Soalan Temuduga Sains Data

Panduan kerjaya Data Scientist BrainStation boleh membantu anda mengambil langkah pertama ke arah kerjaya yang menguntungkan dalam sains data. Teruskan membaca untuk mendapatkan gambaran keseluruhan soalan temu duga biasa untuk pekerjaan sains data dan cara terbaik untuk menjawabnya.

Menjadi Ahli Sains Data

Bercakap dengan Penasihat Pembelajaran untuk mengetahui lebih lanjut tentang cara bootcamp dan kursus kami boleh membantu anda menjadi seorang Saintis Data.

Dengan mengklik Hantar, anda menerima kami Syarat .

Hantar

Tidak dapat menyerahkan! Muat semula halaman dan cuba lagi?

Ketahui lebih lanjut tentang Bootcamp Sains Data kami

Terima kasih!

Kami akan berhubung tidak lama lagi.

Lihat halaman Bootcamp Sains Data

Proses temu duga sains data boleh berbeza-beza bergantung pada syarikat dan industri. Biasanya, mereka akan menyertakan pemeriksaan telefon awal dengan pengurus pengambilan pekerja diikuti dengan satu atau beberapa temu bual di tapak.

Anda perlu menjawab soalan temuduga sains data teknikal dan tingkah laku dan berkemungkinan akan menyelesaikan projek berkaitan kemahiran. Sebelum setiap temu duga, anda harus menyemak resume dan portfolio anda, serta bersedia untuk soalan temu duga yang berpotensi.

Soalan temu bual sains data akan menguji pengetahuan dan kemahiran statistik, pengaturcaraan, matematik dan pemodelan data anda. Majikan akan menilai kemahiran teknikal dan insaniah anda dan sejauh mana anda sesuai dengan syarikat mereka.

Dengan menyediakan beberapa soalan dan jawapan temu bual sains data biasa, anda boleh memasuki temu duga dengan yakin. Terdapat beberapa jenis soalan Data Saintis yang anda boleh jangkakan untuk hadapi semasa temu duga sains data anda.

Senarai Soalan Temuduga Sains Data: Soalan Berkaitan Data

Majikan sedang mencari calon yang mempunyai pengetahuan yang kukuh tentang teknik dan konsep sains data. Soalan temu bual berkaitan data akan berbeza-beza bergantung pada jawatan dan kemahiran yang diperlukan.

Berikut ialah beberapa contoh contoh soalan dan jawapan temu bual berkaitan data:

Apakah perbezaan antara pembelajaran diselia dan tidak diselia?

Perbezaan terbesar antara pembelajaran diselia dan tidak diselia melibatkan penggunaan set data berlabel dan tidak berlabel. Pembelajaran diselia menggunakan data output dan input yang dilabelkan, dan algoritma pembelajaran tanpa seliaan tidak. Perbezaan lain ialah pembelajaran yang diselia mempunyai mekanisme maklum balas manakala pembelajaran tanpa pengawasan tidak. Akhir sekali, algoritma pembelajaran diselia yang biasa digunakan termasuk regresi logistik, mesin vektor sokongan dan pepohon keputusan, manakala algoritma pembelajaran tanpa penyeliaan ialah pengelompokan k-means, pengelompokan hierarki dan algoritma apriori.

Apakah perbezaan antara pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin?

Soalan ini boleh menjadi sukar untuk dijawab dengan jelas kerana jelas terdapat beberapa pertindihan di sini. Mulakan dengan menerangkan bahawa pembelajaran mendalam pada asasnya adalah subbidang pembelajaran mesin dan kedua-duanya berada di bawah payung kecerdasan buatan. Apabila pembelajaran mesin menggunakan algoritma untuk menganalisis data dan akhirnya belajar membuat keputusan berdasarkan perkara yang diperoleh daripada data, pembelajaran mendalam melapisi algoritma tersebut untuk mencipta rangkaian saraf tiruan yang mampu belajar dan membuat keputusan termaklum.

