21 топ-вопрос для интервью Data Scientist в 2024 году [с ответом]

Наука о данных — это область, которая включает использование научных методов, принципов, процессов, систем и алгоритмов для извлечения данных, информации, знаний и идей из различных источников первичных и вторичных данных, которые могут быть структурированными или неструктурированными, а также включает применение знаний. и идеи из широкого спектра областей применения, чтобы получить действенные результаты.

Это поле помогает организациям и компаниям уточнять и определять целевую аудиторию, создавая комбинацию существующих и новых данных для получения ценной информации. Наука о данных также помогает нанимать менеджеров для создания точек данных, которые могут помочь им нанять наилучшего кандидата на конкретную должность.

Короче говоря, эта область имеет очень широкий охват и имеет множество ролей и целей. Ученые данных Это профессионалы, отвечающие за идентификацию, сбор, организацию, анализ и интерпретацию больших объемов данных и их использование для разработки полезных идей, которые могут помочь компании в достижении желаемых целей.

Теперь, когда компании и организации начали ценить и осознать важность больших данных, спрос на специалистов по данным продолжает расти и, таким образом, делает их прибыльным вариантом карьеры, а также одной из самых высокооплачиваемых рабочих мест в бизнес-индустрии. Итак, у вас есть навыки, квалификация и знания для того же, мы рекомендуем вам пойти на это.

В этой статье мы поможем вам подготовиться к интервью Data Scientist с помощью списка из 21 часто задаваемых вопросов с ответами.

Вопросы для собеседования с Data Scientist

21 распространенный вопрос на собеседовании Data Scientist

Вопрос 1. На кого вы равняетесь, когда дело доходит до науки о данных?

Ответ: «Есть два человека, которых я считаю образцом для подражания в своей области, и они

Кеннет Кьюкер: Я равняюсь на него, потому что прочитал его книгу «Большие данные: революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и думаем». Он проводит исследования ИИ в ведущих бизнес-школах и является очень опытным редактором данных для The Economist.
Второй человек, на которого я равняюсь, — это Бернард Марр, он стратегический советник по анализу данных для бизнеса и правительства. Он также входит в пятерку лучших бизнес-инфлюенсеров, и я очень восхищаюсь его работами и учениями».

Вопрос 2. Наука о данных — это стрессовая работа, как вы справляетесь со стрессом?

Ответ: «Извлекая уроки из своего прошлого опыта работы, я знаю, что вам приходится работать в очень напряженной обстановке, и начальство всегда возлагает большие надежды на вашу работу. Поэтому, чтобы не уставать и не нервничать, я делаю 5-10-минутный перерыв после выполнения задачи, чтобы оставаться продуктивным в течение дня».

Вопрос 3. Чем машинное обучение отличается от науки о данных?

Ответ: Под машинным обучением понимается группа методов, используемых специалистами по данным, которые позволяют современным машинам, таким как компьютеры, учиться на данных, в то время как наука о данных направлена на использование научного подхода для извлечения данных и получения информации из данных».

Вопрос 4. Как избежать переобучения модели?

Ответ: «Когда модель настроена только для небольшого количества данных и игнорирует общую картину, это относится к переоснащению, и, чтобы этого избежать, я буду делать модель не очень сложной, принимая во внимание несколько переменных, чтобы уменьшить сложность данных. а использование методов перекрестной проверки также может помочь избежать переобучения».

Вопрос 5. Что такое логистическая регрессия?

Ответ: «Его можно определить как метод прогнозирования бинарного результата на основе линейной комбинации переменных-предикторов. Ее также называют логит-моделью. Результат предсказания является бинарным, то есть 0 или 1. Примером такой концепции может быть возможность лидера победить на выборах.

Вопрос 6. Какие факторы вы проверяете для обеспечения качества данных?

Ответ: «Чтобы проверить качество данных, я всегда проверяю их

точность
Целостность
Согласованность
завершенность
Соответствие
Уникальность»

Вопрос 7. Какую роль играет статистика в науке о данных?

Ответ: «Статистика играет очень важную роль в науке о данных. Крайне важно помочь специалистам по данным лучше понять ожидания клиентов и потребителей. Исследователь данных может получить знания о различных важных вещах, таких как интерес и поведение потребителей, тенденции и вовлеченность, удержание и т. д. Короче говоря, это помогает создавать надежные модели данных для проверки прогнозов и выводов».

Вопрос 8. Что такое СУБД? У вас есть знания об этом?

Ответ: «RDBMS означает программное обеспечение для управления реляционными базами данных, которое основано на реляционной модели для создания базы данных для хранения данных. Да, я использовал MySQL, который сам по себе является программным обеспечением реляционной базы данных для хранения данных в виде таблиц и баз данных, используя запросы для добавления, обновления, удаления и изменения данных».

Вопрос 9. Почему вы хотите работать в этой компании специалистом по данным?

