Datawetenschap is een veld dat het gebruik van wetenschappelijke methoden, principes, processen, systemen en algoritmen omvat om gegevens, informatie, kennis en inzichten te extraheren uit verschillende bronnen van primaire en secundaire gegevens die gestructureerd of ongestructureerd kunnen zijn, en omvat ook het toepassen van kennis en inzichten uit een breed scala aan toepassingsdomeinen om bruikbare resultaten te krijgen.
Dit veld helpt organisaties en bedrijven bij het verfijnen en identificeren van doelgroepen door een combinatie van bestaande en nieuwe gegevens te creëren om waardevolle inzichten te ontwikkelen. Datawetenschap helpt ook om managers in te huren om datapunten te genereren die hen kunnen helpen de best mogelijke kandidaat voor een bepaalde functie aan te nemen.
Kortom, dit vakgebied heeft een zeer brede scope en kent meerdere rollen en doelstellingen. Data wetenschappers zijn de professionals die verantwoordelijk zijn voor het identificeren, verzamelen, organiseren, analyseren en interpreteren van grote hoeveelheden gegevens en deze gebruiken om bruikbare inzichten te ontwikkelen die het bedrijf kunnen helpen de gewenste doelen te bereiken.
Nu de bedrijven en organisaties het belang van big data zijn gaan waarderen en hebben ingezien, blijft de vraag naar Data Scientists toenemen en maakt het daarmee een lucratieve carrièremogelijkheid en ook een van de best betaalde banen in het bedrijfsleven. Dus je hebt de vaardigheden, kwalificaties en kennis voor hetzelfde, we raden je aan ervoor te gaan.
In dit artikel helpen we je bij je voorbereiding op een Data Scientist Interview door middel van de lijst met 21 veelgestelde interviewvragen met antwoorden.
Veelvoorkomende 21 sollicitatievragen voor datawetenschappers
Vraag 1. Naar wie kijk je op als het gaat om Data Science?
Antwoord: “Er zijn twee mensen naar wie ik opkijk als rolmodel voor mijn vakgebied en dat zijn ze ook
- Kenneth Cukier: Ik kijk naar hem op omdat ik zijn boek Big Data heb gelezen: een revolutie die de manier waarop we leven, werken en denken zal veranderen. Hij doet AI-onderzoek in top B-scholen en is een zeer diepgaande data-editor voor The Economist.
- De tweede persoon naar wie ik opkijk is Bernard Marr, hij is een strategisch adviseur op het gebied van data-inzichten voor bedrijven en de overheid. Hij is ook een van de vijf beste zakelijke beïnvloeders en ik heb grote bewondering voor zijn geschriften en leringen.”
Vraag 2. Data Science is een stressvolle baan, hoe ga je om met stress?
Antwoord: “Lerend van mijn eerdere werkervaringen, ben ik me ervan bewust dat je in een zeer stressvolle omgeving moet werken en dat de superieuren altijd hoge verwachtingen van je prestaties stellen. Dus om te voorkomen dat ik moe of gestrest word, neem ik na het voltooien van een taak steeds 5-10 minuten pauze om de hele dag productief te blijven.”
Vraag 3. Hoe verschilt machine learning van data science?
Antwoord: Machine Learning betekent de groep technieken die worden gebruikt door datawetenschappers waarmee moderne machines zoals computers kunnen leren van data, terwijl datawetenschap zich richt op het gebruik van een wetenschappelijke benadering om data te extraheren en inzichten uit de data te ontwikkelen.”
Vraag 4. Hoe voorkom je dat je model te veel past?
Antwoord: “Als een model is ingesteld voor slechts een kleine hoeveelheid gegevens en het grotere plaatje negeert, verwijst dit naar overfitting. en het gebruik van kruisvalidatietechnieken kan ook helpen om overfitting te voorkomen.”
Vraag 5. Wat is logistische regressie?
