Questions about database and Machine Learning. The interviewer asked about my background in operations research and machine learning. Several programming questions with language of my choice.
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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What if you want to evaluate your model with respect to a system running on the client-side? How you are going to charge your client if your model is better than his system?
2) What is generally considered a trade-off in machine learning?
Write a SQL query to count the number of unique users per day who logged in from both iPhone and web, where iPhone logs and web logs are in distinct relations.
How you will decide the number of clusters in k means?
How you will handle class imbalance problem? What are various approaches?
Take the integer 123 and convert it to 321. God forbid you use the most concise, correct solution, though. But hey, maybe I saved someone from this inane question since it's on full display on Glassdoor now.
The second question was trying to predict for 7 days. Follow up question was if u predict using the prediction u might accumulate errors.
Tell me about the time you influenced someone
How would you make a product using this piece of paper?
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