データサイエンスは、科学的方法、原則、プロセス、システム、およびアルゴリズムを使用して、構造化または非構造化された一次および二次データのさまざまなソースからデータ、情報、知識、および洞察を抽出することを含む分野であり、知識を適用することも含まれます実用的な結果を得るために、幅広いアプリケーション ドメインから洞察を得ることができます。
このフィールドは、組織や企業が既存のデータと新しいデータの組み合わせを作成して貴重な洞察を開発することで、ターゲット ユーザーを絞り込み、特定するのに役立ちます。 データ サイエンスは、マネージャーを採用して、特定の職務に最適な候補者を採用するのに役立つデータ ポイントを生成するのにも役立ちます。
つまり、この分野の範囲は非常に広く、複数の役割と目的があります。 データサイエンティスト 大量のデータを特定、収集、整理、分析、解釈し、それらを使用して、会社が望ましい目標を達成するのに役立つ有用な洞察を開発する責任を負う専門家です。
企業や組織がビッグデータの重要性を認識し始めた今、データサイエンティストの需要は増加し続けており、ビジネス業界で有利なキャリアオプションであり、最も高給の仕事のXNUMXつにもなっています. したがって、あなたは同じスキル、資格、知識を持っているので、それに挑戦することをお勧めします。
この記事では、21 のよくあるインタビューの質問と回答のリストを通じて、データ サイエンティスト インタビューの準備を支援します。
一般的な 21 データ サイエンティスト インタビューの質問
質問 1. データ サイエンスに関して、誰を尊敬していますか?
回答： 「私の分野のロールモデルとして尊敬している人物が XNUMX 人います。
- Kenneth Cukier: 私は彼の著書 Big Data: a Revolution that will transform we live, work and thinking を読んだことがあるので、彼を尊敬しています。 彼は一流の B スクールで AI 研究を行っており、The Economist の非常に優れたデータ編集者です。
- 私が尊敬する XNUMX 番目の人物は Bernard Marr です。彼は企業や政府に対するデータ インサイトに関する戦略的アドバイザーです。 彼はまた、ベスト XNUMX のビジネス インフルエンサーの XNUMX 人でもあり、私は彼の著作と教えを高く評価しています。」
質問 2. データ サイエンスはストレスの多い仕事ですが、どのようにストレスに対処していますか?
回答： 「過去の仕事の経験から学ぶと、非常にストレスの多い環境で仕事をしなければならず、上司は常にあなたのパフォーマンスに高い期待を寄せていることを認識しています. ですから、疲れたりストレスを感じたりしないように、タスクを完了した後は 5 ～ 10 分の休憩を取り、XNUMX 日を通して生産性を維持しています。」
質問 3. 機械学習とデータ サイエンスの違いは何ですか?
回答： 機械学習とは、コンピューターのような最新のマシンがデータから学習できるようにするデータ サイエンティストが使用する一連の手法を意味し、データ サイエンスは科学的アプローチを使用してデータを抽出し、データから洞察を引き出すことを目指しています。」
質問 4. モデルのオーバーフィットを避けるにはどうすればよいですか?
回答： 「モデルが少量のデータのみに設定され、全体像を無視する場合、それはオーバーフィッティングを意味します。それを避けるために、データの複雑さが軽減されるように、いくつかの変数を考慮してモデルをあまり複雑にしないようにします。また、相互検証手法を使用すると、オーバーフィッティングを回避することもできます。」
質問 5. ロジスティック回帰とは何ですか?
回答： 「これは、予測変数の線形結合からバイナリ結果を予測する手法として定義できます。 ロジットモデルとも呼ばれます。 予測の結果は、0 または 1 の XNUMX 進数です。このような概念の例としては、リーダーが選挙に勝つ可能性があります。
質問 6. データの品質を保証するためにチェックする要素は何ですか?
回答： 「データの品質をチェックするために、私は常にその
- 正確さ
- 統合性
- 一貫性
- 完全
- 適合
- 独自性」
質問 7. データ サイエンスにおいて統計はどのような役割を果たしますか?
回答： 「統計はデータ サイエンスにおいて非常に重要な役割を果たします。 データ サイエンティストが顧客や消費者の期待をよりよく理解できるよう支援することは不可欠です。 データ サイエンティストは、消費者の関心と行動、トレンドとエンゲージメント、リテンションなど、さまざまな重要事項に関する知識を得ることができます。つまり、予測と推論を検証するための堅牢なデータ モデルを構築するのに役立ちます。」
質問 8. RDBMS とは何ですか? それについての知識はありますか？
回答： 「RDBMS は、データを格納するためにデータベースを作成するためのリレーショナル モデルに基づく Relational Database Management Software の略です。 はい、それ自体がリレーショナル データベース ソフトウェアである MySQL を使用して、クエリを使用してデータを追加、更新、削除、および変更することにより、テーブルおよびデータベースの形式でデータを保存しました。」
質問 9. なぜこの会社でデータサイエンティストとして働きたいのですか?
