डेटा विज्ञान साक्षात्कार प्रश्न

ब्रेनस्टेशन का डेटा साइंटिस्ट करियर गाइड आपको डेटा साइंस में एक आकर्षक करियर की दिशा में पहला कदम उठाने में मदद कर सकता है। डेटा साइंस जॉब्स के लिए सामान्य साक्षात्कार प्रश्नों के अवलोकन के लिए पढ़ें और उनका सर्वोत्तम उत्तर कैसे दें।

डेटा साइंटिस्ट बनें

हमारे बूटकैंप और पाठ्यक्रम किस प्रकार डेटा वैज्ञानिक बनने में आपकी मदद कर सकते हैं, इस बारे में अधिक जानने के लिए किसी शिक्षण सलाहकार से बात करें।



सबमिट पर क्लिक करके, आप हमारी स्वीकार करते हैं शर्तें .



प्रस्तुत

सबमिट नहीं किया जा सका! पृष्ठ रीफ़्रेश करें और पुन: प्रयास करें?

हमारे डेटा साइंस बूटकैंप के बारे में और जानें

शुक्रिया!

हम जल्दी ही संपर्क में होंगे।



डेटा साइंस बूटकैंप पेज देखें

डेटा विज्ञान साक्षात्कार प्रक्रिया कंपनी और उद्योग के आधार पर भिन्न हो सकती है। आम तौर पर, वे एक या कई ऑनसाइट साक्षात्कार के बाद भर्ती प्रबंधक के साथ एक प्रारंभिक फोन स्क्रीनिंग शामिल करेंगे।

आपको तकनीकी और व्यवहारिक डेटा विज्ञान साक्षात्कार के सवालों का जवाब देना होगा और संभवतः एक कौशल से संबंधित परियोजना को पूरा करना होगा। प्रत्येक साक्षात्कार से पहले, आपको अपने रेज़्यूमे और पोर्टफोलियो की समीक्षा करनी चाहिए, साथ ही संभावित साक्षात्कार प्रश्नों की तैयारी करनी चाहिए।

डेटा विज्ञान साक्षात्कार प्रश्न आपके आंकड़ों, प्रोग्रामिंग, गणित और डेटा मॉडलिंग ज्ञान और कौशल का परीक्षण करेंगे। नियोक्ता आपके तकनीकी और सॉफ्ट स्किल्स का आकलन करेंगे और आप उनकी कंपनी के साथ कितनी अच्छी तरह फिट होंगे।



कुछ सामान्य डेटा विज्ञान साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर तैयार करके, आप आत्मविश्वास के साथ साक्षात्कार में प्रवेश कर सकते हैं। कुछ अलग-अलग प्रकार के डेटा वैज्ञानिक प्रश्न हैं जिनसे आप अपने डेटा विज्ञान साक्षात्कार के दौरान सामना करने की उम्मीद कर सकते हैं।

डेटा साइंस साक्षात्कार प्रश्नों की सूची: डेटा से संबंधित प्रश्न

नियोक्ता ऐसे उम्मीदवारों की तलाश कर रहे हैं जिनके पास डेटा विज्ञान तकनीकों और अवधारणाओं का मजबूत ज्ञान है। डेटा से संबंधित साक्षात्कार प्रश्न स्थिति और आवश्यक कौशल के आधार पर अलग-अलग होंगे।

नमूना डेटा-संबंधित साक्षात्कार के कुछ उदाहरण यहां दिए गए हैं प्रश्न और उत्तर:



पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षा के बीच अंतर क्या है?

पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षा के बीच सबसे बड़ा अंतर लेबल वाले और बिना लेबल वाले डेटासेट का उपयोग है। पर्यवेक्षित शिक्षण लेबल किए गए आउटपुट और इनपुट डेटा का उपयोग करता है, और अनुपयोगी शिक्षण एल्गोरिदम नहीं करता है। एक और अंतर यह है कि पर्यवेक्षित शिक्षण में एक प्रतिक्रिया तंत्र होता है जबकि अनुपयोगी शिक्षण में नहीं होता है। अंत में, आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम में लॉजिस्टिक रिग्रेशन, सपोर्ट वेक्टर मशीन और डिसीजन ट्री शामिल हैं, जबकि अनसुपर्वाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम k- साधन क्लस्टरिंग, पदानुक्रमित क्लस्टरिंग और एप्रीओरी एल्गोरिदम हैं।

डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग में क्या अंतर है?

