Todos los días vemos grandes cantidades de información nueva en internet. ¡El número real podría ser difícil de comprender! Esas cantidades de diferentes datos necesitan ser estructurados y organizados para que tengan sentido. Aquí es donde llega la ciencia de datos - proporciona una manera para darle sentido a esa información. Evidentemente, hay una gran demanda por científicos de datos en el mercado. Las oportunidades laborales para esta posición van incrementando. Entonces, si estás pensando aplicar para un puesto como científico de datos, necesitas conocer las preguntas frecuentes en una entrevista de trabajo sobre ciencia de datos. Este tutorial te dará exactamente eso.
Esta guía se dividirá en dos partes - los temas básicos y los avanzados. Hablaremos sobre qué es big data y otras preguntas en una entrevista de trabajo, como la diferencia entre científicos de datos y analistas de datos, y mucho más. Para finalizar, te daré algunos consejos y daré un resumen del tutorial.
Contenidos
- 1. Introducción
- 1.1. Pregunta 1: ¿Qué es la ‘ciencia de datos?
- 1.2. Pregunta 2: ¿Cuál es la diferencia entre ‘ciencia de datos’ y ‘big data’?
- 1.3. Pregunta 3: ¿Cuál es la diferencia entre un ‘científico de datos’ y un ‘analista de datos’?
- 1.4. Pregunta 4: ¿Cuáles son las principales características que representan big data?
- 1.5. Pregunta 5: ¿Qué es un ‘sistema de recomendación’?
- 1.6. Pregunta 6: Nombra una razón por la que Python es mejor para su uso en ciencia de datos en lugar de otros lenguajes de programación.
- 1.7. Pregunta 7: ¿Qué es la prueba A/B?
- 1.8. Pregunta 8: ¿Qué es Hadoop y por qué debería importarme?
- 1.9. Pregunta 9: ¿Qué es el ‘sesgo de selección’?
- 1.10. Pregunta 10: ¿Qué es ‘análisis de potencia’?
- 2. Preguntas avanzadas en una entrevista sobre ciencia de datos
- 2.1. Pregunta 1: Define ‘filtrado colaborativo’.
- 2.2. Pregunta 2: ¿Qué es ‘fsck’?
- 2.3. Pregunta 3: ¿Qué es ‘validación cruzada’?
- 2.4. Pregunta 4: ¿Qué es mejor - buenos datos o buenos modelos?
- 2.5. Pregunta 5: ¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje ‘supervisado’ y ‘no supervisado’?
- 2.6. Pregunta 6: ¿Cuál es la diferencia entre ‘valor esperado’ y ‘valor promedio’?
- 2.7. Pregunta 7: ¿Cuál es la diferencia entre ‘bivariado’, ‘multivariado’ y ‘univariado’?
- 2.8. Pregunta 8: ¿Qué pasa si dos usuarios acceden el mismo archivo HDFS al mismo tiempo?
- 2.9. Pregunta 9: ¿Cuántos formatos de entrada comunes Hadoop existen? ¿Cuáles son?
- 2.10. Pregunta 10: ¿Qué es ‘muestreo por conglomerado’?
- 3. Consejos generales y resumen
- 4. Conclusiones
Introducción
Hablemos desde el principio y hablemos de definiciones.
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Muchas de las primeras preguntas en una entrevista laboral sobre ciencia de datos podrían tratarse de decir la diferencia entre dos términos que parecen similares pero que son distintos. Por eso es una buena idea comenzar con estas definiciones para que tengas un entendimiento claro de lo que sigue.
Pregunta 1: ¿Qué es la ‘ciencia de datos?
La ciencia de datos es una forma de metodología que se usa para extraer y organizar distintos datos de enormes fuentes de datos (tanto estructurados como no estructurados).
La manera en la que esta forma de ciencia trabaja es a través de varios algoritmos y matemáticas aplicadas para extraer conocimiento útil e información, para organizarla de manera que tenga sentido y proporcione un tipo de utilidad.
Pregunta 2: ¿Cuál es la diferencia entre ‘ciencia de datos’ y ‘big data’?
Claro, ésta es una de las preguntas más complicadas sobre ciencia de datos, muchas personas fracasan al intentar dar una diferencia clara. Esto es más que nada por la falta de información sobre el tema.
