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58 preguntas de entrevista de NumPy para evaluar a los candidatos a ciencia de datos

Entrevistar a candidatos para roles relacionados con datos requiere una profunda comprensión de sus habilidades técnicas, especialmente en NumPy, una biblioteca fundamental para la computación numérica en Python. Hacer las preguntas correctas para la entrevista de NumPy puede ayudarle a evaluar la competencia de los candidatos y a tomar decisiones de contratación informadas.

Esta entrada de blog proporciona una lista completa de preguntas de entrevista de NumPy adaptadas a diferentes niveles de habilidad y roles laborales. Desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de manipulación de datos, cubrimos una amplia gama de temas para ayudarle a evaluar a los solicitantes de manera efectiva.

Al usar estas preguntas, puede obtener información valiosa sobre la experiencia de los candidatos en NumPy y su capacidad para aplicarla en escenarios del mundo real. Considere emparejar estas preguntas de entrevista con una prueba de habilidades de NumPy para obtener una imagen más completa de las habilidades de los candidatos antes de la etapa de la entrevista.

Tabla de contenidos

10 preguntas y respuestas básicas de la entrevista de NumPy para evaluar a los candidatos

20 preguntas de la entrevista de NumPy para hacer a los analistas de datos junior

10 preguntas y respuestas intermedias de la entrevista de NumPy para hacer a los científicos de datos de nivel medio

10 preguntas de la entrevista de NumPy sobre matrices y matrices

8 preguntas y respuestas de la entrevista de NumPy relacionadas con la manipulación de datos

¿Qué habilidades de NumPy debe evaluar durante la fase de entrevista?

Contrate al mejor talento de NumPy con pruebas de habilidades y preguntas de entrevista específicas

Descargue la plantilla de preguntas de la entrevista de NumPy en múltiples formatos

10 preguntas y respuestas básicas de la entrevista de NumPy para evaluar a los candidatos

10 preguntas y respuestas básicas de la entrevista de NumPy para evaluar a los candidatos

¿Busca evaluar la comprensión básica de NumPy de sus candidatos? Esta lista de preguntas está diseñada para ayudar a los entrevistadores a evaluar si los candidatos tienen el conocimiento fundamental necesario para usar eficazmente esta biblioteca crucial. Use estas preguntas durante sus entrevistas para asegurarse de que está eligiendo a los candidatos adecuados para su equipo.

1. ¿Puedes explicar qué es NumPy y por qué es útil?

NumPy es una poderosa biblioteca de Python utilizada para la computación numérica. Dota a los usuarios de herramientas para manejar arrays y matrices, junto con una colección de funciones matemáticas para operar en estas estructuras de datos.

Un candidato ideal debería destacar cómo la eficiencia y la facilidad de uso de NumPy lo hacen indispensable para la computación científica, el análisis de datos y los proyectos de aprendizaje automático. Busque menciones de su soporte para arrays multidimensionales grandes y diversas operaciones matemáticas.

2. ¿Cuáles son las ventajas de usar arrays NumPy sobre las listas de Python?

Los arrays NumPy son más eficientes que las listas de Python tanto en términos de velocidad como de uso de memoria. Admiten operaciones vectorizadas, lo que significa que puede aplicar operaciones a arrays completos sin necesidad de bucles explícitos.

Los candidatos deben mencionar que los arrays NumPy son más eficientes tanto en computación como en almacenamiento, lo que los hace ideales para manejar grandes conjuntos de datos. Además, deben señalar la conveniencia de usar funciones y métodos integrados para operaciones matemáticas.

3. ¿Cómo describirías el concepto de broadcasting en NumPy?

El broadcasting permite a NumPy realizar operaciones aritméticas en arrays de diferentes formas. "Estira" los arrays más pequeños para que tengan formas compatibles para operaciones elemento por elemento con arrays más grandes.

