La ciencia de los datos es un campo que incluye el uso de métodos, principios, procesos, sistemas y algoritmos científicos para extraer datos, información, conocimientos y perspectivas de diferentes fuentes de datos primarios y secundarios que pueden ser estructurados o no estructurados, y también incluye la aplicación de conocimientos y perspectivas a partir de una amplia gama de dominios de aplicación para obtener resultados procesables.
Este campo ayuda a las organizaciones y a las empresas a perfeccionar e identificar el público objetivo mediante la creación de una combinación de datos existentes y nuevos para desarrollar ideas valiosas. La ciencia de los datos también ayuda a los responsables de la contratación a generar puntos de datos que puedan ayudarles a contratar al mejor candidato posible para un determinado puesto de trabajo.
En resumen, este campo tiene un alcance muy amplio y tiene múltiples funciones y objetivos. Los científicos de datos son los profesionales que se encargan de identificar, recopilar, organizar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos y utilizarlos para desarrollar ideas útiles que puedan ayudar a la empresa a alcanzar los objetivos deseados.
Ahora que las empresas y organizaciones han empezado a valorar y se han dado cuenta de la importancia de los big data, la demanda de Científicos de Datos sigue aumentando, lo que la convierte en una opción profesional lucrativa y también en uno de los trabajos mejor pagados de la industria empresarial. Así que, si tienes las habilidades, las cualificaciones y los conocimientos para ello, te sugerimos que vayas a por ello.
En este artículo, te ayudaremos a prepararte para una entrevista de Científico de Datos mediante la lista de 21 preguntas frecuentes de la entrevista con sus respuestas.
Índice
21 preguntas frecuentes de la entrevista a un científico de datos
Pregunta 1. ¿A quién admiras cuando se trata de la Ciencia de los Datos?
Contesta: hay dos personas a las que admiro como modelo a seguir en mi campo y son
- Kenneth Cukier: Le admiro porque he leído su libro Big Data: una revolución que transformará nuestra forma de vivir, trabajar y pensar. Lleva a cabo investigaciones sobre IA en las mejores escuelas de negocios y es un editor de datos muy profundo para The Economist.
- La segunda persona a la que admiro es Bernard Marr, es un asesor estratégico en materia de datos para empresas y gobiernos. También es uno de los cinco mejores influenciadores empresariales y admiro mucho sus escritos y enseñanzas
Pregunta 2. La ciencia de los datos es un trabajo estresante, ¿cómo afrontas el estrés?
La respuesta: aprendiendo de mis experiencias laborales anteriores, soy consciente de que hay que trabajar en un entorno muy estresante y los superiores siempre ponen una gran expectativa en tu rendimiento. Así que, para evitar cansarme o estresarme, sigo tomando 5-10 minutos de descanso después de completar una tarea para seguir siendo productivo durante todo el día
Pregunta 3. ¿En qué se diferencia el aprendizaje automático de la ciencia de datos?
Respuesta: El aprendizaje automático es el conjunto de técnicas que utilizan los científicos de datos y que permiten a las máquinas modernas, como los ordenadores, aprender de los datos, mientras que la ciencia de los datos tiene como objetivo utilizar un enfoque científico para extraer datos y desarrollar ideas a partir de ellos
Pregunta 4. ¿Cómo puedes evitar el sobreajuste de tu modelo?
Respuesta: cuando un modelo se establece sólo para una pequeña cantidad de datos e ignora el panorama general, se habla de sobreajuste, y para evitarlo, mantendré el modelo no muy complejo teniendo en cuenta pocas variables, para que la complejidad de los datos se reduzca y el uso de técnicas de validación cruzada también puede ayudar a evitar el sobreajuste
Pregunta 5. ¿Qué es la regresión logística?
Respuesta: se puede definir como una técnica para predecir el resultado binario a partir de una combinación lineal de variables predictoras. También se denomina modelo logit. El resultado de la predicción es binario, es decir, 0 o 1. Un ejemplo de este concepto podría ser, la posibilidad de que un líder gane las elecciones.
Pregunta 6. ¿Qué factores compruebas para garantizar la calidad de los datos?
Respuesta: para comprobar la calidad de los datos, siempre compruebo su
- Precisión
- Integridad
- Consistencia
- Integridad
- Conformidad
- Unicidad
Pregunta 7. ¿Qué papel desempeña la estadística en la ciencia de los datos?
Respuesta: la estadística desempeña un papel muy importante en la ciencia de los datos. Es esencial para ayudar a los científicos de datos a hacerse una mejor idea de las expectativas de los clientes y consumidores. Un científico de datos puede adquirir conocimientos sobre varias cosas importantes, como el interés y el comportamiento de los consumidores, las tendencias y el compromiso, la retención, etc. En resumen, ayuda a construir modelos de datos sólidos para validar las predicciones e inferencias
Pregunta 8. ¿Qué es el RDBMS? ¿Tienes conocimientos sobre él?
