A ciência de dados é um campo que inclui o uso de métodos científicos, princípios, processos, sistemas e algoritmos para extrair dados, informações, conhecimento e insights de diferentes fontes de dados primários e secundários que podem ser estruturados ou não estruturados, e também inclui a aplicação do conhecimento e insights de uma ampla variedade de domínios de aplicativos para obter resultados acionáveis.
Este campo ajuda as organizações e empresas a refinar e identificar o público-alvo, criando uma combinação de dados novos e existentes para desenvolver insights valiosos. A ciência de dados também ajuda a contratar gerentes para gerar pontos de dados que podem ajudá-los a contratar o melhor candidato possível para uma função específica.
Em suma, este campo tem um escopo muito amplo e possui múltiplos papéis e objetivos. Cientistas de dados são os profissionais responsáveis por identificar, coletar, organizar, analisar e interpretar grandes quantidades de dados e usá-los para desenvolver insights úteis que podem ajudar a empresa a atingir os objetivos desejados.
Agora que as empresas e organizações começaram a valorizar e perceberam a importância do big data, a demanda por Cientistas de Dados continua a aumentar e, portanto, torna-se uma opção de carreira lucrativa e também um dos empregos mais bem pagos no setor de negócios. Então, você tem as habilidades, qualificações e conhecimento para o mesmo, sugerimos que você faça isso.
Neste artigo, vamos ajudá-lo em sua preparação para uma entrevista de cientista de dados por meio da lista de 21 perguntas frequentes com respostas.
21 perguntas comuns em entrevistas para cientistas de dados
Pergunta 1. Quem você admira quando se trata de ciência de dados?
Responda: “Existem duas pessoas que admiro como modelo para minha área e elas são
- Kenneth Cukier: Admiro-o porque li seu livro Big Data: uma revolução que transformará a forma como vivemos, trabalhamos e pensamos. Ele conduz pesquisas de IA nas melhores escolas de ensino médio e é um editor de dados muito profundo para o The Economist.
- A segunda pessoa que admiro é Bernard Marr, ele é um consultor estratégico em insights de dados para empresas e governos. Ele também é um dos cinco melhores influenciadores de negócios e admiro muito seus escritos e ensinamentos.”
Questão 2. Data Science é um trabalho estressante, como você lida com o estresse?
Responda: “Aprendendo com minhas experiências de trabalho anteriores, estou ciente de que você deve trabalhar em um ambiente muito estressante e os superiores sempre colocam uma alta expectativa em seu desempenho. Então, para evitar ficar cansado ou estressado, continuo fazendo uma pausa de 5 a 10 minutos após concluir uma tarefa para me manter produtivo ao longo do dia.”
Pergunta 3. Como o aprendizado de máquina difere da ciência de dados?
Responda: Machine Learning significa o grupo de técnicas usadas por cientistas de dados que permitem que máquinas modernas, como computadores, aprendam com dados, enquanto a ciência de dados visa usar uma abordagem científica para extrair dados e desenvolver insights a partir dos dados.”
Questão 4. Como você pode evitar o overfitting do seu modelo?
Responda: “Quando um modelo é definido apenas para uma pequena quantidade de dados e ignora o quadro geral, refere-se ao overfitting e, para evitá-lo, manterei o modelo não muito complexo, levando em consideração poucas variáveis, para que a complexidade dos dados reduza e o uso de técnicas de validação cruzada também pode ajudar a evitar o overfitting.”
Questão 5. O que é regressão logística?
Responda: “Pode ser definido como uma técnica para prever o resultado binário de uma combinação linear de variáveis preditoras. Também é chamado de modelo logit. O resultado da previsão é binário, ou seja, 0 ou 1. Um exemplo de tal conceito poderia ser a possibilidade de um líder vencer a eleição.
Questão 6. Quais fatores você verifica para garantir a qualidade dos dados?
Responda: “Para verificar a qualidade dos dados, eu sempre verifico sua
- Precisão
- Integridade
- Consistência
- plenitude
- Conformidade
- Singularidade"
Pergunta 7. Qual é o papel da estatística na ciência de dados?
Responda: “As estatísticas desempenham um papel muito importante na ciência de dados. É essencial auxiliar os cientistas de dados a terem uma ideia melhor das expectativas dos clientes e consumidores. Um cientista de dados pode adquirir conhecimento sobre várias coisas importantes, como interesse e comportamento do consumidor, tendências e engajamento, retenção, etc. Resumindo, ajuda a construir modelos de dados robustos para validar previsões e inferências.”
Pergunta 8. O que é RDBMS? Você tem conhecimento sobre isso?
Responda: “RDBMS significa Relational Database Management Software, que se baseia no modelo relacional para criar um banco de dados para armazenar dados. Sim, usei o MySQL, que é um software de banco de dados relacional para armazenar dados na forma de tabelas e bancos de dados usando consultas para adicionar, atualizar, excluir e modificar os dados.”
Questão 9. Por que você quer trabalhar nesta empresa como cientista de dados?
