23 Veri Bilimi Mülakat Sorusu – 2012 yılında Harvard Business Review, veri bilimcilerini 21. yüzyılın en seksi işi olarak nitelendirdi. Ancak, veri bilimcisi olarak iş bulmak için veri bilimi görüşme sorularını doğru yanıtlamak çok zordur.
Görüşme sırasında görüşmeci istatistik, programlama, veri analizi, veri ön işleme ve modelleme gibi farklı veri bilimi konularından sorular sorabilir. Becerileriniz test edilecek ve veri biliminde kariyer yapmak istiyorsanız kendinizi hazırlamanız gerekiyor.
23 Veri Bilimi Mülakat Sorusu
Bu makalede, bunları nasıl yanıtlayabileceğinize ilişkin kılavuzlarla birlikte genel veri bilimi görüşme sorularının bir listesini ve her görüşme sorusunda sunulan belirli bir konu hakkında daha fazla bilgi edinmek için bir kaynak listesi derledim.
1. Logistic Regression Nedir?
Logistic Regression Nedir? Yakın Zamanda Lojistik Regresyon Kullandığınızda Bir Örnek Belirtin
Logistic Regression, sınıflandırma problemlerini çözmek için kullanılan popüler bir algoritmadır. Bu soruda lojistik regresyonun ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve lojistik regresyon kullanarak çözdüğünüz bir veri bilimi problemi örneğini açıklamanız gerekiyor.
2. Confusion Matrix nedir?
Değerlendirme Metriklerine (Evaluation Metric) Neden İhtiyaç Duyarız? Confusion Matrix nedir?
Performanslarını kontrol etmek için makine öğrenimi modelleri değerlendirilmelidir. Bu soruda, model performansını değerlendirmek için karışıklık matrisini nasıl kullanabileceğinizi açıklamanız gerekiyor. Regresyon ve sınıflandırma modellerini değerlendirmek için diğer metriklerden de bahsedebilirsiniz.
3. Veri Bilimi Geleneksel Uygulama Programlamadan Nasıl Farklıdır?
Bu soruyu yanıtlamanın iyi bir yolu, her iki durumda da programın nasıl oluşturulduğuna dair örnekler kullanmaktır.
4. Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Farkı Açıklayın.
Denetimli ve denetimsiz öğrenme (Supervised and Unsupervised Learning), makine öğrenmesi tekniklerinin türleri arasındadır. Bu soruyu yanıtlamanın en iyi yolu, her teknikte kullanabileceğiniz veri kümelerinin türü ve algoritma örnekleri açısından farklılıklarını açıklamaktır.
5. Karar Ağacı Nedir?
Karar ağacı (Decision Tree), regresyon veya sınıflandırma problemlerini çözmek için kullanılabilecek başka bir denetimli öğrenme algoritmasıdır. Karar ağacı algoritmasının verilerden nasıl öğrendiği ve karar ağacı algoritması kullanmanın avantaj ve dezavantajlarının açıklanması önerilir.
6. Çapraz Doğrulama Nedir?
Sorunun amacı, makine öğrenimi modelinin etkinliğini değerlendirmek için kullanılan bazı teknikleri bilip bilmediğinizi belirlemektir. Örneğin, fazla takmaktan kaçınmak istediğinizde. Bu soruyu cevaplarken, herhangi bir veri bilimi projesinde uyguladığınız bazı çapraz doğrulama yöntemlerini açıklamanız önerilir.
7. Normal Dağılım Nedir?
Bu terim genellikle bir veri bilimi problemini çözerken kullanılır. Bu soruda normal dağılımın anlamını, özelliklerini ve verilerinizin normal dağılıp dağılmadığını kontrol etmenin neden önemli olduğunu açıklayabilirsiniz.
8. Random Forest Algoritması nedir?
Random Forest, popüler makine öğrenme algoritmalarından biridir. Bu soruyu cevaplarken algoritmanın verilerden nasıl öğrendiğinin açıklanması ve diğer makine öğrenmesi algoritmalarına göre rastgele orman algoritmasının ne zaman kullanılması tavsiye edilir.
9. Tek Değişkenli, İki Değişkenli ve Çok Değişkenli Analizleri Açıklayın
Bu üç tür analiz, veri kümesindeki değişkenleri özetlemek ve bazı öngörüler elde etmenize yardımcı olmak için kullanılır. Siz de bunların farklılıklarını ve ne zaman uygulayabileceğinizi örneklerle paylaşabilirsiniz.
10. Eksik Verileri Nasıl Ele Alabiliriz?
Bazı veri kümelerinde eksik veriler veya değerler olabilir ve makine öğrenimi modellerini eğitirken soruna neden olabilir. Eksik verileri işlemek için kullanılabilecek bazı tekniklerden bahsetmek önemlidir. Son veri bilimi projenizde eksik verileri nasıl ele aldığınıza ilişkin deneyiminizi de paylaşabilirsiniz.
11. Boyutluluk Azaltmanın Faydası Nedir?
Boyut indirgeme, veri kümesindeki özelliklerin veya değişkenlerin sayısını azaltma tekniğidir. Bu soruyu cevaplarken açıklayabileceğiniz boyutsallık indirgemenin farklı avantajları veya faydaları vardır. Bu tekniği neden ve ne zaman uygulamanız gerektiğini açıklamanız önerilir.
12. Aykırı değer ile nasıl başa çıkabiliriz?
Aykırı değer, diğerlerinden önemli ölçüde sapan bir veri noktasıdır. Bu soruda, aykırı değerlerin nasıl belirlenebileceğini ve aykırı değerlerle başa çıkmak için kullanılan farklı teknikleri açıklayabilirsiniz.
