数据科学 - 面试问题
以下是面试中最常见的一些问题。
Q1. 什么是数据科学？它与其他数据相关领域有何不同？
数据科学是使用计算和统计方法从数据中获取知识和见解的研究领域。它利用数学、统计学、计算机科学和特定领域知识的技术来分析大型数据集，从数据中发现趋势和模式，并对未来做出预测。
数据科学与其他数据相关领域不同，因为它不仅仅是收集和组织数据。数据科学过程包括分析、建模、可视化和评估数据集。数据科学使用机器学习算法、数据可视化工具和统计模型等工具来分析数据、做出预测并发现数据中的模式和趋势。
其他与数据相关的领域，例如机器学习、数据工程和数据分析，更专注于特定的事情，例如机器学习工程师的目标是设计和创建能够从数据中学习并做出预测的算法，数据工程是设计和管理数据管道、基础设施和数据库。数据分析就是探索和分析数据以发现模式和趋势。而数据科学则对模型进行建模、探索、收集、可视化、预测和部署。
总的来说，数据科学是一种更全面的数据分析方法，因为它包括从准备数据到做出预测的整个过程。其他处理数据的领域有更具体的专业领域。
Q2。数据科学流程是什么以及涉及哪些关键步骤？
数据科学过程也称为数据科学生命周期，是一种寻找数据问题解决方案的系统方法，它显示了开发、交付和维护数据科学项目所采取的步骤。
标准数据科学生命周期方法包括使用机器学习算法和统计程序，从而产生更准确的预测模型。数据提取、准备、清理、建模、评估等是数据科学最重要的阶段。数据科学过程涉及的关键步骤是 -
识别问题并了解业务
数据科学生命周期始于“为什么？” 就像任何其他业务生命周期一样。数据科学过程中最重要的部分之一是找出问题所在。这有助于找到一个明确的目标，所有其他步骤都可以围绕该目标进行。简而言之，尽早了解业务目标很重要，因为它将决定分析的最终目标是什么。
数据采集
数据科学生命周期的下一步是数据收集，这意味着从适当且可靠的来源获取原始数据。收集的数据可以是有组织的，也可以是无组织的。数据可以从网站日志、社交媒体数据、在线数据存储库，甚至使用 API、网络抓取从在线源流式传输的数据或 Excel 或任何其他来源的数据中收集。
数据处理
从可靠来源收集高质量数据后，下一步就是对其进行处理。数据处理的目的是确保在进入下一阶段之前解决所获取数据的任何问题。如果没有这一步，我们可能会产生错误或不准确的发现。
数据分析
数据分析 探索性数据分析（EDA）是一套用于分析数据的可视化技术。通过这种方法，我们可以得到具体的详细数据的统计汇总。此外，我们将能够处理重复的数字、异常值，并识别集合中的趋势或模式。
数据可视化
数据可视化是在图表上展示信息和数据的过程。数据可视化工具通过使用图表、图形和地图等视觉元素，可以轻松了解数据中的趋势、异常值和模式。对于员工或企业主来说，这也是向不懂技术的人展示数据而不会让他们感到困惑的好方法。
数据建模
数据建模是数据科学最重要的方面之一，有时被称为数据分析的核心。模型的预期输出应来自准备和分析的数据。
在此阶段，我们开发用于训练和测试生产相关任务模型的数据集。它还涉及选择正确的模式类型并确定问题是否涉及分类、回归或聚类。分析完模型类型后，我们必须选择合适的实现算法。必须谨慎执行，因为从提供的数据中提取相关见解至关重要。
模型部署
模型部署包含建立将模型部署到市场消费者或另一个系统所需的交付方法。机器学习模型也正在设备上实施并获得认可和吸引力。根据项目的复杂性，此阶段的范围可能从 Tableau 仪表板上的基本模型输出到具有数百万用户的复杂的基于云的部署。
Q3。监督学习和无监督学习有什么区别？
监督学习- 监督学习是机器学习和人工智能的一种。它也被称为“监督机器学习”。它的定义是，它使用标记数据集来训练算法如何正确分类数据或预测结果。当数据输入模型时，其权重会发生变化，直到模型正确拟合为止。这是交叉验证过程的一部分。监督学习可以帮助组织找到针对各种现实问题的大规模解决方案，例如将垃圾邮件分类到收件箱中的单独文件夹中，就像在 Gmail 中我们有一个垃圾邮件文件夹一样。
