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Data Scientist Interview Questions

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Data Scientist Interview Questions

In un colloquio per Data scientist, ti verranno poste domande volte a verificare le tue capacità di data modeling, risoluzione di problemi e programmazione. Preparati a rispondere a domande di carattere generale che valutano la tua conoscenza della statistica e della scienza dei dati. Dovresti inoltre prepararti a rispondere a domande aperte mirate a testare la tua creatività, le tue doti comunicative e la tua formazione nella programmazione e modellazione dei dati.

Domande tipiche dei colloqui per Data scientist e come rispondere

Question 1

Domanda 1: Quali tecniche di data modeling preferisci e perché?

How to answer
Come rispondere: Trasformare i dati in informazioni comprensibili e fruibili è un aspetto fondamentale del lavoro di Data scientist. Con questa domanda i datori di lavoro vogliono capire il tuo backgruond e valutare le tue capacità di data modeling. Elenca e illustra le tecniche di data modeling che preferisci, includendo vantaggi come semplicità d'uso, flessibilità, ecc.
Question 2

Domanda 2: Come rilevi gli account Instagram fasulli utilizzati per raggirare i consumatori?

How to answer
Come rispondere: Domande come questa permettono ai selezionatori di testare le tue capacità di risolvere i problemi. Quando rispondi a domande aperte di questo tipo, non esitare a chiedere chiarimenti o a usare lavagne per dimostrare le tue abilità nel tracciare diagrammi e usare codici. Condividi il tuo processo di pensiero mentre elabori il problema.
Question 3

Domanda 3: Descrivi quali circostanze richiedono una lista, una tupla o un set in Python.

How to answer
Come rispondere: I selezionatori ti porranno domande come questa per testare le tue abilità di programmazione in Python. Ripassa gli elementi fondamentali di Python, come liste, tuple e set prima del colloquio. Dovrai essere in grado di spiegare quando e come ogni strumento deve essere usato da un Data scientist.

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I was asked to "cleanse and provide validated "winner_price" data" to feed into an ML pipeline. To do this, I was provided with a CSV file with about 10 rows of data. There was no instruction or data dictionary provided, however, it seemed that each "contract" was bid on by multiple "participants" and the winner was chosen (as per the instructions) as the participant with the lowest bid offer. That means each "participants" field contained a list... important to notice though it wasn't explained at all in the instructions where the winner price was chosen from - that was left for the reader to decipher.
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Data Scientist

Interviewed at Vamstar

3.3★
May 9, 2024

I was asked to "cleanse and provide validated "winner_price" data" to feed into an ML pipeline. To do this, I was provided with a CSV file with about 10 rows of data. There was no instruction or data dictionary provided, however, it seemed that each "contract" was bid on by multiple "participants" and the winner was chosen (as per the instructions) as the participant with the lowest bid offer. That means each "participants" field contained a list... important to notice though it wasn't explained at all in the instructions where the winner price was chosen from - that was left for the reader to decipher.

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