Ilmu data adalah bidang yang mencakup penggunaan metode ilmiah, prinsip, proses, sistem, dan algoritme untuk mengekstraksi data, informasi, pengetahuan, dan wawasan dari berbagai sumber data primer dan sekunder yang dapat terstruktur atau tidak terstruktur, dan juga mencakup penerapan pengetahuan dan wawasan dari berbagai domain aplikasi untuk mendapatkan hasil yang dapat ditindaklanjuti.
Bidang ini membantu organisasi dan perusahaan menyempurnakan dan mengidentifikasi audiens target dengan membuat kombinasi data yang ada dan baru untuk mengembangkan wawasan yang berharga. Ilmu data juga membantu mempekerjakan manajer untuk menghasilkan poin data yang dapat membantu mereka merekrut kandidat terbaik untuk peran pekerjaan tertentu.
Singkatnya, bidang ini memiliki ruang lingkup yang sangat luas dan memiliki peran dan tujuan ganda. Ilmuwan data adalah para profesional yang bertanggung jawab untuk mengidentifikasi, mengumpulkan, mengatur, menganalisis, dan menafsirkan data dalam jumlah besar dan menggunakannya untuk mengembangkan wawasan berguna yang dapat membantu perusahaan mencapai tujuan yang diinginkan.
Sekarang perusahaan dan organisasi telah mulai menghargai dan menyadari pentingnya data besar, permintaan Data Scientist terus meningkat dan dengan demikian menjadikannya pilihan karir yang menggiurkan dan juga salah satu pekerjaan dengan bayaran tertinggi di industri bisnis. Jadi, Anda memiliki keterampilan, kualifikasi, dan pengetahuan yang sama, kami sarankan Anda melakukannya.
Pada artikel ini, kami akan membantu Anda melalui persiapan Anda untuk Wawancara Data Scientist melalui daftar 21 pertanyaan wawancara yang sering diajukan dengan jawaban.
21 Pertanyaan Umum Wawancara Data Scientist
Pertanyaan 1. Siapa yang Anda hormati dalam hal Ilmu Data?
Jawaban: “Ada dua orang yang saya pandang sebagai panutan untuk bidang saya dan mereka
- Kenneth Cukier: Saya mengaguminya karena saya telah membaca bukunya Big Data: sebuah revolusi yang akan mengubah cara kita hidup, bekerja, dan berpikir. Dia melakukan penelitian AI di sekolah-B top dan merupakan editor data yang sangat mendalam untuk The Economist.
- Orang kedua yang saya hormati adalah Bernard Marr, dia adalah penasihat strategis dalam wawasan data untuk bisnis dan pemerintahan. Dia juga salah satu dari lima pemberi pengaruh bisnis terbaik dan saya sangat mengagumi tulisan dan ajarannya.”
Pertanyaan 2. Ilmu Data adalah pekerjaan yang membuat stres, bagaimana cara Anda mengatasi stres?
Jawaban: “Belajar dari pengalaman kerja saya sebelumnya, saya sadar bahwa Anda harus bekerja di lingkungan yang sangat menegangkan dan atasan selalu memberikan ekspektasi yang tinggi terhadap kinerja Anda. Jadi, untuk menghindari kelelahan atau stres, saya tetap istirahat 5-10 menit setelah menyelesaikan tugas agar tetap produktif sepanjang hari.”
Pertanyaan 3. Bagaimana pembelajaran mesin berbeda dari ilmu data?
Jawaban: Pembelajaran Mesin berarti sekelompok teknik yang digunakan oleh para ilmuwan data yang memungkinkan mesin modern seperti komputer untuk belajar dari data sementara ilmu data bertujuan menggunakan pendekatan ilmiah untuk mengekstraksi data dan mengembangkan wawasan dari data tersebut.
Pertanyaan 4. Bagaimana cara menghindari overfitting pada model Anda?
Jawaban: “Ketika sebuah model diatur hanya untuk sejumlah kecil data dan mengabaikan gambaran yang lebih besar, itu mengacu pada overfitting, dan untuk menghindarinya, saya akan membuat model tidak terlalu rumit dengan mempertimbangkan beberapa variabel, sehingga kompleksitas data berkurang. dan penggunaan teknik validasi silang juga dapat membantu menghindari overfitting.”
Pertanyaan 5. Apa itu regresi logistik?