Antwoord: “Het kan worden gedefinieerd als een techniek om de binaire uitkomst te voorspellen uit een lineaire combinatie van voorspellende variabelen. Het wordt ook wel het logitmodel genoemd. De uitkomst van de voorspelling is binair, dat wil zeggen 0 of 1. Een voorbeeld van een dergelijk concept zou de mogelijkheid kunnen zijn dat een leider de verkiezingen wint.
Vraag 6. Welke factoren controleert u om de kwaliteit van de gegevens te waarborgen?
Antwoord: “Om de kwaliteit van de data te controleren, controleer ik altijd de data
- Nauwkeurigheid
- Integriteit
- Consistentie
- Volledigheid
- Conformity
- uniciteit”
Vraag 7. Welke rol speelt statistiek in data science?
Antwoord: “Statistieken spelen een heel belangrijke rol in data science. Het is essentieel om datawetenschappers te helpen om een beter beeld te krijgen van de verwachtingen van de klant en de consument. Een datawetenschapper kan kennis opdoen over verschillende belangrijke zaken, zoals interesse en gedrag van consumenten, trends en betrokkenheid, retentie, enz. Kortom, het helpt om robuuste datamodellen te bouwen om voorspellingen en gevolgtrekkingen te valideren.”
Vraag 8. Wat is RDBMS? Heb je er kennis van?
Antwoord: “RDBMS staat voor Relational Database Management Software die is gebaseerd op het relationele model om een database te creëren om gegevens op te slaan. Ja, ik heb MySQL gebruikt, dat zelf een relationele databasesoftware is om gegevens op te slaan in de vorm van tabellen en databases door query's te gebruiken om de gegevens toe te voegen, bij te werken, te verwijderen en te wijzigen.
Vraag 9. Waarom wil je bij dit bedrijf werken als data scientist?
Antwoord: “Ik zit al sinds de middelbare school in het technologische veld en ik heb kwalificaties in computerwetenschappen en ik ben gepassioneerd door het werken als datawetenschapper, omdat ik graag met gegevens en getallen werk, en ook met alle codering en programmering. Ik heb altijd al willen werken in zo'n datagedreven bedrijf als het jouwe en daarom kijk ik ernaar uit om als datawetenschapper voor jouw bedrijf te werken.”
Vraag 10. Heb je eerdere werkervaring die relevant is voor deze functie?
Antwoord: “Ja, ik werkte als datawetenschapper-stagiaire voor een technologiebedrijf waar het mijn taak was om feedback van klanten te verzamelen en meer klanten aan te trekken van meerdere platforms, zowel online als offline. Mijn belangrijkste rol was het verzamelen van informatie over wat de meeste klanten vinden van het probleem met het apparaat dat hen door het bedrijf is verstrekt. Ik heb veel vaardigheden van die baan geleerd en ik weet zeker dat die vaardigheden ook naar deze rol zullen worden overgebracht.”
Vraag 11. Wat verstaat u onder kruisvalidatiemodeltechniek?
Antwoord: “Kruisvalidatie is een modelvalidatietechniek. Het is een techniek om te beoordelen hoe de analyse van statistieken generaliseert naar een onafhankelijke dataset. Deze techniek wordt vooral gebruikt voor het evalueren van machine learning-modellen.”
Vraag 12. Hoe ga je uitdagingen aan op de werkvloer?
Antwoord: “Datawetenschap is een uitdagend vakgebied, en in een teamomgeving als deze, waar we een beetje concurrentie tussen de collega's moeten aangaan voor betere prestaties, is het beter om uitdagingen aan te gaan in de vorm van motivatie om verschillende manieren te kunnen bespreken hoe we een probleem kunnen oplossen. Mijn probleemoplossende vaardigheden en kritische denkvaardigheden helpen me om deze uitdagingen op de werkplek het hoofd te bieden.”
Vraag 13. Heeft het altijd de voorkeur om grote hoeveelheden data te hebben?