Las respuestas sólidas deben incluir ejemplos, como sumar una matriz 1-D a una matriz 2-D, y discutir cómo la transmisión simplifica el código y mejora la eficiencia. Busque candidatos que entiendan las reglas y limitaciones de la transmisión.

4. ¿Qué es un ndarray de NumPy?

Un ndarray de NumPy es la estructura de datos central de la biblioteca NumPy. Significa "matriz n-dimensional" y representa una cuadrícula de valores, todos del mismo tipo, indexados por una tupla de enteros no negativos.

El candidato debe mencionar que los ndarrays son muy eficientes para los cálculos numéricos y pueden ser multidimensionales. Busque una explicación de cómo los ndarrays difieren de las listas regulares de Python, especialmente en términos de rendimiento y funcionalidad.

5. ¿Puede explicar qué es un eje de NumPy?

En NumPy, los ejes se refieren a las dimensiones de una matriz. Por ejemplo, una matriz 2D tiene dos ejes: filas (eje 0) y columnas (eje 1). Las operaciones en NumPy a menudo especifican un eje a lo largo del cual operar.

Los candidatos deben ser capaces de discutir cómo la comprensión de los ejes es crucial para aplicar correctamente funciones como suma, media y otras a lo largo de dimensiones específicas de una matriz. Esto demuestra su comprensión de la manipulación de matrices multidimensionales.

6. ¿Cómo se manejan los datos faltantes en una matriz NumPy?

Los datos faltantes en las matrices NumPy a menudo se representan mediante NaNs (Not a Number - No es un número). Funciones como numpy.isnan() pueden identificar estos NaNs, y métodos como numpy.nan_to_num() pueden reemplazarlos con un valor especificado.

Busque candidatos que puedan discutir varias estrategias para tratar con los datos faltantes, como la interpolación, el relleno con valores de media o mediana, o simplemente la eliminación de los elementos afectados. Esto indica una comprensión práctica de la limpieza de datos.

7. ¿Cuáles son algunos métodos comunes para remodelar una matriz NumPy?

Los métodos comunes para remodelar una matriz NumPy incluyen reshape(), ravel() y flatten(). Mientras que reshape() cambia la forma de una matriz sin cambiar sus datos, ravel() y flatten() convierten las matrices en 1D.

Una buena respuesta debe mencionar cómo se utilizan estos métodos para preparar los datos para diferentes tipos de análisis o modelos de aprendizaje automático. Comprender estos conceptos es crucial para la manipulación y el preprocesamiento de datos.

8. ¿Cómo se concatenan dos matrices NumPy?

NumPy proporciona funciones como numpy.concatenate(), numpy.vstack() y numpy.hstack() para concatenar matrices a lo largo de diferentes ejes. concatenate() es más general, mientras que vstack() y hstack() se utilizan para el apilamiento vertical y horizontal, respectivamente.

Los candidatos deben ser capaces de explicar el uso de estas funciones y discutir escenarios donde cada una podría ser apropiada. Esto demuestra su capacidad para manipular estructuras de datos de manera efectiva.

9. ¿Cuál es la diferencia entre una vista NumPy y una copia?

Una vista es un nuevo objeto de matriz que observa los mismos datos de la matriz original, mientras que una copia es un nuevo objeto de matriz con su propia copia separada de los datos. Los cambios en una vista afectarán a la matriz original, pero los cambios en una copia no.

Los candidatos deben enfatizar las implicaciones del uso de vistas versus copias en términos de uso de memoria y rendimiento. Esto demuestra su comprensión del manejo eficiente de datos en NumPy.

10. ¿Cómo se generan números aleatorios usando NumPy?

NumPy proporciona un módulo llamado numpy.random que incluye funciones para generar números aleatorios, como rand(), randn() y randint(). Estas funciones permiten la creación de matrices aleatorias de diferentes distribuciones y rangos.

