Pitanja za intervju za znanost o podacima

BrainStationov vodič za karijeru Data Scientist može vam pomoći da napravite prve korake prema unosnoj karijeri u znanosti o podacima. Čitajte dalje za pregled uobičajenih pitanja za intervju za poslove u znanosti o podacima i kako na njih najbolje odgovoriti.

Postanite Data Scientist

Razgovarajte sa savjetnikom za učenje kako biste saznali više o tome kako vam naši kampovi i tečajevi mogu pomoći da postanete Data Scientist.



Klikom na Pošalji prihvaćate naše Pojmovi .



podnijeti

Nije moguće poslati! Osvježiti stranicu i pokušati ponovno?

Saznajte više o našem kampu Data Science Bootcamp

Hvala vam!

Uskoro ćemo se javiti.



Pogledajte stranicu Data Science Bootcamp

Procesi intervjua za znanost podataka mogu se razlikovati ovisno o tvrtki i djelatnosti. Obično će uključivati ​​početni telefonski pregled s voditeljem zapošljavanja nakon čega slijedi jedan ili nekoliko intervjua na licu mjesta.

Morat ćete odgovoriti na pitanja iz tehničkih i bihevioralnih podataka za intervju i vjerojatno ćete završiti projekt vezan uz vještine. Prije svakog intervjua trebate pregledati svoj životopis i portfelj te se pripremiti za potencijalna pitanja za intervju.

Pitanja za intervju za znanost o podacima testirat će vaše znanje i vještine iz statistike, programiranja, matematike i modeliranja podataka. Poslodavci će procjenjivati ​​vaše tehničke i meke vještine te koliko biste se dobro uklopili u njihovu tvrtku.



Pripremajući neka uobičajena pitanja i odgovore za intervju u znanosti o podacima, možete ući u intervju s povjerenjem. Postoji nekoliko različitih vrsta pitanja Data Scientist na koja možete očekivati ​​da ćete se susresti tijekom intervjua za znanost podataka.

Popis pitanja za intervju za znanost o podacima: pitanja vezana uz podatke

Poslodavci traže kandidate koji dobro poznaju tehnike i koncepte znanosti o podacima. Pitanja za intervju u vezi s podacima će se razlikovati ovisno o poziciji i potrebnim vještinama.

Evo nekoliko primjera pitanja i odgovora za intervju u vezi s podacima:



Koja je razlika između učenja pod nadzorom i učenja bez nadzora?

Najveća razlika između nadziranog i nenadziranog učenja uključuje korištenje označenih i neobilježenih skupova podataka. Nadzirano učenje koristi izlazne i ulazne podatke koji su označeni, a algoritmi učenja bez nadzora ne. Druga razlika je u tome što nadzirano učenje ima mehanizam povratne informacije dok nenadzirano učenje nema. Konačno, uobičajeno korišteni algoritmi za nadzirano učenje uključuju logističku regresiju, stroj vektora podrške i stabla odluka, dok su algoritmi nenadziranog učenja grupiranje k-means, hijerarhijsko grupiranje i apriorni algoritam.

Koja je razlika između dubokog učenja i strojnog učenja?

Na ovo pitanje može biti teško dati jasan odgovor jer se ovdje očito preklapaju. Počnite s objašnjenjem da je duboko učenje u biti podpolje strojnog učenja i da oba spadaju pod okrilje umjetne inteligencije. Gdje strojno učenje koristi algoritme za analizu podataka i u konačnici uči donositi odluke na temelju onoga što donosi iz podataka, duboko učenje te algoritme postavlja na slojeve kako bi se stvorile umjetne neuronske mreže sposobne za učenje i donošenje informiranih odluka.

