Data Science 简明教程
Data Science - Interview Questions
以下是面试中一些最常问的问题。
Q1. What is data science and how is it different from other data-related fields?
数据科学是一个研究领域，使用计算和统计方法从数据中获取知识和见解。它利用数学、统计、计算机科学和特定领域知识来分析大数据集，从数据中发现趋势和模式，并对未来进行预测。
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来分析数据，做出预测，并在数据中找到模式和趋势。
其他数据相关领域，例如机器学习、数据工程和数据分析，更专注于特定事物，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，数据工程的目标是设计和管理数据管道、基础设施和数据库。数据分析完全是关于探索和分析数据以找到模式和趋势。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。
总体而言，数据科学是一种更全面的数据分析方式，因为它包含从准备数据到做出预测的整个过程。处理数据的其他领域有更具体的专业领域。
Q2. What is the data science process and what are the key steps involved?
数据科学流程也称为数据科学生命周期，是一种解决数据问题的系统方法，它展示了为开发、交付和维护数据科学项目而采取的步骤。
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、评估等是一些最重要的数据科学阶段。数据科学流程涉及的关键步骤有：
Identifying Problem and Understanding the Business
数据科学生命周期与任何其他业务生命周期一样，都始于“为什么”。数据科学流程中最重要的部分之一是找出问题所在。这有助于找到明确的目标，所有其他步骤都可以围绕该目标进行。简而言之，了解业务目标非常重要，因为它将确定分析的最终目标。
Data Collection
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序的，也可以是无序的。数据可以从网站日志、社交媒体数据、在线数据存储库中收集，甚至可以使用 API、网络抓取或可能存在于 Excel 或其他来源中的数据从在线来源流式传输数据。
Data Analysis
数据分析 探索性数据分析 (EDA) 是一组用于分析数据的可视化技术。采用此方法，我们可能会获取有关数据统计摘要的具体详细信息。此外，我们将能够处理重复数字、离群值，并在集合内找出趋势或模式。
Data Visualization
数据可视化是在图表上展示信息和数据的过程。利用图表、图形和地图之类的直观元素，数据可视化工具可以轻松了解数据中的趋势、异常值和模式。对于员工或企业所有者而言，这也是一种向不精通技术的人员展示数据而无需让他们感到困惑的出色方法。
Q3. What is the difference between supervised and unsupervised learning?
监督学习 - 监督学习是一种机器学习和人工智能。它也被称为“监督机器学习”。其定义为使用标记数据集来培训算法如何正确分类数据或预测结果。在将数据放入模型时，模型的权重会发生变化，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解决各种实际问题的规模化解决方案，例如在 Gmail 中将垃圾邮件分类到与收件箱分开的文件夹中，我们在 Gmail 中有一个垃圾邮件文件夹。
Supervised Learning Algorithms - 朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归。
Unsupervised learning - 无监督学习也称为无监督机器学习，使用机器学习算法查看未标记数据集并将其分组在一起。这些程序查找隐藏的模式或数据组。其查找信息中的相似性和差异的能力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。
Unsupervised Learning Algorithms - K 均值聚类
Q4. What is regularization and how does it help to avoid overfitting?
正则化是一种向模型添加信息的方法，以防止模型过度拟合。它是一种回归，旨在尽可能使系数的估计值接近零以缩小模型。在这种情况下，减少模型容量意味着去除额外的权重。
正则化从所选特征中去除任何额外权重，并重新分配权重，使其全部相同。这意味着正则化增加了学习既灵活又有很多活动部件的模型的难度。能够拟合尽可能多数据点的模型就是灵活的模型。
Q5. What is cross-validation and why is it important in machine learning?
交叉验证是一种通过在可用输入数据的不同子集上对其进行训练并针对另一个子集对其进行测试来测试机器学习模型的技术。我们可以使用交叉验证来检测过度拟合，即无法概括模式。
对于交叉验证，我们可以使用 k 折交叉验证法。在 k 折交叉验证中，我们将初始数据分为 k 组（也称为折叠）。我们在所有子集减去一个子集（k-1）上训练机器学习模型，然后在未用于训练的子集上测试该模型。此过程执行 k 次，每次将不同的子集留作评估（不用于训练）。
Q6. What is the difference between classification and regression in machine learning?
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一些组件也相同。
回归算法可以对离散值（全整数）进行预测。
如果值采用类别标签概率的形式，那么分类算法可以预测此类数据。
Q7. What is clustering and what are some popular clustering algorithms?
聚类是一种基于数据的相似性或差异组织未标记数据的数据挖掘方法。聚类技术用于根据数据中的结构或模式将未分类的未处理数据项组织到组中。有许多类型的聚类算法，包括排他性的、重叠的、层次的和概率性的。
K-means clustering 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 组中。最接近某个质心的数据点将被分组到同一类别中。较高的 K 值表示具有更高粒度的较小组，而较低的 K 值表示具有较低粒度的较大组。K 均值聚类的常见应用包括市场细分、文档聚类、图像细分和图像压缩。
Q8. What is gradient descent and how does it work in machine learning?
梯度下降是一种优化算法，通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，而梯度下降中的成本函数作为一个晴雨表来衡量每次参数更新的准确率。该模型将继续改变其参数以尽可能减小误差，直到函数接近或等于 0。一旦机器学习模型调整到尽可能准确，则可以使用其以强大的方式用于人工智能 (AI) 和计算机科学。
Q9. What is A/B testing and how can it be used in data science?
A/B 测试是一种常见的随机对照实验。这是一种在受控环境中确定两个变量版本中哪一个执行得更好的方法。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，因为它是就任何假设得出结论的最有效方法之一。理解什么是 A/B 测试以及它通常如何工作至关重要。A/B 测试是评估商品的常用方法，并且在数据分析领域势头正盛。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 测试更有效。
Q10. Can you explain overfitting and underfitting, and how to mitigate them?
过度拟合是在函数过度拟合到有限数量的数据点时出现的建模错误。它是训练点过多和复杂性过高的模型的结果。
欠拟合是一种建模错误，当一个函数与数据点不完全匹配时就会出现。这是简单的模型与训练点不足的结果。
机器学习研究者可以通过多种方式避免过拟合。这些方式包括：交叉验证、正则化、剪枝、丢弃。
机器学习研究者可以通过多种方式避免欠拟合。这些方式包括：
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Get more training data.
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添加更多参数或增加参数大小。
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使模型更复杂。
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增加训练时间，直到成本函数最低。
使用这些方法，你应能使模型变得更好，并修复任何过拟合或欠拟合问题。