Busque candidatos que puedan explicar el uso de estas funciones en escenarios prácticos, como la inicialización de pesos en modelos de aprendizaje automático o la creación de muestras aleatorias para simulaciones. Esto indica su capacidad para aplicar las capacidades de NumPy a problemas del mundo real.

20 preguntas de entrevista de NumPy para hacer a analistas de datos junior

20 preguntas de entrevista de NumPy para hacer a analistas de datos junior

Para medir la comprensión fundamental y las habilidades prácticas de los analistas de datos junior, considere hacer estas 20 preguntas de entrevista de NumPy específicas. Estas preguntas lo ayudarán a identificar candidatos con los conocimientos técnicos adecuados, haciendo que el proceso de contratación sea más eficiente.

  1. ¿Cómo se crea una matriz NumPy a partir de una lista de Python?
  2. ¿Cuál es la sintaxis para acceder a los elementos de una matriz NumPy?
  3. ¿Cómo se realizan operaciones aritméticas elemento por elemento en las matrices NumPy?
  4. ¿Puede explicar la diferencia entre np.zeros() y np.ones()?
  5. ¿Cómo se ordena una matriz NumPy?
  6. ¿Cuál es la función de np.linspace()?
  7. ¿Cómo se pueden encontrar los elementos únicos en una matriz NumPy?
  8. ¿Cómo se calcula la media de una matriz NumPy?
  9. ¿Qué métodos se pueden utilizar para transponer una matriz NumPy?
  10. ¿Cómo se apilan las matrices vertical y horizontalmente en NumPy?
  11. ¿Puede describir cómo usar la indexación booleana en NumPy?
  12. ¿Cómo se aplana una matriz NumPy?
  13. ¿Cuál es la diferencia entre np.sum() y np.cumsum()?
  14. ¿Cómo se guarda y carga una matriz NumPy desde y hacia un archivo?
  15. ¿Qué es NaN y cómo lo maneja NumPy?
  16. ¿Cómo se usa el slicing para acceder a submatrices en NumPy?
  17. ¿Cuál es el propósito de np.dot() en NumPy?
  18. ¿Cómo se aplica una función a cada elemento de una matriz NumPy?
  19. ¿Puede explicar cómo usar la indexación sofisticada en NumPy?
  20. ¿Cómo se usa np.where() para seleccionar condicionalmente elementos de una matriz NumPy?

10 preguntas y respuestas intermedias de NumPy para hacer a los científicos de datos de nivel medio

10 preguntas y respuestas intermedias de NumPy para hacer a los científicos de datos de nivel medio

Estas preguntas de entrevista intermedias de NumPy son perfectas para evaluar las habilidades de los científicos de datos de nivel medio. Van más allá de lo básico y te ayudan a identificar a los candidatos que están listos para abordar tareas de manipulación de datos más complejas. Ya sea que busques evaluar las habilidades de resolución de problemas o el conocimiento práctico, esta lista te ayudará a encontrar la opción adecuada para tu equipo.

1. ¿Cómo manejas conjuntos de datos grandes en NumPy?

Manejar conjuntos de datos grandes en NumPy a menudo implica dividir los datos en fragmentos más pequeños y procesarlos secuencialmente para evitar la sobrecarga de memoria. Utilizar archivos mapeados en memoria también puede ayudar a administrar grandes conjuntos de datos de manera eficiente sin cargar todo el conjunto de datos en la memoria a la vez.

Un candidato ideal podría explayarse sobre técnicas como la asignación de memoria y el procesamiento por bloques. También podría mencionar la importancia de optimizar las operaciones de arrays para minimizar el uso de memoria.

2. ¿Puede explicar el concepto de vectorización en NumPy?

La vectorización en NumPy se refiere a la práctica de reemplazar bucles explícitos con expresiones de arrays. Esto permite una computación más eficiente al aprovechar las optimizaciones de bajo nivel en la biblioteca NumPy.