Responda: “Estou na área tecnológica desde o ensino médio e sou formado em ciência da computação e sou apaixonado por trabalhar como cientista de dados, pois adoro trabalhar com dados e números, e também com toda a codificação e programação. Sempre quis trabalhar em uma empresa orientada a dados como a sua e é por isso que estou ansioso para trabalhar como cientista de dados na sua empresa.”
Questão 10. Você tem alguma experiência de trabalho anterior que seja relevante para esta função?
Responda: “Sim, trabalhei como estagiário de cientista de dados para uma empresa de tecnologia onde minha função era coletar feedback dos clientes e atrair mais clientes de várias plataformas online e offline. Minha função principal era coletar informações sobre o que a maioria dos clientes encontra de problema com o dispositivo fornecido a eles pela empresa. Aprendi muitas habilidades com esse trabalho e tenho certeza de que essas habilidades serão transferidas para esta função também.”
Questão 11. O que você entende por técnica de modelo de validação cruzada?
Responda: “A validação cruzada é uma técnica de validação de modelo. É uma técnica para avaliar como a análise de estatísticas se generaliza em um conjunto de dados independente. Essa técnica é usada principalmente para avaliar modelos de aprendizado de máquina.”
Questão 12. Como você encara os desafios no local de trabalho?
Responda: “A ciência de dados é uma área desafiadora, e em um ambiente de equipe como este, onde temos que enfrentar um pouco de competição entre os pares por um melhor desempenho, é melhor aceitar desafios em forma de motivação para poder discutir diferentes caminhos como podemos resolver um problema. Minhas habilidades de resolução de problemas e habilidades de pensamento crítico me ajudam a enfrentar esses desafios no local de trabalho.”
Questão 13. Ter grandes quantidades de dados é sempre preferível?
Responda: “Depende do caso e da situação. Uma análise como a análise de benefícios cruzados pode nos ajudar a determinar se grandes quantidades de dados são ou não preferíveis. Uma grande quantidade de coleta de dados significará um grande número de custos envolvidos no processo e, portanto, essa determinação é muito importante quando se trata de coletar dados de um grande número de sujeitos.
Questão 14. Em que casos você precisa realizar reamostragem de dados?
Responda: “A reamostragem é feita ao validar modelos usando subconjuntos aleatórios enquanto substitui rótulos em pontos de dados ao realizar os testes necessários e estimar a precisão das estatísticas de amostra desenhando aleatoriamente com substituição de usar como subconjuntos de dados acessíveis ou substituição do conjunto do ponto de dados. ”
Pergunta 15. Quais são os quatro algoritmos comumente usados por cientistas de dados?
Responda: “1. Regressão Linear, 2. KNN, 3. Logística
Regressão e Floresta Aleatória.
Pergunta 16. Que habilidades você tem como cientista de dados?
Responda: “sendo um cientista de dados, tenho habilidades decentes de codificação phython, dados não estruturados, sou bem versado em estatística, extração de dados e também sei como usar as ferramentas analíticas mais populares. Também sou extremamente bom com números e cálculos, o que me torna um candidato melhor para esse campo.”
Questão 17. O que você quer dizer com correlação?
Responda: “A correlação pode ser definida como uma medida estatística que expressa como duas variáveis estão linearmente relacionadas e como elas continuam mudando a uma taxa constante. Estes são de três tipos,
- Positivo
- Negativo
- Nenhuma correlação"
Questão 18. Há algo que você queira perguntar ou esclarecer?
Responda: Responda a esta pergunta fazendo ao empregador mais perguntas relacionadas à empresa para demonstrar sua curiosidade e seu interesse em trabalhar com a empresa.
Pergunta 19. Qual é a sua experiência como cientista de dados?
Responda: “Estou neste campo há mais de um ano e explorei uma ampla gama de conjuntos de dados. Agora estou ciente do que as empresas procuram em um cientista de dados e pretendo trabalhar nisso. Eu sei como a análise de negócios funciona e estou ansioso para saber mais sobre esse campo, incluindo inteligência artificial.”
Questão 20. Como é um dia típico de trabalho para você?
Responda: “Minhas responsabilidades de trabalho incluiriam a maior parte do tempo gasto em dados de pesquisa e escrever algoritmos e programas para responder a perguntas relacionadas aos conjuntos de dados. Eu também seria responsável por criar relatórios e comunicá-los ao gerente.”
Pergunta 21. Do que você mais não gosta em ser um cientista de dados?
Responda: “Bem, eu absolutamente amo o que faço, mas uma coisa que me incomoda no trabalho de um cientista de dados é que às vezes requer muita paciência e estou trabalhando para desenvolver esse nível de paciência aprendendo e ganhando experiência prática neste campo."
Baixe a lista de perguntas em formato .PDF, para praticar com eles mais tarde ou para usá-los em seu modelo de entrevista (para entrevistas de Cientista de Dados):
Referências
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-04948-9_2
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Sandeep Bhandari é o fundador do site PrepMyCareer.com.
Sou um blogueiro profissional em tempo integral, um profissional de marketing digital e um instrutor. Adoro tudo relacionado à Web e tento aprender novas tecnologias todos os dias.
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