इस प्रश्न का स्पष्ट उत्तर देना कठिन हो सकता है क्योंकि स्पष्ट रूप से यहाँ कुछ ओवरलैप है। यह समझाकर शुरू करें कि डीप लर्निंग अनिवार्य रूप से मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है और दोनों ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की छत्रछाया में आते हैं। जहां मशीन लर्निंग डेटा का विश्लेषण करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करता है और अंततः डेटा से क्या लाता है, उसके आधार पर निर्णय लेना सीखता है, गहन शिक्षण उन एल्गोरिदम को कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए परतों में ले जाता है जो सीखने और सूचित निर्णय लेने में सक्षम होते हैं।

  • क्या आप डिसीजन ट्री एल्गोरिथम का विस्तृत विवरण प्रदान कर सकते हैं?
  • नमूनाकरण क्या है? आप कितने नमूनाकरण विधियों से परिचित हैं?
  • आप टाइप I बनाम टाइप II त्रुटि के बीच अंतर कैसे करते हैं?
  • कृपया रैखिक प्रतिगमन को परिभाषित करें।
  • p-मान, गुणांक और r-वर्ग मान का क्या अर्थ है? प्रत्येक घटक महत्वपूर्ण क्यों है?
  • कृपया चयन पूर्वाग्रह को परिभाषित करें।
  • कृपया एक सांख्यिकीय इंटरैक्शन परिभाषित करें।
  • क्या आप गैर-गॉसियन वितरण वाले डेटा सेट का उदाहरण प्रदान कर सकते हैं?
  • कृपया द्विपद प्रायिकता सूत्र की व्याख्या करें।
  • क्या आप k-NN और k- साधन क्लस्टरिंग के बीच अंतर बता सकते हैं?
  • लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाने के लिए आपका दृष्टिकोण क्या है?
  • 80/20 नियम क्या है? मॉडल सत्यापन के लिए यह कैसे महत्वपूर्ण है?
  • सटीकता और याद को परिभाषित करें। वे आरओसी वक्र से कैसे संबंधित हैं?
  • कृपया बताएं कि L1 और L2 नियमितीकरण विधियों के बीच अंतर कैसे करें?
  • मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने से पहले, डेटा तकरार और डेटा की सफाई के लिए क्या कदम हैं?
  • क्या आप हिस्टोग्राम और बॉक्स प्लॉट के बीच अंतर बता सकते हैं?
  • आप क्रॉस-सत्यापन को कैसे परिभाषित करते हैं?
  • क्या आप बता सकते हैं कि झूठी सकारात्मक और झूठी नकारात्मक क्या हैं? आप क्या कहेंगे कि आपके पास क्या होना बेहतर है: बहुत सारे झूठे सकारात्मक या बहुत सारे झूठे नकारात्मक?
  • मशीन लर्निंग मॉडल डिजाइन करते समय, जो अधिक महत्वपूर्ण है: मॉडल सटीकता या मॉडल प्रदर्शन?
  • आपकी राय में, क्या बेहतर है: 50 छोटे निर्णय पेड़ या एक बड़ा?
  • क्या आप हमारी कंपनी में एक डेटा विज्ञान परियोजना के बारे में सोच सकते हैं जो आपकी रुचि होगी?
  • क्या आप कृपया डेटा विज्ञान में सर्वोत्तम प्रथाओं के कुछ उदाहरणों के बारे में सोच सकते हैं?

डेटा साइंस साक्षात्कार प्रश्नों की सूची: तकनीकी कौशल प्रश्न

डेटा विज्ञान साक्षात्कार में तकनीकी कौशल प्रश्नों का उपयोग आपके डेटा विज्ञान ज्ञान, कौशल और क्षमताओं का आकलन करने के लिए किया जाता है। ये प्रश्न डेटा साइंटिस्ट पद की विशिष्ट नौकरी की जिम्मेदारियों से संबंधित होंगे।

तकनीकी डेटा विज्ञान साक्षात्कार के प्रश्नों में एक सही उत्तर या कई संभावित समाधान हो सकते हैं। आप समस्याओं को हल करते समय अपनी विचार प्रक्रिया दिखाना चाहेंगे और स्पष्ट रूप से बताएंगे कि आप उत्तर पर कैसे पहुंचे।

तकनीकी डेटा विज्ञान कौशल साक्षात्कार प्रश्नों के उदाहरणों में शामिल हैं:

डेटा साइंटिस्ट के लिए शीर्ष उपकरण और तकनीकी कौशल क्या हैं?