Los candidatos deben demostrar una comprensión de cómo la vectorización puede acelerar significativamente las operaciones de arrays. Busque menciones de rendimiento mejorado y complejidad de código reducida como beneficios clave.

3. Describa cómo realizaría operaciones estadísticas en un array NumPy.

Las operaciones estadísticas en NumPy se pueden realizar fácilmente utilizando funciones integradas como media, mediana, desviación estándar, varianza y muchas otras. Estas funciones proporcionan una forma rápida y eficiente de calcular métricas estadísticas directamente en los arrays NumPy.

Una respuesta sólida debe incluir ejemplos específicos de funciones estadísticas y discutir la importancia de estas operaciones en el análisis de datos. Busque candidatos que puedan explicar por qué estas métricas son útiles en el contexto de su trabajo.

4. ¿Qué estrategias utiliza para optimizar el rendimiento del código NumPy?

La optimización del rendimiento del código NumPy implica varias estrategias, como el uso de operaciones vectorizadas, evitar bucles de Python, aprovechar las operaciones in situ y minimizar las conversiones de tipos de datos. Las herramientas de perfilado también pueden ayudar a identificar cuellos de botella en el código.

Los candidatos deben resaltar la importancia del perfilado y las técnicas de optimización. Busque una comprensión de cómo equilibrar la legibilidad y el rendimiento en su código.

5. ¿Cómo maneja los errores y las excepciones en NumPy?

Los errores y las excepciones en NumPy se pueden manejar usando bloques try-except estándar de Python. Los errores específicos de NumPy, como los que surgen de operaciones no válidas o problemas de tipo de datos, deben ser detectados y gestionados para garantizar un código robusto.

Una buena respuesta del candidato debe incluir ejemplos de errores comunes de NumPy y cómo manejarlos. También deben enfatizar la importancia de las pruebas exhaustivas para detectar y gestionar las excepciones de forma eficaz.

6. ¿Puede explicar la importancia de los tipos de datos en los arrays NumPy?

Los tipos de datos en los arrays NumPy son cruciales porque determinan cómo se almacenan los datos y cuánta memoria consumen. Elegir el tipo de datos apropiado puede afectar significativamente tanto al rendimiento como a la eficiencia de la memoria.

Los candidatos deben demostrar conocimiento de los diferentes tipos de datos de NumPy y sus implicaciones. Busque una comprensión de las compensaciones entre precisión y uso de memoria.

7. Describa un escenario en el que tuvo que depurar una operación compleja de NumPy.

La depuración de operaciones complejas de NumPy a menudo implica aislar el problema dividiendo la operación en partes más pequeñas y manejables. El uso de declaraciones de impresión o herramientas de depuración puede ayudar a identificar dónde reside el problema.

Una respuesta ideal incluiría un ejemplo específico, detallando los pasos dados para identificar y resolver el problema. Busque habilidades para resolver problemas y la capacidad de solucionar problemas de forma metódica en operaciones complejas.

8. ¿Cómo valida los resultados de los cálculos de NumPy?

La validación de los resultados de los cálculos de NumPy implica comparar los resultados con puntos de referencia conocidos o utilizar métodos alternativos para verificar los resultados. Las pruebas unitarias y las afirmaciones también se pueden utilizar para garantizar la precisión.

Los candidatos deben enfatizar la importancia de la validación para garantizar la confiabilidad de sus cálculos. Busque una comprensión de las diferentes técnicas de validación y su aplicación en escenarios del mundo real.

9. ¿Cuáles son algunos de los errores comunes que hay que tener en cuenta al trabajar con arrays de NumPy?

Los errores comunes al trabajar con matrices NumPy incluyen problemas con las conversiones de tipos de datos, la difusión no intencionada y las ineficiencias de memoria. También es importante tener cuidado con las formas y dimensiones de las matrices para evitar comportamientos inesperados.

Una respuesta sólida debe incluir ejemplos específicos de estos errores y estrategias para mitigarlos. Busque una conciencia de los problemas potenciales y un enfoque proactivo para evitarlos.

10. ¿Cómo se manejan los datos multidimensionales en NumPy?

Manejar datos multidimensionales en NumPy implica comprender la forma de la matriz y usar técnicas apropiadas de indexación y segmentación. Funciones como reshape, transpose y flatten se pueden usar para manipular matrices multidimensionales de manera efectiva.

Los candidatos deben demostrar familiaridad con las operaciones de datos multidimensionales y proporcionar ejemplos de cómo han gestionado dichos datos en proyectos anteriores. Busque experiencia práctica y una comprensión clara de los desafíos involucrados.

10 preguntas de entrevista de NumPy sobre arrays y matrices

10 preguntas de entrevista de NumPy sobre arrays y matrices

Para evaluar eficazmente la comprensión de sus candidatos sobre las capacidades de arrays y matrices de NumPy, considere usar estas preguntas de entrevista. Esta lista puede ayudarle a medir su competencia técnica y habilidades de resolución de problemas, especialmente al contratar para roles como científico de datos o ingeniero de datos.

  1. ¿Cuál es la diferencia entre un array NumPy 1D y uno 2D?
  2. ¿Cómo se crea un array NumPy lleno de enteros aleatorios dentro de un rango específico?
  3. ¿Puede explicar cómo realizar la multiplicación de matrices en NumPy?
  4. ¿Cómo identifica la forma y el tamaño de un array NumPy?
  5. ¿Qué funciones usaría para calcular la desviación estándar y la varianza de un array NumPy?
  6. ¿Cómo extrae una fila o columna específica de un array NumPy 2D?
  7. ¿Puede explicar el uso de la función np.concatenate con un ejemplo práctico?
  8. ¿Cómo usa np.vstack() y np.hstack() para combinar arrays?
  9. ¿Qué son los arrays estructurados en NumPy y cuándo los usaría?
  10. ¿Cómo usa np.meshgrid para crear coordenadas de cuadrícula para gráficos 2D?

8 preguntas y respuestas de entrevistas de NumPy relacionadas con la manipulación de datos

8 preguntas y respuestas de entrevistas de NumPy relacionadas con la manipulación de datos

¿Listo para sumergirte en el mundo de la manipulación de datos de NumPy? Estas 8 preguntas de la entrevista te ayudarán a evaluar la capacidad de los candidatos para manejar matrices como un profesional. Ya sea que esté contratando a un científico de datos o a un desarrollador de Python, estas preguntas le darán una idea de sus habilidades en NumPy. Úselas para iniciar debates y descubrir cómo los candidatos piensan sobre los desafíos de manipulación de datos.

1. ¿Cómo usaría NumPy para encontrar el valor de la mediana de una matriz ignorando cualquier valor NaN?

Para encontrar el valor de la mediana de una matriz NumPy ignorando los valores NaN, puede usar la función np.nanmedian(). Esta función calcula la mediana de una matriz, tratando los valores NaN como datos faltantes y excluyéndolos del cálculo.

Un candidato fuerte debe explicar que np.nanmedian() está diseñado específicamente para este propósito y es más eficiente que filtrar manualmente los valores NaN antes de calcular la mediana. También podrían mencionar que para conjuntos de datos grandes, este enfoque puede ser significativamente más rápido que usar las funciones integradas de Python.

Busque candidatos que puedan discutir la importancia de manejar datos faltantes o no válidos en escenarios del mundo real, y cómo NumPy proporciona herramientas para lidiar con tales casos de manera eficiente.

2. ¿Puede explicar cómo usaría NumPy para normalizar datos en una matriz?

Normalizar datos usando NumPy típicamente implica escalar los valores a un rango específico, a menudo entre 0 y 1. Esto se puede hacer usando la fórmula: (x - min(x)) / (max(x) - min(x)). En NumPy, puedes implementar esto eficientemente usando operaciones de array:

  1. Calcula los valores mínimo y máximo del array usando np.min() y np.max().
  2. Resta el valor mínimo de cada elemento en el array.
  3. Divide el resultado por el rango (max - min).

Un candidato ideal debería explicar por qué la normalización es importante en el preprocesamiento de datos, especialmente para los algoritmos de aprendizaje automático. También deben mencionar que las operaciones vectorizadas de NumPy hacen que este proceso sea muy eficiente para conjuntos de datos grandes. Busca candidatos que puedan discutir problemas potenciales, como el manejo de arrays con valores constantes o el tratamiento de valores atípicos en el proceso de normalización.

3. ¿Cómo usarías NumPy para calcular la media móvil de datos de series temporales?

Calcular una media móvil en NumPy se puede hacer eficientemente usando la función np.convolve() o una combinación de np.cumsum() y el slicing de arrays. El proceso implica:

  1. Definir el tamaño de la ventana para la media móvil.
  2. Usar np.cumsum() para calcular la suma acumulativa del array.
  3. Restar la suma acumulativa al inicio de cada ventana del final para obtener la suma de esa ventana.
  4. Dividir por el tamaño de la ventana para obtener la media.

Un candidato fuerte debería ser capaz de explicar el concepto de media móvil y sus aplicaciones en el análisis de series temporales. También deben discutir las ventajas y desventajas entre diferentes métodos, como usar np.convolve() vs. el enfoque de suma acumulativa. Busca candidatos que puedan hablar sobre el manejo de casos extremos, como el principio y el final de la serie temporal donde una ventana completa no está disponible.

4. Explique cómo usaría NumPy para encontrar la correlación entre dos variables en un conjunto de datos.

Para encontrar la correlación entre dos variables usando NumPy, puede usar la función np.corrcoef(). Esta función calcula el coeficiente de correlación de Pearson, que mide la relación lineal entre dos variables.

Los pasos involucrados son:

  1. Asegúrese de que las variables estén en arrays NumPy.
  2. Use np.corrcoef(x, y) donde x e y son las dos variables.
  3. El resultado es una matriz de correlación de 2x2, donde los elementos fuera de la diagonal representan el coeficiente de correlación entre x e y.

Un candidato ideal debería ser capaz de interpretar el coeficiente de correlación, explicando que oscila entre -1 y 1, donde -1 indica una correlación negativa perfecta, 0 indica ninguna correlación y 1 indica una correlación positiva perfecta. Busque candidatos que puedan discutir las limitaciones de la correlación, como su incapacidad para capturar relaciones no lineales, y la importancia de visualizar los datos junto con el análisis de correlación.

5. ¿Cómo usarías NumPy para eliminar valores atípicos de un conjunto de datos?

La eliminación de valores atípicos usando NumPy típicamente implica identificar puntos de datos que caen fuera de un cierto rango y luego filtrarlos. Un método común es la técnica del Rango Intercuartílico (RIC):

  1. Calcula Q1 (percentil 25) y Q3 (percentil 75) usando np.percentile().
  2. Calcula el RIC: RIC = Q3 - Q1.
  3. Define los límites inferior y superior: inferior = Q1 - 1.5 * RIC, superior = Q3 + 1.5 * RIC.
  4. Usa la indexación booleana para mantener solo los valores dentro de estos límites.

Un candidato fuerte debería explicar por qué eliminar valores atípicos puede ser importante para ciertos análisis, pero también advertir contra la eliminación ciega de datos sin comprender su significado. Deberían discutir métodos alternativos como la puntuación z para datos distribuidos normalmente. Busca candidatos que enfaticen la importancia de visualizar los datos y comprender el contexto del dominio antes de decidir una estrategia de eliminación de valores atípicos.

6. ¿Puedes explicar cómo usarías NumPy para realizar una operación de ventana móvil en un conjunto de datos grande?

