สรุปบทเรียน

ฝึกทำข้อสอบสัมภาษณ์สถิติด้วย Python

Conor Dewey

Data Scientist, Squarespace

บทที่ 1: ความน่าจะเป็นและการแจกแจงของตัวอย่าง

• ความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข
• ทฤษฎีบทขีดจำกัดกลาง
• การแจกแจงความน่าจะเป็น

บทที่ 2: การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

• สถิติเชิงพรรณนา
• ข้อมูลเชิงหมวดหมู่
• เทคนิคการเข้ารหัส
• ความสัมพันธ์แบบหลายตัวแปร

บทที่ 3: การทดลองทางสถิติและการทดสอบนัยสำคัญ

• ช่วงความเชื่อมั่น
• การทดสอบสมมติฐาน
• การวิเคราะห์กำลัง
• การเปรียบเทียบหลายกลุ่ม

บทที่ 4: การถดถอยและการจำแนกประเภท

• การถดถอยเชิงเส้น
• การถดถอยโลจิสติก
• ข้อมูลที่ขาดหายและค่าผิดปกติ
• การแลกเปลี่ยนระหว่าง Bias และ Variance

คำแนะนำ

• จำลองสภาพแวดล้อมการสัมภาษณ์
• ฝึกอธิบายแนวคิดสำคัญ
• ทำความเข้าใจธุรกิจหรือผลิตภัณฑ์ให้ดี
• เตรียมแนวคิดมาให้พร้อม

แหล่งข้อมูล

• Data Science Career Resources Repo
• Practical Statistics for Data Scientists
• 120 Data Science Interview Questions
• Advice Applying to Data Science Jobs

ขอให้โชคดีและขอบคุณ!

ฝึกทำข้อสอบสัมภาษณ์สถิติด้วย Python