История, которая объясняет очень важный аспект собеседования для специалистов по науке о данных или какой-либо другой дисциплины, или любого проекта, в котором вы работаете в компании или акционере над проектом, над которым вы работали или над которым работаете.
Это отличная коммуникационная способность, потому что специалисту по данным требуется общаться с различными акционерами и передавать бизнес-знания, которые специалист по данным хочет интерпретировать данные и наблюдать за жизненным циклом проекта. проекта анализа данных и что им нужно многое объяснить по поводу различных критериев.

Рассказывание историй играет важную роль в интервью, потому что интервьюер спрашивает, прежде всего, что вы рассказываете мне о себе. Это означает, что интервьюер спросил о ваших силах и знании предметной области и о том, что проект, над которым вы работали, чтобы быть энтузиастом науки о данных, вы должны рассказывать о нем с самого начала и до конца, откуда вы собирали данные, как вы их анализировали, какую модель машинного обучения или глубокого обучения вы использовали для создания этого проект и каковы были бизнес-проблемы, какое решение вы для него сделали и как.
В повествовании вам нужно продемонстрировать свои лучшие таланты и как вы
реализовали проект, наблюдая за жизненным циклом проекта по науке о данных .

Вам необходимо сосредоточиться на трех основных аспектах повествования:
1. Данные
2. Визуализация
3. Повествования

Данные - это самая важная вещь в науке о данных, поскольку она основана только на данных, и если вы собрали данные, потому что вы опытный специалист по данным, думали ли вы, о данных компании и ее характеристиках, таких как числовые или категориальные данные и масштаб сбора данных, а также о том, сколько функций есть, и исходя из них, какие функции вы использовали в своем проекте, как вы интерпретируете набор данных.

Перед анализом специалист по данным очищает данные, потому что миллиарды данных генерируются ежедневно, поэтому какую методологию вы использовали для очистки данных после извлечения данных, это как удалить конфликтующие данные, сколько столбцов имеют нулевое значение, как это сделать. вы минимизируете набор данных и выполняете некоторый статистический анализ, как бы выясняя несогласованность данных с выбросами и то, как они могут повлиять на ваши данные.

Визуализация:

Представление отчета раскрывает интуицию, лежащую в основе интерпретации результатов, посредством представления деталей и визуализации соответствующих данных. Моделирование учит вас будущего, которое помогает решать вопросы, которые необходимо решить, с помощью моделирования, которое проинформирует вас о том, насколько набор данных является коллинеарным, насколько ковариативным и как он соответствует шаблонам в модели.

Повествование:

После моделирования очень важно, как вы описываете свой сюжет.
Столкновение образов и восприятий также является ключевым элементом, побуждающим интервьюеров изменить свои решения. Хотя повествование пытается объяснить и внушает понимание, графика усиливает тактильное взаимодействие, которое захватывает воображение зрителя. Эта смесь повествования и изображения делает зрителя более эмоционально чувствительным к публикации. Тем не менее, ваш профиль также позволяет продемонстрировать, насколько больше вы посвятили себя своей работе.

С чего начать свой рассказ?

1. Начните свой рассказ достаточно интерактивно, чтобы любопытство интервьюера показало ему, как вы обнаружили проблемы с полученными данными, как вы пытались их исправить, и каков результат конкретного вопроса и как вы Принимал деловые решения.

2. Вам нужно работать дальше, определить и заверить их в своем энтузиазме по поводу проекта, а также убедить их в своих возможностях и в том, почему вы так увлечены своей работой.

3. Будьте внимательны к своим предметам, используйте только одно утверждение для вашего исследования, диаграммы, описания и лучшего видения, чтобы интервьюер понял ваши взгляды.

4. Расскажите подробнее о своем проекте, какую модель вы использовали и почему, например, если вы сосредоточились на числовых линейных данных таким образом, что вам пришлось использовать линейную регрессию, и если у вас были категориальные данные, расскажите нам о процессе классификации, например как дерево решений и случайный лес или какой процесс вы сосредоточили.

5. Расскажите о прогнозной и предписывающей аналитике модели, а также о том, какие инструменты визуализации и анализа вы использовали.

Институт Learnbay в Бангалоре - одно из лучших мест для изучения Data Science, поскольку Курс Data Science представлен в здесь охвачены все основные концепции предмета, это помогает соискателям эффективно понимать и практиковать концепции с различными проектами в реальном времени.