La scienza dei dati è un campo che include l'utilizzo di metodi, principi, processi, sistemi e algoritmi scientifici per estrarre dati, informazioni, conoscenze e approfondimenti da diverse fonti di dati primari e secondari che possono essere strutturati o non strutturati e include anche l'applicazione della conoscenza e approfondimenti da un'ampia gamma di domini applicativi per ottenere risultati attuabili.
Questo campo aiuta le organizzazioni e le aziende a perfezionare e identificare i destinatari creando una combinazione di dati esistenti e nuovi per sviluppare preziose informazioni. La scienza dei dati aiuta anche ad assumere manager per generare punti dati che possono aiutarli ad assumere il miglior candidato possibile per un particolare ruolo lavorativo.
In breve, questo campo ha una portata molto ampia e ha molteplici ruoli e obiettivi. Data scientist sono i professionisti responsabili dell'identificazione, raccolta, organizzazione, analisi e interpretazione di grandi quantità di dati e del loro utilizzo per sviluppare intuizioni utili che possono aiutare l'azienda a raggiungere gli obiettivi desiderati.
Ora che le aziende e le organizzazioni hanno iniziato a valorizzare e hanno realizzato l'importanza dei big data, la domanda di Data Scientist continua ad aumentare e quindi li rende un'opzione di carriera redditizia e anche uno dei lavori più pagati nel settore aziendale. Quindi, hai le capacità, le qualifiche e le conoscenze per lo stesso, ti suggeriamo di provarci.
In questo articolo, ti aiuteremo nella preparazione per un'intervista di Data Scientist attraverso l'elenco di 21 domande frequenti dell'intervista con risposte.
21 domande comuni sull'intervista ai data scientist
Domanda 1. A chi ti ispiri quando si tratta di Data Science?
Risposta: “Ci sono due persone che considero un modello per il mio campo e lo sono
- Kenneth Cukier: Lo ammiro perché ho letto il suo libro Big Data: una rivoluzione che trasformerà il modo in cui viviamo, lavoriamo e pensiamo. Conduce ricerche sull'intelligenza artificiale nelle migliori scuole B ed è un redattore di dati molto approfondito per The Economist.
- La seconda persona che ammiro è Bernard Marr, è un consulente strategico per gli approfondimenti sui dati per le imprese e il governo. È anche uno dei cinque migliori influencer aziendali e ammiro molto i suoi scritti e i suoi insegnamenti”.
Domanda 2. La scienza dei dati è un lavoro stressante, come gestisci lo stress?
Risposta: “Imprendendo dalle mie passate esperienze lavorative, sono consapevole che devi lavorare in un ambiente molto stressante e che i superiori si aspettano sempre molto dalle tue prestazioni. Quindi, per evitare di stancarmi o stressarmi, continuo a prendermi 5-10 minuti di pausa dopo aver completato un'attività per rimanere produttivo durante il giorno".
Domanda 3. In che modo l'apprendimento automatico differisce dalla scienza dei dati?
Risposta: Machine Learning indica il gruppo di tecniche utilizzate dai data scientist che consentono ai computer moderni come le macchine di apprendere dai dati mentre la data science mira a utilizzare un approccio scientifico per estrarre dati e sviluppare intuizioni dai dati.
Domanda 4. Come puoi evitare di sovradimensionare il tuo modello?
Risposta: “Quando un modello è impostato solo per una piccola quantità di dati e ignora il quadro più ampio, si riferisce all'overfitting e, per evitarlo, manterrò il modello non molto complesso prendendo in considerazione poche variabili, in modo che la complessità dei dati si riduca e l'uso di tecniche di convalida incrociata può anche aiutare a evitare l'overfitting.
Domanda 5. Cos'è la regressione logistica?
Risposta: “Può essere definito come una tecnica per prevedere il risultato binario da una combinazione lineare di variabili predittive. È anche chiamato modello logit. Il risultato della previsione è binario, ovvero 0 o 1. Un esempio di tale concetto potrebbe essere la possibilità che un leader vinca le elezioni.
Domanda 6. Quali fattori controlli per garantire la qualità dei dati?
Risposta: “Per verificare la qualità dei dati, controllo sempre i suoi
- Precisione
- Integrità
- Consistenza
- Completezza
- Conformity
- Unicità"
Domanda 7. Che ruolo gioca la statistica nella scienza dei dati?
Risposta: “Le statistiche svolgono un ruolo molto importante nella scienza dei dati. È essenziale aiutare i data scientist a farsi un'idea migliore delle aspettative dei clienti e dei consumatori. Uno scienziato dei dati può acquisire conoscenze su varie cose importanti come l'interesse e il comportamento dei consumatori, le tendenze e il coinvolgimento, la conservazione, ecc. In breve, aiuta a costruire solidi modelli di dati per convalidare previsioni e inferenze.
Domanda 8. Cos'è l'RDBMS? Ne hai conoscenza?
Risposta: “RDBMS è l'acronimo di Relational Database Management Software che si basa sul modello relazionale per creare un database al fine di archiviare i dati. Sì, ho utilizzato MySQL, che a sua volta è un software di database relazionale per archiviare i dati sotto forma di tabelle e database utilizzando query per aggiungere, aggiornare, eliminare e modificare i dati.
Domanda 9. Perché vuoi lavorare in questa azienda come data scientist?