监督学习算法- 朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归。
无监督学习- 无监督学习，也称为无监督机器学习，使用机器学习算法来查看未标记的数据集并将它们分组在一起。这些程序发现隐藏的模式或数据组。它能够发现信息中的相似性和差异性，使其非常适合探索性数据分析、交叉销售策略、客户细分和图像识别。
无监督学习算法- K-means 聚类
Q4。什么是正则化以及它如何帮助避免过度拟合？
正则化是一种向模型添加信息以防止模型过度拟合的方法。它是一种回归，试图使系数的估计值尽可能接近零，以使模型更小。在这种情况下，去掉额外的重量就意味着减少模型的容量。
正则化会消除所选特征的任何额外权重，并重新分配权重，使它们全部相同。这意味着正则化使得学习既灵活又具有大量移动部件的模型变得更加困难。具有很大灵活性的模型是可以容纳尽可能多的数据点的模型。
Q5. 什么是交叉验证以及为什么它在机器学习中很重要？
交叉验证是一种测试 ML 模型的技术，方法是在可用输入数据的不同子集上训练模型，然后在另一个子集上测试它们。我们可以使用交叉验证来检测过度拟合，即未能概括模式。
对于交叉验证，我们可以使用k折交叉验证方法。在 k 折交叉验证中，我们将您开始的数据分为 k 组（也称为折叠）。我们在除一个 (k-1) 个子集之外的所有子集上训练 ML 模型，然后在未用于训练的子集上测试模型。这个过程进行 k 次，每次都会留出一个不同的子集用于评估（而不用于训练）。
Q6. 机器学习中的分类和回归有什么区别？
回归和分类之间的主要区别在于，回归有助于预测连续量，而分类有助于预测离散类标签。两种机器学习算法的某些组件也是相同的。
回归算法可以对离散值（即整数）进行预测。
如果该值采用类标签概率的形式，则分类算法可以预测此类数据。
Q7. 什么是聚类？有哪些流行的聚类算法？
聚类是一种数据挖掘方法，它根据未标记数据的相似性或差异来组织它们。聚类技术用于根据数据中的结构或模式将未分类、未处理的数据项组织成组。聚类算法有多种类型，包括排他性、重叠性、层次性和概率性。
K 均值聚类是聚类方法的一个流行示例，其中根据数据点与每个组质心的距离将数据点分配到 K 个组。最接近某个质心的数据点将被分为同一类别。K 值越高，表示分组越小，粒度越大；K 值越低，表示分组越大，粒度越小。K-means 聚类的常见应用包括市场细分、文档聚类、图片分割和图像压缩。
Q8. 什么是梯度下降以及它在机器学习中如何工作？
梯度下降是一种优化算法，常用于训练神经网络和机器学习模型。训练数据帮助这些模型随着时间的推移进行学习，梯度下降中的成本函数充当晴雨表，衡量参数更新每次迭代的准确性。模型会不断改变其参数，使误差尽可能小，直到函数接近或等于0。一旦机器学习模型被调整到尽可能准确，它们就可以用于人工智能（AI）和计算机科学以强大的方式。
Q9. 什么是 A/B 测试以及如何将其用于数据科学？
A/B 测试是随机对照实验的常见形式。它是一种用于确定变量的两个版本中哪一个在受控设置中表现更好的方法。A/B 测试是数据科学和整个技术行业中最重要的概念之一，因为它是针对任何假设得出结论的最有效方法之一。您必须了解 A/B 测试是什么以及它通常如何工作。A/B 测试是评估商品的常用方法，并且在数据分析领域正在蓬勃发展。在测试增量更改（例如 UX 修改、新功能、排名和页面加载速度）时，A/B 测试更加有效。
Q10. 您能解释一下过度拟合和欠拟合以及如何缓解它们吗？
过度拟合是当函数过度拟合有限数量的数据点时出现的建模错误。这是模型训练点过多、复杂度过高的结果。
欠拟合是当函数与数据点不正确匹配时出现的建模错误。这是训练点不足的简单模型的结果。
机器学习研究人员可以通过多种方法避免过度拟合。其中包括：交叉验证、正则化、剪枝、Dropout。
机器学习研究人员可以通过多种方法来避免欠拟合。这些包括 -
获取更多训练数据。
添加更多参数或增加参数的大小。
使模型更加复杂。
增加更多的训练时间，直到成本函数达到最低。
通过这些方法，您应该能够改进模型并解决任何过度拟合或欠拟合的问题。