3. Difference between supervised and unsupervised learning.
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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Q: What is your thought process when given a data set to analyze a particular problem?
What was your favourite subject at college?
What's your career plan for next three years?
What tools have you used in your career so far?
Data science / business discussion: high level discussion of how to approach a given business problem, applying data science and machine learning techniques in a practical way to create a solution.
They asked if I could create an anagram checker using python within 30 minutes
explain differential equations and calculus in simplistic terms
How to run relevant assays.
The manager who hired me from the outside once asked me "How do you measure the immeasurable?" I kid you not.
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