Probability (Bayes' Rule, etc), statistics, algorithms, calculus.
Data Scientist Interview Questions
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
-Resume related questions - Process of building a predictive model
Dynamic programming/backward induction on a multi-stage decision making problem
Work through problems on the hackerrank site, it's good preparation
what is your salary expectation?
Describe your previous projects
Statistics - performance metrics, Why GBM, why not xgboost , Differences between GBM and xgboost Then bias, overfitting ,underfitting, Regularisation , Lasso regression( explain). ... Followed by extended questions
write a code in R/SQL: Given a table with three column, (id, category, value) and each id has 3 or less category (price, size, color). Now, how can I find those id's for which the value of two or more category matches to one another? For eg: ID1 (price 10, size M, color Red), ID2 (price 10, Size L, Color Red) , ID3 (price 15, size L, color Red) Then the output should be two rows: ID1 ID2 and ID2 ID3
- What is over-fitting? How do you avoid it? - What types of regularization do we have? Which one is simpler to use? L1 or L2? - Explain decision trees? What are different metrics to classify dataset? - What is bagging? - We have two models, one with 85% accuracy, one 82%. Which one do you pick? - What is p-value and how can we use it?
Assumption of Linear Regression, etc.
Viewing 411 - 420 interview questions
See Interview Questions for Similar Jobs
Data EngineerData AnalystData ScienceBusiness Intelligence AnalystQuantitative AnalystData ModelerAnalytics ManagerStatistical Modeling AnalystResearch ScientistMachine Learning ScientistMachine Learning EngineerQuantitative ResearcherAnalytics ConsultantData Mining EngineerStatistical ConsultantData Mining AnalystComputational BiologistModeling EngineerData Consultant