La science des données est un domaine qui comprend l'utilisation de méthodes scientifiques, de principes, de processus, de systèmes et d'algorithmes pour extraire des données, des informations, des connaissances et des idées à partir de différentes sources de données primaires et secondaires qui peuvent être structurées ou non structurées, et comprend également l'application de connaissances. et des informations sur un large éventail de domaines d'application pour obtenir des résultats exploitables.
Ce champ aide les organisations et les entreprises à affiner et à identifier les publics cibles en créant une combinaison de données existantes et nouvelles pour développer des informations précieuses. La science des données aide également à embaucher des gestionnaires pour générer des points de données qui peuvent les aider à embaucher le meilleur candidat possible pour un poste particulier.
En bref, ce domaine a une portée très large et a de multiples rôles et objectifs. Data scientists sont les professionnels chargés d'identifier, de collecter, d'organiser, d'analyser et d'interpréter de grandes quantités de données et de les utiliser pour développer des informations utiles qui peuvent aider l'entreprise à atteindre les objectifs souhaités.
Maintenant que les entreprises et les organisations ont commencé à valoriser et à réaliser l'importance du Big Data, la demande de Data Scientists continue d'augmenter et en fait ainsi une option de carrière lucrative et également l'un des emplois les mieux rémunérés du secteur des affaires. Donc, vous avez les compétences, les qualifications et les connaissances nécessaires, nous vous suggérons de vous lancer.
Dans cet article, nous vous aiderons dans votre préparation à un entretien de Data Scientist à travers la liste des 21 questions d'entretien fréquemment posées avec des réponses.
21 questions d'entretien courantes pour les scientifiques des données
Question 1. Qui admirez-vous en matière de Data Science ?
Réponse "Il y a deux personnes que j'admire comme modèles pour mon domaine et elles sont
- Kenneth Cukier : Je l'admire parce que j'ai lu son livre Big Data : une révolution qui transformera notre façon de vivre, de travailler et de penser. Il mène des recherches sur l'IA dans les meilleures écoles B et est un éditeur de données très approfondi pour The Economist.
- La deuxième personne que j'admire est Bernard Marr, il est un conseiller stratégique sur les informations sur les données pour les entreprises et le gouvernement. Il est également l'un des cinq meilleurs influenceurs du monde des affaires et j'admire beaucoup ses écrits et ses enseignements.
Question 2. La science des données est un travail stressant, comment gérez-vous le stress ?
Réponse « Fort de mes expériences professionnelles passées, je suis conscient que vous devez travailler dans un environnement très stressant et que les supérieurs placent toujours des attentes élevées vis-à-vis de vos performances. Donc, pour éviter d'être fatigué ou stressé, je continue à prendre 5 à 10 minutes de pause après avoir terminé une tâche pour rester productif tout au long de la journée.
Question 3. En quoi l'apprentissage automatique diffère-t-il de la science des données ?
Réponse L'apprentissage automatique désigne le groupe de techniques utilisées par les scientifiques des données qui permettent aux machines modernes comme les ordinateurs d'apprendre à partir des données, tandis que la science des données vise à utiliser une approche scientifique pour extraire des données et développer des informations à partir des données.
Question 4. Comment pouvez-vous éviter de sur-ajuster votre modèle ?
Réponse "Lorsqu'un modèle est défini uniquement pour une petite quantité de données et ignore la situation dans son ensemble, cela fait référence à un surajustement, et pour l'éviter, je garderai le modèle peu complexe en prenant en compte peu de variables, de sorte que la complexité des données diminue et l'utilisation de techniques de validation croisée peut également aider à éviter le surajustement.
Question 5. Qu'est-ce que la régression logistique ?
Réponse « Cela peut être défini comme une technique pour prédire le résultat binaire à partir d'une combinaison linéaire de variables prédictives. On l'appelle aussi le modèle logit. Le résultat de la prédiction est binaire, c'est-à-dire 0 ou 1. Un exemple d'un tel concept pourrait être la possibilité qu'un dirigeant remporte l'élection.
Question 6. Quels facteurs vérifiez-vous pour garantir la qualité des données ?
Réponse « Pour vérifier la qualité des données, je vérifie toujours leur
- Précision
- Intégrité
- Cohérence
- état complet
- Conformity
- Unicité"
Question 7. Quel rôle les statistiques jouent-elles dans la science des données ?
Réponse « Les statistiques jouent un rôle très important dans la science des données. Il est essentiel d'aider les data scientists à mieux cerner les attentes des clients et des consommateurs. Un scientifique des données peut acquérir des connaissances sur diverses choses importantes comme l'intérêt et le comportement des consommateurs, les tendances et l'engagement, la rétention, etc. En bref, cela aide à construire des modèles de données robustes pour valider les prédictions et les inférences.
Question 8. Qu'est-ce que le SGBDR ? Avez-vous des connaissances à ce sujet?
Réponse « RDBMS signifie Relational Database Management Software qui est basé sur le modèle relationnel pour créer une base de données afin de stocker des données. Oui, j'ai utilisé MySQL qui est lui-même un logiciel de base de données relationnelle pour stocker des données sous forme de tables et de bases de données en utilisant des requêtes pour ajouter, mettre à jour, supprimer et modifier les données.
Question 9. Pourquoi souhaitez-vous travailler dans cette entreprise en tant que data scientist ?
