Datatieteen haastattelukysymykset

BrainStationin Data Scientist -uraopas voi auttaa sinua ottamaan ensimmäiset askeleet kohti tuottoisaa uraa datatieteessä. Lue täältä yleiskatsauksen haastattelukysymyksistä datatieteen töissä ja miten vastata niihin parhaiten.

Ryhdy datatieteilijäksi

Keskustele oppimisneuvojan kanssa saadaksesi lisätietoja siitä, kuinka käynnistysleirit ja -kurssit voivat auttaa sinua tulemaan datatieteilijäksi.

Napsauttamalla Lähetä hyväksyt meidän Ehdot .

Lähetä

Ei voitu lähettää! Päivitetäänkö sivu ja yritetäänkö uudelleen?

Lue lisää Data Science Bootcampistamme

Kiitos!

Otamme pian yhteyttä.

Näytä Data Science Bootcamp -sivu

Datatieteen haastatteluprosessit voivat vaihdella yrityksen ja toimialan mukaan. Tyypillisesti ne sisältävät alustavan puhelintarkastuksen vuokrauspäällikön kanssa ja sen jälkeen yhden tai useamman haastattelun paikan päällä.

Sinun on vastattava teknisiin ja käyttäytymiseen liittyviin datatieteen haastattelukysymyksiin ja suoritettava todennäköisesti taitoihin liittyvä projekti. Ennen jokaista haastattelua sinun tulee käydä läpi ansioluettelosi ja portfoliosi sekä valmistautua mahdollisiin haastattelukysymyksiin.

Datatieteen haastattelukysymykset testaavat tilasto-, ohjelmointi-, matematiikka- ja datamallinnustietosi ja -taitosi. Työnantajat arvioivat teknisiä ja pehmeitä taitojasi ja kuinka hyvin sopisit heidän yritykseensä.

Valmistelemalla joitain yleisiä datatieteen haastattelukysymyksiä ja vastauksia voit osallistua haastatteluun luottavaisin mielin. On olemassa muutamia erilaisia Data Scientist -kysymyksiä, joita voit odottaa kohdatvasi datatieteen haastattelussasi.

Luettelo tietotieteen haastattelukysymyksistä: Dataan liittyvät kysymykset

Työnantajat etsivät hakijoita, joilla on vahva tietämys datatieteen tekniikoista ja konsepteista. Dataan liittyvät haastattelukysymykset vaihtelevat tehtävän ja vaadittujen taitojen mukaan.

Tässä on joitain esimerkkejä dataan liittyvistä haastattelukysymyksistä ja -vastauksista:

Mitä eroa on ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen välillä?

Suurin ero ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen välillä on merkittyjen ja merkitsemättömien tietojoukkojen käyttö. Valvottu oppiminen käyttää tulos- ja syöttödataa, joka on merkitty, kun taas valvomattomat oppimisalgoritmit eivät. Toinen ero on se, että ohjatulla oppimisella on palautemekanismi, kun taas ohjaamattomalla ei ole. Lopuksi yleisesti käytettyjä valvottuja oppimisalgoritmeja ovat logistinen regressio, tukivektorikone ja päätöspuut, kun taas valvomattomat oppimisalgoritmit ovat k-means-klusterointi, hierarkkinen klusterointi ja apriori-algoritmi.

Mitä eroa on syväoppimisen ja koneoppimisen välillä?

Tähän kysymykseen voi olla vaikea vastata selkeästi, koska tässä on ilmeisen päällekkäisyyttä. Aloita selittämällä, että syväoppiminen on pohjimmiltaan koneoppimisen osa-alue ja että molemmat kuuluvat tekoälyn sateenvarjon alle. Kun koneoppiminen käyttää algoritmeja datan analysointiin ja lopulta oppimaan tekemään päätöksiä sen perusteella, mitä se tuo datasta, syväoppiminen kerrosta nämä algoritmit luodakseen keinotekoisia hermoverkkoja, jotka kykenevät oppimaan ja tekemään tietoisia päätöksiä.