  • Možete li dati detaljno objašnjenje algoritma stabla odluka?
  • Što je uzorkovanje? Koliko vam je metoda uzorkovanja poznato?
  • Kako razlikujete pogrešku tipa I i tipa II?
  • Molimo definirajte linearnu regresiju.
  • Što znače pojmovi p-vrijednost, koeficijent i r-kvadrat vrijednost? Zašto je svaka komponenta značajna?
  • Molimo definirajte pristranost odabira.
  • Molimo definirajte statističku interakciju.
  • Možete li dati primjer skupa podataka s ne-Gaussovom distribucijom?
  • Molimo objasnite formulu binomne vjerojatnosti.
  • Možete li objasniti razliku između k-NN i k-means grupiranja?
  • Koji je vaš pristup izradi modela logističke regresije?
  • Što je pravilo 80/20? Koliko je važno modelirati validaciju?
  • Definirajte preciznost i prisjećanje. Kako se oni odnose na ROC krivulju?
  • Molimo objasnite kako razlikovati metode L1 i L2 regularizacije?
  • Prije primjene algoritama strojnog učenja, koji su koraci za prepucavanje podataka i čišćenje podataka?
  • Možete li objasniti razliku između histograma i okvira?
  • Kako definirate unakrsnu provjeru valjanosti?
  • Možete li objasniti što je lažno pozitivno, a što lažno negativno? Što biste rekli da je bolje imati: previše lažno pozitivnih ili previše lažno negativnih?
  • Prilikom dizajniranja modela strojnog učenja, što je važnije: točnost modela ili izvedba modela?
  • Što je po vašem mišljenju bolje: 50 malih stabala odluka ili jedno veliko?
  • Možete li se sjetiti projekta znanosti o podacima u našoj tvrtki koji bi vas zanimao?
  • Možete li se sjetiti nekoliko primjera najboljih praksi u znanosti o podacima?

Popis pitanja za intervjue za znanost o podacima: Pitanja o tehničkim vještinama

Pitanja o tehničkim vještinama u intervjuu za znanost o podacima koriste se za procjenu vašeg znanja, vještina i sposobnosti u znanosti o podacima. Ova pitanja će se odnositi na specifične poslovne odgovornosti pozicije Data Scientist.

Pitanja za intervju za tehničke podatke mogu imati jedan točan odgovor ili nekoliko mogućih rješenja. Željet ćete pokazati svoj misaoni proces prilikom rješavanja problema i jasno objasniti kako ste došli do odgovora.

Primjeri pitanja za razgovor o tehničkim podacima o vještinama uključuju:

Koji su vrhunski alati i tehničke vještine za Data Scientist?

Znanost o podacima je visoko tehničko područje i htjet ćete pokazati voditelju zapošljavanja da ste vješti sa svim najnovijim industrijskim standardnim alatima, softverom i programskim jezicima. Od različitih statističkih programskih jezika koji se koriste u znanosti o podacima, R i Python najčešće koriste Data Scientists. Obje se mogu koristiti za statističke funkcije kao što je stvaranje nelinearnog ili linearnog modela, regresijska analiza, statistički testovi, rudarenje podataka i još mnogo toga. Drugi važan alat za znanost o podacima je RStudio Server, dok se Jupyter Notebook često koristi za statističko modeliranje, vizualizacije podataka, funkcije strojnog učenja itd. Naravno, postoji niz namjenskih alata za vizualizaciju podataka koje intenzivno koriste Data Scientists, uključujući Tableau, PowerBI , Bokeh, Plotly i Infogram. Data Scientists također treba puno iskustva u korištenju SQL-a i Excela.

Vaš odgovor također treba navesti sve specifične alate ili tehničke kompetencije koje zahtijeva posao za koji ste na razgovoru. Pregledajte opis posla i ako postoje neki alati ili programi koje niste koristili, možda bi bilo vrijedno upoznati se s njima prije intervjua.

Kako se odnosite prema izvanrednim vrijednostima?

Neke vrste izvanrednih vrijednosti mogu se ukloniti. Smeće vrijednosti ili vrijednosti za koje znate da ne mogu biti istinite, mogu se odbaciti. Izrazi s ekstremnim vrijednostima daleko izvan ostalih točaka podataka grupiranih u skupu također se mogu ukloniti. Ako ne možete izbaciti vanjske vrijednosti, možete preispitati jeste li odabrali pravi model, mogli biste koristiti algoritme (poput slučajnih šuma) na koje vrijednosti izvanrednih vrijednosti neće u velikoj mjeri utjecati ili možete pokušati normalizirati svoje podatke.

