Pytania do wywiadu dotyczącego nauki o danych

Przewodnik po karierze Data Scientist firmy BrainStation może pomóc w podjęciu pierwszych kroków w kierunku lukratywnej kariery w nauce o danych. Czytaj dalej, aby zapoznać się z omówieniem typowych pytań do rozmów kwalifikacyjnych na stanowiska związane z nauką danych i jak najlepiej na nie odpowiedzieć.

Zostań analitykiem danych

Porozmawiaj z doradcą ds. uczenia się, aby dowiedzieć się więcej o tym, jak nasze bootcampy i kursy mogą pomóc Ci zostać Data Scientist.



Klikając Prześlij, akceptujesz nasze Warunki .



Składać

Nie udało się przesłać! Odświeżyć stronę i spróbować ponownie?

Dowiedz się więcej o naszym Bootcamp Data Science

Dziękuję Ci!

Wkrótce będziemy w kontakcie.



Wyświetl stronę Bootcamp Data Science

Procesy rozmów kwalifikacyjnych Data Science mogą się różnić w zależności od firmy i branży. Zazwyczaj obejmują one wstępną rozmowę telefoniczną z kierownikiem ds. rekrutacji, a następnie jedną lub kilka rozmów kwalifikacyjnych na miejscu.

Będziesz musiał odpowiedzieć na pytania z wywiadu technicznego i behawioralnego oraz prawdopodobnie ukończysz projekt związany z umiejętnościami. Przed każdą rozmową powinieneś przejrzeć swoje CV i portfolio, a także przygotować się na potencjalne pytania do rozmowy kwalifikacyjnej.

Pytania podczas rozmowy kwalifikacyjnej z zakresu nauki o danych sprawdzą Twoją wiedzę i umiejętności w zakresie statystyki, programowania, matematyki i modelowania danych. Pracodawcy będą oceniać Twoje umiejętności techniczne i miękkie oraz to, jak dobrze pasujesz do ich firmy.



Przygotowując kilka typowych pytań i odpowiedzi związanych z wywiadem dotyczącym analizy danych, możesz bez obaw przystąpić do rozmowy. Istnieje kilka różnych typów pytań Data Scientist, z którymi możesz się spodziewać podczas rozmowy kwalifikacyjnej.

Lista pytań do wywiadu dotyczącego nauki o danych: pytania dotyczące danych

Pracodawcy poszukują kandydatów, którzy mają dużą wiedzę z zakresu technik i koncepcji data science. Pytania podczas rozmowy kwalifikacyjnej związane z danymi będą się różnić w zależności od wymaganego stanowiska i umiejętności.

Oto kilka przykładów przykładowych pytań i odpowiedzi związanych z wywiadem dotyczącym danych:



Jaka jest różnica między uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym?

Największa różnica między uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym polega na wykorzystaniu zestawów danych oznaczonych i nieoznakowanych. Uczenie nadzorowane wykorzystuje dane wyjściowe i wejściowe, które są oznaczone etykietami, a algorytmy uczenia nienadzorowanego nie. Inną różnicą jest to, że uczenie nadzorowane ma mechanizm sprzężenia zwrotnego, podczas gdy uczenie nienadzorowane nie. Wreszcie, powszechnie stosowane algorytmy uczenia nadzorowanego obejmują regresję logistyczną, maszynę wektorów nośnych i drzewa decyzyjne, podczas gdy algorytmy uczenia nienadzorowanego to grupowanie k-średnich, grupowanie hierarchiczne i algorytm apriori.

Jaka jest różnica między głębokim uczeniem a uczeniem maszynowym?

To pytanie może być trudne do jednoznacznej odpowiedzi, ponieważ oczywiście jest tu pewne nakładanie się. Zacznij od wyjaśnienia, że ​​głębokie uczenie jest zasadniczo poddziedziną uczenia maszynowego i że oba te elementy wchodzą w zakres sztucznej inteligencji. Tam, gdzie uczenie maszynowe wykorzystuje algorytmy do analizy danych i ostatecznie uczy się podejmować decyzje w oparciu o to, co wydobywa z danych, uczenie głębokie nakłada te algorytmy na siebie, aby tworzyć sztuczne sieci neuronowe zdolne do uczenia się i podejmowania świadomych decyzji.

