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Data Scientist Interview Questions

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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.

54,287 data scientist interview questions shared by candidates

Given Email-id of the sender, location, timestamp, id, subject of the mail and mail content. Come up with a way to appropriately classify mails as Spam or No-Spam. Labels for the dataset is given(Supervised). How will you vectorize the input? Also write code for classification algorithm. How would you use sender's id, location and timestamp to your benefit?
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Data Scientist

Interviewed at Cure.Fit

3.6★
Jul 22, 2020

Given Email-id of the sender, location, timestamp, id, subject of the mail and mail content. Come up with a way to appropriately classify mails as Spam or No-Spam. Labels for the dataset is given(Supervised). How will you vectorize the input? Also write code for classification algorithm. How would you use sender's id, location and timestamp to your benefit?

Standard questions why you would like to work for that company and give examples of your previous work experience, describe your tasks in detail. Additionally, how will I go about living in remote areas and if I have been living in areas like that.
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Environmental Scientist

Interviewed at Glencore

3.5★
Jul 25, 2015

Standard questions why you would like to work for that company and give examples of your previous work experience, describe your tasks in detail. Additionally, how will I go about living in remote areas and if I have been living in areas like that.

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