डेटा साइंस एक उच्च तकनीकी क्षेत्र है और आप हायरिंग मैनेजर को दिखाना चाहेंगे कि आप सभी नवीनतम उद्योग-मानक टूल, सॉफ़्टवेयर और प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ कुशल हैं। डेटा विज्ञान में उपयोग की जाने वाली विभिन्न सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से, R और Python का उपयोग आमतौर पर डेटा वैज्ञानिकों द्वारा किया जाता है। दोनों का उपयोग सांख्यिकीय कार्यों के लिए किया जा सकता है जैसे कि एक गैर-रेखीय या रैखिक मॉडल बनाना, प्रतिगमन विश्लेषण, सांख्यिकीय परीक्षण, डेटा खनन, और बहुत कुछ। एक अन्य महत्वपूर्ण डेटा विज्ञान उपकरण RStudio सर्वर है, जबकि जुपिटर नोटबुक का उपयोग अक्सर सांख्यिकीय मॉडलिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, मशीन सीखने के कार्यों आदि के लिए किया जाता है। बेशक, डेटा वैज्ञानिकों द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले कई समर्पित डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल हैं, जिनमें झांकी, पॉवरबीआई शामिल हैं। , बोकेह, प्लॉटली और इन्फोग्राम। डेटा वैज्ञानिकों को भी एसक्यूएल और एक्सेल का उपयोग करने के लिए काफी अनुभव की आवश्यकता होती है।

आपके उत्तर में उस नौकरी के लिए मांगे गए किसी विशिष्ट उपकरण या तकनीकी दक्षताओं का भी उल्लेख होना चाहिए जिसके लिए आप साक्षात्कार कर रहे हैं। नौकरी के विवरण की समीक्षा करें और यदि कोई उपकरण या कार्यक्रम हैं जिनका आपने उपयोग नहीं किया है, तो यह आपके साक्षात्कार से पहले परिचित होने के लायक हो सकता है।

आप बाहरी मूल्यों के साथ कैसा व्यवहार करते हैं?

कुछ प्रकार के बाहरी लोगों को हटाया जा सकता है। कचरा मूल्य या मूल्य जिन्हें आप जानते हैं वे सत्य नहीं हो सकते, छोड़े जा सकते हैं। एक सेट में क्लस्टर किए गए बाकी डेटा बिंदुओं के बाहर चरम मूल्यों वाले आउटलेयर को भी हटाया जा सकता है। यदि आप आउटलेयर को नहीं छोड़ सकते हैं, तो आप इस पर पुनर्विचार कर सकते हैं कि क्या आपने सही मॉडल चुना है, आप एल्गोरिदम (जैसे यादृच्छिक वन) का उपयोग कर सकते हैं जो बाहरी मूल्यों से बहुत अधिक प्रभावित नहीं होंगे, या आप अपने डेटा को सामान्य करने का प्रयास कर सकते हैं।