  • Czy możesz podać szczegółowe wyjaśnienie algorytmu Drzewa Decyzyjnego?
  • Co to jest pobieranie próbek? Ile metod pobierania próbek znasz?
  • Jak odróżnić błąd typu I od błędu typu II?
  • Proszę zdefiniować regresję liniową.
  • Co oznaczają terminy wartość p, współczynnik i wartość r-kwadrat? Dlaczego każdy składnik ma znaczenie?
  • Proszę zdefiniować stronniczość wyboru.
  • Proszę zdefiniować interakcję statystyczną.
  • Czy możesz podać przykład zbioru danych z rozkładem niegaussowskim?
  • Proszę wyjaśnić wzór dwumianowego prawdopodobieństwa.
  • Czy możesz wyjaśnić różnicę między grupowaniem k-NN i k-średnich?
  • Jakie masz podejście do tworzenia modelu regresji logistycznej?
  • Jaka jest zasada 80/20? Jak ważna jest walidacja modelu?
  • Zdefiniuj precyzję i przypomnienie. Jak odnoszą się do krzywej ROC?
  • Proszę wyjaśnić, jak odróżnić metody regularyzacji L1 i L2?
  • Przed zastosowaniem algorytmów uczenia maszynowego, jakie są kroki w przypadku konfliktu danych i czyszczenia danych?
  • Czy możesz wyjaśnić różnicę między histogramem a wykresem pudełkowym?
  • Jak definiujesz walidację krzyżową?
  • Czy możesz wyjaśnić, co to jest fałszywie pozytywny i fałszywie negatywny wynik? Co twoim zdaniem lepiej mieć: za dużo fałszywych trafień czy za dużo fałszywych trafień?
  • Co jest ważniejsze podczas projektowania modelu uczenia maszynowego: dokładność modelu czy wydajność modelu?
  • Co według Ciebie jest lepsze: 50 małych drzew decyzyjnych czy jedno duże?
  • Czy możesz pomyśleć o projekcie data science w naszej firmie, który by Cię zainteresował?
  • Czy możesz podać kilka przykładów najlepszych praktyk w nauce danych?

Lista pytań do wywiadów dotyczących nauki o danych: pytania dotyczące umiejętności technicznych

Pytania dotyczące umiejętności technicznych w rozmowie kwalifikacyjnej z zakresu nauki o danych służą do oceny wiedzy, umiejętności i zdolności w zakresie nauki o danych. Pytania te będą związane z konkretnymi obowiązkami zawodowymi na stanowisku Data Scientist.

Pytania do wywiadu dotyczącego danych technicznych mogą mieć jedną poprawną odpowiedź lub kilka możliwych rozwiązań. Będziesz chciał pokazać swój proces myślowy podczas rozwiązywania problemów i jasno wyjaśnić, w jaki sposób doszedłeś do odpowiedzi.

Przykłady pytań do rozmowy kwalifikacyjnej z zakresu technicznej nauki o danych obejmują:

Jakie są najlepsze narzędzia i umiejętności techniczne dla analityka danych?

Nauka o danych to wysoce techniczna dziedzina i będziesz chciał pokazać kierownikowi ds. rekrutacji, że jesteś biegły we wszystkich najnowszych standardowych narzędziach branżowych, oprogramowaniu i językach programowania. Spośród różnych statystycznych języków programowania używanych w nauce o danych, R i Python są najczęściej używane przez Data Scientists. Oba mogą być używane do funkcji statystycznych, takich jak tworzenie modelu nieliniowego lub liniowego, analiza regresji, testy statystyczne, eksploracja danych i inne. Innym ważnym narzędziem do nauki danych jest RStudio Server, podczas gdy Jupyter Notebook jest często używany do modelowania statystycznego, wizualizacji danych, funkcji uczenia maszynowego itp. Oczywiście istnieje wiele dedykowanych narzędzi do wizualizacji danych używanych szeroko przez Data Scientists, w tym Tableau, PowerBI , Bokeh, Plotly i Infogram. Naukowcy zajmujący się danymi potrzebują również dużego doświadczenia w korzystaniu z SQL i Excela.

Twoja odpowiedź powinna również zawierać informacje o konkretnych narzędziach lub kompetencjach technicznych wymaganych w pracy, o którą prowadzisz rozmowę kwalifikacyjną. Przejrzyj opis stanowiska, a jeśli są jakieś narzędzia lub programy, z których nie korzystałeś, warto zapoznać się z nimi przed rozmową kwalifikacyjną.

Jak traktujesz wartości odstające?

Niektóre typy wartości odstających można usunąć. Wartości śmieci lub wartości, o których wiesz, że nie mogą być prawdziwe, mogą zostać usunięte. Można również usunąć wartości odstające o ekstremalnych wartościach daleko poza resztą punktów danych skupionych w zestawie. Jeśli nie możesz usunąć wartości odstających, możesz ponownie rozważyć, czy wybrałeś właściwy model, możesz użyć algorytmów (takich jak losowe lasy), na które wartości odstających nie będą miały tak dużego wpływu, lub możesz spróbować znormalizować swoje dane.