Risposta: “Sono stato nel campo tecnologico dal liceo e ho qualifiche in informatica e sono appassionato di lavorare come data scientist perché amo lavorare con dati e numeri, e anche con tutta la codifica e la programmazione. Ho sempre desiderato lavorare in un'azienda basata sui dati come la tua ed è per questo che non vedo l'ora di lavorare come data scientist per la tua azienda.
Domanda 10. Hai precedenti esperienze lavorative rilevanti per questo ruolo?
Risposta: “Sì, ho lavorato come stagista di data scientist per un'azienda tecnologica in cui il mio ruolo era raccogliere il feedback dei clienti e attirare più clienti da più piattaforme sia online che offline. Il mio ruolo principale era quello di raccogliere informazioni su ciò che la maggior parte dei clienti trova il problema con il dispositivo fornito loro dall'azienda. Ho imparato molte abilità da quel lavoro e sono sicuro che le abilità verranno trasferite anche a questo ruolo.
Domanda 11. Cosa intendi per tecnica del modello di validazione incrociata?
Risposta: “La convalida incrociata è una tecnica di convalida del modello. È una tecnica per valutare come l'analisi delle statistiche si generalizza in un set di dati indipendente. Questa tecnica viene utilizzata principalmente per valutare i modelli di apprendimento automatico.
Domanda 12. Come affronti le sfide sul posto di lavoro?
Risposta: "La scienza dei dati è un campo impegnativo e in un ambiente di squadra come questo in cui dobbiamo affrontare un po' di competizione tra colleghi per ottenere prestazioni migliori, è meglio accettare sfide sotto forma di motivazione per poter discutere modi diversi su come possiamo risolvere un problema. Le mie capacità di risoluzione dei problemi e capacità di pensiero critico mi aiutano ad affrontare queste sfide sul posto di lavoro.
Domanda 13. È sempre preferibile disporre di grandi quantità di dati?
Risposta: “Dipende dal caso e dalla situazione. Un'analisi come l'analisi dei benefici incrociati può aiutarci a determinare se sono preferibili o meno grandi quantità di dati. Una grande quantità di raccolta di dati comporterà un gran numero di costi coinvolti nel processo e quindi questa determinazione è davvero importante quando si tratta di raccogliere dati da un gran numero di soggetti.
Domanda 14. In quali casi è necessario eseguire il ricampionamento dei dati?
Risposta: “Il ricampionamento viene eseguito quando si convalidano i modelli utilizzando sottoinsiemi casuali mentre si sostituiscono le etichette sui punti dati durante l'esecuzione dei test necessari e si stima l'accuratezza delle statistiche del campione estraendo in modo casuale con sostituzione dall'uso come sottoinsiemi di dati accessibili o sostituzione dall'insieme del punto dati. "
Domanda 15. Quali sono i quattro algoritmi comunemente usati dai data scientist?
Risposta: “1. Regressione lineare, 2. KNN, 3. Logistica
Regressione e foresta casuale.
Domanda 16. Quali competenze hai come data scientist?
Risposta: “essendo un data scientist, ho discrete capacità di codifica phython, dati non strutturati, sono esperto di statistica, estrazione di dati e so anche come utilizzare gli strumenti analitici più diffusi. Sono estremamente bravo anche con i numeri e i calcoli, il che mi rende un candidato migliore per questo campo.
Domanda 17. Cosa intendi per correlazione?
Risposta: “La correlazione può essere definita come una misura statistica che esprime come due variabili sono linearmente correlate e come continuano a cambiare a un ritmo costante. Questi sono di tre tipi,
- Positivo
- Negativo
- Nessuna correlazione"
Domanda 18. C'è qualcosa che vuoi chiedere o chiarire?
Risposta: Rispondi a questa domanda ponendo al datore di lavoro più domande relative all'azienda per dimostrare la tua curiosità e il tuo interesse a lavorare con l'azienda.
Domanda 19. Qual è la tua esperienza come data scientist?
Risposta: “Sono in questo campo da più di un anno e ho esplorato una vasta gamma di set di dati. Ora sono consapevole di ciò che le aziende cercano in un data scientist e miro a lavorarci. So come funziona l'analisi aziendale e sono ansioso di saperne di più su questo campo, inclusa l'intelligenza artificiale".
Domanda 20. Come ti sembra una tipica giornata di lavoro?
Risposta: “Le mie responsabilità lavorative includerebbero la maggior parte del tempo dedicato alla ricerca di dati e alla scrittura di algoritmi e programmi per rispondere alla domanda relativa ai set di dati. Sarei anche responsabile della creazione di report e della loro comunicazione al manager.
Domanda 21. Cosa non ti piace di più dell'essere un data scientist?
Risposta: "Beh, adoro assolutamente quello che faccio, ma una cosa che mi fa preoccupare del lavoro di un data scientist è che a volte richiede molta pazienza e sto lavorando per sviluppare quel livello di pazienza imparando e acquisendo esperienza pratica in questo campo."
Scarica l'elenco delle domande in formato .PDF, per esercitarti con loro in seguito o per usarli nel tuo modello di intervista (per le interviste di Data Scientist):
Riferimenti
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-04948-9_2
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Sandeep Bhandari è il fondatore del sito Web PrepMyCareer.com.
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