  • कृपया हमें आपके द्वारा बनाए गए मूल एल्गोरिदम के बारे में बताएं।
  • आपका पसंदीदा सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर कौन सा है, और क्यों?
  • क्या आपने डेटा साइंस प्रोजेक्ट पर काम किया है जिसके लिए पर्याप्त प्रोग्रामिंग घटक की आवश्यकता है? आपने अनुभव से क्या छीन लिया?
  • वर्णन करें कि पांच आयामों के साथ डेटा को प्रभावी ढंग से कैसे प्रस्तुत किया जाए।
  • आपको कई प्रतिगमन का उपयोग करके एक भविष्य कहनेवाला मॉडल उत्पन्न करने की आवश्यकता है। इस मॉडल को मान्य करने के लिए आपकी क्या प्रक्रिया है?
  • आप यह कैसे सुनिश्चित करते हैं कि एल्गोरिथम में आप जो परिवर्तन कर रहे हैं वह एक सुधार है?
  • भविष्यवाणी के लिए उपयोग किए जा रहे असंतुलित डेटा सेट को संभालने के लिए कृपया अपना तरीका प्रदान करें (यानी, सकारात्मक वर्गों की तुलना में बहुत अधिक नकारात्मक वर्ग)।
  • एकाधिक प्रतिगमन का उपयोग करके एक मात्रात्मक परिणाम चर का एक भविष्य कहनेवाला मॉडल उत्पन्न करने के लिए आपके द्वारा बनाए गए मॉडल को मान्य करने के लिए आपका दृष्टिकोण क्या है?
  • आपके पास तुलनीय कम्प्यूटेशनल प्रदर्शन और सटीकता के दो अलग-अलग मॉडल हैं। कृपया बताएं कि आप कैसे तय करते हैं कि उत्पादन के लिए किसे चुनना है और क्यों।
  • आपको एक डेटा सेट दिया जाता है जिसमें चर का एक बड़ा हिस्सा लापता मूल्यों के साथ होता है। आपका दृष्टिकोण क्या है?

डेटा साइंस साक्षात्कार प्रश्नों की सूची: व्यक्तिगत प्रश्न

आपके डेटा विज्ञान ज्ञान और कौशल का परीक्षण करने के साथ-साथ, नियोक्ता आपको बेहतर तरीके से जानने के लिए सामान्य प्रश्न भी पूछेंगे। ये प्रश्न उन्हें आपकी कार्यशैली, व्यक्तित्व और आप उनकी कंपनी संस्कृति में कैसे फिट हो सकते हैं, यह समझने में मदद करेंगे।

व्यक्तिगत डेटा वैज्ञानिक साक्षात्कार के प्रश्नों में शामिल हो सकते हैं:

एक अच्छा डेटा वैज्ञानिक क्या बनाता है?

इस प्रश्न का आपका उत्तर एक हायरिंग मैनेजर को इस बारे में बहुत कुछ बताएगा कि आप अपनी भूमिका को कैसे देखते हैं और आप किसी संगठन को कितना महत्व देते हैं। अपने उत्तर में, आप इस बारे में बात कर सकते हैं कि कैसे डेटा विज्ञान को दक्षताओं और कौशलों के दुर्लभ संयोजन की आवश्यकता होती है। एक अच्छे डेटा वैज्ञानिक को डेटा को पार्स करने के लिए आवश्यक तकनीकी कौशल को संयोजित करने और उन समस्याओं को समझने के लिए आवश्यक व्यावसायिक समझ के साथ मॉडल बनाने की आवश्यकता होती है जिनसे वे निपट रहे हैं और साथ ही उनके डेटा में कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि को पहचानते हैं। अपने उत्तर में, आप किसी ऐसे डेटा साइंटिस्ट के बारे में भी चर्चा कर सकते हैं जिसे आप देखते हैं, चाहे वह कोई सहकर्मी हो जिसे आप व्यक्तिगत रूप से जानते हों या एक व्यावहारिक उद्योग व्यक्ति।

  • कृपया मुझे अपने बारे में बताएं।
  • पेशेवर रूप से आपके सर्वोत्तम गुण क्या हैं? आपकी कमजोरी के क्षेत्र क्या हैं?
  • क्या कोई एक डेटा वैज्ञानिक है जिसकी आप सबसे अधिक प्रशंसा करते हैं?
  • डेटा विज्ञान में आपकी रुचि किससे प्रेरित हुई?
  • आप कौन से अद्वितीय कौशल या विशेषताएँ लाते हैं जो टीम की मदद करेंगे?
  • आपने अपनी आखिरी नौकरी छोड़ने का फैसला क्यों किया?
  • आप इस नौकरी से किस स्तर के मुआवजे की उम्मीद कर रहे हैं?
  • क्या आप अकेले काम करना पसंद करते हैं या डेटा वैज्ञानिकों की एक टीम के हिस्से के रूप में?
  • आप पांच साल में अपना करियर कहां देखते हैं?
  • नौकरी पर तनाव से निपटने के लिए आपका दृष्टिकोण क्या है?
  • आप प्रेरणा कैसे पाते हैं?
  • सफलता मापने का आपका तरीका क्या है?
  • आप अपने आदर्श कार्य वातावरण का वर्णन कैसे करेंगे?
  • डेटा साइंस के बाहर आपके जुनून या शौक क्या हैं?