Realizar una operación de ventana móvil en un conjunto de datos grande usando NumPy se puede lograr eficientemente usando la función as_strided() de numpy.lib.stride_tricks. Esta función crea una vista del array original con una ventana deslizante, lo que permite un cálculo eficiente sin copiar datos.

El proceso involucra:

  1. Definir el tamaño de la ventana y la operación a realizar (por ejemplo, media, suma).
  2. Usar as_strided() para crear una vista de los datos con la forma y los pasos apropiados.
  3. Aplicar la operación deseada a lo largo del eje apropiado de la vista resultante.

Un candidato ideal debería ser capaz de explicar el concepto de "strides" en NumPy y cómo funciona as_strided(). También debería discutir los posibles problemas de memoria con conjuntos de datos grandes y cómo este método ayuda a mitigarlos. Busque candidatos que puedan hablar sobre las compensaciones entre diferentes métodos (por ejemplo, as_strided() vs. np.convolve()) y cuándo usar cada enfoque en función del tamaño del conjunto de datos y la operación específica requerida.

7. ¿Cómo usarías NumPy para realizar operaciones elemento por elemento en arrays de diferentes formas?

La función de broadcasting de NumPy permite realizar operaciones elemento por elemento en arrays de diferentes formas. La clave está en comprender las reglas de broadcasting:

  1. Los arrays se comparan desde la última dimensión.
  2. Las dimensiones con tamaño 1 se estiran o 'broadcast' para coincidir con el otro array.
  3. Si los arrays no coinciden y ninguna dimensión es 1, se genera un error.

Un candidato fuerte debería ser capaz de proporcionar ejemplos de broadcasting, como sumar un escalar a un array o multiplicar un array 1D con un array 2D. También deberían discutir los beneficios del broadcasting en términos de eficiencia de memoria y legibilidad del código. Busque candidatos que puedan explicar los posibles inconvenientes del broadcasting, como el comportamiento no deseado cuando las formas no son compatibles, y cómo evitarlos.

8. ¿Puede explicar cómo usaría NumPy para realizar la agrupación o discretización de datos continuos?

La agrupación o discretización de datos continuos en NumPy se puede lograr utilizando la función np.digitize() o np.histogram(). El proceso típicamente involucra:

  1. Definir los bordes de los bins usando np.linspace() o especificándolos manualmente.
  2. Usar np.digitize(data, bins) para asignar cada punto de datos a un bin.
  3. Opcionalmente, crear etiquetas para los bins.

Un candidato ideal debería explicar por qué la agrupación es útil en el análisis de datos, como para crear histogramas o reducir el efecto de errores de observación menores. Deberían discutir diferentes estrategias de agrupación (ancho igual vs. frecuencia igual) y sus implicaciones. Busque candidatos que puedan hablar sobre el impacto del tamaño del bin en el análisis resultante y cómo elegir un número apropiado de bins basado en la distribución de datos y los objetivos del análisis.

¿Qué habilidades de NumPy deberías evaluar durante la fase de entrevista?

Si bien una sola entrevista no puede encapsular todos los matices de las capacidades de un candidato, la evaluación de habilidades específicas relacionadas con NumPy puede proporcionar información significativa sobre su posible encaje. Estas habilidades básicas son esenciales para comprender la competencia del solicitante en el manejo de datos numéricos y la realización de cálculos, que son fundamentales para las tareas de análisis de datos.

¿Qué habilidades de NumPy deberías evaluar durante la fase de entrevista?

Manipulación de arreglos

Una prueba de evaluación que incluye preguntas de opción múltiple relevantes puede ayudar a filtrar a los candidatos en función de sus habilidades de manipulación de arreglos. Puede encontrar una prueba ideal en nuestra biblioteca en Prueba de NumPy.

