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Michael Zippo
04.11.2021
Vous pouvez profiter de la science des données si vous êtes familiarisé avec l`échantillonnage systématique, l`analyse multivariée et l`apprentissage par renforcement. Aussi à l`aise que vous soyez avec ces sujets quantitatifs, un entretien avec un data scientist est toujours éprouvant pour les nerfs. Pour vous aider à décrocher l`emploi de vos rêves en science des données, vous trouverez ci-dessous les principales questions et réponses pour les entretiens avec des scientifiques des données.
Quelle que soit la technique statistique dans laquelle vous êtes le meilleur, vous devez vous préparer à autant de questions d`entretien que possible. Rafraîchissez votre thèse sur des éléments tels que le modèle de régression linéaire, la fonction d`activation et l`analyse bivariée. Identifiez vos faiblesses et entraînez-vous à répondre aux questions en termes simples. Lisez la suite pour en savoir plus sur les entretiens d`embauche avec les data scientists.
Qu`est-ce qu`un data scientist ?
Un data scientist est un analyste qui nettoie, organise et interprète les données non structurées et structurées afin que les entreprises puissent prendre des décisions stratégiques. Vous utiliserez souvent des concepts tels que la régression linéaire, le deep learning, le machine learning , l`analyse des causes profondes, la combinaison linéaire et l`échantillonnage probabiliste pour vos projets.
Si la construction d`un modèle statistique complexe et la réalisation d`expériences aléatoires vous semblent passionnantes, une carrière dans la science des données est un excellent choix. Selon ZipRecruiter, le salaire moyen des data scientists est de $ 119 413, ce qui est extrêmement élevé. Les scientifiques des données experts en clustering DBSCAN et en requêtes SQL peuvent gagner encore plus.
Réponses aux questions les plus Questions d`entretien avec un data scientist commun
Les questions d`un responsable du recrutement lors d`un entretien avec un data scientist dépendent de l`entreprise pour laquelle vous postulez. Cependant, vous pouvez généralement vous préparer à quoi vous attendre pendant l`entretien. Des questions courantes sont posées lors d`un entretien en science des données, telles que des questions d`entretien comportementales, techniques et générales en science des données.
Pour répondre avec succès à toute question d`entretien en science des données, vous devez comprendre comment mettre en œuvre des techniques spécifiques et résoudre les faux positifs. Vous devez également savoir comment utiliser la puissance prédictive, les valeurs aberrantes, l`échantillonnage systématique et la visualisation des données. Le filtrage basé sur le contenu et l`algorithme de classification binaire sont également importants à connaître.
Top Five Technical Data Scientist Interview Questions et réponses
Les questions de l`entretien technique sur la science des données déterminent votre capacité à travailler avec des concepts pratiques tels que la régression logistique, les variables indépendantes, les arbres de décision et l`échantillonnage probabiliste. Vous pouvez également rencontrer des questions sur la modélisation des données. Vous trouverez ci-dessous les principales questions techniques pour un entretien avec un data scientist.
Si vous souhaitez devenir un data scientist , soyez prêt à travailler souvent avec des histogrammes et des boxplots . Les responsables du recrutement doivent savoir que vous pouvez différencier ces deux vues des données. Ainsi, lorsque vous répondez à cette question d`entretien sur la science des données, explorez les différences entre ces deux visualisations de données et la manière dont les scientifiques les utilisent.
Les histogrammes sont des graphiques à barres, contrairement aux boîtes à moustaches. Le premier montre la fréquence des valeurs des variables numériques tandis que le second montre la distribution des données. Les histogrammes estiment la distribution de probabilité de valeurs données et la boîte à moustaches est utilisée pour estimer la plage, les valeurs aberrantes et les quartiles afin de comparer plusieurs graphiques à la fois.
Quelles sont les différentes caractéristiques entre apprentissage supervisé et non supervisé ?
L`apprentissage automatique est un élément essentiel de la science des données. Les responsables du recrutement posent ces questions pour évaluer dans quelle mesure vous êtes familiarisé avec l`apprentissage automatique pour la science des données. Vous voulez être très détaillé dans votre réponse à cette question et préciser toutes les différences entre l`apprentissage supervisé et non supervisé.
Pour l`apprentissage supervisé, l`entrée est connue et étiquetée et il y a un élément de cadeau de retour. Nous utilisons généralement l`apprentissage supervisé pour la régression logistique et les arbres de décision. L`apprentissage non supervisé fonctionne sur des données non étiquetées et il n`y a pas de composant de rétroaction. Nous l`utilisons pour le clustering hiérarchique et le clustering k-means.
Que signifie le terme "matrice de confusion" ?
Les techniques statistiques sont une pratique dominante en science des données, et c`est là que la matrice de confusion devient pertinente. En définissant une matrice de confusion, vous pouvez confirmer que vous savez comment évaluer les performances d`un modèle de classification. En retour, vous avez une solide compréhension des statistiques et des probabilités. Ne confondez pas ce concept avec la matrice de corrélation ou de covariance.
Une matrice de confusion est un système qui résume le nombre de prédictions incorrectes et correctes, y compris les valeurs de comptage. Décomposons ces prédictions par classe. Grâce à ces résultats, vous serez en mesure de déterminer les performances de votre modèle de classement par rapport aux valeurs cibles réelles.
Quelles sont les étapes pour créer un arbre de décision ?
Dans une carrière comme la science des données, vous devez savoir comment prendre une décision stratégique. Pour cette raison, le responsable du recrutement posera ce genre de questions sur les arbres de décision. Répondre à cette question reflète votre capacité à organiser les données et à développer une analyse réussie à l`aide d`informations précises. Voici comment vous pouvez décrire les étapes pour créer un arbre de décision.
