Data Science Interview Questions

thumb|300px|صورة توضيحية لمقابلة عمل في علم البيانات

أسئلة مقابلات علم البيانات: دليل شامل للمبتدئين

علم البيانات هو مجال متنامٍ باستمرار، والطلب على متخصصي البيانات ذو كفاءة عالية في ازدياد. الحصول على وظيفة في هذا المجال يتطلب أكثر من مجرد معرفة تقنية؛ بل يتطلب القدرة على التفكير النقدي وحل المشكلات وشرح المفاهيم المعقدة بطريقة مبسطة. هذه المقالة تقدم نظرة عامة شاملة على أنواع الأسئلة التي قد تواجهها في مقابلة عمل في مجال علم البيانات، وتستهدف بشكل خاص المبتدئين الراغبين في دخول هذا المجال.

1. أسئلة حول المفاهيم الأساسية في الإحصاء والاحتمالات

غالبًا ما تبدأ مقابلات علم البيانات بتقييم فهمك للمبادئ الإحصائية الأساسية. تتضمن بعض الأسئلة الشائعة:

**ما هو الفرق بين المتوسط والوسيط والمنوال؟** (المتوسط الحسابي، الوسيط، المنوال): فهم هذه المقاييس المركزية أمر بالغ الأهمية لتحليل البيانات.
**ما هو الانحراف المعياري؟ وكيف يفسر؟** (الانحراف المعياري): يوضح مدى تشتت البيانات حول المتوسط.
**ما هو التوزيع الطبيعي؟ ولماذا هو مهم؟** (التوزيع الطبيعي): توزيع شائع في العديد من الظواهر الطبيعية، وهو أساس للعديد من الاختبارات الإحصائية.
**ما هو اختبار الفرضيات؟** (اختبار الفرضيات: عملية اتخاذ قرار حول صحة فرضية بناءً على الأدلة.
**اشرح مفهوم قيمة p (p-value).** (قيمة الاحتمال): احتمالية الحصول على نتائج متطرفة مثل تلك التي تم الحصول عليها، بافتراض أن الفرضية الصفرية صحيحة.
**ما هو الفرق بين الارتباط والسببية؟** (الارتباط، السببية): الارتباط يشير إلى وجود علاقة بين متغيرين، بينما تشير السببية إلى أن أحد المتغيرين يسبب الآخر.

2. أسئلة حول تعلم الآلة

بعد تقييم أساسيات الإحصاء، ستركز المقابلة على معرفتك بتعلم الآلة.

**ما هو الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف؟** (التعلم الخاضع للإشراف، التعلم غير الخاضع للإشراف): التعلم الخاضع للإشراف يستخدم بيانات مُصنفة، بينما التعلم غير الخاضع للإشراف يعمل على بيانات غير مُصنفة.
**اذكر بعض خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف والغير خاضع للإشراف.** (خوارزميات التعلم الآلي): أمثلة: الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، آلة المتجهات الداعمة، أشجار القرار، K-Means، التحليل الرئيسي للمكونات.
**ما هو overfitting (التجاوز) و underfitting (التقليل)؟ وكيف يمكن تجنبهم؟** (التجاوز، التقليل): التجاوز يحدث عندما يتعلم النموذج بيانات التدريب بشكل جيد جدًا وينفذ بشكل سيئ على بيانات جديدة، بينما يحدث التقليل عندما لا يتعلم النموذج بيانات التدريب بشكل جيد بما فيه الكفاية. يمكن تجنبهم باستخدام التحقق من الصحة المتقاطعة و التنظيم.
**اشرح مفهوم الدقة والاسترجاع (Precision and Recall).** (الدقة والاسترجاع): مقاييس لتقييم أداء نموذج التصنيف.
**ما هو الـ F1-Score؟** (F1-Score): مقياس يجمع بين الدقة والاسترجاع.
**ما هي الشبكات العصبية؟** (الشبكات العصبية): نموذج حسابي مستوحى من بنية الدماغ البشري.

3. أسئلة حول لغات البرمجة والأدوات

تعتبر إتقان لغات البرمجة والأدوات الأساسية أمرًا ضروريًا.

**هل لديك خبرة في Python أو R؟** (Python، R): لغات البرمجة الأكثر شيوعًا في علم البيانات.
**ما هي مكتبات Python التي تعرفها؟** (Pandas، NumPy، Scikit-learn، Matplotlib، Seaborn): مكتبات قوية لتحليل البيانات والتصور.
**هل لديك خبرة في قواعد البيانات؟** (SQL، NoSQL): القدرة على استخراج البيانات من قواعد البيانات أمر بالغ الأهمية.
**ما هي أدوات التصور التي تستخدمها؟** (Tableau، Power BI): أدوات لإنشاء تصورات بيانات تفاعلية.
**هل لديك خبرة في استخدام Hadoop أو Spark؟** (Hadoop، Spark): أدوات لمعالجة البيانات الضخمة.

4. أسئلة حول حل المشكلات ودراسات الحالة

غالبًا ما تتضمن المقابلات أسئلة تتطلب منك التفكير بشكل نقدي وحل المشكلات.

**كيف تتعامل مع البيانات المفقودة؟** (البيانات المفقودة): هناك العديد من الطرق للتعامل مع البيانات المفقودة، مثل الحذف أو الاستبدال بالمتوسط أو الوسيط أو استخدام تقنيات الاستنباط.
**كيف تتعامل مع القيم المتطرفة؟** (القيم المتطرفة): يمكن التعامل مع القيم المتطرفة عن طريق حذفها أو تحويلها أو استخدام تقنيات قوية.
**صِف مشروعًا قمت به باستخدام علم البيانات.** (مشاريع علم البيانات): كن مستعدًا لشرح مشروع قمت به بالتفصيل، بما في ذلك المشكلة التي حاولت حلها، والبيانات التي استخدمتها، والتقنيات التي استخدمتها، والنتائج التي توصلت إليها.
**دراسة حالة:** قد يتم تزويدك بمجموعة بيانات بسيطة وتُطلب منك تحليلها واستخلاص رؤى.

5. أسئلة إضافية ومتخصصة

**ما هي أهم الاتجاهات الحالية في علم البيانات؟** (التعلم العميق، الذكاء الاصطناعي التوليدي، التحليلات التنبؤية): إظهار معرفتك بأحدث التطورات في المجال.
**ما هي أخلاقيات علم البيانات؟** (أخلاقيات علم البيانات): الوعي بالقضايا الأخلاقية المتعلقة بجمع البيانات واستخدامها.
**ما هي استراتيجيات التحسين المستخدمة في الخيارات الثنائية؟** (الخيارات الثنائية، استراتيجيات التداول، التحليل الفني، تحليل الحجم، مؤشر القوة النسبية، المتوسط المتحرك، خطوط بولينجر، الفيوناتشي، أنماط الشموع اليابانية، التحليل الأساسي، إدارة المخاطر، استراتيجية مارتينجال، استراتيجية المضاعفة، استراتيجية الاختراق، استراتيجية التداول المتأرجح)

نصائح للنجاح في المقابلة

**تدرب على الإجابة على الأسئلة الشائعة.**
**راجع المفاهيم الأساسية في الإحصاء وتعلم الآلة.**
**استعد لشرح مشاريعك الخاصة بالتفصيل.**
**كن واثقًا من نفسك وقدراتك.**
**اطرح أسئلة على المحاور لإظهار اهتمامك.**

تصنيف:الفئة:علم_البيانات

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين