Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực bao gồm việc sử dụng các phương pháp, nguyên tắc, quy trình, hệ thống và thuật toán khoa học để trích xuất dữ liệu, thông tin, kiến thức và hiểu biết sâu sắc từ các nguồn dữ liệu sơ cấp và thứ cấp khác nhau, có thể có cấu trúc hoặc không có cấu trúc và cũng bao gồm việc áp dụng kiến thức và thông tin chi tiết từ nhiều miền ứng dụng để có được kết quả khả thi.
Lĩnh vực này giúp các tổ chức và công ty tinh chỉnh và xác định đối tượng mục tiêu bằng cách tạo ra sự kết hợp giữa dữ liệu hiện có và dữ liệu mới để phát triển những hiểu biết có giá trị. Khoa học dữ liệu cũng giúp tuyển dụng các nhà quản lý để tạo ra các điểm dữ liệu có thể giúp họ tuyển dụng ứng viên tốt nhất có thể cho một vai trò công việc cụ thể.
Nói tóm lại, lĩnh vực này có phạm vi rất rộng và có nhiều vai trò và mục tiêu. Nhà khoa học dữ liệu là những chuyên gia chịu trách nhiệm xác định, thu thập, tổ chức, phân tích và giải thích lượng lớn dữ liệu và sử dụng chúng để phát triển những hiểu biết hữu ích có thể giúp công ty đạt được mục tiêu mong muốn.
Giờ đây, khi các công ty và tổ chức bắt đầu coi trọng và nhận ra tầm quan trọng của dữ liệu lớn, nhu cầu về Nhà khoa học dữ liệu tiếp tục tăng và do đó biến nó trở thành một lựa chọn nghề nghiệp sinh lợi và cũng là một trong những công việc được trả lương cao nhất trong ngành kinh doanh. Vì vậy, nếu bạn có các kỹ năng, trình độ và kiến thức như nhau, chúng tôi khuyên bạn nên làm điều đó.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giúp bạn chuẩn bị cho Cuộc phỏng vấn Nhà khoa học dữ liệu thông qua danh sách 21 câu hỏi phỏng vấn thường gặp kèm theo câu trả lời.
21 câu hỏi phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu phổ biến
Câu hỏi 1. Bạn tìm kiếm ai khi nói đến Khoa học dữ liệu?
Câu trả lời: “Có hai người mà tôi coi là hình mẫu trong lĩnh vực của mình và họ
- Kenneth Cukier: Tôi ngưỡng mộ anh ấy vì tôi đã đọc cuốn sách của anh ấy Dữ liệu lớn: một cuộc cách mạng sẽ thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và suy nghĩ. Anh ấy tiến hành nghiên cứu AI ở các trường hạng B hàng đầu và là người biên tập dữ liệu rất sâu sắc cho The Economist.
- Người thứ hai mà tôi ngưỡng mộ là Bernard Marr, ông ấy là cố vấn chiến lược về hiểu biết dữ liệu cho các doanh nghiệp và chính phủ. Anh ấy cũng là một trong năm người có ảnh hưởng kinh doanh tốt nhất và tôi rất ngưỡng mộ những bài viết và lời dạy của anh ấy.”
Câu hỏi 2. Khoa học dữ liệu là một công việc căng thẳng, bạn giải quyết căng thẳng như thế nào?
Câu trả lời: “Rút kinh nghiệm từ những công việc trước đây, tôi ý thức được rằng bạn phải làm việc trong một môi trường rất áp lực và cấp trên luôn đặt kỳ vọng rất cao vào kết quả công việc của bạn. Vì vậy, để tránh bị mệt mỏi hoặc căng thẳng, tôi thường nghỉ giải lao 5-10 phút sau khi hoàn thành một nhiệm vụ để duy trì năng suất suốt cả ngày.”
Câu hỏi 3. Học máy khác với khoa học dữ liệu như thế nào?
Câu trả lời: Học máy có nghĩa là nhóm các kỹ thuật được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu cho phép máy móc hiện đại như máy tính học hỏi từ dữ liệu trong khi khoa học dữ liệu nhằm mục đích sử dụng phương pháp khoa học để trích xuất dữ liệu và phát triển hiểu biết sâu sắc về dữ liệu.
Câu hỏi 4. Bạn có thể tránh trang bị quá mức cho mô hình của mình bằng cách nào?
Câu trả lời: “Khi một mô hình được thiết lập chỉ cho một lượng nhỏ dữ liệu và bỏ qua bức tranh lớn hơn, nó đề cập đến việc trang bị quá mức và để tránh điều đó, tôi sẽ giữ cho mô hình không quá phức tạp bằng cách tính đến một vài biến số, để độ phức tạp của dữ liệu giảm xuống. và việc sử dụng các kỹ thuật xác thực chéo cũng có thể giúp tránh tình trạng trang bị quá mức.”
Câu 5. Hồi quy logistic là gì?
Câu trả lời: “Nó có thể được định nghĩa là một kỹ thuật dự đoán kết quả nhị phân từ sự kết hợp tuyến tính của các biến dự đoán. Nó còn được gọi là mô hình logit. Kết quả của dự đoán là nhị phân 0 hoặc 1. Một ví dụ về khái niệm như vậy có thể là khả năng một nhà lãnh đạo thắng cử.
Câu 6. Để đảm bảo chất lượng dữ liệu, bạn kiểm tra những yếu tố nào?
Câu trả lời: “Để kiểm tra chất lượng của dữ liệu, tôi luôn kiểm tra
- tính chính xác
- TÍNH TOÀN VẸN
- Tính nhất quán
- đầy đủ
- Sự phù hợp
- độc đáo”
Câu hỏi 7. Thống kê đóng vai trò gì trong khoa học dữ liệu?
Câu trả lời: “Thống kê đóng một vai trò rất quan trọng trong khoa học dữ liệu. Điều cần thiết là hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu hiểu rõ hơn về mong đợi của khách hàng và người tiêu dùng. Một nhà khoa học dữ liệu có thể thu thập kiến thức về nhiều thứ quan trọng khác nhau như sở thích và hành vi của người tiêu dùng, xu hướng và mức độ tương tác, tỷ lệ giữ chân, v.v. tóm lại, điều đó giúp xây dựng các mô hình dữ liệu mạnh mẽ để xác thực các dự đoán và suy luận.”
Câu hỏi 8. RDBMS là gì? Bạn có kiến thức về nó?
Câu trả lời: “RDBMS là viết tắt của Phần mềm quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ dựa trên mô hình quan hệ để tạo cơ sở dữ liệu nhằm lưu trữ dữ liệu. Có, tôi đã sử dụng MySQL, bản thân nó là một phần mềm cơ sở dữ liệu quan hệ để lưu trữ dữ liệu dưới dạng bảng và cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng các truy vấn để thêm, cập nhật, xóa và sửa đổi dữ liệu.”
Câu hỏi 9. Tại sao bạn muốn làm việc tại công ty này với tư cách là nhà khoa học dữ liệu?
Câu trả lời: “Tôi đã làm việc trong lĩnh vực công nghệ từ thời trung học và tôi có bằng cấp về khoa học máy tính và tôi đam mê làm việc với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu vì tôi thích làm việc với dữ liệu và các con số, cũng như tất cả các mã hóa và lập trình. Tôi luôn muốn làm việc trong một công ty dựa trên dữ liệu như của bạn và đó là lý do tại sao tôi mong muốn được làm việc với tư cách là nhà khoa học dữ liệu cho công ty của bạn.”
Câu hỏi 10. Bạn có kinh nghiệm làm việc nào trước đây phù hợp với vai trò này không?
Câu trả lời: “Vâng, tôi đã làm việc với tư cách là nhà khoa học dữ liệu thực tập cho một công ty công nghệ, nơi vai trò của tôi là thu thập phản hồi của khách hàng và thu hút nhiều khách hàng hơn từ nhiều nền tảng cả trực tuyến và ngoại tuyến. Vai trò chính của tôi là thu thập thông tin về vấn đề mà hầu hết khách hàng tìm thấy với thiết bị do công ty cấp cho họ. Tôi đã học được rất nhiều kỹ năng từ công việc đó và tôi chắc chắn rằng kỹ năng đó cũng sẽ chuyển sang vai trò này.”
Câu 11. Anh (chị) hiểu kỹ thuật mô hình kiểm định chéo là gì?
Câu trả lời: “Xác thực chéo là một kỹ thuật xác thực mô hình. Đây là một kỹ thuật để đánh giá cách phân tích thống kê khái quát hóa thành một tập dữ liệu độc lập. Kỹ thuật này chủ yếu được sử dụng để đánh giá các mô hình máy học.”
Câu hỏi 12. Làm thế nào để bạn chấp nhận những thách thức tại nơi làm việc?
Câu trả lời: “Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đầy thách thức và trong một môi trường nhóm như thế này, nơi chúng ta phải đối mặt với một chút cạnh tranh giữa các đồng nghiệp để có hiệu suất tốt hơn, tốt hơn là nên chấp nhận thử thách dưới dạng động lực để có thể thảo luận về các cách khác nhau trên làm thế nào chúng ta có thể giải quyết một vấn đề. Kỹ năng giải quyết vấn đề và kỹ năng tư duy phản biện giúp tôi đối mặt với những thách thức này tại nơi làm việc.”
Câu hỏi 13. Việc có một lượng lớn dữ liệu luôn luôn tốt hơn?
Câu trả lời: “Còn tùy trường hợp và hoàn cảnh. Một phân tích chẳng hạn như phân tích lợi ích chéo có thể giúp chúng tôi xác định liệu có nên sử dụng lượng lớn dữ liệu hay không. Một lượng lớn dữ liệu thu thập đồng nghĩa với một lượng lớn chi phí liên quan đến quy trình và do đó, việc xác định này thực sự quan trọng khi thu thập dữ liệu từ một lượng lớn đối tượng.