Réponse "Je suis dans le domaine technologique depuis le lycée et j'ai des qualifications en informatique et je suis passionné par le travail de data scientist car j'aime travailler avec les données et les chiffres, ainsi qu'avec tout le codage et la programmation. J'ai toujours voulu travailler dans une entreprise aussi axée sur les données que la vôtre et c'est pourquoi j'ai hâte de travailler en tant que data scientist pour votre entreprise.
Question 10. Avez-vous une expérience de travail antérieure pertinente pour ce rôle ?
Réponse "Oui, j'ai travaillé en tant que stagiaire en science des données pour une entreprise de technologie où mon rôle était de recueillir les commentaires des clients et d'attirer plus de clients à partir de plusieurs plateformes, en ligne et hors ligne. Mon rôle principal était de recueillir des informations sur ce que la plupart des clients trouvent comme problème avec l'appareil qui leur a été fourni par l'entreprise. J'ai acquis beaucoup de compétences grâce à ce travail et je suis sûr que ces compétences seront également transférées à ce rôle.
Question 11. Qu'entendez-vous par technique de modèle de validation croisée ?
Réponse « La validation croisée est une technique de validation de modèle. Il s'agit d'une technique permettant d'évaluer comment l'analyse des statistiques se généralise en un ensemble de données indépendant. Cette technique est principalement utilisée pour évaluer les modèles d'apprentissage automatique.
Question 12. Comment relevez-vous les défis sur le lieu de travail ?
Réponse "La science des données est un domaine difficile, et dans un environnement d'équipe comme celui-ci où nous devons faire face à un peu de concurrence entre pairs pour de meilleures performances, il est préférable de relever des défis sous forme de motivation pour pouvoir discuter de différentes manières sur comment nous pouvons résoudre un problème. Mes compétences en résolution de problèmes et mon esprit critique m'aident à relever ces défis sur le lieu de travail. »
Question 13. Avoir de grandes quantités de données est-il toujours préférable ?
Réponse « Cela dépend du cas et de la situation. Une analyse telle que l'analyse des avantages croisés peut nous aider à déterminer si de grandes quantités de données sont préférables ou non. Une grande quantité de collecte de données signifiera un grand nombre de coûts impliqués dans le processus et, par conséquent, cette détermination est vraiment importante lorsqu'il s'agit de collecter des données auprès d'un grand nombre de sujets.
Question 14. Dans quels cas devez-vous effectuer un rééchantillonnage des données ?
Réponse «Le rééchantillonnage est effectué lors de la validation de modèles à l'aide de sous-ensembles aléatoires tout en remplaçant les étiquettes sur les points de données lors de l'exécution des tests nécessaires, et en estimant l'exactitude des statistiques d'échantillon en tirant au hasard avec remplacement à partir de l'utilisation de sous-ensembles de données accessibles ou du remplacement de l'ensemble du point de données. ”
Question 15. Quels sont les quatre algorithmes couramment utilisés par les data scientists ?
Réponse "1. Régression linéaire, 2. KNN, 3. Logistique
Régression et forêt aléatoire.
Question 16. Quelles sont vos compétences en tant que data scientist ?
Réponse "En tant que data scientist, j'ai des compétences décentes en codage phython, en données non structurées, je connais bien les statistiques, l'extraction de données et je sais également comment utiliser les outils analytiques les plus populaires. Je suis également extrêmement bon avec les chiffres et les calculs, ce qui fait de moi un meilleur candidat pour ce domaine.
Question 17. Qu'entendez-vous par corrélation ?
Réponse « La corrélation peut être définie comme une mesure statistique qui exprime comment deux variables sont liées linéairement et comment elles changent à un rythme constant. Ceux-ci sont de trois types,
- Positif
- Négatif
- Aucune corrélation"
Question 18. Y a-t-il quelque chose que vous voudriez demander ou clarifier ?
Réponse Répondez à cette question en posant à l'employeur plus de questions liées à l'entreprise pour démontrer votre curiosité et votre intérêt à travailler avec l'entreprise.
Question 19. Quelle est votre expérience en tant que data scientist ?
Réponse « Je suis dans ce domaine depuis plus d'un an maintenant et j'ai exploré un large éventail d'ensembles de données. Je sais maintenant ce que les entreprises recherchent chez un data scientist, et j'ai pour objectif d'y travailler. Je sais comment fonctionne l'analytique commerciale et j'ai hâte d'en savoir plus sur ce domaine, y compris l'intelligence artificielle.
Question 20. À quoi ressemble pour vous une journée type au travail ?
Réponse « Mes responsabilités professionnelles incluraient la plupart du temps consacré à la recherche de données et à la rédaction d'algorithmes et de programmes pour répondre à la question liée aux ensembles de données. Je serais également responsable de créer des rapports et de les communiquer au responsable. »
Question 21. Qu'est-ce qui vous déplaît le plus dans le métier de data scientist ?
Réponse "Eh bien, j'adore ce que je fais, mais une chose qui me préoccupe dans le travail d'un data scientist est que cela demande parfois beaucoup de patience et je travaille à développer ce niveau de patience en apprenant et en acquérant une expérience pratique dans ce domaine. domaine."
Télécharger la liste des questions au format .PDF, pour vous entraîner plus tard ou pour les utiliser sur votre modèle d'entretien (pour les entretiens avec les Data Scientists) :
Bibliographie
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-04948-9_2
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Sandeep Bhandari est le fondateur du site Web PrepMyCareer.com.
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