  • Opowiedz nam o utworzonym przez Ciebie oryginalnym algorytmie.
  • Jakie jest twoje ulubione oprogramowanie statystyczne i dlaczego?
  • Czy pracowałeś nad projektem dotyczącym nauki o danych, który wymagał znacznego komponentu programistycznego? Co wyniosłeś z tego doświadczenia?
  • Opisz, jak skutecznie reprezentować dane w pięciu wymiarach.
  • Musisz wygenerować model predykcyjny za pomocą regresji wielokrotnej. Jaki jest twój proces walidacji tego modelu?
  • W jaki sposób upewniasz się, że zmiany, które wprowadzasz w algorytmie, są ulepszeniem?
  • Podaj swoją metodę obsługi niezrównoważonego zestawu danych, który jest używany do prognozowania (tj. znacznie więcej klas negatywnych niż klas pozytywnych).
  • Jakie jest Twoje podejście do walidacji modelu, który stworzyłeś, aby wygenerować model predykcyjny zmiennej ilościowej wyniku przy użyciu regresji wielokrotnej?
  • Masz dwa różne modele o porównywalnej wydajności obliczeniowej i dokładności. Proszę wyjaśnić, w jaki sposób decydujesz, który wybrać do produkcji i dlaczego.
  • Otrzymasz zestaw danych składający się ze zmiennych, w których brakuje znacznej części wartości. Jakie masz podejście?

Lista pytań do wywiadu z badaniem danych: pytania osobiste

Oprócz testowania Twojej wiedzy i umiejętności w zakresie analityki danych, pracodawcy prawdopodobnie będą również zadawać pytania ogólne, aby lepiej Cię poznać. Te pytania pomogą im zrozumieć Twój styl pracy, osobowość i to, jak możesz dopasować się do kultury ich firmy.

Pytania podczas rozmowy kwalifikacyjnej z analitykiem danych osobowych mogą obejmować:

Co wyróżnia dobrego analityka danych?

Twoja odpowiedź na to pytanie powie kierownikowi ds. rekrutacji o tym, jak postrzegasz swoją rolę i wartość, jaką wnosisz do organizacji. W swojej odpowiedzi możesz porozmawiać o tym, jak data science wymaga rzadkiej kombinacji kompetencji i umiejętności. Dobry Data Scientist musi połączyć umiejętności techniczne potrzebne do analizowania danych i tworzenia modeli ze zmysłem biznesowym niezbędnym do zrozumienia problemów, z którymi się borykają, a także rozpoznawania praktycznych spostrzeżeń w swoich danych. W swojej odpowiedzi możesz również omówić specjalistę ds. danych, którego lubisz, niezależnie od tego, czy jest to kolega, którego znasz osobiście, czy wnikliwa postać z branży.

  • Proszę opowiedz mi o sobie.
  • Jakie są Twoje najlepsze cechy zawodowe? Jakie są twoje słabe strony?
  • Czy jest jeden analityk danych, którego najbardziej podziwiasz?
  • Co zainspirowało Cię do zainteresowania nauką o danych?
  • Jakie unikalne umiejętności lub cechy wnosisz, które pomogłyby zespołowi?
  • Co skłoniło Cię do odejścia z ostatniej pracy?
  • Jakiego poziomu wynagrodzenia oczekujesz od tej pracy?
  • Wolisz pracować samodzielnie czy w zespole Data Scientystów?
  • Jak widzisz swoją karierę za pięć lat?
  • Jakie masz podejście do radzenia sobie ze stresem w pracy?
  • Jak znajdujesz motywację?
  • Jaka jest twoja metoda mierzenia sukcesu?
  • Jak opisałbyś swoje idealne środowisko pracy?
  • Jakie są Twoje pasje lub hobby poza nauką o danych?

Lista pytań do wywiadu dotyczącego nauki o danych: przywództwo i komunikacja

Przywództwo i komunikacja to dwie cenne umiejętności dla naukowców zajmujących się danymi. Pracodawcy cenią kandydatów do pracy, którzy potrafią wykazać inicjatywę, dzielić się swoją wiedzą z członkami zespołu oraz komunikować cele i strategie w zakresie nauki o danych.

Oto kilka przykładów pytań z wywiadu na temat przywództwa i komunikacji w zakresie analizy danych:

Co lubisz w pracy w multidyscyplinarnym zespole?

Data Scientist współpracuje z wieloma różnymi osobami na stanowiskach technicznych i nietechnicznych. Często zdarza się, że Data Scientist współpracuje z programistami, projektantami, specjalistami ds. produktów, analitykami danych, zespołami sprzedaży i marketingu oraz dyrektorami najwyższego szczebla, nie wspominając o klientach. W odpowiedzi na to pytanie musisz pokazać, że jesteś graczem zespołowym, który lubi spotykać się i współpracować z ludźmi w całej organizacji. Wybierz przykład sytuacji, w której zgłosiłeś się do osób najwyższego szczebla w firmie, aby pokazać nie tylko, że swobodnie komunikujesz się z kimkolwiek, ale także pokazać, jak cenne były Twoje spostrzeżenia oparte na danych w przeszłości.