Jawaban: “Ini dapat didefinisikan sebagai teknik untuk memprediksi hasil biner dari kombinasi linier variabel prediktor. Ini juga disebut model logit. Hasil prediksi adalah biner yaitu 0 atau 1. Contoh konsep seperti itu bisa jadi, kemungkinan seorang pemimpin memenangkan pemilu.
Pertanyaan 6. Faktor apa yang Anda periksa untuk memastikan kualitas data?
Jawaban: “Untuk mengecek kualitas data, saya selalu mengeceknya
- Ketepatan
- Integritas
- Konsistensi
- Kelengkapan
- Kesesuaian
- Keunikan"
Pertanyaan 7. Peran apa yang dimainkan statistik dalam ilmu data?
Jawaban: “Statistik memainkan peran yang sangat penting dalam ilmu data. Sangat penting untuk membantu ilmuwan data dalam mendapatkan gagasan yang lebih baik tentang harapan pelanggan dan konsumen. Seorang ilmuwan data dapat memperoleh pengetahuan tentang berbagai hal penting seperti minat dan perilaku konsumen, tren dan keterlibatan, retensi, dll. singkatnya, membantu membangun model data yang kuat untuk memvalidasi prediksi dan kesimpulan.”
Pertanyaan 8. Apa itu RDBMS? Apakah Anda memiliki pengetahuan tentang hal itu?
Jawaban: “RDBMS adalah singkatan dari Relational Database Management Software yang didasarkan pada model relasional untuk membuat database untuk menyimpan data. Ya, saya telah menggunakan MySQL yang merupakan perangkat lunak basis data relasional untuk menyimpan data dalam bentuk tabel dan basis data dengan menggunakan kueri untuk menambah, memperbarui, menghapus, dan mengubah data.”
Pertanyaan 9. Mengapa Anda ingin bekerja di perusahaan ini sebagai data scientist?
Jawaban: “Saya telah berada di bidang teknologi sejak sekolah menengah dan saya memiliki kualifikasi dalam ilmu komputer dan saya bersemangat bekerja sebagai ilmuwan data karena saya suka bekerja dengan data dan angka, dan juga dengan semua pengkodean dan pemrograman. Saya selalu ingin bekerja di perusahaan berbasis data seperti milik Anda dan itulah mengapa saya menantikan untuk bekerja sebagai ilmuwan data untuk perusahaan Anda.”
Pertanyaan 10. Apakah Anda memiliki pengalaman kerja sebelumnya yang relevan dengan peran ini?
Jawaban: “Ya, saya bekerja sebagai magang data scientist untuk perusahaan teknologi di mana peran saya adalah mengumpulkan umpan balik pelanggan dan menarik lebih banyak pelanggan dari berbagai platform baik online maupun offline. Peran utama saya adalah untuk mengumpulkan informasi tentang apa yang sebagian besar pelanggan temukan masalah dengan perangkat yang diberikan kepada mereka oleh perusahaan. Saya belajar banyak keterampilan dari pekerjaan itu dan saya yakin keterampilan itu akan ditransfer ke peran ini juga.”
Pertanyaan 11. Apa yang Anda pahami dengan teknik model validasi silang?
Jawaban: “Validasi silang adalah teknik validasi model. Ini adalah teknik untuk menilai bagaimana analisis statistik menggeneralisasi ke dalam kumpulan data independen. Teknik ini sebagian besar digunakan untuk mengevaluasi model pembelajaran mesin.”
Pertanyaan 12. Bagaimana Anda menerima tantangan di tempat kerja?
Jawaban: “Ilmu data adalah bidang yang menantang, dan dalam lingkungan tim seperti ini di mana kita harus menghadapi sedikit persaingan di antara rekan-rekan untuk kinerja yang lebih baik, lebih baik mengambil tantangan dalam bentuk motivasi untuk dapat berdiskusi tentang berbagai cara. bagaimana kita dapat memecahkan suatu masalah. Keterampilan memecahkan masalah dan keterampilan berpikir kritis saya membantu saya menghadapi tantangan ini di tempat kerja.”
Pertanyaan 13. Apakah memiliki data dalam jumlah besar selalu lebih disukai?