- Déterminer les classes de données qui seront la base de l`arbre.
- Reportez-vous au "Jouer au golf " et calculez l`entropie pour les classes.
- Après chaque division dans l`arbre de décision, calculez l`entropie pour chaque attribut.
- Pour chaque attribut, calculez le gain d`information. Pour ce faire, utilisez cette formule Gain (S, T) = Entropie (S) - Entropie (S, T). Utilisez l`attribut avec le plus grand gain d`informations pour le fractionnement.
- Effectuez le premier fractionnement dans l`arbre de décision en fonction de l`attribut avec le plus grand gain d`informations de l`étape 4.
Quoi -sont-les-inconvénients d`un modèle linéaire ?
Cette question détermine si vous comprenez les risques de travailler avec un modèle linéaire. Vos connaissances démontreront également que vous avez les compétences nécessaires pour faire la distinction entre les modèles d`apprentissage automatique afin que vous puissiez identifier les modèles faibles et utiliser des modèles appropriés pour votre projet. Lorsque vous répondez à cette question, assurez-vous d`énumérer autant d`inconvénients que possible d`un modèle linéaire.
Lorsque vous travaillez avec un modèle linéaire, vous êtes limité à travailler avec des relations linéaires qui ne sont pas correctes pour chaque ensemble de données. vous empêche de regarder les valeurs extrêmes d`un ensemble de données car vous ne pouvez voir que la moyenne d`une variable dépendante et des variables indépendantes. Les données doivent également être dépendantes lorsque vous travaillez avec une régression linéaire.
Les cinq principales questions et données comportementales Réponses aux entretiens avec des scientifiques
Une question d`entretien avec des spécialistes des données comportementales est utilisée pour évaluer vos traits de personnalité et la façon dont vous gérez les situations. Bien que vos connaissances techniques ne soient pas très importantes pour ces questions, vous devez tout de même vous y préparer. Le Bureau of Labor Statistics suggère de préparer chaque question < /a> et donner des réponses précises.
Quelles sont les valeurs ‚Äã‚Äãod`un bon data scientist ?
Un recruteur vous posera cette question pour déterminer vos qualités professionnelles et vos aspirations. Votre réponse révélera également votre point de vue sur la meilleure façon de faire votre travail. Soyez honnête et expliquez comment vos valeurs personnelles "reflètent celles d`un bon data scientist".
En général, les data scientists doivent avoir d`excellentes compétences en gestion du temps et prendre le contrôle dans des situations stressantes. Les professionnels doivent également prêter attention aux détails de tous les ensembles de données sur lesquels ils travaillent. Ils doivent comprendre les exigences de l`entreprise et déterminer comment ils peuvent avoir un impact réel sur l`entreprise.
Quoi type d`environnement de travail dans lequel vous vous sentez à l`aise ?
C`est une question difficile car si le responsable du recrutement veut votre honnêteté, il essaie d`évaluer si vous seriez un bon candidat pour son entreprise. Consultez les avis des employés sur un site comme Glassdoor pour avoir une idée de l`environnement de travail attendu. S`il s`agit d`une culture compatible pour vous, basez votre réponse sur les caractéristiques que vous aimez dans cet environnement.
Par exemple, si l`environnement de travail de l`entreprise est plus lent, vous pouvez dire que vous aimez travailler dans un environnement ce n`est pas trop écrasant mais vous met au défi. Si, en revanche, votre environnement de travail évolue rapidement, expliquez que vous aimez travailler dans un environnement en constante évolution et que vous avez de nouvelles problématiques à résoudre.
Lors de l`analyse des données, de la validation des données, de la création d`un arbre décisionnel et de l`utilisation systématique de l`échantillonnage, vous vous fierez fortement aux commentaires de vos collègues. Par conséquent, les responsables du recrutement veulent comprendre comment vous envisagez d`aider et d`optimiser votre équipe. Votre réponse en dira long sur votre travail d`équipe et vos compétences en communication.
Pour répondre à cette question, vous devez utiliser vos forces. Vous vous souviendrez peut-être des réponses précédentes concernant votre expérience de travail ou vos compétences. Par exemple, vous pouvez dire que vous souhaitez offrir une perspective nouvelle et innovante et vous efforcer d`accroître l`efficience, l`efficacité et la précision de vos projets.
Quelles sont vos plus grandes faiblesses ?
Personne ne veut admettre qu`il a des faiblesses et des défauts. Cependant, les employeurs doivent le savoir pour comprendre comment vous envisagez d`améliorer vos faiblesses. Que vous rencontriez des problèmes avec la validation croisée, les modèles d`apprentissage en profondeur ou la traduction de fonctions complexes, soyez honnête sur vos faiblesses et sur la manière dont vous envisagez de les corriger.
Quelles que soient vos faiblesses, vous devez assumer vos responsabilités et expliquez les raisons pour lesquelles vous les modifiez. Par exemple, si vous avez de mauvaises compétences en gestion du temps, vous pouvez essayer de tenir un journal et de régler des alarmes pour vous responsabiliser. Si vous rencontrez des difficultés avec le modèle de forêt aléatoire ou le modèle de régression logistique, mentionnez-les également.
Comment restez-vous au courant des tendances de la science des données ?
Il pourrait y avoir une meilleure façon d`aborder une technique de clustering, de mettre en œuvre des modèles d`apprentissage en profondeur ou de créer des algorithmes d`apprentissage automatique. Pour cette raison, vous devez suivre les tendances de la science des données. Montrez comment vous allez y parvenir pour montrer que vous êtes passionné par votre métier et que vos processus statistiques restent à jour.
