«Все, чем мы являемся, является результатом того, что мы думали».
— Будда

Представление ответа через структурированный мыслительный процесс — эффективная стратегия решения вопросов, когда вы не можете сразу вспомнить ответ.

Вот как можно выразить ответ, используя ваш подход:

1. Вернитесь к основам. Когда вы столкнулись с вопросом, который вы не можете вспомнить, начните с возвращения к фундаментальной концепции, связанной с вопросом. Например, если вопрос касается линейной регрессии, мысленно вернитесь к основным принципам линейной регрессии.

2. Разбейте ее: начните с разбивки концепции на ее основные компоненты. Для линейной регрессии рассмотрите такие аспекты, как зависимые и независимые переменные, уравнение модели линейной регрессии и цель использования линейной регрессии в анализе данных.

3. Задавайте себе вопросы. Углубляясь в основы, задавайте себе вопросы, чтобы глубже понять концепцию. Например, в контексте линейной регрессии вы можете спросить:
— «Какова основная цель линейной регрессии?»
— «Как она моделирует взаимосвязь между переменными?»
— «На каких предположениях основана линейная регрессия?»

4. Соедините точки: вспоминая различные аспекты концепции, начните связывать свое понимание концепции с конкретным задаваемым вопросом. Постарайтесь применить к вопросу фундаментальные принципы, чтобы получить логический ответ.

5. Поделитесь своим мыслительным процессом. Во время собеседования часто приемлемо и даже полезно поделиться своим мыслительным процессом с интервьюером. Вы можете сказать что-то вроде: «Я не помню точного ответа на этот вопрос, но, исходя из основ [концепции], я бы подошел к нему следующим образом…»

Вот пример:

Давайте воспользуемся реальным примером, связанным с линейной регрессией, чтобы продемонстрировать, как проявить ответ, когда вы столкнетесь с вопросом, который вы, возможно, не сразу вспомните:

Интервьюер: «Можете ли вы объяснить концепцию мультиколлинеарности в контексте линейной регрессии?»

Проявленный ответ:

Столкнувшись с вопросом о мультиколлинеарности в линейной регрессии, даже если я не могу вспомнить точное определение, я могу вернуться к основам линейной регрессии и задать себе вопросы, чтобы разгадать концепцию:

- «Линейная регрессия — это метод, используемый для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Мультиколлинеарность, вероятно, как-то связана с независимыми переменными».
- «Означает ли мультиколлинеарность, что некоторые независимые переменные сильно коррелируют друг с другом?»
- «Как эта высокая корреляция может повлиять на модель линейной регрессии? »

Основываясь на этих вопросах, я могу дать ответ:

«Мультиколлинеарность в линейной регрессии относится к ситуации, когда две или более независимых переменных в регрессионной модели сильно коррелируют друг с другом. Эта высокая корреляция может вызвать проблемы, поскольку модели становится трудно различить индивидуальное влияние каждой независимой переменной на зависимую переменную. В результате это может привести к нестабильным и менее надежным оценкам коэффициентов в модели».

Используя этот подход, я продемонстрировал свою способность мыслить критически, вспомнить основы линейной регрессии и дать содержательный ответ на вопрос интервьюера, даже если я не помнил точного определения мультиколлинеарности.

Множество преимуществ от выражения ваших ответов:

Демонстрируя ответ таким образом, вы демонстрируете свою способность критически мыслить, свои фундаментальные знания и навыки решения проблем, даже если у вас нет немедленного ответа под рукой. Такой подход поможет вам уверенно решать сложные вопросы.

Хотите пройти курс «Python для науки о данных»? Дай мне знать в комментариях.