Jawaban: “Tergantung kasus dan situasinya. Analisis seperti analisis manfaat silang dapat membantu kita menentukan apakah data dalam jumlah besar lebih disukai atau tidak. Pengumpulan data dalam jumlah besar akan berarti sejumlah besar biaya yang terlibat dalam proses tersebut dan oleh karena itu penentuan ini sangat penting ketika harus mengumpulkan data dari sejumlah besar subjek.
Pertanyaan 14. Dalam kasus apa Anda perlu melakukan resampling data?
Jawaban: “Resampling dilakukan saat memvalidasi model menggunakan himpunan bagian acak sambil mengganti label pada titik data saat melakukan pengujian yang diperlukan, dan memperkirakan keakuratan statistik sampel dengan menggambar secara acak dengan penggantian dari penggunaan sebagai himpunan bagian dari data yang dapat diakses atau penggantian dari himpunan titik data. ”
Pertanyaan 15. Apa empat algoritma yang umum digunakan oleh data scientist?
Jawaban: “1. Regresi Linear, 2. KNN, 3. Logistik
Regresi, dan Hutan Acak.”
Pertanyaan 16. Keterampilan apa yang Anda miliki sebagai ilmuwan data?
Jawaban: “Sebagai seorang ilmuwan data, saya memiliki keterampilan pengkodean phyton yang layak, data tidak terstruktur, saya berpengalaman dalam statistik, ekstraksi data, dan saya juga tahu cara menggunakan alat analitik yang paling populer. Saya juga sangat mahir dalam angka dan perhitungan, yang menjadikan saya kandidat yang lebih baik untuk bidang ini.”
Pertanyaan 17. Apa yang dimaksud dengan korelasi?
Jawaban: “Korelasi dapat didefinisikan sebagai ukuran statistik yang mengungkapkan bagaimana dua variabel terkait secara linier dan bagaimana mereka terus berubah dengan laju yang konstan. Ini adalah tiga jenis,
- Positif
- negatif
- Tidak ada korelasi”
Pertanyaan 18. Ada yang ingin ditanyakan atau diklarifikasi?
Jawaban: Jawab pertanyaan ini dengan mengajukan lebih banyak pertanyaan terkait perusahaan kepada pemberi kerja untuk menunjukkan keingintahuan dan ketertarikan Anda untuk bekerja dengan perusahaan tersebut.
Pertanyaan 19. Bagaimana pengalaman Anda menjadi data scientist?
Jawaban: “Saya telah berada di bidang ini selama lebih dari satu tahun sekarang dan saya telah menjelajahi berbagai kumpulan data. Saya sekarang menyadari apa yang dicari perusahaan dalam data scientist, dan saya bertujuan untuk mengerjakannya. Saya tahu cara kerja analitik bisnis dan saya ingin tahu lebih banyak tentang bidang ini termasuk kecerdasan buatan.”
Pertanyaan 20. Seperti apa hari-hari biasa di tempat kerja bagi Anda?
Jawaban: “Tanggung jawab pekerjaan saya akan mencakup sebagian besar waktu yang dihabiskan untuk data penelitian, dan menulis algoritme dan program untuk menjawab pertanyaan terkait kumpulan data. Saya juga akan bertanggung jawab untuk membuat laporan dan mengomunikasikannya kepada manajer.”
Pertanyaan 21. Apa yang paling tidak Anda sukai dari menjadi ilmuwan data?
Jawaban: “Yah, saya sangat menyukai apa yang saya lakukan, tetapi satu hal yang membuat saya terus memikirkan pekerjaan seorang data scientist adalah terkadang hal itu membutuhkan banyak kesabaran dan saya berupaya mengembangkan tingkat kesabaran itu dengan belajar dan mendapatkan pengalaman praktis dalam hal ini. bidang."
Unduh daftar pertanyaan dalam format .PDF, untuk berlatih dengan mereka nanti, atau menggunakannya di template wawancara Anda (untuk wawancara Data Scientist):
Referensi
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-04948-9_2
Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ️
Sandeep Bhandari adalah pendiri situs web PrepMyCareer.com.
Saya seorang blogger profesional penuh waktu, pemasar digital, dan pelatih. Saya suka apa pun yang berhubungan dengan Web, dan saya mencoba mempelajari teknologi baru setiap hari.
Semua manajemen tim, pembuatan konten, dan tugas monetisasi ditangani oleh saya. Bersama dengan tim di PrepMyCareer, tujuannya adalah untuk menyediakan konten yang bermanfaat dan menarik bagi pembaca kami.