Sin embargo, la respuesta es muy sencilla - para responder qué es big data, el término ‘big data’ implica enormes cantidades de datos e información, necesita un método específico para ser analizado. Entonces, big data es lo que la ciencia de datos analiza.
Pregunta 3: ¿Cuál es la diferencia entre un ‘científico de datos’ y un ‘analista de datos’?
Incluso cuando esta podría ser una de las preguntas frecuentes en una entrevista de trabajo sobre ciencia de datos más sencilla, los términos se confunden mucho.
Un científico de datos recolecta, procesa y analiza datos. Se responsabilizan en proporcionar predicciones para negocios sobre los problemas que podrían enfrentar.
Un analista de datos resuelve los problemas que no se pueden evitar en lugar de predecirlos previamente. Identifican problemas, efectúan análisis de información estadística y documentan todo.
Pregunta 4: ¿Cuáles son las principales características que representan big data?
Ahora que hemos explicado las definiciones, podemos seguir con las preguntas en una entrevista laboral más específicas sobre ciencia de datos. Aunque, ten en cuenta que tendrás que responder preguntas sobre un científico de datos, un analista de datos y sobre qué es big data. Esto es porque todas estas son subcategorías relacionadas entre sí.
Aquí están cinco categorías que representan big data, y se llaman las ¨5 V¨:
- Valor;
- Variedad;
- Velocidad;
- Veracidad;
- Volumen.
Todos estos términos tienen que ver con big data de una forma u otra.
Pregunta 5: ¿Qué es un ‘sistema de recomendación’?
Es un tipo de sistema que se utiliza para predecir qué puntuación darían los usuarios a ciertos objetos (películas, música, mercancía, etc.). Sin más que decir, hay muchas fórmulas complejas involucradas en este sistema.
Pregunta 6: Nombra una razón por la que Python es mejor para su uso en ciencia de datos en lugar de otros lenguajes de programación.
Evidentemente, Python tiene riqueza en bibliotecas de ciencia de datos, es increíblemente rápido y fácil de leer y aprender. La suite Python especializada en aprendizaje profundo y otras bibliotecas de aprendizaje automático incluye herramientas populares como scikit-learn, Keras y TensorFlow, que le permiten a científicos de datos desarrollar modelos sofisticados de datos que se integran directamente a un sistema de producción.
Para descubrir revelaciones de los datos, tendrás que utilizar Pandas, la biblioteca de análisis de datos para Python. Puede soportar grandes cantidades de datos sin el retraso de Excel. Puedes hacer análisis de modelado numérico con Numpy. Puedes hacer computación y cálculo científico con SciPy. Puedes acceder a muchos algoritmos poderosos de aprendizaje automático con la biblioteca de código scikit-learn. Con Python API y el iPython Notebook que viene con Anaconda, tendrás opciones poderosas para visualizar tus datos.
Pregunta 7: ¿Qué es la prueba A/B?
Mientras que la prueba A/B puede aplicarse a varios nichos, es también una de las preguntas frecuentes en una entrevista de trabajo. Entonces, ¿qué es?
El test A/B es una forma de pruebas realizadas para encontrar qué versión de la misma cosa vale más la pena para alcanzar el resultado deseado.
Digamos por ejemplo, que quieres vender manzanas. No estás seguro del tipo de manzanas que tus clientes prefieren - rojas o verdes. Entonces pruebas ambas - primero intentas vender las manzanas rojas, luego las verdes. Una vez que termines, simplemente calcula con cuales obtendrás más ganancias - ¡esa es la prueba A/B!
Pregunta 8: ¿Qué es Hadoop y por qué debería importarme?
Hadoop es un framework de procesamiento de código abierto que gestiona el procesamiento y almacenamiento de datos para aplicaciones de big data ejecutadas en sistemas agrupados.
Apache Hadoop es una colección de software de utilidades de código abierto que facilita el uso de una red de varias computadoras resolver problemas que implican grandes cantidades de datos y cómputo. Proporciona un framework de software para almacenamiento distribuido y procesamiento de big data utilizando el modelo de programación MapReduce.