Bolehkah anda memberikan penjelasan terperinci tentang algoritma Decision Tree?
Apakah pensampelan? Berapa banyak kaedah persampelan yang anda kenali?
Bagaimanakah anda membezakan antara ralat jenis I vs jenis II?
Sila takrifkan regresi linear.
Apakah maksud istilah nilai-p, pekali dan nilai r kuasa dua? Mengapakah setiap komponen penting?
Sila tentukan berat sebelah pemilihan.
Sila tentukan interaksi statistik.
Bolehkah anda memberikan contoh set data dengan taburan bukan Gaussian?
Sila terangkan Formula Kebarangkalian Binomial.
Bolehkah anda jelaskan perbezaan antara k-NN dan k-means clustering?
Apakah pendekatan anda untuk mencipta model regresi logistik?
Apakah peraturan 80/20? Bagaimanakah pentingnya pengesahan model?
Tentukan ketepatan dan ingat kembali. Bagaimanakah ia berkaitan dengan keluk ROC?
Sila terangkan bagaimana untuk membezakan antara kaedah regularisasi L1 dan L2?
Sebelum menggunakan algoritma pembelajaran mesin, apakah langkah untuk perbalahan data dan pembersihan data?
Bolehkah anda menerangkan perbezaan antara histogram dan plot kotak?
Bagaimanakah anda mentakrifkan pengesahan silang?
Bolehkah anda menerangkan apa itu positif palsu dan negatif palsu? Apa yang anda katakan lebih baik untuk dimiliki: terlalu banyak positif palsu atau terlalu banyak negatif palsu?
Apabila mereka bentuk model pembelajaran mesin, yang manakah lebih penting: ketepatan model atau prestasi model?
Pada pendapat anda, apakah yang lebih baik: 50 pokok keputusan kecil atau pokok besar?
Bolehkah anda memikirkan projek sains data di syarikat kami yang menarik minat anda?
Bolehkah anda fikirkan beberapa contoh amalan terbaik dalam sains data?

Senarai Soalan Temuduga Sains Data: Soalan Kemahiran Teknikal

Soalan kemahiran teknikal dalam temu bual sains data digunakan untuk menilai pengetahuan, kemahiran dan kebolehan sains data anda. Soalan-soalan ini akan dikaitkan dengan tanggungjawab kerja khusus jawatan Saintis Data.

Soalan temu bual sains data teknikal mungkin mempunyai satu jawapan yang betul atau beberapa penyelesaian yang mungkin. Anda akan mahu menunjukkan proses pemikiran anda semasa menyelesaikan masalah dan menerangkan dengan jelas bagaimana anda mencapai jawapan.

Contoh soalan temu bual kemahiran sains data teknikal termasuk:

Apakah alatan dan kemahiran teknikal teratas untuk Saintis Data?

Sains data ialah bidang yang sangat teknikal dan anda perlu menunjukkan kepada pengurus pengambilan pekerja bahawa anda mahir dengan semua alat, perisian dan bahasa pengaturcaraan standard industri terkini. Daripada pelbagai bahasa pengaturcaraan statistik yang digunakan dalam sains data, R dan Python paling kerap digunakan oleh Saintis Data. Kedua-duanya boleh digunakan untuk fungsi statistik seperti mencipta model tak linear atau linear, analisis regresi, ujian statistik, perlombongan data dan banyak lagi. Satu lagi alat sains data yang penting ialah Pelayan RStudio, manakala Jupyter Notebook sering digunakan untuk pemodelan statistik, visualisasi data, fungsi pembelajaran mesin, dll. Sudah tentu, terdapat beberapa alat visualisasi data khusus yang digunakan secara meluas oleh Data Scientists, termasuk Tableau, PowerBI , Bokeh, Plotly dan Infogram. Saintis Data juga memerlukan banyak pengalaman menggunakan SQL dan Excel.

Jawapan anda juga harus menyebut sebarang alat atau kecekapan teknikal tertentu yang dituntut oleh pekerjaan yang anda temu duga. Semak huraian kerja dan jika terdapat sebarang alat atau program yang belum anda gunakan, mungkin berbaloi untuk membiasakan diri sebelum temu duga anda.

Bagaimanakah anda melayan nilai-nilai terpencil?

Beberapa jenis outlier boleh dialih keluar. Nilai sampah atau nilai yang anda tahu tidak benar, boleh digugurkan. Outlier dengan nilai melampau jauh di luar titik data yang lain yang dikelompokkan dalam satu set boleh dialih keluar juga. Jika anda tidak boleh menggugurkan outlier, anda boleh mempertimbangkan semula sama ada anda memilih model yang betul, anda boleh menggunakan algoritma (seperti hutan rawak) yang tidak akan terjejas dengan teruk oleh nilai outlier, atau anda boleh cuba menormalkan data anda.

