by हेलो दोस्तों, अगर आप डेटा साइंस के माध्यम से अपना करियर बनाना चाहते हैं। तो, आज हम, इस पोस्ट के माध्यम से हम आप लोगों के लिए Top Data Science Interview Questions and Answers को साझा करने जा रहे हैं। डेटा साइंस के इंटरव्यू में, ये सवाल अधिकतर पूछे जाते हैं। इस जानकारी के माध्यम से आप अपने डेटा साइंस के इंटरव्यू को कम समय में आसानी से क्रैक कर सकते हैं। डेटा साइंस का इंटरव्यू क्रैक करके आप डेटा साइंटिस्ट बनने की ओर एक कदम और आगे बढ़ जायेंगे। तो चलिए शुरू करते हैं!”
Data Science Interview Questions and Answers in Hindi
Q1. डेटा साइंस क्या है?
Ans: अगर सरल शब्दों में कहे तो, डेटा साइंस वह क्षेत्र है। जिसके माध्यम से कंपनी अपने बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करके उपयोगी डेटा आसानी से कम समय में टेबल और चार्ट के फॉर्म में निकाल सकती है। इसके लिए मशीन लर्निंग, प्रोग्रामिंग और डेटा विश्लेषण तकनीकों का यूज़ होता है।
Q2. डेटा साइंटिस्ट कौन होता है?
Ans: डेटा साइंटिस्ट वह व्यक्ति होता है। जो बड़े बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करता है। डेटा साइंटिस्ट विभिन्न तकनीकों का यूज़ करके डेटा से उपयोगी डेटा निकालते हैं। इस डेटा का यूज़ करके सभी कंपनियों को सही डायरेक्शन में निर्णय लेने में मदद मिलती हैं।
Q3. डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स में क्या अंतर है?
Ans: डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स में मुख्य अंतर:
- डेटा साइंस का यूज़ भविष्य के बारे में अनुमान लगाने, मॉडल बनाने और भविष्यवाणी करने के लिए विभिन्न तकनीकों का यूज़ करता है। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग पर ज्यादा ध्यान केंद्रित करता है।
- डेटा एनालिटिक्स का यूज़ वर्तमान डेटा को समझने की कोशिश करने और डेटा का विश्लेषण करके सही दिशा में व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करता है।
Q4. मशीन लर्निंग और डेटा साइंस में क्या अंतर है?
Ans: मशीन लर्निंग डेटा साइंस का एक उपक्षेत्र है। जो पूरे डेटा का अध्ययन करता है। जबकि मशीन लर्निंग सभी डेटा से पैटर्न ढूंढने और उनका यूज़ भविष्य के परिणामों का अनुमान लगाने के लिए करता है।
Q5. सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में क्या अंतर है?
Ans: सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में मुख्य अंतर:
- सुपरवाइज्ड लर्निंग: इसमें लेबल किए गए डेटा का यूज़ होता है। जैसे कि ईमेल स्पैम डिटेक्शन।
- अनसुपरवाइज्ड लर्निंग: इसमें डेटा को समूहों (Clusters) में विभाजित किया जाता है। जैसे कि कस्टमर सेगमेंटेशन।
Q6. डेटा क्लीनिंग क्या होती है?
Ans: डेटा क्लीनिंग वह प्रक्रिया है। जिसके माध्यम से कंपनी अपने डेटा से गलत, अधूरे या डुप्लिकेट डेटा को हटाती है। इसका यूज़ करके कंपनी अपने डेटा को साफ और सही करती है। जिससे कंपनी अपने डेटा को सही तरीके से यूज़ कर सकती हैं।
Q7. मिसिंग वैल्यू हैंडलिंग के तरीके क्या हैं?
Ans:
- हटाना (Deletion): मिसिंग डेटा वाली पंक्तियों को हटा देना।
- इम्प्यूटेशन (Imputation): मिसिंग डेटा को औसत, माध्यम या सबसे सामान्य मान से भरना।
Q8. T-test और Z-test में क्या अंतर है?
Ans: T-test और Z-test में अंतर:
- T-test: जब सैंपल साइज छोटा (n < 30) और अज्ञात जनसंख्या मानक विचलन के लिए यूज़ होता है।
- Z-test: जब सैंपल साइज बड़ा (n ≥ 30) और ज्ञात जनसंख्या मानक विचलन के लिए यूज़ होता है।
Q9. पॉपुलेशन और सैंपल में क्या अंतर है?
Ans: पॉपुलेशन और सैंपल में अंतर:
- पॉपुलेशन: जब किसी अध्ययन के लिए प्रासंगिक सभी व्यक्तियों या वस्तुओं का समूह है।
- सैंपल: जबकि सैंपल उस जनसंख्या का एक छोटा सा हिस्सा होता है।
Q10. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कितने प्रकार के होते हैं?
