Data Science Interview Questions

أسئلة مقابلات علم البيانات

تهدف هذه المقالة إلى تقديم دليل شامل للمبتدئين حول أسئلة المقابلات الشائعة في مجال علم البيانات. سواء كنت تستعد لمقابلتك الأولى أو تسعى إلى تحسين مهاراتك، فإن فهم أنواع الأسئلة التي قد تواجهها أمر بالغ الأهمية. سنغطي هنا مجموعة متنوعة من الأسئلة المتعلقة بالإحصاء، والبرمجة، والتعلم الآلي، وحل المشكلات، بالإضافة إلى أسئلة تتعلق بسلوكياتك وخبراتك.

الإحصاء والاحتمالات

أسئلة الإحصاء والاحتمالات هي أساس علم البيانات. غالبًا ما يهدف أصحاب العمل إلى تقييم فهمك للمفاهيم الأساسية وقدرتك على تطبيقها على سيناريوهات واقعية.

**ما هو الفرق بين المتوسط والوسيط والمنوال؟** (Mean, Median, Mode) هذا سؤال كلاسيكي يختبر فهمك للإحصاء الوصفي.
**اشرح مفهوم الانحراف المعياري.** (Standard Deviation) فهم الانحراف المعياري ضروري لتقييم تشتت البيانات.
**ما هو اختبار الفرضيات؟** (Hypothesis Testing) يختبر هذا السؤال قدرتك على تصميم وتنفيذ اختبارات إحصائية للتحقق من صحة الفرضيات.
**ما هو التوزيع الطبيعي؟** (Normal Distribution) يعتبر التوزيع الطبيعي أساسيًا في العديد من خوارزميات التعلم الآلي.
**ما هو مفهوم القيمة الاحتمالية (P-value)؟** (P-value) فهم القيمة الاحتمالية أمر بالغ الأهمية لتفسير نتائج اختبارات الفرضيات.
**ما هو الانحدار الخطي؟** (Linear Regression) يعد الانحدار الخطي أحد أبسط وأكثر خوارزميات التعلم الآلي شيوعًا.
**ما هو الارتباط؟** (Correlation) فهم العلاقة بين المتغيرات أمر ضروري للتحليل.

البرمجة

غالبًا ما تتطلب وظائف علم البيانات إتقان لغة برمجة واحدة على الأقل، مثل Python أو R.

**اشرح الفرق بين القوائم والمجموعات في Python.** (Lists and Sets in Python) يختبر هذا السؤال فهمك لهياكل البيانات الأساسية.
**ما هي مكتبة Pandas؟ وكيف تستخدمها لمعالجة البيانات؟** (Pandas Library) تعتبر Pandas أداة قوية للعمل مع البيانات المنظمة.
**ما هي مكتبة NumPy؟ وكيف تستخدمها في العمليات الحسابية؟** (NumPy Library) NumPy هي مكتبة أساسية للحسابات العددية في Python.
**اكتب دالة Python لحساب مضروب عدد.** (Factorial Function in Python) هذا سؤال برمجة بسيط يختبر قدرتك على كتابة التعليمات البرمجية.
**ما هو مفهوم البرمجة الشيئية؟** (Object-Oriented Programming) فهم البرمجة الشيئية يسمح لك بكتابة تعليمات برمجية أكثر تنظيمًا وقابلية للصيانة.
**كيف تتعامل مع البيانات المفقودة في Python؟** (Handling Missing Data in Python) التعامل مع البيانات المفقودة هو جزء أساسي من عملية تنظيف البيانات.

التعلم الآلي

أسئلة التعلم الآلي هي قلب مقابلات علم البيانات.

**ما هو الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف؟** (Supervised vs. Unsupervised Learning) فهم هذه المفاهيم الأساسية أمر ضروري.
**اشرح مفهوم التجهيز الزائد والتجهيز الناقص.** (Overfitting and Underfitting) التجهيز الزائد والتجهيز الناقص هما مشكلتان شائعتان في التعلم الآلي.
**ما هي خوارزمية k-means؟** (K-Means Algorithm) K-means هي خوارزمية شائعة للتجميع.
**ما هو شجرة القرار؟** (Decision Tree) تعتبر أشجار القرار سهلة الفهم والتفسير.
**ما هو الغابة العشوائية؟** (Random Forest) الغابة العشوائية هي مجموعة من أشجار القرار.
**ما هي الشبكات العصبية؟** (Neural Networks) الشبكات العصبية هي نماذج قوية للتعلم الآلي.
**ما هو مقياس الدقة (Precision) والاسترجاع (Recall)؟** (Precision and Recall) هذه المقاييس تستخدم لتقييم أداء نماذج التصنيف.
**ما هو مقياس F1؟** (F1 Score) مقياس F1 هو متوسط توافقي للدقة والاسترجاع.

حل المشكلات

يهدف أصحاب العمل إلى تقييم قدرتك على التفكير النقدي وحل المشكلات المعقدة.

**كيف ستتعامل مع مجموعة بيانات كبيرة جدًا لا يمكن تحميلها في الذاكرة؟** (Handling Large Datasets) هذا سؤال شائع يختبر قدرتك على التعامل مع تحديات البيانات الضخمة.
**كيف ستقوم بتصميم نظام للتنبؤ بسعر سهم معين؟** (Predicting Stock Prices) هذا سؤال مفتوح يتيح لك إظهار مهاراتك في التفكير النقدي.
**كيف ستقوم بتحديد العملاء المحتملين في شركة تجارة إلكترونية؟** (Identifying Potential Customers) هذا سؤال عملي يختبر قدرتك على تطبيق مفاهيم علم البيانات على سيناريو واقعي.

الأسئلة السلوكية

تهدف الأسئلة السلوكية إلى تقييم مهاراتك الشخصية وقدرتك على العمل في فريق.

**صف موقفًا واجهت فيه تحديًا صعبًا وكيف تعاملت معه.**
**صف مشروعًا عملت عليه وكان له تأثير كبير.**
**كيف تتعامل مع التعليقات النقدية؟**
**ما هي نقاط قوتك وضعفك؟**

استراتيجيات إضافية للتحضير

**راجع مفاهيم الإحصاء الوصفي و الإحصاء الاستدلالي.**
**تدرب على كتابة التعليمات البرمجية في Python أو R.**
**تعرف على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة مثل الانحدار اللوجستي و آلات الدعم المتجه.**
**استعد للإجابة على أسئلة حول تصوير البيانات باستخدام أدوات مثل Matplotlib و Seaborn.**
**تدرب على حل مشاكل SQL و تحليل البيانات.**

استراتيجيات التداول ذات الصلة

التحليل الفني وحجم التداول

آمل أن يكون هذا الدليل مفيدًا لك في التحضير لمقابلات علم البيانات. تذكر أن الممارسة والتفكير النقدي هما مفتاح النجاح.

علم البيانات التعلم الآلي الإحصاء Python R Pandas NumPy SQL تصوير البيانات Matplotlib Seaborn الانحدار اللوجستي آلات الدعم المتجه الإحصاء الوصفي الإحصاء الاستدلالي البيانات الضخمة تحليل البيانات TensorFlow Keras Scikit-learn Data Mining Big Data Data Visualization

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