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.
- ¿Qué es la regresión lineal y cómo funciona?
- ¿Cuál es la diferencia entre sesgo y varianza?
- Describe regularización y por qué es importante en el aprendizaje automático?
- ¿Cómo evitar el overfitting y qué es?
- ¿Cuál es la diferencia entre clasificación y regresión?
- ¿Qué es la Singular Value Decomposition y cómo se aplica en el análisis de datos?
- 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.
- Dataset
Es una colección estructurada de datos que se utiliza como base para el análisis.
- Exploratory Data Analysis, EDA
Es el proceso de investigar y analizar el conjunto de datos para comprender su estructura, características, distribuciones y relaciones.
- Data Preprocessing
Permite el proceso de limpiar, transformar y preparar los datos para su análisis.
- Machine Learning
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.
- Algoritmos de aprendizaje supervisado
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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