ūüö® Get Your Free NFT Certificate Mint by Completing the Web3 Exam! START NOW
Ciencia de datos: 20 Preguntas frecuentes en una entrevista de trabajo

Todos los d√≠as vemos grandes cantidades de informaci√≥n nueva en internet. ¬°El n√ļmero real podr√≠a ser dif√≠cil de comprender! Esas cantidades de diferentes datos necesitan ser estructurados y organizados para que tengan sentido. Aqu√≠ es donde llega la ciencia de datos - proporciona una manera para darle sentido a esa informaci√≥n. Evidentemente, hay una gran demanda por cient√≠ficos de datos en el mercado. Las oportunidades laborales para esta posici√≥n van incrementando. Entonces, si est√°s pensando aplicar para un puesto como cient√≠fico de datos, necesitas conocer las preguntas frecuentes en una entrevista de trabajo sobre ciencia de datos. Este tutorial te dar√° exactamente eso.

data-science-interview-questions

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

Introducción

Hablemos desde el principio y hablemos de definiciones.

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: ¬ŅQu√© es la ‚Äėciencia 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 trav√©s de varios algoritmos y matem√°ticas aplicadas para extraer conocimiento √ļtil e informaci√≥n, para organizarla de manera que tenga sentido y proporcione un tipo de utilidad.

Pregunta 2: ¬ŅCu√°l es la diferencia entre ‚Äėciencia de datos‚Äô y ‚Äėbig data‚Äô?

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 qu√© es big data, el t√©rmino ‚Äėbig data‚Äô implica enormes cantidades de datos e informaci√≥n, necesita un m√©todo espec√≠fico para ser analizado. Entonces, big data es lo que la ciencia de datos analiza.

Comparar Plataformas de Aprendizaje Online Comparación con Otras

¬ŅSab√≠as qu√©?

¬ŅAlguna vez te has preguntado qu√© plataforma de aprendizaje en linea es adecuada para tu carrera?

Ver y comparar las mejores plataformas de aprendizaje en linea

Pregunta 3: ¬ŅCu√°l es la diferencia entre un ‚Äėcient√≠fico de datos‚Äô y un ‚Äėanalista de datos‚Äô?

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, efect√ļan an√°lisis de informaci√≥n estad√≠stica y documentan todo.

Pregunta 4: ¬ŅCu√°les son las principales caracter√≠sticas 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: ¬ŅQu√© es un ‚Äėsistema de recomendaci√≥n‚Äô?

Es un tipo de sistema que se utiliza para predecir qu√© puntuaci√≥n dar√≠an los usuarios a ciertos objetos (pel√≠culas, m√ļsica, mercanc√≠a, etc.). Sin m√°s que decir, hay muchas f√≥rmulas 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: ¬ŅQu√© es la prueba A/B?

Mientras que la prueba A/B puede aplicarse a varios nichos, es tambi√©n una de las preguntas frecuentes en una entrevista de trabajo. Entonces, ¬Ņqu√© 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 est√°s 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 obtendr√°s m√°s ganancias - ¬°esa es la prueba A/B!

Pregunta 8: ¬ŅQu√© es Hadoop y por qu√© deber√≠a 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: ¬ŅQu√© es el ‚Äėsesgo de selecci√≥n‚Äô?

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: ¬ŅQu√© es ‚Äėan√°lisis de potencia‚Äô?

Un tipo de an√°lisis utilizado para determinar qu√© tipo de efecto tendr√° una unidad bas√°ndose simplemente en su tama√Īo.

El an√°lisis de potencia se relaciona directamente con las pruebas de hip√≥tesis. El prop√≥sito principal subyacente al an√°lisis de potencia es ayudar al investigador a determinar el tama√Īo de muestra m√°s peque√Īo 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 m√°s fundamentales sobre la ciencia de datos, continuemos con los temas m√°s avanzados.

data-science-interview-questions

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 ‚Äėfiltrado colaborativo‚Äô.

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: ¬ŅQu√© es ‚Äėfsck‚Äô?

‚Äėfsck‚Äô abreviaci√≥n de ¬®comprobaci√≥n 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: ¬ŅQu√© es ‚Äėvalidaci√≥n cruzada‚Äô?

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: ¬ŅQu√© 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 espec√≠fico. Grandes compa√Ī√≠as prefieren buenos datos, es la base de cualquier negocio exitoso. Por otro lado, los buenos modelos no se podr√≠an crear sin buenos datos.

Probablemente elegir√°s seg√ļn tu preferencia personal - no hay respuesta correcta o incorrecta (a menos que la compa√Ī√≠a requiera una en espec√≠fico).

Pregunta 5: ¬ŅCu√°l es la diferencia entre aprendizaje ‚Äėsupervisado‚Äô y ‚Äėno supervisado‚Äô?

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, podr√≠as inferir una funci√≥n de una porci√≥n marcada de datos que se ha dise√Īado para entrenamiento. B√°sicamente, la m√°quina aprender√° 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: ¬ŅCu√°l es la diferencia entre ‚Äėvalor esperado‚Äô y ‚Äėvalor promedio‚Äô?

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: ¬ŅCu√°l es la diferencia entre ‚Äėbivariado‚Äô, ‚Äėmultivariado‚Äô y ‚Äėunivariado‚Äô?

