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Conceptos y preguntas de Data Science para entrevista

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Créditos: Zuhike

Con estas preguntas de Data Science sorprenderás a tu reclutador de forma inmediata en tu camino a ser un científico.

La Ciencia de Datos es un campo interdisciplinario que combina matemáticas, estadísticas, programación y conocimientos de dominio.

Busca extraer conocimiento y perspectivas útiles a partir de conjuntos de datos para descubrir patrones, realizar predicciones y tomar decisiones.

La Ciencia de Datos permite a los científicos iniciar un proceso de recopilación para su posterior análisis.

Gracias a este proceso se pueden identificar errores, problemas específicos y así montar sus soluciones de forma estructurada.

Preguntas de Data Science que no faltan a los reclutadores

En una entrevista laboral, estas preguntas debes estudiar sin falta alguna.

  1. ¿Qué es la regresión lineal y cómo funciona?
  2. ¿Cuál es la diferencia entre sesgo y varianza?
  3. Describe regularización y por qué es importante en el aprendizaje automático?
  4. ¿Cómo evitar el overfitting y qué es?
  5. ¿Cuál es la diferencia entre clasificación y regresión?
  6. ¿Qué es la Singular Value Decomposition y cómo se aplica en el análisis de datos?
  7. Explica el concepto de reducción de dimensionalidad y menciona algunas técnicas comunes para lograrlo.

Conceptos de la Ciencia de Datos

Además de las preguntas de Data Science, en una entrevista laboral siempre es importante dominar conceptos básicos del área de interés.

Aquí te dejamos unos conceptos sobre la Ciencia de Datos que no te pueden faltar.

Es una colección estructurada de datos que se utiliza como base para el análisis. 

Es el proceso de investigar y analizar el conjunto de datos para comprender su estructura, características, distribuciones y relaciones. 

Permite el proceso de limpiar, transformar y preparar los datos para su análisis.

Es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de desarrollar algoritmos y técnicas para permitir que los sistemas aprendan automáticamente a partir de los datos.

Se entrenan utilizando datos etiquetados, es decir, datos que tienen una variable objetivo conocida y realizar predicciones o clasificar nuevas instancias.

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