44 вопроса вероятностного интервью |
23 июля 2021 г.
Вероятность — это основа статистического анализа, используемого для изучения больших данных. Специалистам по обработке и анализу данных необходимо глубокое понимание методов и способов использования вероятностей, чтобы выполнять сложные исследования данных, которые они проводят на рабочем месте. Вы можете использовать вероятностные вопросы, чтобы попрактиковаться в решении реальных статистических задач, прежде чем пройти собеседование на работу в качестве специалиста по данным.
В этой статье мы приводим примеры типов вопросов о вероятности, которые вам могут задать, чтобы доказать ваше знание этой математической концепции при собеседовании на должность в науке о данных.
Основные вопросы
Интервью часто начинаются или заканчиваются общими вопросами. Вот несколько примеров вопросов, которые интервьюер может задать вам на общие темы, когда вы подаете заявку на должность в области науки о данных:
Почему вам интересна эта позиция?
Что побудило вас выбрать это направление работы?
Можете ли вы рассказать мне о случае, когда вы преодолели вызов?
Что вы будете делать, если не справитесь с заданием?
Какими тремя словами вы бы описали себя?
Кем вы видите себя в ближайшие пять лет?
Какими качествами вы больше всего восхищаетесь в коллеге?
Можете ли вы описать время, когда вы взяли на себя роль лидера?
Кого вы считаете своим наставником?
Кем вы восхищаетесь и почему?
Каково ваше представление об отличной рабочей среде?
Как бы вы объяснили свою работу кому-то, кто не в вашей области?
Как вы относитесь к критике?
У вас есть какие-либо вопросы ко мне?
Вопросы об опыте и прошлом
Когда вы проходите собеседование на должность в области науки о данных, такие вопросы могут использоваться для определения вашего образования и опыта работы, а также для проверки ваших знаний о вероятности с помощью практических задач:
Каков ваш опыт в науке о данных?
Вы объясните свою образовательную историю?
Что такое p-значение?
Можете ли вы дать определение термину случайные величины?
В чем разница между дискретными и непрерывными переменными?
Что такое перестановки?
Можете ли вы определить ожидаемое значение?
Что такое дисперсия?
Можете ли вы объяснить комбинации, как они связаны с вероятностью?
Объясните, когда событие А может быть независимым от самого себя?
Как вы могли бы объяснить доверительный интервал аудитории, не имеющей технического образования или науки о данных?
Сколько бросков, по вашему мнению, потребуется, чтобы увидеть все шесть сторон честной кости?
Коллега говорит вам, что у них двое детей. Она говорит, что один мальчик. Какова вероятность того, что второй тоже мальчик?
Если насекомое живет от 13 до 15 дней, какова вероятность того, что оно погибнет ровно через 14 дней?
Сколько бросков монеты вы ожидаете совершить, чтобы два раза подряд выпал орел?
Углубленные вопросы
Потенциальные работодатели могут задавать более подробные вопросы, подобные этим, чтобы оценить ваше понимание статистической вероятности, чтобы убедиться, что вы квалифицированы для анализа цифр в качестве специалиста по данным:
Как вы можете получить справедливые шансы, используя монету с неизвестным уклоном в сторону орла или решки?
Сколько карт вы ожидаете вытянуть из стандартной колоды карт, прежде чем увидите свою первую даму?
Если есть 25 карт пяти разных цветов, и каждая карта имеет номер от одного до пяти, какова вероятность того, что они не одного цвета, если вы выберете две карты наугад?
Служба онлайн-знакомств позволяет пользователям выбрать шесть из 30 слов, чтобы описать их личность. Служба знакомств создает совпадение на основе пяти одинаковых слов. Если клиент A и клиент B оба выбирают случайные слова личности, какова вероятность того, что они смогут найти совпадение?
Учитывая, что мать в среднем очень высокая, какого можно ожидать роста ее дочери? Ниже, равно или выше?
Сколькими способами можно разделить 12 человек на три команды по четыре человека?
Если трое друзей в Лондоне сказали вам, что идет дождь, и вероятность того, что каждый из них лжет, составляет 1/3, какова вероятность того, что в Лондоне идет дождь? Вероятность дождя в любой день в Лондоне равна 0,25.
Если вы случайно выбрали правильную монету (с одной стороны решка, одна решка) или нечестную монету (с обеих сторон решка), подбросили ее пять раз и пять раз выпала решка, какова вероятность того, что вы выбрали нечестную монету?
В банке пять леденцов: три красных и два желтых. Если после каждого розыгрыша вынимают и заменяют три леденца на палочке, найдите вероятность того, что леденец одного цвета будет вытащен два раза.
