Veri Biliminde Mülakatın Kaderi: 15 Olasılık ve İstatistik Sorusu

Veri Biliminin Temel Taşı: Olasılık ve İstatistik Mülakatları Neden Bu Kadar Kritik?

Veri bilimi, ham veriyi anlamlı öngörülere dönüştürmenin sanatı ve bilimidir. Bu dönüşümün en güvenilir araçları ise olasılık teorisi ve istatistiksel yöntemlerdir. Dataquest'un endüstri analizlerine göre, işverenler teknik mülakatlarda SQL ve programlama becilerinin yanı sıra, adayın istatistiksel düşünce yapısını ve belirsizlik altında karar alma yetkinliğini ölçmeye büyük önem veriyor. Çünkü bir makine öğrenimi modelinin performans metriklerini yorumlamaktan, A/B test sonuçlarının geçerliliğini değerlendirmeye kadar her adım, sağlam bir istatistiksel temel gerektiriyor.

Mülakatlarda Karşılaşabileceğiniz 15 Temel Soru ve Arkasındaki Mantık

Kaynakların sentezine dayanarak, mülakatlarda sıklıkla sorulan ve ustalaşılması gereken soru kategorileri şunlardır:

1. Temel Olasılık Kavramları

• Koşullu Olasılık ve Bayes Teoremi: "Bir hastanın test sonucu pozitif çıktığında, gerçekten hasta olma olasılığı nedir?" gibi sorular, Bayes Teoremi'nin pratik uygulamasını test eder. Math is Fun gibi kaynakların da vurguladığı gibi, bu, önsel bilgiyi yeni kanıtlarla nasıl güncellediğimizin matematiksel ifadesidir.
• Bağımsızlık ve Karşılıklı Dışlayıcılık: İki olayın bağımsız olması ile karşılıklı dışlayıcı olması arasındaki kritik farkı açıklayabilmek, kavramsal netliğin göstergesidir.

2. Dağılımlar ve Özellikleri

• Normal Dağılım vs. Binom Dağılım: Hangi senaryoda hangi dağılımın uygulanacağını bilmek, veriyi doğru modellemenin ilk adımıdır. Sürekli bir ölçüm (örn. boy) ile ayrık bir sayım (örn. yazı-tura sayısı) arasındaki temel ayrım burada yatar.
• Merkezi Limit Teoremi'nin (CLT) Pratik Anlamı: "Neden büyük örneklemlerde örneklem ortalamasının dağılımı normale yaklaşır?" sorusu, CLT'nin sadece formülünü değil, örnekleme ve tahmin teorisinin kalbindeki rolünü anlamayı gerektirir.

3. İstatistiksel Çıkarım ve Hipotez Testi

• P-Değeri ve Anlamlılık Düzeyi (Alpha): P-değerinin "sıfır hipotezinin doğru olduğu varsayımıyla, gözlemlenen veya daha ekstrem bir sonucu elde etme olasılığı" olduğunu açıklamak ve bunu keyfi bir eşik (örn. 0.05) ile nasıl yorumladığımızı tartışmak beklenir.
• Güven Aralığı Yorumlama: "%95 güven aralığı, parametrenin %95 olasılıkla bu aralıkta olduğu anlamına gelmez" ifadesini doğru bir şekilde açıklayabilmek, sık yapılan bir hatayı önler. Doğrusu, aynı yöntemle çok sayıda örneklem alınsaydı, oluşturulan güven aralıklarının %95'inin parametreyi kapsayacağıdır.
• Tip I ve Tip II Hatalar: Yanlış pozitif (Tip I) ve yanlış negatif (Tip II) hatalar arasındaki ödünleşimi (trade-off), gerçek bir iş senaryosu (örn. spam filtresi veya tıbbi tanı) üzerinden açıklamak önemlidir.

4. Regresyon Analizi

• R-kare ve Düzeltilmiş R-kare Farkı: Modele yeni bir değişken eklendiğinde R-kare'nin neden her zaman arttığını ve düzeltilmiş R-kare'nin bu yanıltıcı artışı nasıl düzelttiğini açıklamak.
• Çoklu Doğrusallık (Multicollinearity) Problemi: Bağımsız değişkenler birbiriyle yüksek korelasyonlu olduğunda katsayı tahminlerinin ve yorumlarının nasıl güvenilmez hale geldiğini anlatmak.

5. Olasılıksal Programlama ve Senaryo Soruları

• Monte Carlo Simülasyonu: Karmaşık, analitik olarak çözülmesi zor bir olasılık problemini (örn. bir tavla oyununda kazanma şansı) rastgele örneklemler alarak nasıl tahmin edebileceğinizi açıklamak.
• "Kutudaki Toplar" ve "Kapılar" (Monty Hall) Problemleri: Görünüşte sezgisel olmayan bu klasik problemler, adayın koşullu olasılıkta ne kadar derinleşebildiğini test etmek için mükemmel araçlardır.

Bu Soruları Sormanın Asıl Amacı Nedir?

Wikipedia'nın da temelini oluşturduğu bu kavramlar, sadece formüllerin ezberlenmesi için değil, bir düşünce çerçevesi oluşturmak için sorgulanır. İşverenler, adayın belirsizliği nasıl ölçtüğünü, sezgilerini nasıl kontrol ettiğini ve karmaşık sistemler hakkında nasıl mantık yürüttüğünü görmek ister. Bir A/B test sonucunu "%3'lük bir artış var" şeklinde okumak yerine, "Bu artış, örneklem büyüklüğü ve varyans göz önüne alındığında, istatistiksel olarak anlamlı ve pratikte uygulanabilir mi?" diye sorgulama yeteneği aranır.

Sonuç: Formülden Fazlası

Veri biliminde olasılık ve istatistik mülakat sorularının nihai hedefi, adayın nicel karar alma kasını test etmektir. Bu sorulara hakim olmak, sadece bir iş görüşmesini geçmek anlamına gelmez; gerçek dünya verilerindeki gürültüyü ayırt edebilmek, yanlış yorumlamalara karşı savunma geliştirebilmek ve veriye dayalı öngörülerde bulunurken altta yatan varsayımların farkında olabilmek demektir. Kaynakların ortak vurgusu, bu temelleri anlamanın, geçici bir araç kullanımından çok, bir veri profesyoneli olarak kalıcı düşünme biçiminin inşası olduğudur.