How to build a summary table out of a written-in-a-notepad-document table of cricket wins and losses by country. How to check the validity of an IP address string given some list of constraints.
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
How to reduce number of variables in Logistic regression and random forest?
The interviewer asked about random forest and how it works. When I said that each decision tree in the forest considers a random subset of features, he disrespectfully interrupted me and told me that I am wrong. Then he scolded me for giving the "wrong" answer.
If you're trying to predict the gender of your customers and you only have 100 data points, what are possible problems?
Q: Given a function with inputs --an array with N randomly sorted numbers, and an int K, return output in an array with the K largest numbers. Q: 1. How does GMM/HMM work 2. Name some dimensional reduction method; I said PCA and we talked a bit about how PCA works and what's the physical intuiation 3. How K-means work, what kind of distance metric would you choose, what if different features have different dynamic range 4. How GMM works (EM algorithm)
Motivation, Statistik, Maschinelles Lernen, Fallstudie
Q: Tell us your greatest achievements
They asked a lot of questions about my take-home project; in particular wanted to know about the reasons that I took the approach that I did. I could tell they were coming more from a statistical and economics background for the most part; while I'm more of an engineering and machine-learning hacker type standpoint. They also had a lot of "ambiguous" questions; by that, I mean questions about ambiguous business situations I might encounter in this position. Wanted to know how well I would do with ambiguous questions I might get from business leaders.
What is the difference between bagging and boosting algorithms
what are some of your strengths and weaknesses
Viewing 481 - 490 interview questions
See Interview Questions for Similar Jobs
Data EngineerResearch ScientistAnalytics ConsultantMachine Learning EngineerQuantitative ResearcherData Mining EngineerQuantitative AnalystMachine Learning ScientistAnalytics ManagerData ScienceBusiness Intelligence AnalystData ModelerStatistical Modeling AnalystData AnalystData ConsultantComputational BiologistData Mining AnalystStatistical ConsultantModeling Engineer