Voitko antaa yksityiskohtaisen selityksen päätöspuun algoritmista?
Mitä on näytteenotto? Kuinka monta näytteenottomenetelmää tunnet?
Miten erotat tyypin I ja tyypin II virheen?
Ole hyvä ja määrittele lineaarinen regressio.
Mitä termit p-arvo, kerroin ja r-neliöarvo tarkoittavat? Miksi jokainen komponentti on tärkeä?
Määrittele valintaharha.
Määrittele tilastollinen vuorovaikutus.
Voitko antaa esimerkin tietojoukosta, jolla on ei-Gaussin jakauma?
Selitä binomiaalinen todennäköisyyskaava.
Voitko selittää eron k-NN:n ja k-means-klusteroinnin välillä?
Mikä on lähestymistapasi logistisen regressiomallin luomiseen?
Mikä on 80/20-sääntö? Kuinka tärkeää validoinnin mallintaminen on?
Määrittele tarkkuus ja muistaminen. Miten ne liittyvät ROC-käyrään?
Selitä, kuinka L1- ja L2-regulointimenetelmät erotetaan toisistaan?
Mitkä ovat tietojen riitautumisen ja tietojen puhdistamisen vaiheet ennen koneoppimisalgoritmien soveltamista?
Voitko selittää eron histogrammin ja laatikkokaavion välillä?
Miten määrittelet ristiinvalidoinnin?
Voitko selittää, mitä väärä positiivinen ja väärä negatiivinen ovat? Mikä olisi mielestäsi parempi: liian monta väärää positiivista vai liian monta väärää negatiivista?
Kumpi on tärkeämpää koneoppimismallia suunniteltaessa: mallin tarkkuus vai mallin suorituskyky?
Mikä on mielestäsi parempi: 50 pientä päätöspuuta vai iso?
Tuleeko sinulle mieleen jokin tietotiedeprojekti yrityksessämme?
Voisitko ajatella muutamia esimerkkejä datatieteen parhaista käytännöistä?

Luettelo tietotieteen haastattelukysymyksistä: Teknisiä taitoja koskevat kysymykset

Teknisiä taitoja koskevilla kysymyksillä datatiedehaastattelussa arvioidaan tietotieteen tietojasi, taitojasi ja kykyjäsi. Nämä kysymykset liittyvät Data Scientist -viran erityisiin työtehtäviin.

Teknisissä datatieteen haastattelukysymyksissä voi olla yksi oikea vastaus tai useita mahdollisia ratkaisuja. Haluat näyttää ajatusprosessisi ongelmia ratkaiseessasi ja selittää selkeästi, miten olet saanut vastauksen.

Esimerkkejä teknisen datatieteen taitohaastattelukysymyksistä ovat:

Mitkä ovat tietotutkijan parhaat työkalut ja tekniset taidot?

Tietotiede on erittäin tekninen ala, ja haluat näyttää rekrytointipäällikölle, että hallitset kaikki uusimmat alan standardityökalut, ohjelmistot ja ohjelmointikielet. Datatieteessä käytetyistä tilastollisista ohjelmointikielistä R ja Python ovat yleisimmin datatieteilijöiden käyttämiä. Molempia voidaan käyttää tilastollisiin toimintoihin, kuten epälineaarisen tai lineaarisen mallin luomiseen, regressioanalyysiin, tilastollisiin testeihin, tiedon louhintaan ja muihin. Toinen tärkeä datatieteen työkalu on RStudio Server, kun taas Jupyter Notebookia käytetään usein tilastolliseen mallinnukseen, tietojen visualisointeihin, koneoppimistoimintoihin jne. Tietenkin on olemassa useita datan visualisointityökaluja, joita datatutkijat käyttävät laajasti, mukaan lukien Tableau, PowerBI. , Bokeh, Plotly ja Infogram. Data Scientistit tarvitsevat myös runsaasti kokemusta SQL:n ja Excelin käytöstä.

Vastauksessasi tulee myös mainita tietyt työkalut tai tekniset pätevyydet, joita haastateltavasi työ vaatii. Tarkista työnkuva ja jos sinulla on joitain työkaluja tai ohjelmia, joita et ole käyttänyt, niihin kannattaa tutustua ennen haastattelua.

Miten suhtaudut poikkeaviin arvoihin?

Jotkin poikkeamat voidaan poistaa. Roskaarvot tai arvot, joiden tiedät olevan totta, voidaan hylätä. Poikkeamat, joiden ääriarvot ovat kaukana muiden joukkoon ryhmittyneiden datapisteiden ulkopuolella, voidaan myös poistaa. Jos et voi pudottaa poikkeavia arvoja, voit harkita uudelleen, valitsitko oikean mallin, voit käyttää algoritmeja (kuten satunnaisia metsiä), joihin poikkeavien arvot eivät vaikuta yhtä voimakkaasti, tai voit yrittää normalisoida tietosi.

