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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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The data challenge is pretty standard, give you a data set and let you build a predictive model and put together some insights. Phone and onsite interviews are all technical interviews. Some statistics (sampling, hypothesis testing, power calculation, etc.), some product sense (whether to launch some features, why some metric changed, etc.), also a CS-like question.
I was asked about the way I would design the "people you may know" application of LinkedIn and about the way I would group "similar" people and jobs with people etc. More or less it was a discussion about collaborative filtering , classification and prediction models (k-means clustering, bayesian model, decision trees ).
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