Originally published in KDnuggets: 21 Must-Know Data Science Interview Questions and Answers
KDnuggetsより正式に和訳を書くことの許可を得ました。
Gregory-san thank you for the approval
データサイエンスの面接において聞かれる可能性がある質問とその答えをまとめた記事がKDnuggetsに21 Must-Know Data Science Interview Questions and Answersというタイトルで掲載されました。
その和訳を一つずつ行っていますが、まとめページとなります。
第一問「正則化とは何か？」
第七問「価格の最適化、価格弾力性、在庫管理、競合他社の情報に精通していますか？例を挙げてください」
第八問「検定力( statistical power)とは何ですか？」
第九問「リサンプリング手法を挙げてください。またその価値は何ですか？またその制限は？」
第十問「FPがたくさんあるのとFNがたくさんあるのだとどちらがいいですか？」
第十一問「選択バイアスとはなんですか？またどう防ぐことができますか？」
第十二問「ユーザ行動計画を把握するための実験計画法をどうしますか？」
第十三問「ロングとワイドの違いはなんですか？」
第十四問「掲載された統計が間違っているかどうやって確認しますか？」
第十五問「Edward Tufteのチャートジャンクのコンセプトは？」
第十六問「外れ値を見つけた場合にどうしますか？」
第十七問「非常に稀な事象を調べるために極値理論、モンテカルロシミュレーションや数理統計学（または何か他のもの）のどれを使用しますか？」
第十八問「リコメンドエンジンとはどういうものですか？」
第十九問「FPとFNの違いと重要性は？」
第二十問「ビジュライゼーションにどんなツールを使いますか？R、SAS、Tableau？」
第二十一問「オーバーフィッティングをどうコントロールしますか？」