Si estás buscando un empleo en Data Science, es esencial que te prepares para enfrentarte a preguntas técnicas específicas en las entrevistas. A continuación, te proporcionamos algunas de las preguntas más comunes y ejemplos de respuestas para ayudarte en tu preparación y guiarte.
1.- ¿Cómo manejas los datos faltantes o incompletos en un conjunto de datos?
“Para manejar datos faltantes, primero analizo la naturaleza de los datos faltantes. Si son aleatorios o insignificantes, puedo optar por imputarlos usando la media, mediana o la moda para datos continuos, o un algoritmo como k-Nearest Neighbors para datos más complejos. Si los datos faltantes son significativos, podría explorar métodos como modelos predictivos o técnicas de imputación múltiple, asegurándome de comprender el impacto que tienen estos métodos en mi análisis.”
2.- Explica un modelo de Machine Learning que hayas implementado y cómo lo optimizaste.
“En un proyecto reciente, implementé un modelo de regresión logística para predecir la probabilidad de abandono de clientes. Para optimizarlo, utilicé una combinación de validación cruzada para garantizar la robustez del modelo y ajuste de hiperparámetros mediante técnicas como la búsqueda en cuadrícula y validación cruzada. Esto me permitió encontrar un equilibrio entre sesgo y varianza, mejorando la precisión y la capacidad de generalización del modelo.”
3.- Realiza EDA en un conjunto de datos proporcionado.
4.- ¿Qué es el sobreajuste y cómo lo evitarías?
“El sobreajuste ocurre cuando un modelo de Machine Learning aprende tanto los detalles como el ruido de los datos de entrenamiento, afectando negativamente su capacidad para generalizar a nuevos datos. Para evitarlo, utilizo técnicas como la validación cruzada, la regularización (como Lasso o Ridge), y la poda en árboles de decisión. También considero la importancia de tener un conjunto de datos de entrenamiento suficientemente grande y representativo.”
5.- ¿Cuál es la diferencia entre una prueba t y una prueba ANOVA?
“Una prueba t es utilizada para comparar las medias de dos grupos independientes y ver si hay una diferencia significativa entre ellos. Por otro lado, ANOVA (Análisis de Varianza) se utiliza para comparar las medias de tres o más grupos independientes. Mientras que la prueba t se centra en dos grupos, ANOVA permite comparaciones múltiples, identificando si al menos un grupo difiere significativamente de los otros.”
6.- Limpia un conjunto de datos desordenado.
7.- Explica la diferencia entre datos estructurados y no estructurados.
“Los datos estructurados están organizados en un formato fácilmente legible y procesable, generalmente en tablas con filas y columnas, como las bases de datos SQL. Los datos no estructurados, por otro lado, no siguen un formato específico o modelo predefinido, e incluyen formatos como texto, imágenes, audio y vídeo. Mientras que los datos estructurados son más fáciles de analizar y manipular, los datos no estructurados requieren técnicas más complejas, como el procesamiento de lenguaje natural o el análisis de imágenes.”
8.- Interpreta la salida de una prueba estadística.
9.- ¿Cómo abordarías un conjunto de datos desequilibrado?
“Para abordar un conjunto de datos desequilibrado, primero evalúo la severidad del desequilibrio. Puedo utilizar técnicas de remuestreo como sobremuestreo de la clase minoritaria o submuestreo de la clase mayoritaria. Otras técnicas incluyen la generación de datos sintéticos usando métodos como SMOTE. También considero el uso de métricas de evaluación apropiadas como la Precisión, Recall, y el área bajo la curva ROC, y modelos que son menos sensibles al desequilibrio de clases.”
10.- Mejora el rendimiento de un modelo existente.
Recuerda que los ejemplos de este artículo sólo son una guía con preguntas promedio y deben ser adaptados a la experiencia requerida en cada posición, y dependiendo la empresa pueden variar. ¡Mucho éxito en tu proceso de selección!
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