Во время собеседования на должность специалиста Data Science (науки о данных) интервьюер будет задавать вопросы из различных областей. Например, статистика, программирование, анализ данных, предварительная обработка данных или моделирование. В этой статье собрали для вас самые распространенные вопросы, которые вам могут встретиться на интервью.
Вопрос №1. Что такое логистическая регрессия?
Логистическая регрессия — это популярный алгоритм, который используется для решения задач классификации. В этом вопросе вам нужно объяснить, что такое логистическая регрессия, как она работает, и привести пример проблемы в области науки о данных, которую вы решили с помощью логистической регрессии. Основное применение этого метода связано с задачами бинарной классификации, где зависимая переменная может принимать только два значения, например, «да» или «нет».
Вопрос №2. Зачем нужны метрики оценки? Что такое матрица запутанности?
Модели машинного обучения необходимо оценивать, чтобы проверить их эффективность. Метрики позволяют понять, насколько хорошо модель справляется с поставленной задачей, и помогают сравнивать различные модели между собой.
Матрица запутанности (или матрица неточностей) — это инструмент, который используется для визуализации и оценки качества модели классификации. Она показывает, как часто модель путает различные классы.
Вопрос №3. Объясните разницу между контролируемым и неконтролируемым обучением
Контролируемое и неконтролируемое машинное обучение отличаются по типу используемых данных и механизму обратной связи.
Контролируемое обучение работает с известными и маркированными данными, имеет механизм обратной связи. Включает разные алгоритмы, такие как деревья решений, логистическую регрессию и метод опорных векторов.
Неконтролируемое обучение использует немаркированные данные без обратной связи и включает алгоритмы, такие как кластеризация методом k-средних, иерархическая кластеризация и априорный алгоритм.
Вопрос №4. Объясните, что такое дерево решений?
Дерево решений — это еще один алгоритм контролируемого обучения, который можно использовать для задач регрессии или классификации.
Вопрос №5. Расскажите про кросс-валидацию
Кросс-валидация — это метод оценки качества моделей машинного обучения. Он помогает избежать переобучения и недообучения, обеспечивая более точную и надежную оценку производительности модели.
Вопрос №6. Что такое нормальное распределение?
Нормальное распределение или распределение Гаусса — непрерывное распределение вероятностей в виде симметричной колоколообразной формой. Оно описывает, как часто различные значения случайной величины встречаются в выборке, с пиком в центре, где сосредоточено большинство значений, и уменьшающейся вероятностью по мере удаления от центра. Нормальное распределение определяется двумя параметрами: математическим ожиданием (средним значением) и стандартным отклонением, которое определяет ширину распределения.
Вопрос №7. Объясните метод случайного леса (Random Forest)
Random forest - один из самых популярных алгоритмов машинного обучения. Он использует ансамбль деревьев для решения задач классификации и регрессии. Алгоритм строит множество деревьев решений на случайно выбранных подвыборках обучающих данных и использует разные комбинации признаков для каждого дерева, что повышает разнообразие моделей и снижает риск переобучения.
Вопрос №8. Расскажите, что такое одномерный, двумерный или многомерный анализ
Эти три типа анализов используются для обобщения переменных в наборе данных и помогают получить некоторые выводы. Они различаются по количеству переменных, которые они рассматривают.
Одномерный анализ (или унивариантный) фокусируется на изучении одной переменной, позволяя понять её распределение, центральные тенденции и вариации.
Двумерный анализ (или бивариантный) исследует взаимосвязь между двумя переменными. Он позволяет выявлять корреляции и зависимости, используя методы, такие как корреляционный анализ и диаграммы рассеяния.
Многомерный анализ (или многофакторный) рассматривает более чем две переменные одновременно, что позволяет исследовать сложные взаимосвязи и взаимодействия между ними.
Вопрос №9. Как справиться с недостающими данными?
Некоторые наборы данных могут содержать недостающие данные или значения. Это может вызвать проблемы при обучении моделей машинного обучения.
Важно упомянуть некоторые методы, которые можно использовать для обработки недостающих данных. Вы также можете поделиться своим опытом, как вы справлялись с недостающими данными в своем последнем проекте.
Вопрос №10. В чем преимущества уменьшения размерности?
Снижение размерности — это техника, позволяющая уменьшить количество признаков или переменных в наборе данных.
Преимущества:
- Снижаются требования к памяти и времени обработки, что делает модели более эффективными.
- Увеличивается скорость и точность моделей машинного обучения.