Kerro meille alkuperäisestä luomastasi algoritmista.
Mikä on suosikki tilastoohjelmistosi ja miksi?
Oletko työskennellyt datatieteen projektissa, joka vaati merkittävän ohjelmointikomponentin? Mitä otit pois kokemuksesta?
Kuvaa, kuinka tiedot esitetään tehokkaasti viidellä ulottuvuudella.
Sinun on luotava ennustemalli käyttämällä useita regressioita. Mikä on tämän mallin validointiprosessi?
Kuinka varmistat, että algoritmiin tekemäsi muutokset ovat parannuksia?
Anna menetelmäsi epätasapainoisen tietojoukon käsittelemiseksi, jota käytetään ennustamiseen (eli huomattavasti enemmän negatiivisia kuin positiivisia luokkia).
Mikä on lähestymistapasi validoidaksesi mallin, jonka loit kvantitatiivisen tulosmuuttujan ennustavan mallin luomiseksi usean regression avulla?
Sinulla on kaksi eri mallia vertailukelpoisesta laskennallisesta suorituskyvystä ja tarkkuudesta. Selitä, miten päätät valita tuotantoon ja miksi.
Sinulle annetaan tietojoukko, joka koostuu muuttujista, joista huomattava osa puuttuu arvoista. Mikä on lähestymistapasi?

Luettelo tietotieteen haastattelukysymyksistä: Henkilökohtaiset kysymykset

Datatieteen tietämyksesi ja taitosi testaamisen lisäksi työnantajat kysyvät todennäköisesti myös yleisiä kysymyksiä oppiakseen tuntemaan sinut paremmin. Nämä kysymykset auttavat heitä ymmärtämään työtyyliäsi, persoonallisuuttasi ja sitä, kuinka voisit sopia heidän yrityskulttuuriinsa.

Henkilötietotutkijan haastattelukysymykset voivat sisältää:

Millainen on hyvä datatieteilijä?

Vastauksesi tähän kysymykseen kertoo rekrytointipäällikölle paljon siitä, miten näet roolisi ja arvosta, jonka tuot organisaatiolle. Vastauksessasi voisit puhua siitä, kuinka datatiede vaatii harvinaisen yhdistelmän osaamista ja taitoja. Hyvän datatieteilijän on yhdistettävä tietojen jäsentämiseen ja mallien luomiseen tarvittavat tekniset taidot, joilla on liiketoimintataju, jota tarvitaan ratkaisemaansa ongelmien ymmärtämiseen sekä tiedoissaan hyödynnettävien oivallusten tunnistamiseen. Vastauksessasi voit myös keskustella arvostamastasi datatieteilijästä, olipa kyseessä sitten henkilökohtaisesti tuntemasi kollega tai oivaltava alan hahmo.

Kerro minulle itsestäsi.
Mitkä ovat ammatillisesti parhaat puolesi? Mitkä ovat heikkoutesi?
Onko sinulla yksi datatieteilijä, jota ihailet eniten?
Mikä inspiroi kiinnostuksesi datatieteeseen?
Mitä ainutlaatuisia taitoja tai ominaisuuksia tuot mukanasi, mikä auttaisi joukkuetta?
Mikä sai sinut päättämään viimeisestä työstäsi?
Millaista korvausta odotat tästä työstä?
Työskenteletkö mieluummin yksin vai osana Data Scientists -tiimiä?
Missä näet urasi viiden vuoden kuluttua?
Mikä on sinun tapasi käsitellä stressiä työssä?
Miten löydät motivaatiota?
Mikä on menetelmäsi menestymisen mittaamiseen?
Miten kuvailisit ihanteellista työympäristöäsi?
Mitkä ovat intohimosi tai harrastukset datatieteen ulkopuolella?

Luettelo tietotieteen haastattelukysymyksistä: Johtaminen ja viestintä

Johtajuus ja viestintä ovat kaksi arvokasta taitoa datatieteilijöille. Työnantajat arvostavat työnhakijoita, jotka voivat osoittaa aloitteellisuutta, jakaa asiantuntemuksensa tiimin jäsenten kanssa ja viestiä datatieteen tavoitteista ja strategioista.

Tässä on joitain esimerkkejä johtamisen ja viestinnän datatieteen haastattelukysymyksistä:

Mitä pidät työskentelystä monialaisessa tiimissä?

Data Scientist tekee yhteistyötä useiden ihmisten kanssa teknisissä ja ei-teknisissa tehtävissä. Ei ole harvinaista, että datatieteilijä työskentelee kehittäjien, suunnittelijoiden, tuoteasiantuntijoiden, data-analyytikkojen, myynti- ja markkinointitiimien sekä huipputason johtajien kanssa asiakkaista puhumattakaan. Joten vastauksessasi tähän kysymykseen sinun on havainnollistettava, että olet tiimipelaaja, joka nauttii tilaisuudesta tavata ja tehdä yhteistyötä ihmisten kanssa organisaatiossa. Valitse esimerkki tilanteesta, jossa raportoit yrityksen korkeimman tason ihmisille osoittaaksesi, että olet mukava kommunikoida kenen tahansa kanssa, vaan myös osoittaaksesi, kuinka arvokkaita tietoihin perustuvat oivallukset ovat olleet aiemmin.