डेटा साइंस साक्षात्कार प्रश्नों की सूची: नेतृत्व और संचार

डेटा वैज्ञानिकों के लिए नेतृत्व और संचार दो मूल्यवान कौशल हैं। नियोक्ता नौकरी के उम्मीदवारों को महत्व देते हैं जो पहल दिखा सकते हैं, टीम के सदस्यों के साथ अपनी विशेषज्ञता साझा कर सकते हैं, और डेटा विज्ञान के उद्देश्यों और रणनीतियों को संवाद कर सकते हैं।

नेतृत्व और संचार डेटा विज्ञान साक्षात्कार प्रश्नों के कुछ उदाहरण यहां दिए गए हैं:

बहु-अनुशासनात्मक टीम में काम करने के बारे में आपको क्या पसंद है?

एक डेटा वैज्ञानिक तकनीकी और गैर-तकनीकी भूमिकाओं में विभिन्न प्रकार के लोगों के साथ सहयोग करता है। डेटा वैज्ञानिक के लिए डेवलपर्स, डिजाइनरों, उत्पाद विशेषज्ञों, डेटा विश्लेषकों, बिक्री और विपणन टीमों और शीर्ष स्तर के अधिकारियों के साथ काम करना असामान्य नहीं है, ग्राहकों का उल्लेख नहीं करना। तो इस प्रश्न के अपने उत्तर में, आपको यह स्पष्ट करना होगा कि आप एक टीम खिलाड़ी हैं जो एक संगठन में लोगों से मिलने और सहयोग करने का अवसर पसंद करते हैं। ऐसी स्थिति का उदाहरण चुनें जहां आपने किसी कंपनी में उच्चतम स्तर के लोगों को न केवल यह दिखाने के लिए रिपोर्ट किया कि आप किसी के साथ संवाद करने में सहज हैं, बल्कि यह भी दिखाने के लिए कि आपकी डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि अतीत में कितनी मूल्यवान रही है।

  • क्या आप एक पेशेवर स्थिति के बारे में सोच सकते हैं जहां आपको नेतृत्व प्रदर्शित करने का अवसर मिला हो?
  • संघर्ष समाधान के लिए आपका दृष्टिकोण क्या है?
  • सहकर्मियों के साथ व्यावसायिक संबंध बनाने के लिए आपका दृष्टिकोण क्या है?
  • आपके द्वारा दी गई एक सफल प्रस्तुति का उदाहरण क्या है? इतना मजबूर क्यों था?
  • यदि आप किसी गैर-तकनीकी पृष्ठभूमि के किसी सहकर्मी या क्लाइंट से बात कर रहे हैं, तो आप जटिल तकनीकी समस्याओं या चुनौतियों की व्याख्या कैसे करते हैं?
  • कृपया उस स्थिति को याद करें जब आपको संवेदनशील जानकारी को संभालना था। आप स्थिति से कैसे संपर्क किया?
  • अपने स्वयं के दृष्टिकोण से, आप अपने संचार कौशल का मूल्यांकन कैसे करेंगे?

डेटा साइंस साक्षात्कार प्रश्नों की सूची: व्यवहारिक

व्यवहार साक्षात्कार प्रश्नों के साथ, नियोक्ता विशिष्ट परिस्थितियों की तलाश में हैं जो कुछ कौशल प्रदर्शित करते हैं। साक्षात्कारकर्ता यह समझना चाहता है कि आपने अतीत में परिस्थितियों से कैसे निपटा, आपने क्या सीखा, और आप उनकी कंपनी में क्या लाने में सक्षम हैं।

डेटा विज्ञान साक्षात्कार में व्यवहार संबंधी प्रश्नों के उदाहरणों में शामिल हैं:

क्या आपको कोई ऐसी स्थिति याद है जब आपको एक बड़े डेटा सेट को साफ और व्यवस्थित करना था?