回答： 「私は高校時代から技術分野に携わっており、コンピューター サイエンスの資格を持っています。また、データと数値、さらにはすべてのコーディングとプログラミングを扱うことが好きなので、データ サイエンティストとして働くことに情熱を注いでいます。 御社のようなデータドリブンな企業で働きたいとずっと思っていたので、御社でデータサイエンティストとして働くことを楽しみにしています。」
質問 10. この役割に関連する過去の職務経験はありますか?
回答： 「はい、私はテクノロジー企業のデータ サイエンティストのインターンとして働いていました。そこでの私の役割は、顧客からのフィードバックを収集し、オンラインとオフラインの両方の複数のプラットフォームからより多くの顧客を引き付けることでした。 私の主な役割は、会社から提供されたデバイスでほとんどの顧客が見つけた問題についての情報を収集することでした。 その仕事から多くのスキルを学びましたが、そのスキルはこの役割にも引き継がれると確信しています。」
Question 11. クロスバリデーションモデルの手法で何がわかる？
回答： 「交差検証はモデルの検証手法です。 これは、統計の分析が独立したデータセットにどのように一般化されるかを評価するための手法です。 この手法は、主に機械学習モデルの評価に使用されます。」
質問 12. 職場でどのように挑戦しますか?
回答： 「データ サイエンスは挑戦的な分野であり、このようなチーム環境では、より良いパフォーマンスを得るために同僚間の小さな競争に直面する必要があります。さまざまな方法で議論できるようにするために、モチベーションの形で挑戦する方が良いでしょう。問題を解決する方法。 私の問題解決スキルと批判的思考スキルは、職場でこれらの課題に立ち向かうのに役立ちます。」
質問 13. 大量のデータを持つことは常に望ましいことですか?
回答： 「ケースや状況によります。 相互利益分析などの分析は、大量のデータが望ましいかどうかを判断するのに役立ちます。 大量のデータ収集は、プロセスに多くのコストがかかることを意味するため、多数の被験者からデータを収集する場合、この決定は非常に重要です.
質問 14. どのような場合にデータのリサンプリングを実行する必要がありますか?
回答： 「リサンプリングは、ランダムなサブセットを使用してモデルを検証するときに行われ、必要なテストを実行するときにデータ ポイントのラベルを置き換えます。また、アクセス可能なデータのサブセットとして使用することによる置換またはデータ ポイントのセットからの置換を使用してランダムに描画することにより、サンプル統計の精度を推定します。 」
質問 15. データ サイエンティストがよく使用する XNUMX つのアルゴリズムは何ですか?
回答： 「1. 線形回帰、2. KNN、3. ロジスティック
回帰、およびランダム フォレスト。
質問 16. データ サイエンティストとしてどのようなスキルをお持ちですか?
回答： 「私はデータ サイエンティストであるため、phython コーディング、非構造化データの適切なスキルを持ち、統計、データ抽出に精通しており、最も一般的な分析ツールの使用方法も知っています。 数字と計算も非常に得意なので、この分野に適しています。」
質問 17. 相関とはどういう意味ですか?
回答： 「相関関係は、XNUMX つの変数がどのように線形に関連しているか、およびそれらが一定の割合で変化し続けるかを表す統計的尺度として定義できます。 この３種類で、
- ポジティブ
- 負
- 相関なし」
Question 18. 聞きたいこと、クリアしたいことはありますか？
回答： この質問に答えて、会社に関連する質問を雇用主にさらに尋ねて、あなたの好奇心と会社で働くことに興味があることを示してください。
質問 19. データ サイエンティストとしての経験は何ですか?
回答： 「私はこの分野に XNUMX 年以上携わっており、幅広いデータセットを調査してきました。 企業がデータサイエンティストに何を求めているのかを知り、それを目指して働きたいと思っています。 私はビジネス分析がどのように機能するかを知っており、人工知能を含むこの分野についてもっと知りたいと思っています。」
質問 20. 職場での典型的な XNUMX 日は、あなたにとってどのように見えますか?
回答： 「私の仕事の責任には、研究データに費やす時間のほとんどと、データセットに関連する質問に答えるアルゴリズムとプログラムの作成が含まれます。 また、レポートを作成してマネージャーに伝える責任もあります。」
質問 21. データ サイエンティストであることで最も嫌いなことは何ですか?
回答： 「まあ、私は自分の仕事が大好きですが、データサイエンティストの仕事について悩まされていることのXNUMXつは、時には多くの忍耐が必要になることです.分野。"
質問のリストを .PDF 形式でダウンロードする、後で練習したり、インタビュー テンプレート (データ サイエンティストのインタビュー用) で使用したりします。
参考文献
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-04948-9_2
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Sandeep Bhandari は、PrepMyCareer.com Web サイトの創設者です。
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