Here's how you can talk about your data analysis and interpretation skills in an R&D interview.

Wenn wir mit der Analyse von Daten starten, versuchen wir zuerst die Daten zu visualisieren und uns einen ersten Eindruck über den Umfang, und die Lage der Daten zu verschaffen. Zu kl?ren ist, sind die Daten gleichm??ig verteilt, gibt es H?ufungspunkte, erkennt man Ausrei?er etc. Wir arbeiten üblicherweise mit Python oder R, die beide m?chtige Tools zur Visualisierung bereitstellen (z.B. Seaborn in Python oder ggplot in R)

Para empezar, conocer las características básicas de los datos de los que se dispone: - ?Se tienen todos los datos o solamente una muestra? - ?Cuán representativa es la muestra? - Hagamos el cálculo de los datos estadísticos básicos (media, desviación estándar y demás) - Intentar determinar la fuente de los posibles errores o sesgos en los datos. - Solicitar ayuda a verdaderos expertos en estadística en caso de ser necesario

Desde mi experiencia , los datos son importantes, pero lo que realmente es importante es decidir que datos vas a utilizar para alimentar tu proyecto. Algoritmos muy buenos y trabajados no sirven para nada si no has dedicado el tiempo necesario a seleccionarlos y "purificarlos". Mas datos No es mejor informacion, en este campo menos puede ser mas.

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Focus on a real world problem and on solving a problem that will have customers to it. Listening to the voice of customer, distill what the customer thinks the problem is down to what the real question is, and use the data to validate the hypophysis

Los modelos deben ser validados con la experiencia. Una vez hayamos obtenido el modelo, vayamos a una fabrica, a un usuario final de producto y sometamoslo a todo el stree que seamos capaces para comprobar que es robusto y funciona en toas la ssituaciones.

In der Qualit?tssicherung werden in der Regel gro?e Mengen von Daten gesammelt und es besteht der Wunsch diesen Datenbestand nutzbar zu machen. Für den Einstieg in die Analyse ist es wichtig zun?chst die Daten zu visualisieren um Clusterbildung, H?fungspunkte und gegebenenfalls Ausrei?er zu identifizieren. In Python kann man zur Visualisierung die Bibliotheken Matplotlib und Seaborn nutzen die viele M?glichkeiten bieten. Eine gründliche Analyse erfordert oft auch ausreichend Arbeitszeit und ein gewisses Nerd-Gen.

El analisi de que datos voy a necesiatr es el primer paso, el segundo sera como los recopilo y el tercero como los vuelco en el sistema para que trabaje.

Data presentation based on the target audience is very much important. Everybody does not need all information. Overdose of information hides the important information which is to be percolated.

Hat man Daten analsiert und kann die Ergebnisse interpretieren, müssen diese kommuniziert werden. Dabei hat man oft Publikum, bei dem das Verst?ndnis der Statistik sehr unterschiedlich ausgepr?gt ist. Die Kunst ist hier alle mitzunehmen und verst?ndliche Erkl?rungen abzuliefern.

Con el modelo funcionando, vayamos a la realidad y provoquemos situaciones de maxima exigencia en entornos reales y complejos para comprobar sus utilidades.