  • Czy możesz pomyśleć o sytuacji zawodowej, w której miałeś okazję zademonstrować przywództwo?
  • Jakie jest twoje podejście do rozwiązywania konfliktów?
  • Jakie jest Twoje podejście do budowania profesjonalnych relacji z kolegami?
  • Jaki jest przykład udanej prezentacji, którą wygłosiłeś? Dlaczego to było tak przekonujące?
  • Jeśli rozmawiasz z kolegą lub klientem nietechnicznym, jak wyjaśnisz złożone problemy techniczne lub wyzwania?
  • Przypomnij sobie sytuację, w której musiałeś obchodzić się z poufnymi informacjami. Jak podszedłeś do tej sytuacji?
  • Jak oceniasz swoje umiejętności komunikacyjne z własnej perspektywy?

Lista pytań do wywiadu dotyczącego nauki o danych: behawioralne

W przypadku pytań behawioralnych podczas rozmowy kwalifikacyjnej pracodawcy szukają konkretnych sytuacji, które prezentują określone umiejętności. Ankieter chce zrozumieć, jak radziłeś sobie z sytuacjami w przeszłości, czego się nauczyłeś i co jesteś w stanie wnieść do jego firmy.

Przykłady pytań behawioralnych w wywiadzie naukowym o danych obejmują:

Czy przypominasz sobie sytuację, w której musiałeś wyczyścić i uporządkować duży zbiór danych?

Badania wykazały, że naukowcy zajmujący się danymi spędzają większość czasu na przygotowywaniu danych, w przeciwieństwie do eksploracji danych lub modelowania. Więc jeśli masz jakiekolwiek doświadczenie jako Data Scientist, jest prawie pewne, że masz doświadczenie w czyszczeniu i organizowaniu dużych zbiorów danych. Prawdą jest również, że jest to zadanie, które naprawdę lubi niewiele osób. Ale czyszczenie danych jest również jednym z najważniejszych kroków dla każdej firmy. Powinieneś więc przeprowadzić kierownika ds. rekrutacji przez proces, który obserwujesz podczas przygotowywania danych: usuwanie zduplikowanych obserwacji, naprawianie błędów strukturalnych, filtrowanie wartości odstających, usuwanie brakujących danych i walidacja danych.

  • Przypomnij sobie projekt danych, nad którym pracowałeś, w którym napotkałeś problem lub wyzwanie. Jaka była sytuacja, jaka była przeszkoda i jak ją pokonałeś?
  • Proszę podać konkretny przykład wykorzystania danych w celu podniesienia poziomu doświadczenia klienta lub interesariusza?
  • Podaj konkretną sytuację, w której osiągnąłeś cel. Jak to osiągnąłeś?
  • Podaj konkretną sytuację, w której nie udało Ci się osiągnąć celu. Co poszło nie tak?
  • Jakie jest Twoje podejście do zarządzania i dotrzymywania napiętych terminów?
  • Czy pamiętasz czas, kiedy napotkałeś konflikt w pracy? Jak sobie z tym poradziłeś?

Lista pytań do wywiadów dotyczących nauki o danych od czołowych firm (Amazon, Google, Facebook, Microsoft)

Aby dać ci wyobrażenie o innych pytaniach, które mogą pojawić się podczas rozmowy kwalifikacyjnej, przygotowaliśmy listę pytań do wywiadów dotyczących nauki o danych od niektórych czołowych firm technologicznych.

  • Jaka jest różnica między maszyną wektora nośnego a regresją logistyczną? Podaj przykłady sytuacji, w których wolałbyś użyć jednego zamiast drugiego.
  • Jeśli usunięcie brakujących wartości ze zbioru danych powoduje stronniczość, co byś zrobił?
  • Patrząc na stan zdrowia, zaangażowanie lub wzrost produktu, jakie wskaźniki byś ocenił?
  • Jakie wskaźniki byś ocenił, próbując rozwiązać lub rozwiązać problemy biznesowe związane z naszym produktem?
  • Jak oceniasz wydajność produktu?
  • Skąd wiesz, czy nowa obserwacja jest wartością odstającą?
  • Jak zdefiniowałbyś kompromis między stronniczością a wariancją?
  • Jaka jest Twoja metoda losowego wybierania próbki z populacji użytkowników produktu?
  • Jaki jest Twój proces przetwarzania i czyszczenia danych przed zastosowaniem algorytmów uczenia maszynowego?
  • Jak podszedłbyś do niezrównoważonej klasyfikacji binarnej?
  • Jak odróżnić dobrą i złą wizualizację danych?
  • Utwórz funkcję, która weryfikuje, czy słowo jest palindromem.

Kategori: Aktualności