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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write a code in R/SQL: Given a table with three column, (id, category, value) and each id has 3 or less category (price, size, color). Now, how can I find those id's for which the value of two or more category matches to one another? For eg: ID1 (price 10, size M, color Red), ID2 (price 10, Size L, Color Red) , ID3 (price 15, size L, color Red) Then the output should be two rows: ID1 ID2 and ID2 ID3
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Data Scientist

Interviewed at Amazon

3.5
Apr 13, 2018

write a code in R/SQL: Given a table with three column, (id, category, value) and each id has 3 or less category (price, size, color). Now, how can I find those id's for which the value of two or more category matches to one another? For eg: ID1 (price 10, size M, color Red), ID2 (price 10, Size L, Color Red) , ID3 (price 15, size L, color Red) Then the output should be two rows: ID1 ID2 and ID2 ID3

- What is over-fitting? How do you avoid it? - What types of regularization do we have? Which one is simpler to use? L1 or L2? - Explain decision trees? What are different metrics to classify dataset? - What is bagging? - We have two models, one with 85% accuracy, one 82%. Which one do you pick? - What is p-value and how can we use it?
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Data Scientist

Interviewed at Amazon

3.5
May 5, 2018

- What is over-fitting? How do you avoid it? - What types of regularization do we have? Which one is simpler to use? L1 or L2? - Explain decision trees? What are different metrics to classify dataset? - What is bagging? - We have two models, one with 85% accuracy, one 82%. Which one do you pick? - What is p-value and how can we use it?

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