अध्ययनों से पता चला है कि डेटा माइनिंग या मॉडलिंग के विपरीत, डेटा वैज्ञानिक अपना अधिकांश समय डेटा तैयार करने में लगाते हैं। इसलिए यदि आपके पास डेटा वैज्ञानिक के रूप में कोई अनुभव है, तो यह लगभग तय है कि आपके पास बड़े डेटा सेट को साफ करने और व्यवस्थित करने का अनुभव है। यह भी सच है कि यह एक ऐसा काम है जिसे बहुत कम लोग ही पसंद करते हैं। लेकिन डेटा की सफाई भी किसी भी कंपनी के लिए सबसे महत्वपूर्ण कदमों में से एक है। इसलिए आपको हायरिंग मैनेजर को उस प्रक्रिया के माध्यम से ले जाना चाहिए जिसका आप डेटा तैयार करने में पालन करते हैं: डुप्लिकेट टिप्पणियों को हटाना, संरचनात्मक त्रुटियों को ठीक करना, आउटलेर्स को फ़िल्टर करना, लापता डेटा से निपटना और डेटा सत्यापन।

  • उस डेटा प्रोजेक्ट के बारे में सोचें जिस पर आपने काम किया है जहाँ आपको कोई समस्या या चुनौती मिली है। क्या स्थिति थी, क्या बाधा थी और आपने इसे कैसे पार किया?
  • कृपया ग्राहक या हितधारक के अनुभव को बढ़ाने के लिए डेटा का उपयोग करने का एक विशिष्ट उदाहरण प्रदान करें?
  • कृपया एक विशिष्ट स्थिति प्रदान करें जहां आप एक लक्ष्य प्राप्त कर चुके हैं। आपने इसे कैसे हासिल किया?
  • कृपया एक विशिष्ट स्थिति प्रदान करें जहां आप एक लक्ष्य को पूरा करने में विफल रहे। क्या गलत हो गया?
  • तंग समय सीमा को प्रबंधित करने और पूरा करने के लिए आपका दृष्टिकोण क्या है?
  • क्या आपको वह समय याद है जब आपको काम पर संघर्ष का सामना करना पड़ा था? आप ने उसके साथ कैसे सौदा किया?

शीर्ष कंपनियों (अमेज़ॅन, गूगल, फेसबुक, माइक्रोसॉफ्ट) से डेटा साइंस साक्षात्कार प्रश्नों की सूची

साक्षात्कार में आने वाले कुछ अन्य प्रश्नों के बारे में आपको एक विचार देने के लिए, हमने कुछ शीर्ष तकनीकी कंपनियों से डेटा विज्ञान साक्षात्कार प्रश्नों की एक सूची तैयार की है।

  • सपोर्ट वेक्टर मशीन और लॉजिस्टिक रिग्रेशन में क्या अंतर है? कृपया उन स्थितियों के उदाहरण प्रदान करें जहां आप दूसरे के बजाय एक का उपयोग करना चुनेंगे।
  • यदि किसी डेटासेट से गुम मानों को हटाने से पक्षपात होता है, तो आप क्या करेंगे?
  • किसी उत्पाद के स्वास्थ्य, जुड़ाव या वृद्धि को देखते समय, आप किस मीट्रिक का आकलन करेंगे?
  • हमारे उत्पाद से संबंधित व्यावसायिक समस्याओं को हल करने या हल करने का प्रयास करते समय, आप किस मीट्रिक का आकलन करेंगे?
  • आप उत्पाद के प्रदर्शन को कैसे आंकते हैं?
  • आपको कैसे पता चलेगा कि कोई नया अवलोकन बाहरी है?
  • आप पूर्वाग्रह-विचरण व्यापार-बंद को कैसे परिभाषित करेंगे?
  • उत्पाद उपयोगकर्ता आबादी से यादृच्छिक रूप से नमूना चुनने के लिए आपकी विधि क्या है?
  • मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने से पहले डेटा की गड़बड़ी और सफाई के लिए आपकी क्या प्रक्रिया है?
  • आप असंतुलित बाइनरी वर्गीकरण को कैसे प्राप्त करेंगे?
  • आप अच्छे और बुरे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के बीच अंतर कैसे करते हैं?
  • कृपया एक ऐसा फ़ंक्शन बनाएं जो यह सत्यापित करे कि कोई शब्द पैलिंड्रोम है या नहीं।

Kategori: समाचार