Попит на спеціалістів з обробки даних (Data Scientist), які володіють Python, постійно зростає. Python, як один із найбільш універсальних мов програмування, є основою в області науки про дані (Data Science) завдяки своїй простоті та великій екосистемі бібліотек. Підготовка до співбесіди з науки про дані часто включає серію запитань про Python, щоб оцінити ваші навички програмування та здатність вирішувати задачі. У цьому блозі ми розглянемо деякі загальні та просунуті запитання про Python, які ви можете зустріти під час співбесіди на посаду Data Scientist.
Загальні запитання про Python
1. Які ключові особливості Python, і чому він використовується в науці про дані?
Це запитання перевіряє ваше розуміння основних переваг Python. Основні пункти, які варто згадати:
- Простота та читабельність мови.
- Широка підтримка бібліотек (наприклад, NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn).
- Кросплатформенна сумісність.
- Сильна підтримка спільноти.
2. Поясніть типи даних Python, які часто використовуються в науці про дані.
Будьте готові обговорити типи даних, такі як:
- List (список): змінюваний, впорядкований набір елементів.
- Tuple (кортеж): незмінюваний, впорядкований набір елементів.
- Dictionary (словник): змінюваний, невпорядкований набір пар "ключ-значення".
- Set (множина): змінюваний, невпорядкований набір унікальних елементів.
3. Які структури даних Python, і як вибрати відповідну для задачі?
Можуть запитати про випадки використання списків, словників, множин і кортежів. Наприклад:
- Використовуйте списки для впорядкованих даних і частого додавання елементів.
- Використовуйте словники для швидкого пошуку за ключами.
4. У чому різниця між поверхневим (shallow) і глибоким (deep) копіюванням у Python?
Поясніть, що поверхневе копіювання копіює посилання на об'єкти, тоді як глибоке копіювання створює незалежні копії об'єктів та їх вкладених елементів.
Просунуті запитання про Python
5. Як обробити відсутні дані в наборі даних за допомогою Python?
Це практичне запитання для співбесіди з науки про дані. Обговоріть методи, такі як:
- Використання
pandas.DataFrame.fillna()для заповнення відсутніх значень. - Використання
dropna()для видалення рядків або стовпців із відсутніми даними. - Використання статистичних методів, таких як середнє, медіана або мода.
6. У чому різниця між масивами NumPy та списками Python?
- Масиви NumPy ефективніші для числових обчислень і підтримують векторизовані операції.
- Списки Python більш універсальні для загального використання, але повільніші для математичних обчислень.
7. Як реалізувати конвеєр машинного навчання за допомогою Python?
Розкажіть про інструменти, такі як:
- Scikit-learn: для попередньої обробки, навчання та оцінювання.
- Pandas: для маніпуляції даними.
- Pipeline API: для автоматизації робочих процесів у Scikit-learn.
8. Яка мета функції apply у pandas?
Поясніть, що apply використовується для застосування функції вздовж осі DataFrame, дозволяючи виконувати перетворення по рядках або стовпцях.
Запитання на основі сценаріїв
9. Як ви оптимізуєте Python-код для великих наборів даних?
Обговоріть техніки, такі як:
- Використання векторизованих операцій із NumPy та pandas.
- Використання бібліотек, таких як Dask, для паралельної обробки.
- Уникання циклів на користь вбудованих функцій.
10. Як ви візуалізуєте дані в Python?
Згадайте популярні бібліотеки, такі як:
- Matplotlib: для базових графіків.
- Seaborn: для статистичної візуалізації даних.
- Plotly: для інтерактивних візуалізацій.
11. Як налагодити Python-скрипт, що використовується для аналізу даних?
Поділіться техніками, такими як:
- Використання модуля налагодження
pdb. - Використання інструментів IDE (наприклад, PyCharm або VS Code) для налагодження.
- Додавання
print-операторів або використання логування для моніторингу.
Поради для успішної відповіді на запитання про Python
- Практикуйте типові завдання: Регулярно вирішуйте задачі на таких платформах, як LeetCode чи HackerRank.
- Розумійте бібліотеки для науки про дані: Отримайте практичний досвід із NumPy, pandas та Scikit-learn.
3.
Знайте реальні приклади застосувань: Будьте готові пояснити, як ви використовували Python у попередніх проєктах або під час стажувань. - Слідкуйте за новинками: Продовжуйте вивчати нові бібліотеки та інструменти, які є актуальними для науки про дані (Data Science).
Готуючись до запитань на співбесіді про Python, ви зможете впевнено продемонструвати свої навички та отримати бажану роль у галузі науки про дані. Простота та надійність Python роблять його незамінним інструментом для вирішення складних завдань із даними — а його опанування стане вашим ключем до успіху.
Перекладено з: Python Interview Questions for Data Science Roles