Veri Bilimi Mülakat Soruları

Veri bilimi (data science), modern işletmelerin karar alma mekanizmalarında en kritik rolü üstlenen disiplinlerden biridir. Büyük veri çağında, veriden anlam çıkarabilen veri bilimciler; yazılım, istatistik, makine öğrenimi, veri mühendisliği ve görselleştirme gibi birçok alanın kesişiminde yer alır. Bu yüzden, data science mülakatları adayların sadece teknik bilgi düzeyini değil, aynı zamanda analitik düşünme ve iş problemi çözme becerilerini de kapsamlı biçimde ölçer.

Bu yazıda, data science mülakat soruları, veri bilimci aday mülakat soru örnekleri, python data science mülakat soruları, machine learning mülakat soruları, veri analitiği mülakat soruları, derin öğrenme mülakat soruları ve veri mühendisi mülakat soruları gibi birçok alt başlıkla kapsamlı bir rehber sunuyoruz.

1. Veri Bilimi Nedir ve Hangi Alanları Kapsar?

Veri bilimi nedir ve hangi disiplinleri kapsar?

Veri bilimi; yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış veriyi analiz ederek, yorumlayarak ve modelleyerek karar verme süreçlerini destekleyen disiplinler arası bir alandır.

Veri Biliminin Temel Bileşenleri:

• İstatistik ve Olasılık
• Programlama (Python, R)
• Veri Temizleme ve Hazırlama
• Makine Öğrenmesi ve Tahminleme
• Veri Görselleştirme
• İş Problemine Uygulama

2. Python Veri Bilimi Kütüphaneleri Nelerdir?

Hangi Python kütüphaneleri veri biliminde en çok kullanılır?

Öne Çıkan Python Kütüphaneleri:

• NumPy: Sayısal işlemler için temel kütüphane
• Pandas: Veri manipülasyonu ve analiz
• Matplotlib & Seaborn: Görselleştirme
• Scikit-learn: Temel makine öğrenme algoritmaları
• TensorFlow & PyTorch: Derin öğrenme modelleri için

Kod Örneği:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({
   'gelir': [2500, 4800, 6000, 8000],
   'yas': [22, 34, 28, 45]
})

sns.scatterplot(data=df, x='yas', y='gelir')
plt.show()

3. Makine Öğrenmesi Türleri Nelerdir?

Kaç çeşit makine öğrenmesi vardır ve farkları nelerdir?

Makine Öğrenmesi Türleri:

• Supervised Learning (Denetimli Öğrenme): Giriş ve çıkış verisi mevcuttur.
  • Örneğin: Sınıflandırma, regresyon
     
• Unsupervised Learning (Denetimsiz Öğrenme): Sadece giriş verisi vardır.
  • Örneğin: Kümelenme, boyut indirgeme
     
• Reinforcement Learning (Pekiştirmeli Öğrenme): Ajan-çevre etkileşimiyle öğrenme sağlanır.

Kod Örneği – Regresyon Modeli:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
print("R2 Skoru:", model.score(X_test, y_test))

4. Overfitting ve Underfitting Nedir?

Modelin overfit ya da underfit olduğunu nasıl anlarsınız?

• Overfitting: Modelin eğitim verisine fazla uyum sağlaması.
• Underfitting: Modelin veriyle yeterince ilişki kuramaması.

Çözüm İpuçları:

• Daha fazla veri kullanımı
• Feature selection
• Regularization (L1, L2)
• Cross-validation

Kod Örneği – L2 Regularization (Ridge):

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)
model.fit(X_train, y_train)

5. Feature Engineering Ne İşe Yarar?

Feature engineering neden önemlidir?

Feature engineering, ham veriden anlamlı, modelin öğrenmesini kolaylaştıracak yeni özellikler oluşturma sürecidir.

Örnek Teknikler:

• Tarihsel özellik çıkartma
• Etkileşimli değişkenler oluşturma
• Binning, scaling uygulamaları

Kod Örneği:

df['dogum_tarihi'] = pd.to_datetime(df['dogum_tarihi'])
df['yas'] = 2024 - df['dogum_tarihi'].dt.year

6. Veri Temizleme Süreci Nasıl İşler?

Eksik ve hatalı verileri nasıl temizlersiniz?

Yaygın Temizleme Yöntemleri:

• Eksik değerleri silme ya da doldurma
• Outlier tespiti ve filtreleme
• Kategorik değişkenlerin kodlanması

Kod Örneği – Eksik Değer Doldurma:

df['maas'] = df['maas'].fillna(df['maas'].median())

7. Model Değerlendirme Metrikleri

Precision, recall, F1-score gibi metriklerin anlamı nedir?

Açıklama:

• Precision: Pozitif tahminlerin doğruluk oranı
• Recall: Gerçek pozitiflerin yakalanma oranı
• F1-Score: Precision ve recall’un dengeli ortalaması

Kod Örneği:

from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test, y_pred))

8. SQL Sorgulama ve Veritabanı Bilgisi

SQL neden önemlidir?

SQL, veri bilimcilerin veriyle ilk etkileşimini kurduğu noktadır. Temel SELECT ifadelerinden, alt sorgulara kadar pek çok teknik veri hazırlığında gereklidir.

Örnek Sorgu:

SELECT departman, AVG(maas)
FROM calisanlar
GROUP BY departman
HAVING AVG(maas) > 5000;

9. Derin Öğrenme Nedir? Ne Zaman Kullanılır?

Deep learning ne zaman tercih edilir?

Açıklama:

• Büyük veri, çok karmaşık veri ilişkilerinde
• Görüntü tanıma, doğal dil işleme uygulamalarında
• CNN, RNN, LSTM gibi yapıların kullanımıyla

Kod Örneği – Keras ile Basit Sinir Ağı:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=10))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

10. Görselleştirme ve Sunum

Veriyi nasıl görselleştirirsiniz?

Veri görselleştirme, elde edilen bulguların yorumlanmasını kolaylaştırır. Python tabanlı görselleştirme araçları veya iş zekâsı araçları kullanılır.

Araçlar:

• Matplotlib, Seaborn: Teknik analiz ve grafikler
• Tableau, Power BI: Dashboard ve sunum amaçlı

Kod Örneği – Seaborn Heatmap:

import seaborn as sns
sns.heatmap(df.corr(), annot=True)

Veri bilimi mülakatları, teknik becerilerin yanı sıra analitik düşünce ve problem çözme yeteneğini de test eder. Bu içerikte sunduğumuz data science mülakat soruları, python data science mülakat soruları, machine learning mülakat soruları, veri mühendisliği mülakat soruları ve derin öğrenme mülakat soruları, gerçek dünya problemlerine dair kapsamlı bir hazırlık sağlar.

Data Science mülakatlarına hazırlanırken kendini daha da geliştirmek ve sektördeki diğer profesyonellerle bağlantı kurmak mı istiyorsun? Techcareer.net’in özenle hazırladığı mülakat soruları rehberleri ve kapsamlı kaynaklarıyla bir sonraki mülakatında bir adım önde ol!

Ayrıca, Techcareer.net’in eğitim programlarına katılarak veri bilimi becerilerini geliştirebilir, iş ilanlarına göz atarak yeni kariyer fırsatları yakalayabilirsin.

Hemen kayıt ol ve Techcareer.net’in sunduğu fırsatlarla kariyerini bir üst seviyeye taşı!