دورة مقابلة علوم البيانات
دورة منظمة لمقابلات علوم البيانات تغطي الإحصاء وPython وSQL وتعلم الآلة والمقاييس واختبار A/B مع أسئلة مرتبطة.
تقدم الدورة
0 / 5
العودة إلى الدورات
ما ستتعلمه
- فهم شكل المقابلة.
- شرح الإحصاء والاحتمالات والاختبارات.
- كتابة pandas وSQL.
- شرح تعلم الآلة والمقاييس.
- تصميم التجارب وتفسير المقاييس.
قبل أن تبدأ
- معرفة Python وSQL مفيدة.
- يُنصح بأساسيات الإحصاء.
- التدرب على pandas وقاعدة محلية يساعد.
درس 1 فهم مقابلة علوم البيانات
تجمع مقابلات علوم البيانات بين الإحصاء والبرمجة وSQL وتعلم الآلة والحكم التجاري. يجب شرح المفاهيم وكتابة الكود وتفسير المقاييس وحل الحالات. ابدأ بالإحصاء ثم Python وpandas ثم SQL ثم تعلم الآلة ثم المقاييس واختبار A/B. عرّف p-value وفترات الثقة واكتب عمليات pandas واربط جداول SQL واشرح الدقة والاستدعاء وصمّم التجارب. تنظم هذه الدورة المواضيع في خمس دروس مع 60 سؤالًا أصليًا.
مثال
مثال: اشرح الدقة والاستدعاء عند الحديث عن نموذج تصنيف غير متوازن.درس 2 الإحصاء والاحتمالات
تفحص أسئلة الإحصاء فهم عدم اليقين والتلخيص. p-value احتمال الملاحظات المتطرفة تحت الفرضية الصفرية. تعطي فترات الثقة نطاقًا محتملًا. يقيس الانحراف المعياري التشتت ويكون الوسيط قويًا. لا يثبت الارتباط السببية. الاختبارات: t لعينتين وχ² وANOVA. يوزع بواسون العد ويحدّث بايز الاحتمالات. اشرح بالتعريفات والأمثلة.
مثال
مثال: فاصل ثقة 95% من [10, 20] يعني أنه يحتوي غالبًا على المتوسط الحقيقي.درس 3 Python وpandas وSQL
تشمل المقابلات برمجة pandas وSQL. في pandas: read_csv وhead وdescribe وdropna وfillna وgroupby وmerge وvalue_counts وapply. يوفر NumPy المصفوفات ويرسم Matplotlib. في SQL: WHERE وGROUP BY وHAVING وORDER BY وLIMIT والانضمامات والتجميع. تدرب على كتابتها بطلاقة.
مثال
مثال: df.groupby("city")["sales"].mean() يعيد متوسط المبيعات لكل مدينة.درس 4 مفاهيم تعلم الآلة
تغطي الأسئلة التعلم الموجّه وغير الموجّه والتقييم والخوارزميات. الانحدار اللوجستي يصنّف والخطي يتنبأ وK-means يجمّع. يقلل الإفراط بالعمق والتقليم والتنظيم. يقيّم التحقق المتقاطع عبر تقسيمات. الدقة والاستدعاء وF1 مهمة للبيانات غير المتوازنة. اشرح الخوارزميات والمقايضات بوضوح.
مثال
مثال: استخدم F1 بدلًا من الدقة عندما تكون إحدى الفئات أندر.درس 5 الحالات والمقاييس والاستراتيجية
تطلب الحالات تعريف المشكلة واختيار المقاييس وتصميم التجربة واتخاذ القرار. معدل التحويل والاحتفاظ والتسرب مقاييس رئيسية. يتبع تحليل المجموعات المجموعات. يقارن اختبار A/B المجموعة الضابطة والتجريبية. تفترض الفرضية الصفرية عدم وجود تأثير ويشير p-value المنخفض إلى دليل. فكّر بهيكل: الهدف والسكان والمقاييس وحجم العينة والقرارات.