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，它与其他与数据相关的领域有何不同？
数据科学是一个研究领域，它利用计算和统计方法从数据中获取知识和见解。它利用数学、统计学、计算机科学和领域特定知识的技术来分析大型数据集，发现数据中的趋势和模式，并对未来进行预测。
数据科学与其他数据相关领域的不同之处在于，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，进行预测，并发现数据中的模式和趋势。
其他与数据相关的领域，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进行预测的算法；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发现模式和趋势。而数据科学则涵盖建模、探索、收集、可视化、预测和模型部署。
总的来说，数据科学是一种更全面的数据分析方法，因为它包括整个过程，从准备数据到做出预测。其他处理数据的领域则拥有更具体的专业领域。
Q2. 数据科学过程是什么？其中涉及的关键步骤有哪些？
数据科学过程，也称为数据科学生命周期，是一种系统的方法，用于寻找数据问题的解决方案，它展示了开发、交付和维护数据科学项目所采取的步骤。
标准的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、清洗、建模、评估等是数据科学的一些最重要阶段。数据科学过程中涉及的关键步骤包括：
识别问题并理解业务
就像任何其他业务生命周期一样，数据科学生命周期从“为什么？”开始。确定问题是数据科学过程中最重要的部分之一。这有助于找到一个明确的目标，所有其他步骤都围绕着这个目标展开。简而言之，尽早了解业务目标非常重要，因为它将决定分析的最终目标。
数据收集
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或无组织的。数据可以从网站日志、社交媒体数据、在线数据存储库以及甚至通过API从在线来源流式传输的数据收集，还可以通过网络抓取或存储在Excel或任何其他来源中的数据。
数据处理
从可靠的来源收集高质量的数据后，下一步是处理它。数据处理的目的是确保在进入下一阶段之前解决获取数据中的任何问题。如果没有这一步，我们可能会产生错误或不准确的结果。
数据分析
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。通过这种方法，我们可以获得关于数据统计摘要的具体细节。此外，我们还能够处理重复数字、异常值，并识别集合中的趋势或模式。
数据可视化
数据可视化是将信息和数据显示在图表上的过程。数据可视化工具使用图表、图形和地图等可视化元素，使理解数据中的趋势、异常值和模式变得容易。对于员工或企业主来说，这也是向不了解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中最重要的方面之一，有时也被称为数据分析的核心。模型的预期输出应该源于准备和分析过的数据。
在此阶段，我们开发用于训练和测试用于生产相关任务的模型的数据集。它还包括选择正确的模型类型，并确定问题是涉及分类、回归还是聚类。在分析模型类型之后，我们必须选择合适的实现算法。这必须谨慎进行，因为它对于从提供的数据中提取相关见解至关重要。
模型部署
模型部署包含建立必要的交付方法，以将模型部署给市场消费者或其他系统。机器学习模型也正在被部署到设备上，并获得认可和普及。根据项目的复杂性，此阶段可能从Tableau Dashboard上的基本模型输出到拥有数百万用户的复杂云端部署。
Q3. 有监督学习和无监督学习有什么区别？
**有监督学习** - 有监督学习是一种机器学习和人工智能类型。它也称为“监督式机器学习”。它的特点是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。随着数据输入模型，其权重会发生变化，直到模型正确拟合。这是交叉验证过程的一部分。有监督学习帮助组织找到各种现实世界问题的规模化解决方案，例如将垃圾邮件分类到收件箱之外的单独文件夹中，就像在Gmail中我们有垃圾邮件文件夹一样。
**有监督学习算法** - 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。这些程序查找隐藏的模式或数据组。它能够发现信息中的异同，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均值聚类
Q4. 什么是正则化？它如何帮助避免过拟合？
正则化是一种向模型添加信息以防止其过拟合的方法。它是一种试图使系数估计尽可能接近于零的回归类型，以使模型更小。在这种情况下，去除额外的权重就是减少模型容量的含义。
正则化从选择的特征中去除任何额外的权重，并重新分配权重，使它们都相同。这意味着正则化使得学习既灵活又有很多活动部件的模型变得更加困难。一个非常灵活的模型是可以拟合尽可能多的数据点的模型。
Q5. 什么是交叉验证？为什么它在机器学习中很重要？
交叉验证是一种通过在可用输入数据的不同子集上训练 ML 模型，然后在另一个子集上测试它们来测试 ML 模型的技术。我们可以使用交叉验证来检测过拟合，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，我们将开始使用的数据分成 k 组（也称为折叠）。我们在除一个（k-1）以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该模型。此过程进行 k 次，每次都将不同的子集留作评估（不用于训练）。
Q6. 机器学习中分类和回归有什么区别？
回归和分类的主要区别在于，回归有助于预测连续量，而分类有助于预测离散类别标签。两种机器学习算法的一些组成部分也是相同的。
回归算法可以对离散值（整数）进行预测。
如果值以类别标签概率的形式出现，则分类算法可以预测此类型的数据。
Q7. 什么是聚类？一些流行的聚类算法有哪些？
聚类是一种数据挖掘方法，它根据数据项的相似性或差异来组织未标记的数据。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。聚类算法有很多类型，包括排他性、重叠、层次和概率性。
**K 均值聚类** 是聚类方法的一个流行示例，其中数据点根据它们与每组质心的距离分配到 K 个组。最接近某个质心的数据点将被分组到同一类别。较高的 K 值表示较小的组，粒度较高，而较低的 K 值表示较大的组，粒度较低。K 均值聚类的常见应用包括市场细分、文档聚类、图像分割和图像压缩。
Q8. 什么是梯度下降？它如何在机器学习中工作？
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而学习，梯度下降中的成本函数充当测量其每次参数更新迭代的准确性的晴雨表。模型将不断改变其参数以使误差尽可能小，直到函数接近或等于 0。一旦机器学习模型被调整得尽可能准确，它们就可以以强大的方式用于人工智能 (AI) 和计算机科学。
Q9. 什么是 A/B 测试？它如何在数据科学中使用？
A/B 测试是一种常见的随机对照实验形式。这是一种在受控环境中确定两个变量版本中哪个版本性能更好的方法。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，因为它是最有效的方法之一，可以得出关于任何假设的结论。了解什么是 A/B 测试以及它通常如何工作至关重要。A/B 测试是评估产品的一种常用方法，并且在数据分析领域越来越受欢迎。在测试增量更改（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. 你能解释过拟合和欠拟合吗？以及如何减轻它们？
过拟合是一种建模错误，它发生在函数过度拟合于有限数量的数据点时。这是由于模型具有过多的训练点和过高的复杂度造成的。
欠拟合是一种建模错误，它发生在函数不能很好地匹配数据点时。这是由于模型过于简单且训练点不足造成的。
机器学习研究人员可以通过多种方法避免过拟合。这些方法包括：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避免欠拟合。这些方法包括：
获取更多训练数据。
增加参数数量或增大参数大小。
使模型更复杂。
增加训练时间，直到代价函数达到最低点。
通过这些方法，您应该能够改进模型并解决任何过拟合或欠拟合问题。