13. Toplu Öğrenme Nedir?
Makine öğreniminde topluluk öğrenmesi, tek başına herhangi bir algoritmadan elde edilebilecek olandan daha iyi tahmin performansı elde etmek için birden fazla algoritma kullanma sürecidir. Bu soruyu cevaplarken, bir veri bilimi projesinde topluluk yöntemlerini en son uyguladığınızda deneyiminizi de paylaşabilirsiniz.
14. Makine Öğreniminin Derin Öğrenmeden Nasıl Farklı Olduğunu Açıklayın?
Makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki farkı açıklamanın en iyi yolu, sorunları çözme biçimleridir. İster makine öğrenimi ister derin öğrenme teknikleri ile çözülebilecek bazı problemleri anlatarak daha da ileri gidebilirsiniz.
15. Fazla Yerleştirme ve Eksik Yerleştirme Arasındaki Farklar Nelerdir?
Farkı açıklamanın en iyi yolu sadece tanımla değil, örneklerle de olur. Ayrıca, bir veri bilimi projesinde fazla veya yetersiz uyum sorunlarıyla karşılaştığınızda kişisel deneyiminizi paylaşabilirsiniz. (Overfitting and Underfitting)
16. Düzenleme (Regularisation) Nedir? Neden Faydalıdır?
Bu soruyu cevaplarken, iki yaygın düzenleme tekniğini L1 norm ve L2 normunu açıklayarak daha da ileri gidebilirsiniz.
17. Seçim Önyargısı (Selection Bias) Nedir?
Seçim Önyargısını tanımlamak yeterli değildir. Mümkünse, farklı önyargı türlerini, etkilerini ve bunlardan nasıl kaçınılacağını açıklayabilirsiniz.
18. Doğrulama Seti ile Test Seti Arasındaki Farkı Açıklayabilir misiniz?
Bu soruda, farklılıklarını açıkladıktan sonra bir veri bilimi projesinde doğrulama seti ve test seti bulundurmanın avantajını açıklayabilirsiniz.
19. Regresyon ve Sınıflandırma ML Teknikleri Arasındaki Fark Nedir?
Hepimiz biliyoruz ki regresyon ve sınıflandırma denetimli öğrenmedir ve tek fark çıktılarıdır. Bu soruyu cevapladığınızda, regresyon problemlerini veya sınıflandırma problemlerini çözmek için kullanılabilecek birkaç algoritmadan bahsed ebilirsiniz. Ayrıca, modellerinin nasıl değerlendirildiğini paylaşmaya çalışın.
20. Yapay Sinir Ağları Nedir?
Bu soruda sadece Yapay Sinir Ağlarını tanımlamakla kalmayıp avantajlarını ve nerelerde kullanabileceğinizi de açıklıyoruz.
21. Veri Bilimcisi olarak Rolünüzde Hangi Araçları ve Cihazları Kullanmayı Planlıyorsunuz?
Bu soru basit ama daha önce kullandığınız veya gelecekteki projenizde kullanmayı planladığınız araçlardan bahsetmeniz önerilir. Araçların veri bilimi projesini başarıyla uygulamanıza nasıl yardımcı olduğu konusundaki deneyiminizi de paylaşabilirsiniz.
Farklı projeler için farklı araçlar kullanacağınızı unutmayın. Örneğin, bazı araçlar bir NLP projesi için, diğerleri ise bir zaman serisi projesi için kullanılabilir.
22. Doğal Dil İşleme Nedir? NLP’nin Gerçek Hayattan Bazı Örneklerini Belirtin.
Doğal dil işlemeyi basit bir şekilde ve iş sorunlarını çözmek için nasıl kullanılabileceğini tanımlamanız gerekir. Ardından gerçek hayattan bazı örnekler paylaşın. Mümkünse, yaptığınız bazı NLP projelerini de paylaşabilir veya başkalarıyla işbirliği yapabilirsiniz.
23. Normalizasyon Nedir? Normalleştirme ve Standardizasyon Arasındaki Fark?
Normalleştirme ve standardizasyon, makine öğrenimi algoritmalarını uygulamadan önce verileri önceden işlemek için kullanılan tekniklerdir. Sorunun amacı, bu iki teknik arasındaki farkları ve veri setinin hangi durumda birbiri üzerine uygulamanız gerektiğini açıklamaktır.
Veri Bilimi Mülakat Soruları Üzerine Son Düşünceler
23 Veri Bilimi Mülakat Sorusu – Bu yaygın veri bilimi görüşme sorularını gözden geçirmek, görüşme sırasında kendinize olan güveninizi gerçekten artıracaktır. Görüşmecinin bu makalede bahsedilen tüm soruları size sormasını beklemeyin. Ancak, mülakat sorularının çoğu aynı konulardan gelecektir.
Örneğin, ” Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki farkı açıklayın ” diye sormak yerine . Görüşmeyi yapan kişi sizden “ Bazı denetimli öğrenme algoritmalarını ve bunların verilerden nasıl öğrendiklerini açıklamanızı ” isteyebilir.
Görüşme sırasındaki bazı sorular çözümü kodlamanızı gerektirdiğinden kodlama becerilerinizi geliştirmeniz önerilir.
Bu veri bilimi mülakat sorularının mülakatınıza hazırlanmanıza yardımcı olacağını umuyor ve veri bilimi kariyerinizde size bol şans diliyorum.
Yeni bir şey öğrendiyseniz veya bu makaleyi okumaktan zevk aldıysanız, başkalarının görebilmesi için lütfen paylaşın. O zamana kadar, bir sonraki yazıda görüşmek üzere!
Ayrıca beni Twitter’da @hasanyildiz84 olarak bulabilir ve takip edebilirsiniz .