Câu 14. Trường hợp nào cần thực hiện resampling dữ liệu?
Câu trả lời: “Việc lấy mẫu lại được thực hiện khi xác thực các mô hình bằng cách sử dụng tập hợp con ngẫu nhiên trong khi thay thế nhãn trên các điểm dữ liệu khi thực hiện các thử nghiệm cần thiết và ước tính độ chính xác của thống kê mẫu bằng cách rút ngẫu nhiên bằng cách thay thế bằng cách sử dụng làm tập hợp con dữ liệu có thể truy cập hoặc thay thế từ tập hợp điểm dữ liệu. ”
Câu hỏi 15. Bốn thuật toán thường được sử dụng bởi nhà khoa học dữ liệu là gì?
Câu trả lời: “1. Hồi quy tuyến tính, 2. KNN, 3. Logistic
Hồi quy và Rừng ngẫu nhiên.
Câu hỏi 16. Bạn có những kỹ năng gì với tư cách là nhà khoa học dữ liệu?
Câu trả lời: “Là một nhà khoa học dữ liệu, tôi có kỹ năng tốt về mã hóa phython, dữ liệu phi cấu trúc, tôi thông thạo về thống kê, trích xuất dữ liệu và tôi cũng biết cách sử dụng hầu hết các công cụ phân tích phổ biến. Tôi cực kỳ giỏi với những con số và tính toán, điều đó khiến tôi trở thành một ứng cử viên sáng giá hơn cho lĩnh vực này.”
Câu hỏi 17. Tương quan nghĩa là gì?
Câu trả lời: “Mối tương quan có thể được định nghĩa là một phép đo thống kê thể hiện cách hai biến có liên quan tuyến tính và cách chúng tiếp tục thay đổi với tốc độ không đổi. Đây là ba loại,
- Tích cực
- Tiêu cực
- Không liên quan"
Câu hỏi 18. Bạn có điều gì muốn hỏi hoặc làm rõ không?
Câu trả lời: Trả lời câu hỏi này bằng cách hỏi nhà tuyển dụng thêm các câu hỏi liên quan đến công ty để thể hiện sự tò mò và hứng thú của bạn khi làm việc với công ty.
Câu hỏi 19. Kinh nghiệm của bạn khi trở thành nhà khoa học dữ liệu là gì?
Câu trả lời: “Tôi đã làm việc trong lĩnh vực này được hơn một năm và tôi đã khám phá rất nhiều bộ dữ liệu. Bây giờ tôi đã biết những gì các công ty tìm kiếm ở một nhà khoa học dữ liệu và tôi hướng tới việc làm việc đó. Tôi biết cách phân tích kinh doanh hoạt động và tôi muốn biết thêm về lĩnh vực này bao gồm cả trí tuệ nhân tạo.”
Câu hỏi 20. Một ngày làm việc điển hình của bạn trông như thế nào?
Câu trả lời: “Trách nhiệm công việc của tôi bao gồm phần lớn thời gian dành cho nghiên cứu dữ liệu, viết thuật toán và chương trình để trả lời câu hỏi liên quan đến tập dữ liệu. Tôi cũng sẽ chịu trách nhiệm tạo các báo cáo và truyền đạt chúng cho người quản lý.”
Câu hỏi 21. Bạn không thích điều gì nhất khi trở thành nhà khoa học dữ liệu?
Câu trả lời: “Chà, tôi thực sự yêu thích những gì mình làm, nhưng có một điều khiến tôi bận tâm về công việc của một nhà khoa học dữ liệu là đôi khi nó đòi hỏi rất nhiều kiên nhẫn và tôi đang nỗ lực phát triển mức độ kiên nhẫn đó bằng cách học hỏi và tích lũy kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực này. cánh đồng."
Tải xuống danh sách các câu hỏi ở định dạng .PDF, để thực hành với họ sau này hoặc để sử dụng chúng trên mẫu phỏng vấn của bạn (đối với các cuộc phỏng vấn Nhà khoa học dữ liệu):
dự án
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-04948-9_2
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
Sandeep Bhandari là người sáng lập trang web PrepMyCareer.com.
Tôi là một blogger chuyên nghiệp toàn thời gian, một nhà tiếp thị kỹ thuật số và một huấn luyện viên. Tôi yêu thích bất cứ thứ gì liên quan đến Web và tôi cố gắng học các công nghệ mới mỗi ngày.
Tất cả các nhiệm vụ quản lý nhóm, tạo nội dung và kiếm tiền đều do tôi xử lý. Cùng với nhóm tại PrepMyCareer, mục tiêu là cung cấp nội dung hữu ích và hấp dẫn cho độc giả của chúng tôi.