Hadoop divide los archivos en grandes bloques y los distribuye a través de nodos en una agrupación. Luego transfiere paquetes de código a nodos para procesar los datos en paralelo. Esto permite al conjunto de datos ser procesado más rápido y eficientemente que si se utilizara arquitectura convencional de supercomputación.
Pregunta 9: ¿Qué es el ‘sesgo de selección’?
El sesgo de selección es el margen de error introducido por la selección de individuos, grupos o datos para análisis de manera que la asignación al azar adecuada no se logra, por lo que se asegura que el ejemplo elegido no es representativo de la población que se intenta analizar.
Si el sesgo de selección no se toma en cuenta, entonces algunas conclusiones del estudio podría no ser correcta.
Pregunta 10: ¿Qué es ‘análisis de potencia’?
Un tipo de análisis utilizado para determinar qué tipo de efecto tendrá una unidad basándose simplemente en su tamaño.
El análisis de potencia se relaciona directamente con las pruebas de hipótesis. El propósito principal subyacente al análisis de potencia es ayudar al investigador a determinar el tamaño de muestra más pequeño que es adecuado para detectar el efecto de cierta prueba al nivel deseado de significatividad.
Preguntas avanzadas en una entrevista sobre ciencia de datos
Ahora que hemos hablado de las preguntas en una entrevista de trabajo introductorias y más fundamentales sobre la ciencia de datos, continuemos con los temas más avanzados.
El material proporcionado a continuación se relaciona con un científico de datos, un analista de datos, qué es big data y otras preguntas frecuentes en una entrevista de trabajo. Estos son el tipo de preguntas en las que te pedirán profundizar en tu respuesta.
Pregunta 1: Define ‘filtrado colaborativo’.
El filtrado colaborativo, como implica el nombre, es un proceso de filtrado que muchos sistemas recomendadores utilizan. Este tipo de filtrado se usa para encontrar y categorizar ciertos patrones.
El filtrado colaborativo es un método para hacer predicciones automáticas (filtrado) sobre los intereses de un usuario al recolectar información sobre preferencias y gustos de muchos usuarios (colaboración). Este tipo de filtrado se usa para encontrar y categorizar ciertos patrones.
Pregunta 2: ¿Qué es ‘fsck’?
‘fsck’ abreviación de ¨comprobación de sistema de archivos¨. Es un tipo de comando que busca por posibles errores en el archivo y si los encuentra, fsck los reporta al sistema de archivos distribuidos Hadoop.
Pregunta 3: ¿Qué es ‘validación cruzada’?
Otra adición a las preguntas en una entrevista laboral de ciencia de datos, la validación cruzada puede ser difícil de explicar, especialmente de manera fácil y entendible.
La validación cruzada se usa para analizar si un objeto puede funcionar como se espera una vez que se usa en los servidores en directo. En otras palabras, revisa cómo ciertos resultados de análisis específicos estadísticos se valoran cuando se ponen un conjunto de datos independiente.
Pregunta 4: ¿Qué es mejor - buenos datos o buenos modelos?
Esta podría ser una de las preguntas frecuentes en una entrevista de trabajo sobre big data, aunque también es de la categoría de ciencia de datos.
La respuesta a esta pregunta es muy subjetiva y depende el caso específico. Grandes compañías prefieren buenos datos, es la base de cualquier negocio exitoso. Por otro lado, los buenos modelos no se podrían crear sin buenos datos.
Probablemente elegirás según tu preferencia personal - no hay respuesta correcta o incorrecta (a menos que la compañía requiera una en específico).
Pregunta 5: ¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje ‘supervisado’ y ‘no supervisado’?
Aunque no es una de las preguntas en una entrevista de trabajo para un científico de datos más comunes y está más relacionada con el aprendizaje automático, sigue siendo parte de la ciencia de datos, por lo que vale la pena saber.
Durante el aprendizaje supervisado, podrías inferir una función de una porción marcada de datos que se ha diseñado para entrenamiento. Básicamente, la máquina aprenderá de ejemplos objetivos y concretos que proporcionas.
El aprendizaje no supervisado se refiere al método de aprendizaje automático que no usa respuestas marcadas - la máquina aprende por descripciones de los datos de entrada.
Pregunta 6: ¿Cuál es la diferencia entre ‘valor esperado’ y ‘valor promedio’?
