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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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Second round questions are: what according to you is data science? -- Answer will be always subjective, Can't we do non-linearity model using logistic regression? Even if you transform variable and use it in model -- statisticians refer the transformed variable as feature and logit is linear to feature.
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Senior Data Scientist

Interviewed at Sigmoid

4★
Apr 12, 2019

Second round questions are: what according to you is data science? -- Answer will be always subjective, Can't we do non-linearity model using logistic regression? Even if you transform variable and use it in model -- statisticians refer the transformed variable as feature and logit is linear to feature.

We have: [('kevin', 'march', 10), ('mark', 'april', 20), ('bill', 'march', 5), ('mark', 'april', 5), ('sarah', 'march', 2), ('sarah', 'may', 5),] Determine each person has how many records in 'march'. You are allowed just to use built-in functions.
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Senior Data Scientist

Interviewed at NIKE

3.9★
May 15, 2024

We have: [('kevin', 'march', 10), ('mark', 'april', 20), ('bill', 'march', 5), ('mark', 'april', 5), ('sarah', 'march', 2), ('sarah', 'may', 5),] Determine each person has how many records in 'march'. You are allowed just to use built-in functions.

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