Un an√°lisis bivariado se refiere a dos variables al mismo tiempo, mientras que el an√°lisis multivariado trata con m√ļltiples variables. El an√°lisis univariado¬†es la forma m√°s simple de an√°lisis de datos. ¬®Uni¬® es ¬®uno¬®, en otras palabras, tus datos tienen solo una variable. No trata con causas o relaciones (como regresi√≥n) y su principal prop√≥sito es describir; toma datos, sumariza los datos y encuentra patrones en los datos.

Pregunta 8: ¬ŅQu√© 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 est√°n intentado acceder a un archivo HDFS, la primera persona obtiene el acceso, mientras que el segundo usuario (que llega un poco m√°s tarde) es rechazado.

Pregunta 9: ¬ŅCu√°ntos formatos de entrada comunes Hadoop existen? ¬ŅCu√°les son?

Una de las preguntas en una entrevista de trabajo para un analista de datos que podr√≠a aparecer entre las preguntas de ciencia de datos. Es dif√≠cil porque no s√≥lo necesitas saber el n√ļmero, pero tambi√©n 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.

Udacity Review Logo
Ventajas
  • F√°cil de usar
  • Ofrece contenido de calidad
  • Muy transparente con sus precios
Características Principales
  • Certificados de completitud gratis
  • Enfocado en habilidades de ciencia de datos
  • Horario de aprendizaje flexible
Udacity
Ventajas
  • Dise√Īo simple (sin informaci√≥n innecesaria)
  • Cursos de alta calidad (incluso los gratuitos)
  • Variedad de funciones
Características Principales
  • Programas Nanodegree
  • Ideal para empresas
  • Certificados de pago al finalizar
Udemy Logo
Ventajas
  • Gran variedad de cursos
  • F√°cil de navegar
  • Sin problemas t√©cnicos
Características Principales
  • Gran variedad de cursos
  • Pol√≠tica de reembolso a 30 d√≠as
  • Certificados de gratis de terminaci√≥n

Pregunta 10: ¬ŅQu√© es ‚Äėmuestreo por conglomerado‚Äô?

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.

Consejos generales y resumen

Ahora que hemos discutido las preguntas frecuentes en una entrevista de trabajo sobre ciencia de datos m√°s fundamentales y las m√°s avanzadas, revisemos lo aprendido.

data-science-interview-questions

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.

Despu√©s de eso, aseg√ļrate 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 deber√≠a 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 s√≥lo una parte del todo. Otras caracter√≠sticas que buscan los empleadores son humildad, respeto, reputaci√≥n, confiabilidad, etc. Deber√≠as intentar mostrar esto y otras de tus buenas caracter√≠sticas durante la entrevista de trabajo. No temas ser t√ļ mismo, pero s√© humilde - hay una delgada l√≠nea entre mostrar lo que vales y presumir.

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!

Déjanos tu más sincera opinión

Déjanos tu mas sincera opinión y ayuda a miles de personas a elegir la mejor plataforma de aprendizaje online. Todas aquellas opiniones, tanto positivas como negativas, son aceptadas siempre y cuento sean honestas. No publicamos opiniones sesgadas o spam. Si quieres compartir tu experiencia, opinión o dejar un consejo. ¡El telón es tuyo!


TOP3 Códigos de Cupones Más Populares

Verificado

EXCLUSIVE 25% OFF

On DataCamp Subscriptions
Puntuación
5.0
Verificado

UP TO 70% OFF

Personalized Udacity Discount
Puntuación
5.0
Verificado

ONLY $14.99

Top Udemy Courses For Less
Puntuación
5.0

Preguntas mas frecuentes

¬ŅC√≥mo eligen que plataformas de cursos online analizar?

Elegimos las plataformas de aprendizaje online de acuerdo con el tama√Īo de su mercado, popularidad y, lo que es m√°s importante, la petici√≥n o el inter√©s general de nuestros usuarios de leer rese√Īas MOOC genuinas sobre ciertas plataformas.

¬ŅCuanta informaci√≥n recolectan antes de elaborar una rese√Īa?

Nuestros expertos llevan a cabo investigaciones durante semanas, s√≥lo entonces pueden decir que sus evaluaciones de los diferentes aspectos son definitivas y concluyentes. Aunque lleva mucho tiempo, es la √ļnica manera de garantizar que todas las caracter√≠sticas esenciales de las plataformas de aprendizaje online son genuinas. Cabe destacar que nuestro veredicto se basa en datos reales.

¬ŅQu√© aspecto es el m√°s importante al elegir las mejores plataformas de aprendizaje online?

No sería correcto elegir sólo un aspecto: las prioridades dependen de cada persona, valores, deseos y objetivos. Una característica que es importante para una persona puede ser totalmente irrelevante para la otra. De todas formas, todos los usuarios estarían de acuerdo en que la buena calidad del material de aprendizaje es una necesidad indiscutible.

¬ŅQu√© tan diferentes son sus rese√Īas de las demas disponibles en Internet?

Cada una de las rese√Īas MOOC es √ļnica y tiene sus propios objetivos y valores. Nuestras rese√Īas son 100% genuinas y se elaboran tras un cuidadoso an√°lisis. Este es el objetivo del que carecen muchos otros sitios de revisi√≥n, ¬°Por lo que lo consideramos nuestro s√ļper poder!

Días
Horas
Minutos
Segundos