Sila beritahu kami tentang algoritma asal yang telah anda buat.
Apakah perisian statistik kegemaran anda, dan mengapa?
Pernahkah anda mengerjakan projek sains data yang memerlukan komponen pengaturcaraan yang besar? Apa yang anda ambil daripada pengalaman itu?
Terangkan cara untuk mewakili data dengan lima dimensi dengan berkesan.
Anda perlu menjana model ramalan menggunakan regresi berganda. Apakah proses anda untuk mengesahkan model ini?
Bagaimanakah anda memastikan bahawa perubahan yang anda buat pada algoritma adalah penambahbaikan?
Sila berikan kaedah anda untuk mengendalikan set data tidak seimbang yang digunakan untuk ramalan (iaitu, kelas yang jauh lebih negatif daripada kelas positif).
Apakah pendekatan anda untuk mengesahkan model yang anda cipta untuk menjana model ramalan pembolehubah hasil kuantitatif menggunakan regresi berganda?
Anda mempunyai dua model berbeza bagi prestasi dan ketepatan pengiraan yang setanding. Sila terangkan cara anda memutuskan yang mana untuk dipilih untuk pengeluaran dan sebabnya.
Anda diberikan set data yang terdiri daripada pembolehubah dengan sebahagian besar nilai yang tiada. Apakah pendekatan anda?

Senarai Soalan Temuduga Sains Data: Soalan Peribadi

Bersama-sama dengan menguji pengetahuan dan kemahiran sains data anda, majikan mungkin juga akan bertanya soalan umum untuk mengenali anda dengan lebih baik. Soalan ini akan membantu mereka memahami gaya kerja, personaliti dan cara anda mungkin sesuai dengan budaya syarikat mereka.

Soalan temu bual Saintis Data Peribadi mungkin termasuk:

Apakah yang menjadikan seorang Saintis Data yang baik?

Jawapan anda kepada soalan ini akan memberitahu pengurus pengambilan pekerja banyak tentang cara anda melihat peranan anda dan nilai yang anda bawa kepada organisasi. Dalam jawapan anda, anda boleh bercakap tentang bagaimana sains data memerlukan gabungan kecekapan dan kemahiran yang jarang berlaku. Saintis Data yang baik perlu menggabungkan kemahiran teknikal yang diperlukan untuk menghuraikan data dan mencipta model dengan pengertian perniagaan yang diperlukan untuk memahami masalah yang mereka tangani serta mengenali cerapan yang boleh diambil tindakan dalam data mereka. Dalam jawapan anda, anda juga boleh membincangkan Saintis Data yang anda cari, sama ada rakan sekerja yang anda kenali secara peribadi atau tokoh industri yang berwawasan.

Tolong beritahu saya tentang diri anda.
Apakah kualiti terbaik anda secara profesional? Apakah bidang kelemahan anda?
Adakah terdapat seorang Saintis Data yang paling anda kagumi?
Apakah yang memberi inspirasi kepada minat anda dalam sains data?
Apakah kemahiran atau ciri unik yang anda bawa yang akan membantu pasukan?
Apa yang membuat anda memutuskan untuk meninggalkan pekerjaan terakhir anda?
Apakah tahap pampasan yang anda harapkan daripada pekerjaan ini?
Adakah anda lebih suka bekerja sendiri atau sebagai sebahagian daripada pasukan Saintis Data?
Di manakah anda melihat kerjaya anda dalam tempoh lima tahun?
Apakah pendekatan anda untuk mengendalikan tekanan di tempat kerja?
Bagaimana anda mencari motivasi?
Apakah kaedah anda untuk mengukur kejayaan?
Bagaimanakah anda menerangkan persekitaran kerja ideal anda?
Apakah minat atau hobi anda di luar sains data?

Senarai Soalan Temuduga Sains Data: Kepimpinan dan Komunikasi

Kepimpinan dan komunikasi adalah dua kemahiran yang berharga untuk Saintis Data. Majikan menghargai calon pekerjaan yang boleh menunjukkan inisiatif, berkongsi kepakaran mereka dengan ahli pasukan dan menyampaikan objektif dan strategi sains data.

Berikut ialah beberapa contoh soalan temu bual sains data kepimpinan dan komunikasi:

Apakah yang anda suka tentang bekerja dalam pasukan pelbagai disiplin?

Seorang Saintis Data bekerjasama dengan pelbagai jenis orang dalam peranan teknikal dan bukan teknikal. Bukan perkara biasa bagi Saintis Data untuk bekerjasama dengan pembangun, pereka bentuk, pakar produk, penganalisis data, pasukan jualan dan pemasaran serta eksekutif peringkat atasan, apatah lagi pelanggan. Jadi dalam jawapan anda kepada soalan ini, anda perlu menggambarkan bahawa anda adalah pemain pasukan yang menikmati peluang untuk bertemu dan bekerjasama dengan orang di seluruh organisasi. Pilih contoh situasi di mana anda melaporkan kepada orang peringkat tertinggi dalam syarikat untuk menunjukkan bukan sahaja bahawa anda selesa berkomunikasi dengan sesiapa sahaja, tetapi juga untuk menunjukkan betapa berharganya cerapan terdorong data anda pada masa lalu.

