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雷达卡
在数据科学面试中，您可能会被问到各种各样的问题，以测试您对统计、数据分析、机器学习、深度学习、大数据和人工智能等众多主题的了解。
为了帮助您为面试做好准备，我们在此列出了最常见的数据科学面试问题及其答案。
所以，事不宜迟，让我们开始吧！
#1 什么是数据科学？
用最简单的形式来说，数据科学是对从不同来源收集的数据进行研究，然后对其进行存储、组织和分析以从中获取有意义的信息。
#2 从原始数据中提取预期信息需要哪些知识？
数据科学家和分析师需要对数学、统计计算机科学、机器学习、数据可视化、聚类分析和数据建模有很好的了解。
#3 结构化数据和非结构化数据有什么区别？
顾名思义，结构化数据是高度组织和格式整齐的数据，因此可以在关系数据库中轻松搜索。另一方面，非结构化数据是没有组织或格式化的数据。
#4 有监督机器学习和无监督机器学习有什么区别？
监督机器学习使用训练数据集，输入数据被标记。无监督 ML 使用输入数据集并且输入数据保持未标记。此外，监督 ML 用于预测，无监督 ML 用于分析。
#5 什么是逻辑回归？
它是一种统计技术，用于预测零或一或是或否的二元结果。
#6 为什么数据清洗在数据分析中至关重要？
数据是从各种来源积累的。确保收集的数据足以进行分析非常重要。数据清理确保数据完整、准确，并且没有冗余或不相关的组件。
#7 什么是二项式概率公式？
#8 什么是线性回归？
线性回归是一种用于快速预测分析的统计工具。在线性回归中，一个变量（比如 A）的得分是根据另一个变量（比如 B）的得分来预测的。例如，房屋的价格取决于其大小或位置等因素。
#9 什么是特征向量？
特征向量是表示某个对象的数值特征的 n 维向量。
# 10 A/b 测试的目标是什么？
它是一种统计假设检验，用于检测网页的任何变化，以便采取措施最大限度地提高预期结果的可能性。
#11 什么是大数定律？
这是一个处理多次执行相同实验时产生的结果的定理。
#12 什么是抽样？
数据抽样是一种统计分析技术，用于选择和分析具有代表性的数据子集，以确定更大集合中的模式。
#13 SQL 和 MySQL 或 SQL Server 有什么区别？
SQL 代表结构化查询语言。它是一种用于评估和操作数据库的标准语言。MySQL 是一种数据库管理系统，如 SQL Server、Oracle 等。
# 14 如何消除查询结果中的重复行？
从查询结果中消除重复行的一种方法是使用 DISTINCT 子句。
#15 采样过程中可能出现的偏差类型有哪些？
选择偏差
覆盖偏差
幸存者偏差
什么是人工神经网络？
# 16 什么是人工神经网络（ANN）？
人工神经网络 (ANN) 是旨在模拟人脑的计算系统。
# 17 Python 或 R – 哪个更适合文本分析？
Python 是文本分析的更好选择，因为它的 Pandas 库包含用户友好的数据结构和可靠的数据分析工具。R 是机器学习应用程序的更好选择。
#18。您将如何定义聚类算法中的聚类数量？
聚类的主要目的是以某种方式将相似的身份组合在一起，以便组内的实体保持相同但组彼此不同。
# 19. 什么是 TF/IDF 向量化？
tf-idf 代表词频-逆文档频率。它是一种数值统计量，用于确定一个词在集合或语料库中的文档中的重要性。
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