  • Recite nam o originalnom algoritmu koji ste izradili.
  • Koji je vaš omiljeni statistički softver i zašto?
  • Jeste li radili na projektu znanosti o podacima koji je zahtijevao značajnu komponentu programiranja? Što ste ponijeli iz iskustva?
  • Opišite kako učinkovito predstaviti podatke s pet dimenzija.
  • Morate generirati prediktivni model koristeći višestruku regresiju. Koji je vaš postupak za validaciju ovog modela?
  • Kako osiguravate da su promjene koje unosite u algoritam poboljšanje?
  • Navedite svoju metodu za rukovanje neuravnoteženim skupom podataka koji se koristi za predviđanje (tj. znatno više negativnih nego pozitivnih klasa).
  • Koji je vaš pristup validaciji modela koji ste kreirali za generiranje prediktivnog modela kvantitativne varijable ishoda pomoću višestruke regresije?
  • Imate dva različita modela usporedivih računalnih performansi i točnosti. Molimo objasnite kako se odlučite što ćete odabrati za proizvodnju i zašto.
  • Dobivate skup podataka koji se sastoji od varijabli sa značajnim dijelom vrijednosti koje nedostaju. Kakav je vaš pristup?

Popis pitanja za intervju u znanosti o podacima: osobna pitanja

Uz testiranje vašeg znanja i vještina u znanosti o podacima, poslodavci će vjerojatno postavljati i opća pitanja kako bi vas bolje upoznali. Ova pitanja će im pomoći da razumiju vaš stil rada, osobnost i kako se možete uklopiti u kulturu njihove tvrtke.

Pitanja za intervju za osobne podatke stručnjaka mogu uključivati:

Što čini dobrog Data Scientist-a?

Vaš odgovor na ovo pitanje će menadžeru za zapošljavanje puno reći o tome kako vi vidite svoju ulogu i vrijednost koju donosite organizaciji. U svom odgovoru možete govoriti o tome kako znanost o podacima zahtijeva rijetku kombinaciju kompetencija i vještina. Dobar Data Scientist mora kombinirati tehničku vještinu potrebnu za raščlanjivanje podataka i stvaranje modela s poslovnim smislom potrebnim za razumijevanje problema s kojima se rješavaju, kao i za prepoznavanje djelotvornih uvida u svoje podatke. U svom odgovoru možete razgovarati i o Data Scientistu na kojeg se ugledate, bilo da se radi o kolegi kojeg osobno poznajete ili o pronicljivoj ličnosti iz industrije.

  • Molim te reci mi nešto o sebi.
  • Koje su vaše najbolje kvalitete u profesionalnom smislu? Koja su vaša područja slabosti?
  • Postoji li jedan Data Scientist kojem se najviše divite?
  • Što je potaknulo vaš interes za znanost o podacima?
  • Koje jedinstvene vještine ili karakteristike donosite koje bi pomogle timu?
  • Zbog čega ste se odlučili napustiti svoj posljednji posao?
  • Koju razinu naknade očekujete od ovog posla?
  • Radije radite sami ili kao dio tima Data Scientists?
  • Gdje vidite svoju karijeru za pet godina?
  • Kakav je vaš pristup rješavanju stresa na poslu?
  • Kako pronalazite motivaciju?
  • Koja je vaša metoda mjerenja uspjeha?
  • Kako biste opisali svoje idealno radno okruženje?
  • Koje su vaše strasti ili hobiji izvan znanosti o podacima?

Popis pitanja za intervju za znanost o podacima: vodstvo i komunikacija

Vođenje i komunikacija dvije su vrijedne vještine za Data Scientists. Poslodavci cijene kandidate za posao koji mogu pokazati inicijativu, podijeliti svoju stručnost s članovima tima i prenijeti ciljeve i strategije podatkovne znanosti.

Evo nekoliko primjera pitanja o vodstvu i komunikacijskim podacima za intervju:

Što vam se sviđa u radu u multidisciplinarnom timu?

Data Scientist surađuje s velikim brojem ljudi u tehničkim i netehničkim ulogama. Nije neuobičajeno da Data Scientist radi s programerima, dizajnerima, stručnjacima za proizvode, analitičarima podataka, prodajnim i marketinškim timovima i najvišim rukovoditeljima, a da ne spominjemo klijente. Dakle, u svom odgovoru na ovo pitanje morate ilustrirati da ste timski igrač koji uživa u prilici da se sastaje i surađuje s ljudima u cijeloj organizaciji. Odaberite primjer situacije u kojoj ste izvijestili ljude na najvišoj razini u tvrtki kako biste pokazali ne samo da vam je ugodno komunicirati s bilo kim, nego i kako biste pokazali koliko su vaši uvidi temeljeni na podacima bili vrijedni u prošlosti.