Antwoord: “Het hangt van de zaak en de situatie af. Een analyse zoals een cross-benefit analyse kan ons helpen om te bepalen of grote hoeveelheden data al dan niet de voorkeur hebben. Een grote hoeveelheid gegevensverzameling brengt een groot aantal kosten met zich mee in het proces en daarom is deze vastberadenheid erg belangrijk als het gaat om het verzamelen van gegevens van een groot aantal proefpersonen.
Vraag 14. In welke gevallen moet u gegevens opnieuw bemonsteren?
Antwoord: "Resampling wordt gedaan bij het valideren van modellen met behulp van willekeurige subsets, terwijl labels op datapunten worden vervangen bij het uitvoeren van noodzakelijke tests, en het schatten van de nauwkeurigheid van steekproefstatistieken door willekeurig te trekken met vervanging van het gebruik als subsets van toegankelijke gegevens of vervanging van de set van het datapunt. ”
Vraag 15. Wat zijn de vier veelgebruikte algoritmen door datawetenschappers?
Antwoord: “1. Lineaire regressie, 2. KNN, 3. Logistiek
Regressie en willekeurig bos.
Vraag 16. Welke vaardigheden heb je als datawetenschapper?
Antwoord: “Als datawetenschapper heb ik behoorlijke vaardigheden op het gebied van phython-codering, ongestructureerde data, ben ik goed thuis in statistiek, data-extractie en weet ik ook hoe ik de meest populaire analytische tools moet gebruiken. Ik ben ook enorm goed met cijfers en berekeningen, waardoor ik een betere kandidaat ben voor dit vakgebied.”
Vraag 17. Wat bedoel je met correlatie?
Antwoord: “Correlatie kan worden gedefinieerd als een statistische maatstaf die uitdrukt hoe twee variabelen lineair gerelateerd zijn en hoe ze met een constante snelheid blijven veranderen. Dit zijn drie soorten,
- Positief
- Negatief
- Geen correlatie"
Vraag 18. Is er iets dat u wilt vragen of verduidelijken?
Antwoord: Beantwoord deze vraag door de werkgever meer vragen over het bedrijf te stellen om uw nieuwsgierigheid en uw interesse in samenwerking met het bedrijf aan te tonen.
Vraag 19. Wat is jouw ervaring als datawetenschapper?
Antwoord: “Ik ben nu meer dan een jaar in dit veld en heb een breed scala aan datasets verkend. Ik ben me nu bewust van wat bedrijven zoeken in een datawetenschapper, en ik streef ernaar eraan te werken. Ik weet hoe business analytics werken en ik wil graag meer weten over dit vakgebied, inclusief kunstmatige intelligentie.”
Vraag 20. Hoe ziet een typische werkdag er voor jou uit?
Antwoord: “Mijn taakverantwoordelijkheden omvatten het grootste deel van de tijd besteed aan onderzoeksgegevens en het schrijven van algoritmen en programma's om de vraag met betrekking tot de datasets te beantwoorden. Ik zou ook verantwoordelijk zijn voor het maken van rapporten en deze communiceren naar de manager.”
Vraag 21. Wat vind je het vervelendst aan datawetenschapper zijn?
Antwoord: “Nou, ik hou absoluut van wat ik doe, maar een ding dat me bezighoudt met het werk van een datawetenschapper is dat het soms veel geduld vereist en ik werk aan het ontwikkelen van dat geduldniveau door te leren en praktische ervaring op te doen in deze veld."
Download de lijst met vragen in .PDF-formaat, om er later mee te oefenen, of om ze te gebruiken op uw interviewsjabloon (voor Data Scientist-interviews):
Referenties
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-04948-9_2
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Sandeep Bhandari is de oprichter van de website PrepMyCareer.com.
Ik ben een fulltime professionele blogger, een digitale marketeer en een trainer. Ik hou van alles wat met internet te maken heeft en ik probeer elke dag nieuwe technologieën te leren.
Alle teambeheer, het maken van content en het genereren van inkomsten worden door mij uitgevoerd. Samen met het team van PrepMyCareer is het doel om onze lezers nuttige en boeiende inhoud te bieden.