Para ayudarte a preparar una entrevista como científico de datos, te damos una lista de 40 preguntas frecuentes que te podrían hacer. Si eres principiante, es normal que no seas capaz de responder a todas las preguntas, pero te ayudará a ampliar tus conocimientos en data science.

  1. ¿Qué es la ciencia de datos y cómo se aplica en el mundo real?
  2. ¿Cuáles son las principales etapas en un proyecto de ciencia de datos?
  3. ¿Qué es la limpieza y preparación de datos? ¿Cómo abordas estos procesos?
  4. ¿Cuál es la diferencia entre regresión y clasificación en Machine Learning?
  5. Explica el concepto de overfitting y cómo se puede evitar.
  6. ¿Qué algoritmos de aprendizaje automático has utilizado en tus proyectos anteriores?
  7. ¿Cómo manejas los datos desbalanceados en un conjunto de datos?
  8. ¿Qué es la validación cruzada y por qué es importante en la evaluación de modelos?
  9. ¿Cómo seleccionas las características más relevantes para un modelo?
  10. ¿Qué es una matriz de confusión y qué información proporciona?
  11. ¿Cuál es la diferencia entre sesgo y varianza en el contexto de modelos de Machine Learning?
  12. Explica el algoritmo k-Nearest Neighbors (k-NN) y en qué situaciones se aplica.
  13. ¿Qué es la regresión lineal y en qué problemas se utiliza?
  14. ¿Cómo evalúas la precisión de un modelo de clasificación?
  15. ¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado?
  16. ¿Qué es el algoritmo de Support Vector Machine (SVM) y en qué situaciones se utiliza?
  17. ¿Cuál es la importancia del preprocesamiento de datos en ciencia de datos?
  18. ¿Cómo manejas los datos faltantes en un conjunto de datos?
  19. ¿Qué es el algoritmo de clustering k-means y en qué situaciones se aplica?
  20. ¿Qué es la reducción de dimensionalidad y menciona algunas técnicas?
  21. ¿Qué es el AUC-ROC y cómo se interpreta su valor?
  22. ¿Qué es el descenso del gradiente (gradient descent) y cómo se aplica en Machine Learning?
  23. ¿Cómo abordas el problema de la alta dimensionalidad en un conjunto de datos?
  24. ¿Qué es la matriz de correlación y cómo se utiliza para analizar datos?
  25. ¿Cuál es la diferencia entre un árbol de decisión y un bosque aleatorio (Random Forest)?
  26. ¿Qué es el algoritmo de gradient boosting y en qué situaciones se utiliza?
  27. ¿Qué es el algoritmo de clasificación de máquinas de soporte (SVM) y en qué situaciones se aplica?
  28. ¿Cuál es la diferencia entre un modelo lineal y un modelo no lineal?
  29. ¿Qué es el algoritmo de descenso del gradiente estocástico (Stochastic Gradient Descent)?
  30. ¿Qué es son los pasos del algoritmo K-means?
  31. ¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje online y aprendizaje batch?
  32. ¿Cómo abordas el problema de la maldición de la dimensionalidad?
  33. ¿Cuál es la diferencia entre un modelo paramétrico y un modelo no paramétrico?
  34. ¿Qué es el algoritmo de regresión logística y en qué situaciones se aplica?
  35. ¿Cómo evalúas la calidad de un modelo de regresión?
  36. ¿Para qué sirve el metodo del codo?
  37. ¿Cómo abordas el problema de datos anómalos (outliers) en un conjunto de datos?
  38. ¿Qué es el algoritmo XGBoost y cómo funciona?
  39. ¿Cuál es la importancia del balance entre sesgo y varianza en un modelo de Machine Learning?
  40. ¿Cómo seleccionas el mejor modelo para un problema de ciencia de datos?