How would you determine a loop in a linked list?
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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The technical interview was also a breeze. Again, I just walked though my experience. Explained a couple of models that I built - both regression and machine learning. The guy was super nice but no hard balls.
The confirming interview was actually my favorite. First and foremost, it ending up being a second technical interview. But, I think that is because the interviewer was highly technical. There were a few cultural question - such as, what do you do to keep your skills relevant. But again.. insanely easy interview process.
What’s your motivation to apply ?
rate yourself on a scale from 1-10 (1 being worst and 10 being best) on the following skills: python, R, SQL?
What kind of pay were you expecting
online test about stats, A/B testing... Reasonable questions.
3 main questions: 1. write an algorithm to generate the probability of obtaining a random number based on a prior discrete distribution. Was asked all the relevant probability theory questions where applicable. asked to solve with and without using numpy library functions. 2. pick any ML algo of my choice and explain it at depth - decision trees in my case - how I have deployed it in a project before - covered all the conceptual details. 3. write SQL queries to offer discounts to customers that may not retain a premium subscription service - how would you determine who will/will not be a recurring customer?
Technical questions on process of cosmetic safety assessments.
The old test that i did had a time series based ml problem that needed to be solved.
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