Cuando se trata de funcionalidad, no hay diferencia entre ambos. Sin embargo, se utilizan en diferentes situaciones.
Un valor esperado usualmente refleja variables al azar, mientras que el valor promedio refleja la muestra de la población.
Pregunta 7: ¿Cuál es la diferencia entre ‘bivariado’, ‘multivariado’ y ‘univariado’?
Un análisis bivariado se refiere a dos variables al mismo tiempo, mientras que el análisis multivariado trata con múltiples variables. El análisis univariado es la forma más simple de análisis de datos. ¨Uni¨ es ¨uno¨, en otras palabras, tus datos tienen solo una variable. No trata con causas o relaciones (como regresión) y su principal propósito es describir; toma datos, sumariza los datos y encuentra patrones en los datos.
Pregunta 8: ¿Qué pasa si dos usuarios acceden el mismo archivo HDFS al mismo tiempo?
Esta es una de las preguntas frecuentes en una entrevista de trabajo para científicos de datos - y un poco complicada. La respuesta en sí misma no es difícil, pero es fácil de confundir por la similitud de la reacción de programas.
Si dos usuarios están intentado acceder a un archivo HDFS, la primera persona obtiene el acceso, mientras que el segundo usuario (que llega un poco más tarde) es rechazado.
Pregunta 9: ¿Cuántos formatos de entrada comunes Hadoop existen? ¿Cuáles son?
Una de las preguntas en una entrevista de trabajo para un analista de datos que podría aparecer entre las preguntas de ciencia de datos. Es difícil porque no sólo necesitas saber el número, pero también los formatos.
En total, hay tres formatos de entrada comunes de Hadoop. son los siguientes: formato de valor de clave, formato de archivo secuencial y formato de texto.
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Pregunta 10: ¿Qué es ‘muestreo por conglomerado’?
El muestreo por conglomerado se refiere al tipo de método de muestreo. Con el muestreo por conglomerado, el investigador divide la población en grupos separados, llamados conglomerados. Luego, una simple muestra de conglomerados se selecciona de la población. El investigador conduce su análisis en datos de las agrupaciones muestra.
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Consejos generales y resumen
Ahora que hemos discutido las preguntas frecuentes en una entrevista de trabajo sobre ciencia de datos más fundamentales y las más avanzadas, revisemos lo aprendido.
Lo más importante que debes recordar al principio de tu entrevista son las definiciones. Si sabes bien las definiciones y las puedes explicar fácilmente y de manera comprensiva, básicamente garantizas dejar una buena impresión a tus entrevistadores.
Después de eso, asegúrate de revisar los temas avanzados. No necesitas necesariamente profundizar en cada una las miles de preguntas en una entrevista de trabajo de ciencia de datos. Revisa los temas principales y conoce los conceptos que no conoces, ese debería ser tu objetivo antes de la entrevista.
El objetivo principal en la entrevista debería ser mostrar el conocimiento que posees. Ya sea que te entrevisten para el empleo como analista de datos o algo más - si tu empleador se da cuenta que sabes de lo que hablas, será más fácil que te considere como un potencial empleado.
Aunque, recuerda - el conocimiento es sólo una parte del todo. Otras características que buscan los empleadores son humildad, respeto, reputación, confiabilidad, etc. Deberías intentar mostrar esto y otras de tus buenas características durante la entrevista de trabajo. No temas ser tú mismo, pero sé humilde - hay una delgada línea entre mostrar lo que vales y presumir.
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Conclusiones
Con cantidades tan grandes de información nueva a diario, cada vez es más difícil para los negocios gestionar sus datos y tomar decisiones apropiadas basadas en eso. Por eso máquinas poderosas tienen que utilizarse para organizar la información y presentarla de manera entendible. Sin embargo, estas máquinas requieren científicos de datos capaces de utilizarlas y obtener los resultados.
En este tutorial, he mostrado sólo algunas de las preguntas en una entrevista laboral para un científico de datos que podrán hacerte en tu entrevista. Más que nada, deberás tener al menos una idea de lo que deberías esperar en el proceso de la entrevista. Invierte tiempo y trabajo duro, ¡verás como mejoras cada vez más!
Espero que obtengas el trabajo exitoso que deseas como científico de datos o analista de datos, ¡te deseo mucha suerte!
Referencias Científicas
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