1. 面试官：如何解释数据科学中的偏度(skewness)和峰度(kurtosis)？

2. 面试官：探索性数据分析(EDA)如何应用于数据科学项目中？

3. 面试官：如何理解数据挖掘中的异常检测(Anomaly Detection)算法？

4. 面试官：解释一下过拟合(Overfitting)和欠拟合(Underfitting)在机器学习中的影响？

5. 面试官：什么是特征选择(Feature Selection)和特征提取(Feature Extraction)？它们在机器学习中的作用是什么？

6. 面试官：讨论一种常用的聚类算法，以及其在实际应用中的优缺点。

7. 面试官：如何使用交叉验证(Cross-Validation)来评估机器学习模型的性能？

8. 面试官：什么是深度学习中的梯度消失问题？如何解决这个问题？

9. 面试官：介绍一种常见的时间序列预测模型，并讨论其应用场景和局限性。

10. 面试官：在深度学习中，什么是卷积神经网络(CNN)的局部感知性和参数共享特性？