Además, considere hacer preguntas de entrevista específicas para evaluar esta habilidad de manera efectiva. Una de esas preguntas es:

¿Puede explicar cómo remodelar una matriz NumPy y proporcionar un ejemplo de caso de uso?

Al hacer esta pregunta, busque claridad en su explicación y si pueden articular los beneficios de remodelar matrices, como la preparación de datos para modelos de aprendizaje automático o la alteración de las dimensiones de la matriz para cálculos específicos.

Operaciones con matrices

Para evaluar esta habilidad, considere usar una evaluación enfocada que incluya preguntas de opción múltiple relevantes. Nuestra biblioteca ofrece una selección de pruebas, incluida una Prueba de NumPy que se puede utilizar para este propósito.

También es posible que desee hacer preguntas específicas sobre operaciones de matrices en la entrevista. Por ejemplo:

¿Cuáles son algunas funciones en NumPy que puede usar para realizar la multiplicación de matrices? ¿Puede proporcionar un ejemplo simple?

Al evaluar su respuesta, preste atención a su conocimiento de funciones como dot() y matmul(), y si pueden demostrar estos conceptos con ejemplos prácticos.

División e indexación de datos

Para medir esta habilidad, una evaluación con preguntas de opción múltiple puede ser beneficiosa. Consulte nuestra Prueba de NumPy para obtener preguntas relevantes que se centran en la división e indexación de datos.

Considere hacerle al candidato una pregunta específica, como:

¿Cómo extraería las primeras cinco filas de una matriz NumPy 2D?

Cuando los candidatos respondan, busque su comprensión de la sintaxis de división de arreglos y si pueden articular cómo funciona la división en diferentes dimensiones de la matriz.

Contrata al mejor talento de NumPy con pruebas de habilidades y preguntas de entrevista específicas

Al contratar a alguien con habilidades en NumPy, es importante evaluar con precisión sus capacidades. Esto asegura que encuentres candidatos que realmente puedan contribuir a tus proyectos de análisis de datos y computación científica.

Una forma rápida y eficaz de evaluar la competencia en NumPy es a través de pruebas de habilidades. La prueba de NumPy de Adaface puede ayudarte a medir objetivamente el conocimiento y las habilidades prácticas de los candidatos.

Después de usar la prueba para identificar a los mejores, puedes invitarlos a entrevistas. Utiliza las preguntas de la entrevista de NumPy de esta publicación para profundizar en su experiencia y habilidades de resolución de problemas.

¿Listo para optimizar tu proceso de contratación de expertos en NumPy? Regístrate en Adaface para acceder a nuestra prueba de NumPy y otras evaluaciones de ciencia de datos. Encuentra el talento adecuado para tu equipo hoy.

Prueba en línea de Numpy

30 minutos | 15 MCQs

La prueba en línea de NumPy utiliza preguntas de opción múltiple para evaluar el conocimiento y las habilidades de un candidato relacionadas con arrays y operaciones de NumPy, indexación y slicing, álgebra lineal y estadística, broadcasting, ufuncs y vectorización, y entrada y salida de datos. La prueba tiene como objetivo evaluar la competencia del candidato en NumPy y su capacidad para aplicar técnicas de computación numérica y análisis de datos utilizando Python.

[

Intenta el test online de Numpy

](https://www.adaface.com/assessment-test/numpy-test)

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Las preguntas cubren niveles de habilidad básicos, junior, intermedios y de nivel medio para analistas y científicos de datos.

Las preguntas se agrupan por nivel de dificultad y tema, incluyendo arrays, matrices y manipulación de datos.

Sí, las preguntas son adecuadas para varios puestos de ciencia de datos, desde analistas junior hasta científicos experimentados.

Sí, se incluyen las respuestas a muchas de las preguntas para ayudar a evaluar las respuestas de los candidatos.

Úselas para estructurar sus entrevistas técnicas y evaluar los conocimientos de NumPy y las habilidades de resolución de problemas de los candidatos.