Если существует 15-процентная вероятность того, что вы увидите хотя бы один самолет в течение пятиминутного интервала, какова вероятность того, что вы увидите хотя бы один самолет в течение получаса?
Примеры вопросов для интервью с примерами ответов для специалистов по данным
Во время собеседования в качестве специалиста по данным вам могут задавать вопросы, которые показывают, что вы понимаете вероятность в том, что касается статистических данных. Поскольку статистика является ключевой частью анализа данных, важно практиковаться в объяснении ключевых понятий и проблем, связанных с вероятностью. Вот несколько примеров вопросов, которые вам могут задать с возможными ответами, которые вы можете использовать во время интервью:
1. Объясните распределение вероятностей
Понимание распределения вероятностей является ключом к пониманию прогностической и логической статистики. Поэтому вам могут задать подобный вопрос, чтобы доказать, что вы понимаете основы высокоуровневого статистического анализа. Ответьте с четким определением, которое достаточно просто для понимания интервьюером, но содержит необходимый язык, чтобы продемонстрировать ваши статистические знания.
Пример: «Распределение вероятностей описывает вероятность того, что случайная величина равна определенному значению или набору значений во время одного наблюдения. Распределение свойств объясняет, как каждый метод имеет диапазон возможных значений, вероятных из одного розыгрыша. Они составляют основу для все потенциальные значения в любом данном процессе».
2. Как бы вы сгенерировали случайное число от одного до семи, используя только один кубик?
Вам могут задать такой вопрос, который проверит ваши практические знания о вероятностях. Возможно, вам придется делать записи в блокноте или на доске, чтобы объяснить свой ответ. Вот как вы могли бы обсудить решение этой проблемы со словами:
Пример: «Во-первых, я бы бросал кубик три раза, при каждом броске устанавливая n-й бит результата. Для каждого броска я бы замечал, является ли значение от одного до трех, и записывал бы ноль или единицу. Мой результат был бы между нулем (000) и семью (111), равномерно распределенными по трем независимым броскам. Если я повторяю броски, когда результат равен нулю, то процесс останавливается на равномерно распределенных значениях».
3. Если вы рисуете из нормального распределения с известными значениями параметров, как вы генерируете розыгрыши в равномерном распределении?
Это общий вопрос для объяснения концепций равномерного распределения и нормального распределения. Вы можете объяснить это любым из двух способов, показанных ниже.
Пример: «Я бы сгенерировал розыгрыши с равномерным распределением, введя значение кумулятивной функции распределения нормального распределения для той же случайной величины. Другой способ объяснить это — подставить значения параметров в CDF той же случайной величины. Переменная.
4. Если 75 клиентов случайным образом разбить на три базы данных одинакового размера, все разделы равновероятны. Боб и Бен — два случайно выбранных клиента. Какова вероятность того, что Боб и Бен находятся в одной и той же базе данных клиентов?
Вам могут задать такой вопрос, чтобы получить данные о вероятности работы, относящиеся к бизнес-функциям. Для таких вопросов вам может потребоваться показать расчеты на доске или в блокноте или даже использовать функцию заметок на вашем телефоне. Это также может быть вопрос, заданный при первоначальной оценке в рамках процесса интервью, а не непосредственного личного интервью.
Пример: «Я бы присвоил разные номера от 1 до 75 каждому ученику с номерами от 1 до 25 в первой группе, с номерами от 26 до 50 во второй группе и с номерами от 51 до 75 в третьей группе.
Затем я бы присвоил случайное число Бобу и Бену. Когда у Боба есть число, остается 74 случайных числа, из которых 24 означают, что он будет частью той же группы, что и Бен. Вероятность 24/79».
5. Можете ли вы объяснить байесовский подход к вероятности?
Байесовская статистика — это метод применения вероятности к статистической задаче. Вам могут задать этот вопрос в интервью, потому что байесовский подход практически применяется в количественных финансах и науке о данных. Вы можете прояснить, что вы также понимаете частотный подход, подчеркнув, чем этот метод отличается от байесовского.
Пример: «Байесовский подход определяет вероятность как меру правдоподобия того, как происходит конкретное событие. Он использует математические инструменты, чтобы помочь нам обновить убеждения о случайных событиях после того, как мы увидели новые свидетельства о событии. Мы используем байесовскую статистику, чтобы создавать разные убеждения после обнаружения новых доказательств. Это отличается от частотной статистики, которая опирается только на данные повторных испытаний».
Профессии, похожие на специалистов по данным
Если вы хотите стать специалистом по обработке и анализу данных или другим специалистом, который использует вероятность для изучения данных, у вас есть множество вариантов карьеры. Вот 10 профессий, похожих на специалистов по данным, которые вы могли бы рассмотреть:
1. Инженер по машинному обучению
6. Разработчик бизнес-аналитики
7. Статистик