Top 7 schede di riferimento essenziali per superare con successo il tuo colloquio di Data Science

Top 7 schede di riferimento essenziali per superare con successo il tuo colloquio di Data Science nel campo della bellezza e della moda

 

Trovare un lavoro nel campo della scienza dei dati non è facile. Con le aziende che ricevono centinaia di candidature per ogni posizione, devi distinguerti dalla concorrenza per ottenere un colloquio. E una volta ottenuto il colloquio, devi dimostrare competenza tecnica e capacità comunicative per dimostrare di essere la persona giusta per il ruolo.

Ecco perché avere la giusta preparazione e materiale può darti un vantaggio critico. Nel suo nuovo blog, copriremo le cheat sheet più importanti che ogni candidato alla scienza dei dati dovrebbe rivedere prima di un prossimo colloquio. Le cheat sheet coprono una vasta gamma di argomenti chiave della scienza dei dati, dalla statistica e Python a SQL e agli algoritmi di apprendimento automatico.

 

1. SQL

 

Structured Query Language (SQL) viene utilizzato per gestire e accedere al database. È la competenza più importante che i data scientist devono avere. Oltre all’accesso ai dati, i professionisti dei dati lo utilizzano per eseguire query di analisi dati su una grande quantità di dati.

Indipendentemente dal colloquio tecnico a cui ti stai preparando, la cheat sheet Getting Started with SQL sarà una guida utile per te. Ti aiuterà a rivedere la sintassi comune e ti insegnerà come utilizzarla. Inoltre, ti assisterà anche durante i colloqui di coding.

 

2. Probabilità e Statistica

 

Molti data scientist non utilizzano la probabilità o i test statistici nel loro lavoro quotidiano. Può essere difficile stare al passo con tutti i termini importanti. Tuttavia, è importante notare che potresti essere interrogato su concetti come il test A/B, gli intervalli di confidenza, i test di ipotesi, l’analisi delle correlazioni e altro.

Se hai paura di sentirti imbarazzato durante un colloquio, puoi rinfrescare la memoria consultando la cheat sheet Probabilità e Statistica. Fornita dall’Università di Stanford, questa cheat sheet include tutti i termini essenziali che potrebbero essere utilizzati durante il colloquio.

 

3. Pandas

 

Pandas è una libreria Python principalmente utilizzata per la pulizia, la manipolazione, l’analisi, l’elaborazione e il salvataggio dei dati. Durante un colloquio, potresti essere interrogato su vari componenti di questa libreria e su come analizzare i dati utilizzando pandas. Potrebbe anche venirvi chiesto di eseguire un’analisi dei dati e scrivere un rapporto basato sui risultati.

La cheat sheet Data Wrangling di Pandas fornisce informazioni sintetiche su varie funzioni di pandas con rappresentazione visuale, aiutandoti negli interviste tecniche e di coding.

 

4. Visualizzazione dei dati

 

La visualizzazione dei dati è una competenza importante per i data scientist. Mentre i data scientist possono essere bravi nell’analizzare i dati, scegliere il tipo di grafico giusto per comunicare efficacemente le intuizioni è un po’ complicato. Durante i colloqui, non essere in grado di selezionare il grafico ottimale per mostrare l’analisi può creare una cattiva impressione sugli intervistatori.

Per evitare questo problema, i data scientist devono dare uno sguardo alla cheat sheet Visualizzazione dei dati per scegliere istintivamente il grafico ideale e trasmettere il messaggio che si intendono comunicare agli stakeholder. Questo ti aiuterà durante i colloqui di coding e gli assignment a casa.

 

5. Scikit-learn

 

Scikit-learn è una libreria Python ampiamente utilizzata che offre un’ampia gamma di strumenti e funzionalità per implementare diversi algoritmi di apprendimento automatico. Come data scientist, potresti dover risolvere problemi di regressione di base utilizzando varie funzioni di Scikit-learn per l’aumento dei dati, l’elaborazione, l’addestramento dei modelli e l’ottimizzazione.

Costruire ed valutare modelli di apprendimento automatico è una parte cruciale del lavoro di un data scientist. È naturale imparare varie funzioni di Scikit-learn rivedendo la cheat sheet Scikit-learn per l’apprendimento automatico.

 

6. Git

 

Git è una competenza essenziale per i data scientist da padroneggiare, specialmente quelli che lavorano in team collaborativi. In qualsiasi progetto di data science con più contributor, Git consente il controllo delle versioni e la fusione del codice in modo che i membri del team possano lavorare contemporaneamente sul codice senza conflitti di runtime.

Devi dimostrare le tue competenze di Git prima di essere invitato a lavorare sul progetto. Pertanto, è essenziale rivedere il Git for Data Science cheat sheet per imparare la sintassi e le funzioni più comunemente utilizzate.

 

7. Data Science Super Cheat Sheet

 

Il cheat sheet Data Science Super è un po ‘diverso. Lo rivedrai per imparare tutti i concetti teorici importanti.

Imparerai su:

  1. Distribuzioni
  2. Vari concetti di apprendimento automatico
  3. Valutazione dei modelli
  4. Regressione lineare
  5. Regressione logistica
  6. Albero decisionale
  7. Macchina a vettori di supporto
  8. Clustering
  9. Riduzione della dimensionalità
  10. Elaborazione del linguaggio naturale
  11. Reti neurali
  12. Rete neurale convoluzionale
  13. Rete neurale ricorrente
  14. Boosting
  15. Apprendimento per rinforzo
  16. Rilevamento delle anomalie
  17. Serie temporali
  18. Statistica
  19. A/B Testing

Con un’ora rimasta prima del tuo colloquio, questo cheat sheet è tutto ciò che devi rivedere. Ti aiuterà a ripassare le domande di colloquio più comunemente chieste.

Spero che tu possa goderti l’elenco dei sette cheat sheet essenziali. Fammi sapere se vuoi vedere altro contenuto simile.

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan) è un professionista certificato in data science che ama costruire modelli di apprendimento automatico. Attualmente, si concentra sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici sulle tecnologie di machine learning e data science. Abid ha conseguito una laurea magistrale in Technology Management e una laurea triennale in Ingegneria delle telecomunicazioni. La sua visione è quella di costruire un prodotto AI utilizzando una rete neurale di grafo per gli studenti che lottano con disturbi mentali.