს კარიერას ხუთ წელიწადში?
როგორია თქვენი მიდგომა სამუშაოზე სტრესის დასაძლევად?
როგორ პოულობთ მოტივაციას?
როგორია თქვენი წარმატების საზომი მეთოდი?
როგორ აღწერთ თქვენს იდეალურ სამუშაო გარემოს?
რა არის თქვენი გატაცებები ან ჰობი მონაცემთა მეცნიერების მიღმა?

მონაცემთა მეცნიერების ინტერვიუს კითხვები: ლიდერობა და კომუნიკაცია

ლიდერობა და კომუნიკაცია ორი ღირებული უნარია მონაცემთა მეცნიერებისთვის. დამსაქმებლები აფასებენ სამუშაოს კანდიდატებს, რომლებსაც შეუძლიათ გამოიჩინონ ინიციატივა, გაუზიარონ თავიანთი გამოცდილება გუნდის წევრებს და მიაწოდონ მონაცემთა მეცნიერების მიზნები და სტრატეგიები.

აქ მოცემულია ლიდერობისა და კომუნიკაციის მონაცემთა მეცნიერების ინტერვიუს კითხვების მაგალითი:

რა მოგწონთ მრავალდისციპლინურ გუნდში მუშაობისას?

მონაცემთა მეცნიერი თანამშრომლობს მრავალფეროვან ადამიანებთან ტექნიკურ და არატექნიკურ როლებში. არ არის იშვიათი, როდესაც მონაცემთა მეცნიერი მუშაობს დეველოპერებთან, დიზაინერებთან, პროდუქტის სპეციალისტებთან, მონაცემთა ანალიტიკოსებთან, გაყიდვებისა და მარკეტინგის გუნდებთან და უმაღლესი დონის აღმასრულებლებთან, რომ აღარაფერი ვთქვათ კლიენტებთან. ასე რომ, ამ კითხვაზე პასუხის გაცემისას, თქვენ უნდა აჩვენოთ, რომ თქვენ ხართ გუნდის მოთამაშე, რომელსაც აქვს შესაძლებლობა შეხვდეს და ითანამშრომლოს ადამიანებთან ორგანიზაციაში. აირჩიეთ სიტუაციის მაგალითი, როდესაც თქვენ შეატყობინეთ კომპანიის უმაღლესი დონის ადამიანებს, რათა აჩვენოთ არა მხოლოდ, რომ კომფორტულად გრძნობთ ვინმესთან კომუნიკაციას, არამედ იმის დასანახად, თუ რამდენად ღირებული იყო წარსულში თქვენი მონაცემების საფუძველზე მიღებული შეხედულებები.

შეგიძლიათ იფიქროთ პროფესიულ სიტუაციაზე, სადაც გქონდათ შესაძლებლობა გამოეჩინათ ლიდერობა?
როგორია თქვენი მიდგომა კონფლიქტების მოგვარების მიმართ?
როგორია თქვენი მიდგომა კოლეგებთან პროფესიული ურთიერთობების დამყარებისთვის?
რა არის წარმატებული პრეზენტაციის მაგალითი, რომელიც თქვენ წარმოადგინეთ? რატომ იყო ასე დამაჯერებელი?
თუ თქვენ ესაუბრებით კოლეგას ან კლიენტს არატექნიკური წარმომავლობისგან, როგორ ხსნით რთულ ტექნიკურ პრობლემებს ან გამოწვევებს?
გთხოვთ, გაიხსენოთ სიტუაცია, როდესაც მოგიწიათ სენსიტიური ინფორმაციის დამუშავება. როგორ მიუდგეთ სიტუაციას?
თქვენივე გადმოსახედიდან როგორ შეაფასებდით თქვენს კომუნიკაციის უნარებს?

მონაცემთა მეცნიერების ინტერვიუს კითხვები: ქცევითი

ქცევითი ინტერვიუს კითხვებით, დამსაქმებლები ეძებენ კონკრეტულ სიტუაციებს, რომლებიც აჩვენებენ გარკვეულ უნარებს. ინტერვიუერს სურს გაიგოს, როგორ გაუმკლავდით წარსულში არსებულ სიტუაციებს, რა ისწავლეთ და რისი მიტანა შეგიძლიათ მათ კომპანიაში.

მონაცემთა მეცნიერების ინტერვიუში ქცევითი კითხვების მაგალითები მოიცავს:

გახსოვთ სიტუაცია, როდესაც დიდი მონაცემების ნაკრების გაწმენდა და ორგანიზება მოგიწიათ?

