데이터 사이언티스트 면접에서는 무엇을 물어볼까?

 

 

데이터 사이언티스트 신입 면접에서 나올 수 있는 예상 질문들과 답변 예시들입니다. 

 

 

Q: 데이터 사이언티스트로서 어떤 경험을 가지고 계신가요?

저는 데이터 사이언스 분야에서 2년 차 경력을 가지고 있습니다. 지난 2년 동안 여러 산업 분야의 데이터 프로젝트에 참여하여 다양한 경험을 쌓았습니다. 예를 들어, 고객 데이터를 분석하여 고객 세그먼트를 구분하고, 마케팅 효과를 측정한 프로젝트를 진행한 적이 있습니다. 또한, 판매 예측 모델을 개발하여 수요 예측에 기여한 경험이 있습니다. 이러한 프로젝트를 통해 데이터 파이프라인 구축, 데이터 전처리, 통계 분석 및 머신 러닝 등 다양한 기술을 익히고 적용해 보았습니다.

 

 

Q: 데이터 사이언스 프로젝트를 수행할 때 주로 사용하는 도구와 기술은 무엇인가요?

제가 주로 사용하는 도구는 Python과 R입니다. Python은 데이터 처리, 시각화 및 머신 러닝에 매우 유용하며, R은 통계 분석에 특화되어 있어서 종종 사용합니다. 데이터 관리 및 분석을 위해 SQL을 사용하고, 대용량 데이터 처리를 위해 Hadoop과 Spark과 같은 분산 컴퓨팅 도구를 사용하기도 합니다. 또한, 머신 러닝 알고리즘을 적용하기 위해 scikit-learn과 TensorFlow, Keras 등을 자주 사용합니다.

 

 

Q: 데이터 분석에서 결측치 처리 방법에 대해 설명해주세요.

결측치가 있는 데이터는 제대로된 분석 결과를 얻기 위해서는 적절한 처리가 필요합니다. 결측치 처리에는 다음과 같은 방법이 있습니다.

첫째, 결측치가 포함된 행이나 열을 삭제하는 방법입니다. 이 방법은 상대적으로 결측치가 적을 때 사용하며, 데이터 손실이나 왜곡의 우려가 있습니다.

둘째, 결측치 대체(imputation) 기법을 사용하는 방법입니다. 대체 기법에는 평균, 중앙값, 최빈값 등의 대표적인 값으로 결측치를 채우는 방법이 있습니다. 또는 회귀 모델이나 KNN(K-Nearest Neighbors) 알고리즘을 이용하여 결측치를 예측해 대체하는 방법도 있습니다. 하지만, 대체 기법은 결측치가 많거나 패턴을 잘 파악하기 어려울 때 사용하기 어렵습니다.

결측치 처리 방법은 데이터의 특성과 상황에 따라 다르므로, 데이터 분석 목적에 맞는 적절한 방법을 선택해야 합니다.

 

 

Q: 머신 러닝 모델을 개발할 때 과적합(Overfitting)이 발생하는 이유와 방지 방법에 대해 설명해주세요.

과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 과하게 적합되어 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상입니다. 이는 주로 다음과 같은 이유로 발생합니다. 첫째, 모델이 복잡한 경우에 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 고차원 변수를 사용하거나 복잡한 규칙을 가진 모델을 사용하는 경우에 발생할 수 있습니다. 둘째, 훈련 데이터에 너무 많은 노이즈가 포함된 경우에도 과적합이 발생할 수 있습니다.

과적합을 방지하기 위한 방법으로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, 데이터의 양을 증가시키는 것입니다. 더 많은 데이터를 사용하면 모델이 일반적인 규칙을 학습하기 때문에 과적합을 줄일 수 있습니다. 둘째, 모델을 간단하게 정의해야 합니다. 예를 들어, 변수의 개수를 줄이거나 모델의 복잡성을 낮출 수 있습니다. 셋째, 교차 검증을 사용하여 모델의 일반화 성능을 평가하는 것도 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.

 

 

Q: 정확도(Accuracy)는 모델의 성능을 평가하는 유효한 지표인가요? 왜 그런가요?

정확도는 모델의 성능을 평가하기 위한 지표 중 하나입니다. 하지만, 정확도만으로는 모델의 성능을 완전하게 평가하기는 어렵습니다. 정확도는 모델이 올바른 결과를 예측한 비율을 나타내기 때문에 클래스의 불균형이 있는 경우에는 제대로 평가할 수 없습니다. 예를 들어, 양성 클래스가 아주 적은 비율을 차지하는 경우, 모델이 모든 데이터를 음성 클래스로 예측하더라도 정확도는 높을 수 있습니다.

따라서, 클래스의 불균형이 있는 경우에는 정확도 외에도 다른 평가 지표를 함께 고려해야 합니다. 이를 위해, 재현율(Recall), 정밀도(Precision), F1 점수 등과 같은 평가 지표를 사용하여 모델의 성능을 종합적으로 평가할 수 있습니다. 각 평가 지표는 모델의 성능을 다른 측면에서 해석하므로, 더 정확한 평가를 위해 다양한 지표를 함께 고려하는 것이 좋습니다.