Questions D’Entretien Javascript Filtrées

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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.

Comment expliqueriez-vous la différence entre un histogramme et une boîte au sol ?

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.

  1. Déterminer les classes de données qui seront la base de l`arbre.
  2. Reportez-vous au "Jouer au golf " et calculez l`entropie pour les classes.
  3. Après chaque division dans l`arbre de décision, calculez l`entropie pour chaque attribut.
  4. 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.
  5. 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.

Comment comptez-vous ajouter de la valeur à l`équipe ?

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.

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.

Une bonne réponse serait de dire que vous restez au courant des tendances en science des données grâce à une communauté de science des données en ligne. Mentionnez plusieurs blogs, podcasts et autres ressources avec lesquels vous interagissez. Vous pouvez également suivre un Les cinq principales questions et réponses pour l`entretien général sur la science des données

Questions générales pour l`entretien de science des données détermine votre niveau de compétence en science des données et votre degré de familiarité avec les outils essentiels. Ces types de questions peuvent également évaluer votre passion et votre dévouement à l`industrie de la science des données et comment vous p lan pour progresser. modifier à l`intérieur. Vous trouverez ci-dessous les principales questions générales pour l`entretien avec les data scientists.

Quels data scientists admirez-vous et pourquoi ?

Gardez à l`esprit qu`il se peut qu`il n`y ait pas une seule réponse correcte à cette question d`entretien de science des données. Cette question est généralement posée lors des entretiens pour évaluer vos ambitions et vos valeurs professionnelles. Vous pouvez citer des experts de l`industrie tels que Jeremy Stanley et Monica Rogati. Assurez-vous d`expliquer pourquoi vous les examinez spécifiquement.

Si vous avez déjà un réseau connecté dans l`industrie, c`est le moment de le faire. Par exemple, si un ancien collègue vous a appris à utiliser la descente de gradient par lots, vous pouvez expliquer son impact sur vous et mentionner son nom. C`est un excellent moyen de rendre votre entretien intéressant à long terme.

Quels sont les trois biais qui se produisent dans le processus d`échantillonnage?

Lorsque vous travaillez avec des échantillons de données, les biais d`échantillonnage doivent être identifiés pour garantir des résultats statistiques précis. Un échantillon asymétrique peut inclure une distribution asymétrique ou une taille d`échantillon incorrecte. Cela dépend de la taille du lot et de la façon dont les populations sont représentées dans les données. Cependant, lorsque vous le faites, votre employeur doit savoir que vous pouvez gérer le biais.

Les trois biais d`échantillonnage sont le biais d`infiltration, le biais de sélection et le biais de survie. Le biais de survie se produit lorsque nous nous concentrons uniquement sur les données existantes et non sur les données qui auraient pu exister. Le biais de sélection se produit lorsque les mauvaises choses ou personnes ont été sélectionnées pour l`analyse. Un biais de sous-couverture se produit lorsqu`un élément de la population n`est pas pris en compte.

Pourquoi le rééchantillonnage est-il parfois nécessaire ?

Vous devrez peut-être rééchantillonner tout en travaillant avec les données. Le responsable du recrutement pose cette question pour voir si vous savez quand le rééchantillonnage doit avoir lieu. Sans cette connaissance, votre résultat pourrait être un faux négatif ou un faux positif.

Ces cas incluent la nécessité de valider les données via des sous-ensembles aléatoires ou le remplacement des étiquettes de données lors des tests. Le biais d`échantillonnage peut ajouter d`énormes problèmes au processus et affecter un ensemble de données entier. Une expérience randomisée peut avoir de meilleurs résultats qu`une expérience qui a trop de choses à faire.

Pourquoi faisons-nous des tests A/B ?

Cette question d`entretien avec un scientifique des données est cruciale car elle garantit que vous utilisez des stratégies statistiques précises. Votre employeur potentiel voudra un professionnel qui utilise les meilleurs processus mathématiques, ce qui rend votre réponse à ce genre de questions particulièrement cruciale. Le test A/B consiste à tester deux variables, A et B, l`une contre l`autre pour déterminer la meilleure stratégie.

Qu`est-ce que la validation croisée ?

Les statistiques sont au cœur de la science des données, et les responsables du recrutement veulent évaluer si l`analyse statistique peut être effectuée correctement. Si vous ne savez pas comment effectuer une validation croisée, vous ne pouvez pas comparer et évaluer les données correctement.

Pour expliquer la validation croisée, vous pouvez expliquer que la validation croisée est une méthode statistique dans laquelle vous cassez données en segments à des fins de comparaison. Un segment est utilisé comme ensemble de données de formation pour former un modèle et le second est utilisé pour valider le modèle.

Conseils pour se préparer à un entretien de data scientist

 Personne mettant en évidence des notes d`entretien d`embauche dans un questions et réponses de l`entretien avec un scientifique des données de bureau
Suivez ces conseils pour obtenir un entretien avec un data scientist pour le première fois.

1. Passez en revue votre CV

Assurez-vous que votre CV contient toutes les compétences et techniques dont vous avez besoin pour votre entretien en science des données Même si vous connaissez peut-être la classification binaire, l`analyse des causes profondes et la façon de travailler avec des valeurs extrêmes, certains employeurs peuvent nécessiter des compétences particulières. Si nécessaire, envisagez de faire  Projets pour débutants en science des données pour améliorer vos compétences dès le début.

2. Pour en savoir plus sur la structure des entretiens

Certains entretiens de recrutement en Data science nécessitent une évaluation technique. Il est utile de connaître ces informations afin de bien se préparer pour un entretien technique. Contac t l`entreprise et demandez si l`entretien contient une partie d`évaluation technique. Cela vous aidera à déterminer comment vous préparer et quoi pratiquer.