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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# Q1: Write a function to intersect two *sorted* lists (find common elements) # Write a method taking two lists as input, and returning a new list # You can assume you have a reasonable array/list class available (ArrayList, vector, python list, etc) # Ex: # l1 = [1,2,3,4,5] # l2 = [1,5,7,11,100] # result = [1,5]
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Software Engineer/Data Scientist

Interviewed at Tripadvisor

3.5
Oct 29, 2014

# Q1: Write a function to intersect two *sorted* lists (find common elements) # Write a method taking two lists as input, and returning a new list # You can assume you have a reasonable array/list class available (ArrayList, vector, python list, etc) # Ex: # l1 = [1,2,3,4,5] # l2 = [1,5,7,11,100] # result = [1,5]

The first round questions included basic dataframe manipulations, a regex question on writing a pattern to identify specific phrase which could have any number of random words in between (eg. between high and calorie, there could be any number of words upto 4 eg. high word1 calorie, high word1 word2 calorie' etc). This also needed some basic preprocessings like handling unidecode errors, punctuations and numbers in a string. Another question was a probability based descriptive question and a easy question on coding to print numbers between 0 to 100 which were prime.
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NLP Data Scientist

Interviewed at American Express

4.1
Jan 6, 2022

The first round questions included basic dataframe manipulations, a regex question on writing a pattern to identify specific phrase which could have any number of random words in between (eg. between high and calorie, there could be any number of words upto 4 eg. high word1 calorie, high word1 word2 calorie' etc). This also needed some basic preprocessings like handling unidecode errors, punctuations and numbers in a string. Another question was a probability based descriptive question and a easy question on coding to print numbers between 0 to 100 which were prime.

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