- Визуализация данных становится проще, когда они представлены в низкоразмерных пространствах, таких как 2D или 3D, что облегчает анализ и интерпретацию результатов.
Вопрос №11. Как справиться с выбросами?
Выброс — это точка данных, которая значительно отклоняется от остальных. К примеру, можно использовать визуализацию. Это один из самых простых способов обнаружения выбросов — это использование графиков, таких как ящики с усами (box plots) или диаграммы рассеяния. Эти визуализации позволяют наглядно увидеть отклонения.
Вопрос №12. Что такое ансамблевое обучение?
В машинном обучении ансамблевое обучение — это процесс использования нескольких алгоритмов для получения лучшего прогноза, чем можно было бы получить с помощью одного алгоритма.
Вопрос №13. Объясните, в чем разница между машинным и глубоким обучением?
Машинное обучение и глубокое обучение отличаются по своей природе и подходам. Машинное обучение позволяет обучать компьютерные системы без необходимости их явного программирования. В свою очередь, глубокое обучение является подвидом машинного обучения, который основывается на принципах работы нейронных сетей, аналогичных структуре человеческого мозга. Этот процесс напоминает, как наш мозг решает задачи: он обрабатывает запросы через различные уровни иерархий концепций и связанных вопросов для нахождения ответа.
Вопрос №14. Чем различаются переобучение (Overfitting) и недообучение (Underfitting)?
Переобучение и недообучение — две основные проблемы в процессе машинного обучения.
Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо подстраивается под данные, запоминая их шум и особенности, что приводит к высокой ошибке на тестовых данных. Это означает, что модель не может обобщать информацию на новые, невидимые данные.
Недообучение, наоборот, возникает, когда модель не успевает выучить закономерности в данных. Это приводит к высокой ошибке как на обучающей, так и на тестовой выборках. Такое может происходить из-за слишком простой модели или недостаточного количества итераций обучения.
Вопрос №15. Что такое регуляризация и почему она полезна?
Регуляризация — это метод в машинном обучении, который помогает предотвратить переобучение модели, добавляя дополнительные ограничения или штрафы к функции потерь. Она позволяет модели лучше обобщать информацию, используя ранее изученные примеры для работы с новыми, невидимыми данными.
Основные методы регуляризации включают Lasso-регрессию (норма L1) и гребневую регрессию (норма L2), которые помогают игнорировать менее важные признаки и тем самым улучшать качество предсказаний.
Вопрос №16. Расскажите про систематическую ошибку отбора (Selection Bias)
Это тип смещения, возникающий в результате неравномерного выбора участников для исследования или анализа. Она возникает, когда характеристики группы, включенной в исследование, систематически отличаются от тех, кто не участвует, что может привести к искажению результатов и неверным выводам.
Вопрос №17. Объясните разницу между валидационным и тестовым наборами
Валидационный и тестовый наборы — это два разных типа данных, которые используют для оценки моделей машинного обучения. Они выполняют разные функции.
Валидационный набор используется для настройки модели и выбора гиперпараметров. Он помогает определить, как хорошо модель обобщает информацию на новых данных, и позволяет вносить изменения в модель, чтобы улучшить её производительность.
Тестовый набор предназначен для окончательной оценки модели после её обучения и настройки. Он используется для проверки, насколько хорошо модель работает на данных, которые она не видела ранее, и предоставляет объективную оценку её производительности.
Вопрос №18. В чем разница между регрессией и классификацией?
Регрессия и классификация — это контролируемое обучение, а единственное различие заключается в их результатах. Регрессия используется для прогнозирования непрерывных числовых значений. Классификация, с другой стороны, предназначена для предсказания дискретных категорий.
Вопрос №19. Что такое искусственные нейронные сети?
Это математические модели, вдохновленные структурой и функцией человеческого мозга, которые используются для обработки и анализа данных. Нейронные сети способны обучаться на основе данных, выявляя сложные паттерны и зависимости, что делает их эффективными для решения задач, таких как распознавание образов, классификация и прогнозирование.
Вопрос №20. Что такое нормализация? В чем разница между нормализацией и стандартизацией?
Нормализация и стандартизация — это методы, используемые для предварительной обработки данных перед применением алгоритмов машинного обучения.
Разница между нормализацией и стандартизацией заключается в том, что нормализация изменяет данные так, чтобы они находились в заданном диапазоне, тогда как стандартизация преобразует данные так, чтобы они имели нулевое среднее и единичное стандартное отклонение. Стандартизация используется, когда данные имеют нормальное распределение и помогает устранить влияние масштабов различных признаков.
