データサイエンス面接のためのトップ7の必須チートシート

Data Science面接に必須のトップ7のチートシート

 

データサイエンスの求人に就くことは容易ではありません。企業は一つのポジションに対し数百件の応募を受けるため、面接を受けるためには競争相手との差別化が必要です。また、面接に受かった後は、技術力だけでなくコミュニケーション能力も示す必要があります。

そのため、正しい準備と教材を持っていることは重要なアドバンテージを与えてくれます。新しいブログでは、次に控えた面接前に、すべてのデータサイエンスの候補者が確認すべき最も重要なチートシートについて取り上げます。これらのチートシートは、統計学やPython、SQL、機械学習アルゴリズムなど、幅広いデータサイエンスのトピックをカバーしています。

 

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1. SQL

 

Structured Query Language（SQL）はデータベースの管理やアクセスに使用される言語です。データサイエンティストが必要とする最も重要なスキルです。データにアクセスするだけでなく、データの分析クエリを実行するためにも使用されます。 

どのテクニカルデータインタビューに備えても、SQL入門のチートシートは便利なガイドとなります。一般的な構文の復習や使用方法を学ぶのに役立ちます。さらに、コーディング面接でも役立ちます。

 

2. 確率と統計

 

多くのデータサイエンティストは、日常の業務で確率や統計テストを使用しない場合があります。重要な用語を常に把握しておくことは困難です。しかし、A/Bテスト、信頼区間、仮説検定、相関分析などの概念について質問されることがあります。

面接中に恥ずかしい思いをしないために、確率と統計のチートシートを参照して記憶をリフレッシュすることができます。Stanford大学によって提供されているこのチートシートには、面接中に使用されるすべての基本的な用語が含まれています。

 

3. Pandas

 

Pandasは、主にデータのクリーニング、加工、解析、処理、保存に使用されるPythonのライブラリです。面接中には、このライブラリのさまざまなコンポーネントやPandasを使用してデータを分析する方法について質問されることがあります。また、データ分析を行い、その結果に基づいてレポートを作成するよう求められることもあるでしょう。

Pandasデータ整形のチートシートは、視覚的表現を交えたさまざまなPandas関数のコンパクトな情報を提供し、テクニカル面接やコーディング面接で役立ちます。

 

4. データ可視化

 

データ可視化は、データサイエンティストにとって重要なスキルです。データサイエンティストはデータの解析に長けているかもしれませんが、洞察を効果的に伝えるための適切なプロットのタイプを選択することは少し難しいです。面接中に、分析結果を適切に示す最適なチャートを選択できないと、面接官に悪い印象を与える可能性があります。 

この落とし穴を避けるため、データサイエンティストはデータ可視化のチートシートを見て、意図したメッセージをステークホルダーに伝えるための理想的なプロットを直感的に選択することが重要です。これは、コーディング面接や課題提出に役立ちます。 

 

5. Scikit-learn

 

Scikit-learnは、さまざまな機械学習アルゴリズムを実装するためのさまざまなツールと機能を提供するPythonの広く使用されているライブラリです。データサイエンティストとして、データの拡張、処理、モデルのトレーニング、最適化など、さまざまなScikit-learn関数を使用して基本的な回帰問題を解決する必要があります。

機械学習モデルの構築と評価は、データサイエンティストの仕事の重要な部分です。 Scikit-learnのさまざまな関数を確認することで、機械学習のためのScikit-learnのチートシートを学習することは自然なことです。 

 

6. Git

 

Gitは、特に共同作業を行うデータサイエンティストにとって必須のスキルです。複数の貢献者がいるデータサイエンスプロジェクトでは、Gitを使用してバージョン管理やコードのマージを行い、チームメンバーがランタイムの競合なしにコードに同時に取り組むことができます。 

プロジェクトで作業する前に、Gitのスキルを示す必要があります。そのため、データサイエンスのためのGitのチートシートを見直し、最も一般的に使用される構文と関数を学ぶことが重要です。

 

7. データサイエンススーパーチートシート

 

データサイエンススーパーチートシートは、少し異なります。重要な理論的な概念をすべて学ぶために、これを見直します。 

以下を学びます：

1. 分布
2. 様々な機械学習の概念
3. モデルの評価
4. 線形回帰
5. ロジスティック回帰
6. 決定木
7. サポートベクトルマシン
8. クラスタリング
9. 次元削減
10. 自然言語処理
11. ニューラルネットワーク
12. 畳み込みニューラルネットワーク
13. 再帰型ニューラルネットワーク
14. ブースティング
15. 強化学習
16. 異常検知
17. 時系列
18. 統計
19. A/Bテスト

面接まであと1時間しかありませんが、このチートシートを見直すだけで十分です。これにより、最も一般的に尋ねられる面接の質問を復習するのに役立ちます。

この7つの必須チートシートのリストがお楽しみいただければ幸いです。もし同様のコンテンツをもっとご覧いただきたい場合は、お知らせください。  

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan)は、機械学習モデルの構築が大好きな認定データサイエンティストです。現在は、コンテンツ作成と技術的なブログの執筆に注力しています。Abidはテクノロジーマネジメントの修士号と通信工学の学士号を持っています。彼のビジョンは、メンタルヘルスに悩む学生向けにグラフニューラルネットワークを使用したAI製品を構築することです。

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