Ans: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम मुख्यतः तीन प्रकार के होते हैं:
- सुपरवाइज्ड लर्निंग (Supervised Learning)
- अनसुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised Learning)
- रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Reinforcement Learning)
Q11. KNN एल्गोरिदम कैसे काम करता है?
Ans: KNN (K-Nearest Neighbors) एल्गोरिदम एक नया डेटा बिंदु को उसके सबसे निकटतम K पड़ोसियों के आधार पर वर्गीकृत करता है। ये पड़ोसी डेटा बिंदु के वर्ग को निर्धारित करते हैं।
Q12. डीप लर्निंग क्या है?
Ans: डीप लर्निंग एक मशीन लर्निंग है। जो मानव के मस्तिष्क की तरह काम करने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का यूज़ करती है। यह बड़ी मात्रा में डेटा से सीखकर जटिल पैटर्न को पहचानने में कारगर होती है।
Q13. न्यूरल नेटवर्क में विभिन्न प्रकार के लेयर कौन-कौन से होते हैं?
Ans: न्यूरल नेटवर्क में मुख्य लेयर ये होते हैं:
- इनपुट लेयर (Input Layer) होता है।
- हिडन लेयर (Hidden Layer) होता है।
- आउटपुट लेयर (Output Layer) होता है।
Q14. CNN और RNN में क्या अंतर है?
Ans: CNN और RNN में मुख्य अंतर यह है:
- CNN (Convolutional Neural Network): यह मुख्यतः छवियों और वीडियो में चीजें पहचानता है। यह स्थानिक पैटर्न को पहचानने के लिए अच्छा होता है।
- RNN (Recurrent Neural Network): यह टेक्स्ट या समय के साथ बदलने वाले डेटा में पैटर्न ढूंढता है। जैसे टेक्स्ट और भाषण के लिए यूज़ होता है।
Q15. पायथन और आर में क्या अंतर है?
Ans: पायथन और आर में मुख्य अंतर यह है।
- पायथन लैंग्वेज का मुख्य यूज़ वेब डेवलपमेंट और मशीन लर्निंग में होता है।
- आर प्रोग्रामिंग लैंग्वेज का यूज़ मुख्य रूप से डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया जाता है।
Q16. Pandas और NumPy में क्या अंतर है?
Ans: Pandas और NumPy में मुख्य अंतर यह है।
- Pandas का यूज़ डेटा फ्रेम और डेटा प्रोसेसिंग के लिए किया जाता है।
- NumPy का यूज़ गणितीय गणना के लिए किया जाता है।
Q17. Jupyter Notebook क्या है?
Ans: Jupyter Notebook एक ओपन-सोर्स वेब एप्लिकेशन है। जिसका यूज़ कोड लिखने, चलाने, साझा करने, डेटा एनालिसिस और मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए किया जाता है।
Q 18. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्या है?
Ans: किसी भी डेटा को ग्राफ़, चार्ट, मैप्स आदि जैसे दृश्य रूपों में प्रस्तुत करने की प्रक्रिया को डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कहते हैं। जिसके माध्यम से डेटा को आसानी से समझा और उसका विश्लेषण किया जा सकता है।
Q19. Matplotlib और Seaborn में क्या अंतर है?
Ans: Matplotlib और Seaborn में मुख्य अंतर:
- Matplotlib एक पायथन की लाइब्रेरी है। जिसका यूज़ विभिन्न प्रकार के ग्राफ बनाने के लिए किया जाता है।
- Seaborn Matplotlib पर आधारित एक उच्च-स्तरीय लाइब्रेरी है। जिसका यूज़ अधिक आकर्षक, एडवांस और स्टाइलिश ग्राफ बनाने के लिए किया जाता है।
Q20. A/B टेस्टिंग क्या है?
Ans: A/B टेस्टिंग दो या उससे अधिक संस्करणों की तुलना करने की प्रक्रिया है। इससे यह पता चल सके कि कौन सा संस्करण बेहतर काम करता है।
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Conclusion | निष्कर्ष
दोस्तों हम उम्मीद करते हैं, कि हमारा यह लेख पढ़कर आपको डेटा साइंस इंटरव्यू से जुड़े महत्वपूर्ण Data Science Interview Questions and Answers की अच्छी जानकारी मिल गई होगी। यदि आप डेटा साइंस के बारे में और अधिक जानना चाहते हैं। तो हमें कमेंट करके जरूर पूछे। हम आपकी जिज्ञासा को दूर करने और डेटा साइंस के विभिन्न पहलुओं पर उपयोगी जानकारी प्रदान करने के लिए हमेशा तैयार हैं। इसी तरह के जानकारीपूर्ण लेख पढ़ने और अपने आप को अपडेट्स रखने के लिए हमारे साथ जुड़े रहें। आपका सहयोग और प्रतिक्रिया हमारे लिए महत्वपूर्ण है!
