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Data Scientist Interview Questions
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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Live coding SQL and Python. Calculate an average age of customers reaching step 3. Find the percentage of customers who reached step 3.
Q: If you were working with a model for classification, how would you evaluate its performance?
Why do you want to go back to working for someone else (having run my own consulting company for 10+ years)
How I would deliver insights for some situations that were not very clear.
Competency: -Why do you want to work at Syngenta/What do you know about Syngenta? -How do you deal with repetitive tasks? -Why this area and not others (e.g. structural biology)? -When you haven't been able to meet a deadline, how did you communicate this with your supervisor? -How do you juggle lots of tasks and various deadlines? -Are you someone who takes risks? -What would you do if /name a time when you had to make a decision without all the information available? Technical: They asked me to describe the process and tools used to go from designing a plasmid for expressing protein to purifying a protein. -Why might Syngenta need to purify and test proteins?
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