  • Možete li zamisliti profesionalnu situaciju u kojoj ste imali priliku pokazati vodstvo?
  • Kakav je vaš pristup rješavanju sukoba?
  • Kakav je vaš pristup izgradnji profesionalnih odnosa s kolegama?
  • Koji je primjer uspješne prezentacije koju ste dali? Zašto je bilo tako uvjerljivo?
  • Ako razgovarate s kolegom ili klijentom iz netehničke pozadine, kako objasniti složene tehničke probleme ili izazove?
  • Prisjetite se situacije kada ste morali rukovati osjetljivim informacijama. Kako ste pristupili situaciji?
  • Iz vlastite perspektive, kako biste ocijenili svoje komunikacijske vještine?

Popis pitanja za intervju za znanost o podacima: bihevioralna

Uz pitanja za intervjue o ponašanju, poslodavci traže specifične situacije koje pokazuju određene vještine. Anketar želi razumjeti kako ste se nosili sa situacijama u prošlosti, što ste naučili i što ste u mogućnosti donijeti njihovoj tvrtki.

Primjeri bihevioralnih pitanja u intervjuu za znanost o podacima uključuju:

Sjećate li se situacije kada ste morali očistiti i organizirati veliki skup podataka?

Studije su pokazale da Data Scientists provode većinu svog vremena na pripremi podataka, za razliku od rudarenja podataka ili modeliranja. Dakle, ako imate iskustva kao Data Scientist, gotovo je sigurno da imate iskustva s čišćenjem i organiziranjem skupa velikih podataka. Istina je i da je to zadatak u kojem malo tko zaista uživa. No čišćenje podataka također je jedan od najvažnijih koraka svake tvrtke. Stoga biste voditelja zapošljavanja trebali provesti kroz proces koji slijedite u pripremi podataka: uklanjanje duplih opažanja, popravljanje strukturnih pogrešaka, filtriranje odstupanja, rješavanje nedostajućih podataka i provjera valjanosti podataka.

  • Prisjetite se podatkovnog projekta na kojem ste radili gdje ste naišli na problem ili izazov. Kakva je bila situacija, koja je bila prepreka i kako ste je prevladali?
  • Molimo navedite konkretan primjer korištenja podataka za poboljšanje iskustva korisnika ili dionika?
  • Navedite konkretnu situaciju u kojoj ste postigli cilj. Kako ste to postigli?
  • Navedite konkretnu situaciju u kojoj niste uspjeli postići cilj. Što je pošlo po zlu?
  • Kakav je vaš pristup upravljanju i poštivanju kratkih rokova?
  • Možete li se sjetiti vremena kada ste se suočili sa konfliktom na poslu? Kako ste se nosili s tim?

Popis pitanja za intervju u znanosti o podacima od vodećih tvrtki (Amazon, Google, Facebook, Microsoft)

Kako bismo vam dali predodžbu o nekim drugim pitanjima koja bi se mogla pojaviti u intervjuu, sastavili smo popis pitanja za intervjue u znanosti o podacima od nekih od vrhunskih tehnoloških tvrtki.

  • Koja je razlika između stroja za vektor podrške i logističke regresije? Navedite primjere situacija u kojima biste se odlučili upotrijebiti jedno umjesto drugog.
  • Ako uklanjanje vrijednosti koje nedostaju iz skupa podataka uzrokuje pristranost, što biste učinili?
  • Kada gledate zdravlje, angažman ili rast proizvoda, koje biste metrike procijenili?
  • Kada pokušavate riješiti ili riješiti poslovne probleme povezane s našim proizvodom, koje biste metrike ocijenili?
  • Kako ocjenjujete performanse proizvoda?
  • Kako znati je li novo opažanje izvan sebe?
  • Kako biste definirali kompromis pristranosti i varijance?
  • Koja je vaša metoda za nasumični odabir uzorka iz populacije korisnika proizvoda?
  • Koji je vaš proces prepucavanja podataka i čišćenja prije primjene algoritama strojnog učenja?
  • Kako biste pristupili neuravnoteženoj binarnoj klasifikaciji?
  • Kako razlikujete dobru i lošu vizualizaciju podataka?
  • Molimo stvorite funkciju koja provjerava je li riječ palindrom.

Kategori: Vijesti