Skip to contentSkip to footer

Data Scientist Interview Questions

Salaries
Interviews

Data Scientist Interview Questions

In een sollicitatiegesprek voor de functie data scientist (M/V/X) kunt u verwachten dat de werkgever vragen stelt die uw vaardigheden voor gegevensmodellering, probleemoplossing en programmeren onderzoeken. Wees voorbereid op algemene vragen die uw kennis van statistiek en data science. Stel u ook in op open vragen die uw creativiteit, sociale vaardigheden en formele opleiding in gegevensmodellering en programmeren testen.

Meest gestelde sollicitatievragen voor een data scientist (M/V/X) en hoe te antwoorden

Question 1

Vraag 1: Welke gegevensmodelleertechnieken hebben uw voorkeur en waarom?

How to answer
Zo antwoordt u: Gegevens vertalen naar begrijpelijke en bruikbare informatie, is een essentieel onderdeel van de rol van een data scientist. Met deze vraag kunnen werkgevers uw gegevensmodelleringsvaardigheden en achtergrond doorgronden. Noem de voor u preferente gegevensmodelleringstechnieken en bespreek deze, bijvoorbeeld voordelen als gebruiksgemak, flexibiliteit, etc.
Question 2

Vraag 2: Hoe zou u nepaccounts op Instagram detecteren die gebruikt worden om consumenten op te lichten?

How to answer
Zo antwoordt u: Met zulke vragen kan een werkgever uw probleemoplossend vermogen testen. Bij het beantwoorden van open vragen als deze, is het prima om zelf naar verduidelijking te vragen en een whiteboard te gebruiken om te laten zien dat u kunt programmeren en dat u diagrammen kunt maken. Deel uw gedachtegang terwijl u de stappen van het probleem behandelt.
Question 3

Vraag 3: Beschrijf omstandigheden die een lijst, tupel of set in Python vereisen.

How to answer
Zo antwoordt u: Vraagstellers gebruiken dergelijke vragen om uw kennis van de programmeertaal Python te testen. Ga voor het sollicitatiegesprek de grondbeginselen van Python, zoals lijsten, tupels en sets. U zou moeten kunnen uitleggen wanneer en hoe elke tool door data scientists wordt gebruikt.

54,345 data scientist interview questions shared by candidates

# Q1: Write a function to intersect two *sorted* lists (find common elements) # Write a method taking two lists as input, and returning a new list # You can assume you have a reasonable array/list class available (ArrayList, vector, python list, etc) # Ex: # l1 = [1,2,3,4,5] # l2 = [1,5,7,11,100] # result = [1,5]
avatar

Software Engineer/Data Scientist

Interviewed at Tripadvisor

3.5★
Oct 29, 2014

# Q1: Write a function to intersect two *sorted* lists (find common elements) # Write a method taking two lists as input, and returning a new list # You can assume you have a reasonable array/list class available (ArrayList, vector, python list, etc) # Ex: # l1 = [1,2,3,4,5] # l2 = [1,5,7,11,100] # result = [1,5]

The first round questions included basic dataframe manipulations, a regex question on writing a pattern to identify specific phrase which could have any number of random words in between (eg. between high and calorie, there could be any number of words upto 4 eg. high word1 calorie, high word1 word2 calorie' etc). This also needed some basic preprocessings like handling unidecode errors, punctuations and numbers in a string. Another question was a probability based descriptive question and a easy question on coding to print numbers between 0 to 100 which were prime.
avatar

NLP Data Scientist

Interviewed at American Express

4.1★
Jan 6, 2022

The first round questions included basic dataframe manipulations, a regex question on writing a pattern to identify specific phrase which could have any number of random words in between (eg. between high and calorie, there could be any number of words upto 4 eg. high word1 calorie, high word1 word2 calorie' etc). This also needed some basic preprocessings like handling unidecode errors, punctuations and numbers in a string. Another question was a probability based descriptive question and a easy question on coding to print numbers between 0 to 100 which were prime.

Viewing 241 - 250 interview questions

Glassdoor has 54,345 interview questions and reports from Data scientist interviews. Prepare for your interview. Get hired. Love your job.