Ответ: «Я работаю в технологической сфере со старшей школы, у меня есть квалификация в области компьютерных наук, и я увлечен работой в качестве специалиста по данным, поскольку мне нравится работать с данными и числами, а также со всем кодированием и программированием. Я всегда хотел работать в такой компании, ориентированной на данные, как ваша, и поэтому я с нетерпением жду возможности работать в вашей компании специалистом по данным».

Вопрос 10. Есть ли у вас предыдущий опыт работы, соответствующий этой должности?

Ответ: «Да, я работал стажером специалиста по данным в технологической компании, где моя роль заключалась в сборе отзывов клиентов и привлечении большего количества клиентов с разных платформ как онлайн, так и офлайн. Моя основная роль заключалась в сборе информации о том, что большинство клиентов считают проблемой с устройством, выданным им компанией. Я многому научился на этой работе, и я уверен, что эти навыки перейдут и в эту роль».

Вопрос 11. Что вы понимаете под техникой модели перекрестной проверки?

Ответ: «Перекрестная проверка — это метод проверки модели. Это метод оценки того, как анализ статистики обобщается в независимый набор данных. Этот метод в основном используется для оценки моделей машинного обучения».

Вопрос 12. Как вы относитесь к трудностям на рабочем месте?

Ответ: «Наука о данных — сложная область, и в такой командной среде, как эта, где нам приходится сталкиваться с небольшой конкуренцией между коллегами за лучшую производительность, лучше принимать вызовы в форме мотивации, чтобы иметь возможность обсуждать различные пути. как мы можем решить проблему. Мои навыки решения проблем и навыки критического мышления помогают мне решать эти проблемы на рабочем месте».

Вопрос 13. Всегда ли предпочтительнее иметь большие объемы данных?

Ответ: «Это зависит от случая и ситуации. Такой анализ, как анализ перекрестных выгод, может помочь нам определить, предпочтительнее ли использовать большие объемы данных. Большой объем сбора данных будет означать большое количество затрат, связанных с процессом, и поэтому это определение действительно важно, когда речь идет о сборе данных от большого количества субъектов.

Вопрос 14. В каких случаях необходимо выполнять ресемплинг данных?

Ответ: «Повторная выборка выполняется при проверке моделей с использованием случайных подмножеств при замене меток на точках данных при выполнении необходимых тестов и оценке точности статистики выборки путем случайного отбора с заменой из использования в качестве подмножества доступных данных или замены из набора точек данных. ”

Вопрос 15. Какие четыре алгоритма обычно используются исследователями данных?

Ответ: «1. Линейная регрессия, 2. KNN, 3. Логистика
Регрессия и случайный лес».

Вопрос 16. Какими навыками вы обладаете как специалист по данным?

Ответ: «Будучи специалистом по данным, я обладаю приличными навыками фитон-кодирования, неструктурированных данных, хорошо разбираюсь в статистике, извлечении данных, а также знаю, как использовать самые популярные аналитические инструменты. Я очень хорошо разбираюсь в числах и вычислениях, что делает меня лучшим кандидатом в этой области».

Вопрос 17. Что вы понимаете под корреляцией?

Ответ: «Корреляцию можно определить как статистическую меру, которая выражает, как две переменные связаны линейно и как они продолжают изменяться с постоянной скоростью. Это три типа,

Положительный
Отрицательный
Нет корреляции»

Вопрос 18. Есть ли что-то, что вы хотите спросить или прояснить?

Ответ: Ответьте на этот вопрос, задав работодателю дополнительные вопросы, связанные с компанией, чтобы продемонстрировать свое любопытство и интерес к работе с компанией.

Вопрос 19. Каков ваш опыт работы специалистом по данным?

Ответ: «Я работаю в этой области уже более года и изучил широкий спектр наборов данных. Теперь я знаю, что компании ищут в специалисте по данным, и я стремлюсь работать над этим. Я знаю, как работает бизнес-аналитика, и мне очень хочется узнать больше об этой области, включая искусственный интеллект».

Вопрос 20. Как для вас выглядит обычный рабочий день?

Ответ: «В мои должностные обязанности будет входить большая часть времени, затрачиваемая на исследовательские данные, и написание алгоритмов и программ для ответа на вопрос, связанный с наборами данных. Я также буду отвечать за создание отчетов и передачу их менеджеру».

Вопрос 21. Что вам больше всего не нравится в том, чтобы быть специалистом по данным?

Ответ: «Ну, мне очень нравится то, чем я занимаюсь, но одна вещь, которая заставляет меня беспокоиться о работе специалиста по данным, заключается в том, что иногда она требует большого терпения, и я работаю над развитием этого уровня терпения, изучая и приобретая практический опыт в этой области. поле."

Скачать список вопросов в формате .PDF, чтобы попрактиковаться с ними позже или использовать их в своем шаблоне интервью (для интервью Data Scientist):