Bolehkah anda memikirkan situasi profesional di mana anda mempunyai peluang untuk menunjukkan kepimpinan?
Apakah pendekatan anda terhadap penyelesaian konflik?
Apakah pendekatan anda untuk membina hubungan profesional dengan rakan sekerja?
Apakah contoh pembentangan yang berjaya yang anda berikan? Mengapa ia begitu menarik?
Jika anda bercakap dengan rakan sekerja atau pelanggan daripada latar belakang bukan teknikal, bagaimanakah anda menerangkan masalah atau cabaran teknikal yang kompleks?
Sila ingat situasi apabila anda terpaksa mengendalikan maklumat sensitif. Bagaimana anda mendekati situasi tersebut?
Dari perspektif anda sendiri, bagaimana anda menilai kemahiran komunikasi anda?

Senarai Soalan Temuduga Sains Data: Tingkah Laku

Dengan soalan temu duga tingkah laku, majikan mencari situasi khusus yang mempamerkan kemahiran tertentu. Penemuduga ingin memahami cara anda menangani situasi pada masa lalu, perkara yang anda pelajari dan perkara yang anda boleh bawa ke syarikat mereka.

Contoh soalan tingkah laku dalam temu bual sains data termasuk:

Adakah anda masih ingat situasi apabila anda terpaksa membersihkan dan mengatur set data yang besar?

Kajian telah menunjukkan bahawa Saintis Data menghabiskan sebahagian besar masa mereka untuk penyediaan data, berbanding dengan perlombongan atau pemodelan data. Jadi, jika anda mempunyai pengalaman sebagai Saintis Data, hampir pasti anda mempunyai pengalaman membersihkan dan mengatur set data yang besar. Ia juga benar bahawa ini adalah tugas yang sangat digemari oleh segelintir orang. Tetapi pembersihan data juga merupakan salah satu langkah paling penting untuk mana-mana syarikat. Oleh itu, anda harus mengambil pengurus pengambilan melalui proses yang anda ikuti dalam penyediaan data: mengalih keluar pemerhatian pendua, membetulkan ralat struktur, menapis outlier, menangani data yang hilang dan pengesahan data.

Fikirkan kembali projek data yang telah anda usahakan di mana anda menghadapi masalah atau cabaran. Apakah keadaan, apakah halangan, dan bagaimana anda mengatasinya?
Sila berikan contoh khusus menggunakan data untuk meningkatkan pengalaman pelanggan atau pemegang kepentingan?
Sila berikan situasi khusus di mana anda mencapai matlamat. Bagaimana anda mencapainya?
Sila berikan situasi khusus di mana anda gagal mencapai matlamat. Apa yang silap?
Apakah pendekatan anda untuk mengurus dan memenuhi tarikh akhir yang ketat?
Bolehkah anda ingat masa anda menghadapi konflik di tempat kerja? Bagaimana anda menghadapinya?

Senarai Soalan Temuduga Sains Data Daripada Syarikat Teratas (Amazon, Google, Facebook, Microsoft)

Untuk memberi anda idea tentang beberapa soalan lain yang mungkin timbul dalam temu duga, kami telah menyusun senarai soalan temu duga sains data daripada beberapa syarikat berteknologi tinggi.

Apakah perbezaan antara mesin vektor sokongan dan regresi logistik? Sila berikan contoh situasi di mana anda akan memilih untuk menggunakan satu daripada yang lain.
Jika mengalih keluar nilai yang hilang daripada set data menyebabkan berat sebelah, apakah yang akan anda lakukan?
Apabila melihat kesihatan, penglibatan atau pertumbuhan produk, apakah metrik yang akan anda nilai?
Apabila cuba menangani atau menyelesaikan masalah perniagaan yang berkaitan dengan produk kami, apakah metrik yang anda akan nilai?
Bagaimana anda menilai prestasi produk?
Bagaimanakah anda tahu jika pemerhatian baharu adalah outlier?
Bagaimanakah anda mentakrifkan tukar ganti bias-varian?
Apakah kaedah anda untuk memilih sampel secara rawak daripada populasi pengguna produk?
Apakah proses anda untuk perbalahan dan pembersihan data sebelum menggunakan algoritma pembelajaran mesin?
Bagaimanakah anda mendekati klasifikasi binari yang tidak seimbang?
Bagaimanakah anda membezakan antara visualisasi data yang baik dan buruk?
Sila cipta fungsi yang mengesahkan sama ada sesuatu perkataan ialah palindrom.