# Statistik Deskriptif (Data Science & ML) > Mean, median, standar deviasi, kuartil, distribusi, korelasi, outlier, skewness - 20 pertanyaan wawancara - Mid-Level - [Pertanyaan Wawancara: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara.md) ## 1. Ukuran tendensi sentral mana yang paling tepat untuk data yang mengandung nilai ekstrem (outlier)? **Jawaban** Median adalah ukuran tendensi sentral yang paling robust terhadap outlier karena merepresentasikan nilai tengah dari data yang telah diurutkan, tanpa terpengaruh oleh nilai ekstrem. Tidak seperti mean yang menjumlahkan semua nilai, median hanya mempertimbangkan posisi. Misalnya, untuk gaji perusahaan dengan beberapa eksekutif bergaji tinggi, median memberikan representasi gaji tipikal yang lebih baik daripada mean. ## 2. Apa itu varians dari sebuah dataset? **Jawaban** Varians mengukur dispersi data di sekitar mean-nya. Dihitung sebagai rata-rata dari kuadrat penyimpangan dari mean. Dengan mengkuadratkan, kita mendapatkan nilai yang selalu positif dan memperkuat dampak nilai yang jauh dari mean. Satuan varians adalah kuadrat dari satuan data asli, itulah mengapa kita sering menggunakan standar deviasi (akar kuadrat dari varians) untuk menafsirkan dispersi dalam satuan asli. ## 3. Apa hubungan antara standar deviasi dan varians? **Jawaban** Standar deviasi adalah akar kuadrat dari varians. Transformasi ini mengembalikan ukuran dispersi ke satuan data asli, sehingga lebih mudah diinterpretasikan. Misalnya, jika data dalam euro, varians akan dalam euro kuadrat (sulit ditafsirkan), sedangkan standar deviasi akan dalam euro. Oleh karena itu, standar deviasi lebih disukai untuk mengkomunikasikan dispersi data secara intuitif. ## 17 pertanyaan lagi tersedia - Apa yang direpresentasikan oleh kuartil pertama (Q1) dari sebuah distribusi? - Bagaimana menafsirkan koefisien korelasi Pearson sebesar -0.85? Daftar gratis: https://sharpskill.dev/id/login ## Topik wawancara Data Science & ML lainnya - [Dasar-dasar Python](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/python-basics.md): 25 pertanyaan, Junior - [Pemrograman Berorientasi Objek Python](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/python-oop.md): 20 pertanyaan, Junior - [Struktur Data Python](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/python-data-structures.md): 20 pertanyaan, Junior - [Dasar-Dasar Git](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/git-fundamentals.md): 18 pertanyaan, Junior - [Dasar-dasar SQL](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/sql-basics.md): 20 pertanyaan, Junior - [Dasar-Dasar NumPy](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/numpy-fundamentals.md): 22 pertanyaan, Junior - [Dasar-dasar Pandas](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/pandas-basics.md): 22 pertanyaan, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/jupyter-colab.md): 16 pertanyaan, Junior - [SQL Joins & Kueri Lanjutan](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/sql-joins-advanced.md): 22 pertanyaan, Mid-Level - [Pandas Lanjutan](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/pandas-advanced.md): 24 pertanyaan, Mid-Level - [Visualisasi dengan Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/matplotlib-seaborn.md): 20 pertanyaan, Mid-Level - [Visualisasi Interaktif dengan Plotly](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/plotly-interactive.md): 18 pertanyaan, Mid-Level - [Statistik Inferensial](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/statistics-inferential.md): 24 pertanyaan, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/web-scraping.md): 18 pertanyaan, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/bigquery-cloud.md): 18 pertanyaan, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/feature-engineering.md): 22 pertanyaan, Mid-Level - [ML Terbimbing: Regresi](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/ml-supervised-regression.md): 24 pertanyaan, Mid-Level - [ML Terbimbing: Klasifikasi](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/ml-supervised-classification.md): 24 pertanyaan, Mid-Level - [Pohon Keputusan & Ensemble](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/ml-trees-ensembles.md): 24 pertanyaan, Mid-Level - [ML Tanpa Pengawasan](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/ml-unsupervised.md): 22 pertanyaan, Mid-Level - [Pipeline ML & Validasi](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/ml-pipelines-validation.md): 22 pertanyaan, Mid-Level - [Deret Waktu & Peramalan](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/time-series-forecasting.md): 22 pertanyaan, Mid-Level - [Dasar-Dasar Deep Learning](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/deep-learning-fundamentals.md): 24 pertanyaan, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/tensorflow-keras.md): 22 pertanyaan, Senior - [CNN dan klasifikasi gambar](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/cnn-image-classification.md): 24 pertanyaan, Senior - [RNN & Sekuens](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/rnn-sequences.md): 22 pertanyaan, Senior - [Transformers & Attention](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/transformers-attention.md): 24 pertanyaan, Senior - [NLP & Hugging Face](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/nlp-huggingface.md): 24 pertanyaan, Senior - [GenAI & LangChain](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/genai-langchain.md): 24 pertanyaan, Senior - [MLOps dan Deployment](https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/mlops-deployment.md): 24 pertanyaan, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/id/technologies/data-science/pertanyaan-wawancara/statistics-descriptive