Respuesta: rDBMS significa Software de Gestión de Bases de Datos Relacionales, que se basa en el modelo relacional para crear una base de datos con el fin de almacenar datos. Sí, he utilizado MySQL, que es en sí mismo un software de base de datos relacional para almacenar datos en forma de tablas y bases de datos mediante consultas para añadir, actualizar, eliminar y modificar los datos
Pregunta 9. ¿Por qué quieres trabajar en esta empresa como científico de datos?
Respuesta: llevo en el campo de la tecnología desde el instituto y tengo titulaciones en informática y me apasiona trabajar como científico de datos, ya que me encanta trabajar con datos y números, y también con toda la codificación y programación. Siempre he querido trabajar en una empresa orientada a los datos como la suya y por eso estoy deseando trabajar como científico de datos para su empresa
Pregunta 10. ¿Tienes alguna experiencia laboral anterior que sea relevante para este puesto?
Respuesta: sí, trabajé como científico de datos en prácticas para una empresa tecnológica en la que mi función consistía en recoger las opiniones de los clientes y atraer a más clientes desde múltiples plataformas tanto online como offline. Mi función principal era recopilar información sobre lo que la mayoría de los clientes consideran un problema con el dispositivo que les entrega la empresa. Aprendí muchas habilidades en ese trabajo y estoy seguro de que esas habilidades se trasladarán también a este papel
Pregunta 11. ¿Qué entiendes por técnica de modelo de validación cruzada?
Respuesta: la validación cruzada es una técnica de validación de modelos. Es una técnica para evaluar cómo se generaliza el análisis de las estadísticas en un conjunto de datos independiente. Esta técnica se utiliza sobre todo para evaluar modelos de aprendizaje automático
Pregunta 12. ¿Cómo te tomas los retos en el trabajo?
Respuesta: la ciencia de los datos es un campo desafiante, y en un entorno de equipo como éste en el que tenemos que enfrentarnos a un poco de competencia entre los compañeros para obtener un mejor rendimiento, es mejor aceptar los retos en forma de motivación para poder discutir diferentes formas sobre cómo podemos resolver un problema. Mis habilidades para resolver problemas y mi capacidad de pensamiento crítico me ayudan a afrontar estos retos en el trabajo
Pregunta 13. ¿Es preferible tener siempre grandes cantidades de datos?
Respuesta: depende del caso y de la situación. Un análisis como el de beneficios cruzados puede ayudarnos a determinar si es preferible o no una gran cantidad de datos. Una gran cantidad de datos implicará un gran número de costes en el proceso y, por tanto, esta determinación es realmente importante cuando se trata de recopilar datos de un gran número de sujetos.
Pregunta 14. ¿En qué casos necesitas realizar un remuestreo de datos?
Respuesta: el remuestreo se realiza cuando se validan los modelos utilizando subconjuntos aleatorios mientras se sustituyen las etiquetas de los puntos de datos al realizar las pruebas necesarias, y se estima la exactitud de las estadísticas de la muestra extrayendo aleatoriamente con reemplazo de utilizar como subconjuntos de datos accesibles o reemplazo del conjunto del punto de datos
Pregunta 15. ¿Cuáles son los cuatro algoritmos más utilizados por los científicos de datos?
Contesta: 1. Regresión lineal, 2. KNN, 3. Regresión logística
Regresión Logística, y Bosque Aleatorio
Pregunta 16. ¿Qué habilidades tienes como científico de datos?
Respuesta: al ser un científico de datos, tengo habilidades decentes de codificación en phython, datos no estructurados, soy un buen conocedor de la estadística, la extracción de datos y también sé cómo utilizar las herramientas analíticas más populares. También soy muy bueno con los números y los cálculos, lo que me convierte en el mejor candidato para este campo
Pregunta 17. ¿Qué entiendes por correlación?
Respuesta: la correlación puede definirse como una medida estadística que expresa la relación lineal entre dos variables y su evolución a un ritmo constante. Son de tres tipos,
- Positivo
- Negativo
- Sin correlación
Pregunta 18. ¿Hay algo que quieras preguntar o aclarar?
Respuesta: Responde a esta pregunta haciendo al empresario más preguntas relacionadas con la empresa para demostrar tu curiosidad y tu interés por trabajar en ella.
Pregunta 19. ¿Cuál es tu experiencia como científico de datos?
Respuesta: llevo más de un año en este campo y he explorado una amplia gama de conjuntos de datos. Ahora soy consciente de lo que las empresas buscan en un científico de datos, y mi objetivo es trabajar en ello. Sé cómo funciona la analítica empresarial y tengo ganas de saber más sobre este campo, incluida la inteligencia artificial
Pregunta 20. ¿Cómo es un día típico de trabajo para ti?
Respuesta: las responsabilidades de mi trabajo incluirían la mayor parte del tiempo dedicado a la investigación de datos, y a la escritura de algoritmos y programas para responder a las preguntas relacionadas con los conjuntos de datos. También sería responsable de crear informes y comunicarlos al director
Pregunta 21. ¿Qué es lo que más te disgusta de ser un científico de datos?
Respuesta: me encanta lo que hago, pero una cosa que me molesta del trabajo de científico de datos es que a veces requiere mucha paciencia y estoy trabajando para desarrollar ese nivel de paciencia aprendiendo y adquiriendo experiencia práctica en este campo