데이터 사이언티스트 면접 질문 66 가지
Source
Evernote/Inbox/66 job interview questions for data scientists - Data Science Central.md
Summary
본문은 시니어 데이터 사이언티스트 또는 디렉터급 후보자의 기술적 폭넓은 지식을 평가하기 위한 66 개의 개방형 면접 질문 목록입니다. 질문 범위는 대규모 데이터 처리 경험, 분석 프로젝트 성공 사례, 핵심 개념(Lift, KPI, Robustness 등) 정의, 프로그래밍 언어 및 도구(SAS, R, Python, SQL 등) 비교, 데이터 전처리 및 결측치 처리, 알고리즘 최적화(MapReduce, 해시 테이블), 머신러닝 모델 평가 및 선택(Naive Bayes, Logistic Regression, Decision Trees), 실험 설계 및 A/B 테스트, 통계적 개념(분포, 민감도 분석, 신뢰구간) 등 데이터 사이언스의 전반적인 영역을 포괄합니다.
Key Points
- 시니어급 데이터 사이언티스트의 기술적 역량과 문제 해결 능력을 평가하기 위한 개방형 질문 집합
- 대규모 데이터셋 처리 경험 및 분석 프로젝트의 성공 측정(Lift, KPI)에 대한 질문
- 데이터 전처리, 결측치 처리, 비정형 데이터 구조화, 데이터 모델링 및 스키마 설계 관련 질문
- 프로그래밍 언어(Python, R, SQL 등) 및 분석 도구의 장단점 비교 및 최적화 기법
- 머신러닝 알고리즘(의사결정나무, 신경망, Naive Bayes 등)의 원리, 한계 및 개선 방안
- 통계적 개념(분포, 민감도 분석, 교차검증, A/B 테스트) 및 모델 성능 평가 지표
- 대규모 데이터 처리 기술(MapReduce, 해시 테이블, 클라우드 보안) 및 시스템 최적화