Voitko ajatella ammatillista tilannetta, jossa sinulla olisi mahdollisuus osoittaa johtajuutta?
Mikä on sinun lähestymistapasi konfliktien ratkaisemiseen?
Mikä on tapasi rakentaa ammatillisia suhteita kollegoiden kanssa?
Mikä on esimerkki onnistuneesta esityksestäsi? Miksi se oli niin vakuuttavaa?
Jos keskustelet kollegan tai asiakkaan kanssa, jolla on ei-tekninen tausta, miten selität monimutkaiset tekniset ongelmat tai haasteet?
Muista tilanne, jossa jouduit käsittelemään arkaluonteisia tietoja. Miten lähestyit tilannetta?
Miten arvioisit viestintätaitojasi omasta näkökulmastasi?

Luettelo tietotieteen haastattelukysymyksistä: Behavioral

Käyttäytymishaastattelukysymyksillä työnantajat etsivät erityisiä tilanteita, jotka osoittavat tiettyjä taitoja. Haastattelija haluaa ymmärtää, miten olet käsitellyt tilanteita menneisyydessä, mitä olet oppinut ja mitä voit tuoda heidän yritykseensä.

Esimerkkejä käyttäytymiskysymyksistä datatieteen haastattelussa ovat:

Muistatko tilanteen, jolloin piti puhdistaa ja järjestää iso tietojoukko?

Tutkimukset ovat osoittaneet, että datatieteilijät käyttävät suurimman osan ajastaan tietojen valmisteluun, toisin kuin tiedon louhintaan tai mallintamiseen. Joten jos sinulla on kokemusta datatieteilijänä, on melkein varmaa, että sinulla on kokemusta ison datajoukon siivoamisesta ja järjestämisestä. On myös totta, että tämä on tehtävä, josta harvat todella pitävät. Tietojen puhdistaminen on kuitenkin myös yksi yrityksen tärkeimmistä vaiheista. Joten sinun tulee viedä rekrytointipäällikkö läpi prosessin, jota seuraat tietojen valmistelussa: päällekkäisten havaintojen poistaminen, rakenteellisten virheiden korjaaminen, poikkeamien suodattaminen, puuttuvien tietojen korjaaminen ja tietojen validointi.

Ajattele dataprojektia, jonka parissa olet työstänyt ja jossa kohtasit ongelman tai haasteen. Mikä oli tilanne, mikä oli este ja miten voitit sen?
Anna konkreettinen esimerkki tietojen käyttämisestä asiakkaan tai sidosryhmän kokemuksen parantamiseen?
Kerro tietty tilanne, jossa saavutit tavoitteen. Miten saavutit sen?
Anna tietty tilanne, jossa et saavuttanut tavoitetta. Mikä meni vikaan?
Mikä on sinun lähestymistapasi tiukkojen määräaikojen hallintaan ja noudattamiseen?
Muistatko kerran, kun kohtasit konflikteja työssäsi? Miten toimit sen kanssa?

Luettelo tietotieteen haastattelukysymyksistä huippuyrityksiltä (Amazon, Google, Facebook, Microsoft)

Jotta saisit käsityksen joistakin muista haastattelussa mahdollisesti esiin tulevista kysymyksistä, olemme laatineet luettelon datatieteen haastattelukysymyksistä joistakin parhaista teknologiayrityksistä.

Mitä eroa on tukivektorikoneella ja logistisella regressiolla? Anna esimerkkejä tilanteista, joissa käyttäisit jompaakumpaa kuin toista.
Jos puuttuvien arvojen poistaminen tietojoukosta aiheuttaa harhaa, mitä tekisit?
Mitä mittareita arvioisit, kun tarkastelet tuotteen terveyttä, sitoutumista tai kasvua?
Mitä mittareita arvioisit, kun yrität käsitellä tai ratkaista tuotteeseemme liittyviä liiketoimintaongelmia?
Miten arvioit tuotteen suorituskyvyn?
Mistä tietää, onko uusi havainto poikkeava?
Miten määrittelisit bias-varianssin kompromissin?
Mikä on tapasi valita satunnaisesti näyte tuotteen käyttäjäjoukosta?
Mikä on prosessisi tietojen riitelemiseen ja puhdistamiseen ennen koneoppimisalgoritmien soveltamista?
Miten suhtautuisit epätasapainoiseen binääriluokitukseen?
Miten erottaa hyvän ja huonon datan visualisoinnin?
Luo funktio, joka tarkistaa, onko sana palindromi.