在机器学习任务中使用 Python

shakibalhasan75

和 R 都有优点和缺点。有些人可能更喜欢 Python因为它是一种更通用的编程语言并且拥有无数的库可以使这些任务变得更容易。然而其他人更喜欢 R因为它在统计计算方面的强大功能而且它是一种较低级语言。它也被统计学家和数据科学家广泛使用。 然而我个人更喜欢 Python尽管 Java 也非常健壮并且比其他两者具有更好的错误检查能力。与 Python 一样Java 也拥有庞大且活跃的社区这使得您可以轻松找到帮助和资源。 Q 您如何将 CSV 与 XML 和 JSON 进行比较 答CSV、XML 和 JSON 都是数据科学家、分析师和机器学习工程师使用的常见文件格式。每个都有不同的功能这个问题正在测试您对这些功能的了解。你的答案可能是 “一般来说CSV 比 XML 简单得多无论是语法还是结构都使用逗。

号将数据分隔成列。从编程角度来说这使得 CSV 文件更容易使用。还值得注意的是它们通常比 XML 文件小这使得 CSV 更容易下载和解析。 但是XML 可以用来以 CSV 无法做到的方式保留数据格式。XML 还支持分层数据。同时JSON 结合了 CSV 和 XML 的优点它像 CSV 一样保持紧 俄罗斯手机号码数据 凑通常 JSON 文件只有类似 CSV 的两倍大同时还支持 XML 等分层数据。缺点是JSON 的数据结构不如 XML 健壮。 Q 您开发数据管道的方法是什么 答所有数据分析师和机器学习工程师都需要生成数据管道。在这个问题中您应该向面试官讲述整个过程包括您可能使用哪些工具。这些可能包括 Apache NiFi、Apache Kafka 和 Apache Flume 等。 您还应该考虑可能使用的数据源、确定需要执行的数据转换、如何设计管道的架构以及如何测试和部署它。



涵盖了这些基础中的每一个你就不会犯太大的错误。 Q 您最常使用哪些数据可视化库和工具 回答这是另一个问题取决于您的喜好。尤其是 Python在 Python Package Index 上提供了大量精彩的开源数据可视化库。不过在面试前检查一下工作描述看看他们是否提到了他们使用的任何特定工具。否则可以使用 Matplotlib 或 Seaborn 等 Python 库来感受一下它们。 同时如果您是 R 用户ggplot 很受欢迎。最后还有许多专有的数据可视化软件。这包括 Tableau、Power BI 和 Qlikview。 Q 您将如何管理数据集中丢失数据的问题 回答这个问题的答案可能会受益于对用于修复数据损坏问题的工具和命令的解释。不过从广义上讲您可能想首先与面试官讨论不同的选项 “有几种方法可以管理丢失的数据具体取决于数据的数量和类型如。