En una entrevista de data science, es común que se hagan preguntas específicas sobre habilidades técnicas, lenguajes de programación, estadísticas y habilidades de comunicación.
En general, el entrevistador busca evaluar tu conocimiento técnico y tu capacidad para resolver problemas, así como también tu capacidad para comunicar y trabajar en equipo.
A continuación, se presentan algunas preguntas comunes que podrías encontrarte en una entrevista de data science y posibles respuestas:
- ¿Qué es aprendizaje automático y cómo se aplica en la ciencia de datos?
El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que se enfoca en la creación de algoritmos y modelos que pueden aprender de los datos. En la ciencia de datos, se utiliza para hacer predicciones y encontrar patrones en grandes conjuntos de datos.
- ¿Qué es una regresión lineal y cómo se utiliza en la ciencia de datos?
La regresión lineal es una técnica estadística que se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. En la ciencia de datos, se utiliza para hacer predicciones y encontrar patrones en los datos.
- ¿Qué es una base de datos SQL y cómo se utiliza en la ciencia de datos?
Una base de datos SQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales que utiliza el lenguaje SQL para almacenar y recuperar datos. En la ciencia de datos, se utiliza para almacenar y manipular grandes conjuntos de datos.
- ¿Qué es la programación en Python y por qué es importante en la ciencia de datos?
Python es un lenguaje de programación popular en la ciencia de datos debido a su facilidad de uso, eficiencia y gran cantidad de librerías. Se utiliza para análisis de datos, modelado y visualización, entre otros.
- ¿Qué es el preprocesamiento de datos y por qué es importante?
El preprocesamiento de datos es la limpieza y transformación de los datos antes de analizarlos. Es importante porque los datos pueden contener ruido, valores atípicos y valores faltantes que pueden afectar los resultados del análisis.
- ¿Cómo manejas los datos faltantes en un conjunto de datos?
Existen diferentes enfoques para manejar datos faltantes, como eliminar las filas o columnas con valores faltantes, imputar valores faltantes o utilizar modelos específicos para manejar datos faltantes. La elección del enfoque depende del contexto y de los objetivos del análisis.
- ¿Qué es la validación cruzada y cómo se utiliza en el aprendizaje automático?
La validación cruzada es una técnica para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Consiste en dividir el conjunto de datos en diferentes subconjuntos para entrenar y evaluar el modelo varias veces. Esto ayuda a evaluar si el modelo es generalizable y puede ser utilizado con datos nuevos.
- ¿Cómo seleccionas las variables relevantes para un modelo de aprendizaje automático?
Existen diferentes técnicas para seleccionar las variables relevantes para un modelo de aprendizaje automático, como análisis de correlación, análisis de componentes principales o técnicas de selección de características. La elección de la técnica depende del contexto y de los objetivos del análisis.
9. ¿Qué es el overfitting y cómo se puede evitar?
El overfitting es un problema común en el aprendizaje automático en el que un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, lo que puede resultar en una mala capacidad de generalización. Para evitarlo, se pueden utilizar técnicas como la validación cruzada, la reducción de la complejidad del modelo y la adición de datos de entrenamiento adicionales.
10. ¿Qué algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado conoces y en qué situaciones los utilizarías?
Algunos algoritmos comunes de aprendizaje supervisado son la regresión lineal, el árbol de decisiones y las redes neuronales, mientras que algunos algoritmos de aprendizaje no supervisado son el clustering, la reducción de dimensionalidad y las redes neuronales autoencoder. La elección del algoritmo dependerá de la naturaleza del problema y de los datos disponibles.
Si te encuentras con nuevas preguntas, te invitamos a comentarlas abajo 👇
𝗦𝗶 𝗮ú𝗻 𝗻𝗼 𝗰𝗼𝗺𝗲𝗻𝘇𝗮𝘀𝘁𝗲 𝘁𝘂𝘀 𝗲𝘀𝘁𝘂𝗱𝗶𝗼𝘀 𝗲𝗻 𝗹𝗮 𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗱𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗼𝘀 No dejes de ver nuestra oferta de bootcamps con certificación:
- Conviértete en Data Scientist en 1 año: Carrera Data Science – Desafio Latam
- Conviértete en Data Analyst en 8 meses: Carrera Data Analytics – Desafio Latam