კვლევებმა აჩვენა, რომ მონაცემთა მეცნიერები დროის უმეტეს ნაწილს ატარებენ მონაცემთა მომზადებაზე, განსხვავებით მონაცემთა მოპოვებისა და მოდელირებისა. ასე რომ, თუ თქვენ გაქვთ რაიმე გამოცდილება, როგორც მონაცემთა მეცნიერი, თითქმის დარწმუნებულია, რომ გაქვთ დიდი მონაცემთა ნაკრების დასუფთავებისა და ორგანიზების გამოცდილება. ისიც მართალია, რომ ეს არის დავალება, რომელიც ძალიან ცოტას სიამოვნებს. მაგრამ მონაცემთა გაწმენდა ასევე ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი ნაბიჯია ნებისმიერი კომპანიისთვის. ასე რომ, თქვენ უნდა გაატაროთ დაქირავების მენეჯერი იმ პროცესის მეშვეობით, რომელსაც თქვენ მიჰყვებით მონაცემთა მომზადებისას: დუბლიკატი დაკვირვებების ამოღება, სტრუქტურული შეცდომების გამოსწორება, ამომწურავი მონაცემების გაფილტვრა, დაკარგული მონაცემების მოგვარება და მონაცემთა დადასტურება.

დაფიქრდით მონაცემთა პროექტზე, რომელზეც მუშაობდით, სადაც პრობლემა ან გამოწვევა შეგხვდათ. როგორი სიტუაცია იყო, რა იყო დაბრკოლება და როგორ გადალახეთ იგი?
გთხოვთ მოგვაწოდოთ მონაცემების გამოყენების კონკრეტული მაგალითი მომხმარებლის ან დაინტერესებული მხარის გამოცდილების ასამაღლებლად?
გთხოვთ, მიუთითოთ კონკრეტული სიტუაცია, სადაც მიაღწიეთ მიზანს. როგორ მიაღწიეთ მას?
გთხოვთ, მიუთითოთ კონკრეტული სიტუაცია, როდესაც თქვენ ვერ მიაღწიეთ მიზანს. Რა მოხდა?
როგორია თქვენი მიდგომა მჭიდრო ვადების მართვისა და შესრულებისთვის?
შეგიძლიათ გაიხსენოთ სამსახურში კონფლიქტი? როგორ გაუმკლავდი ამას?

მონაცემთა მეცნიერების ინტერვიუს კითხვები ტოპ კომპანიებისგან (Amazon, Google, Facebook, Microsoft)

იმისთვის, რომ წარმოდგენა მოგცეთ სხვა კითხვებზე, რომლებიც შეიძლება გაჩნდეს ინტერვიუში, ჩვენ შევადგინეთ მონაცემთა მეცნიერების ინტერვიუს კითხვების სია ზოგიერთი საუკეთესო ტექნიკური კომპანიისგან.

რა განსხვავებაა დამხმარე ვექტორულ მანქანასა და ლოჯისტიკურ რეგრესიას შორის? გთხოვთ, მოგვაწოდოთ სიტუაციების მაგალითები, როდესაც თქვენ აირჩევთ ერთის გამოყენებას, ვიდრე მეორის.
თუ მონაცემთა ნაკრებიდან დაკარგული მნიშვნელობების ამოღება იწვევს მიკერძოებას, რას გააკეთებდით?
პროდუქტის სიჯანსაღის, ჩართულობის ან ზრდის განხილვისას რა მეტრიკას შეაფასებდით?
როდესაც ცდილობთ ჩვენს პროდუქტთან დაკავშირებული ბიზნეს პრობლემების მოგვარებას ან გადაჭრას, რა მეტრიკას შეაფასებდით?
როგორ აფასებთ პროდუქტის შესრულებას?
როგორ იცით, არის თუ არა ახალი დაკვირვება გამოკვეთილი?
როგორ განსაზღვრავდით მიკერძოებულ-ვარიანტულ კომპრომისს?
როგორია თქვენი მეთოდი პროდუქტის მომხმარებელთა პოპულაციისგან ნიმუშის შემთხვევით არჩევისთვის?
როგორია თქვენი პროცესი მონაცემთა ჩხუბისა და გაწმენდისთვის მანქანური სწავლების ალგორითმების გამოყენებამდე?
როგორ მიუდგებით დაუბალანსებელ ორობით კლასიფიკაციას?
როგორ განასხვავოთ კარგი და ცუდი მონაცემთა ვიზუალიზაცია?
გთხოვთ შექმენით ფუნქცია, რომელიც ამოწმებს არის თუ არა სიტყვა პალინდრომი.