Data Science intervjuspørsmål

BrainStations Data Scientist-karriereguide kan hjelpe deg med å ta de første skrittene mot en lukrativ karriere innen datavitenskap. Les videre for en oversikt over vanlige intervjuspørsmål for datavitenskapsjobber og hvordan du best besvarer dem.



Bli en dataforsker

Snakk med en læringsrådgiver for å lære mer om hvordan våre bootcamps og kurs kan hjelpe deg å bli en dataforsker.



Ved å klikke på Send godtar du vår Vilkår .

Sende inn

Kunne ikke sende inn! Oppdater siden og prøv igjen?

Lær mer om vår Data Science Bootcamp

Takk skal du ha!

Vi tar snart kontakt.



Se Data Science Bootcamp-siden

Datavitenskapelige intervjuprosesser kan variere avhengig av bedrift og bransje. Vanligvis vil de inkludere en innledende telefonscreening med ansettelseslederen etterfulgt av ett eller flere intervjuer på stedet.

Du må svare på tekniske og atferdsmessige datavitenskapelige intervjuspørsmål og vil sannsynligvis fullføre et ferdighetsrelatert prosjekt. Før hvert intervju bør du gå gjennom CV-en og porteføljen din, samt forberede deg på potensielle intervjuspørsmål.

Datavitenskapelige intervjuspørsmål vil teste kunnskapen og ferdighetene dine om statistikk, programmering, matematikk og datamodellering. Arbeidsgivere vil vurdere dine tekniske og myke ferdigheter og hvor godt du vil passe inn i selskapet deres.



Ved å forberede noen vanlige datavitenskapelige intervjuspørsmål og svar, kan du gå inn i intervjuet med selvtillit. Det er noen forskjellige typer Data Scientist-spørsmål du kan forvente å møte under datavitenskapsintervjuet ditt.

Liste over datavitenskapelige intervjuspørsmål: datarelaterte spørsmål

Arbeidsgivere ser etter kandidater som har sterk kunnskap om datavitenskapelige teknikker og konsepter. Datarelaterte intervjuspørsmål vil variere avhengig av stillingen og ferdighetene som kreves.

Her er noen eksempler på eksempeldatarelaterte intervjuspørsmål og svar:



Hva er forskjellen mellom veiledet og uovervåket læring?

Den største forskjellen mellom veiledet og uovervåket læring innebærer bruk av merkede og umerkede datasett. Overvåket læring bruker utdata og inndata som er merket, og uovervåket læringsalgoritmer gjør det ikke. En annen forskjell er at veiledet læring har en tilbakemeldingsmekanisme mens uovervåket læring ikke har det. Til slutt inkluderer vanlige overvåkede læringsalgoritmer logistisk regresjon, støttevektormaskin og beslutningstrær, mens uovervåket læringsalgoritmer er k-betyr clustering, hierarkisk clustering og apriori algoritme.

Hva er forskjellen mellom dyp læring og maskinlæring?

Dette spørsmålet kan være vanskelig å svare klart på fordi det åpenbart er en viss overlapping her. Start med å forklare at dyp læring i hovedsak er et underfelt av maskinlæring, og at begge faller inn under paraplyen kunstig intelligens. Der maskinlæring bruker algoritmer til å analysere data og til slutt lærer å ta avgjørelser basert på hva den bringer ut av dataene, legger dyp læring disse algoritmene for å skape kunstige nevrale nettverk som er i stand til å lære og ta informerte beslutninger.

  • Kan du gi en detaljert forklaring av Decision Tree-algoritmen?
  • Hva er prøvetaking? Hvor mange prøvetakingsmetoder er du kjent med?
  • Hvordan skiller du mellom type I vs type II feil?
  • Vennligst definer lineær regresjon.
  • Hva betyr begrepene p-verdi, koeffisient og r-kvadratverdi? Hvorfor er hver komponent viktig?
  • Vennligst definer valgskjevhet.
  • Vennligst definer en statistisk interaksjon.
  • Kan du gi et eksempel på et datasett med en ikke-Gaussisk distribusjon?
  • Vennligst forklar den binomiale sannsynlighetsformelen.
  • Kan du forklare forskjellen mellom k-NN og k-betyr clustering?
  • Hva er din tilnærming til å lage en logistisk regresjonsmodell?
  • Hva er 80/20-regelen? Hvordan er det viktig å modellere validering?
  • Definer presisjon og tilbakekalling. Hvordan forholder de seg til ROC-kurven?
  • Vennligst forklar hvordan man skiller mellom L1- og L2-regulariseringsmetoder?
  • Før du bruker maskinlæringsalgoritmer, hva er trinnene for datakrangel og datarensing?
  • Kan du forklare forskjellen mellom et histogram og et boksplott?
  • Hvordan definerer du kryssvalidering?
  • Kan du forklare hva en falsk positiv og en falsk negativ er? Hva vil du si er bedre å ha: for mange falske positive eller for mange falske negative?
  • Når du designer en maskinlæringsmodell, hva er viktigst: modellnøyaktighet eller modellytelse?
  • Etter din mening, hva er bedre: 50 små beslutningstrær eller et stort?
  • Kan du tenke deg et datavitenskapelig prosjekt i selskapet vårt som vil interessere deg?
  • Kan du tenke deg noen eksempler på beste praksis innen datavitenskap?

Liste over datavitenskapelige intervjuspørsmål: Spørsmål om tekniske ferdigheter

Spørsmål om tekniske ferdigheter i et datavitenskapsintervju brukes til å vurdere dine datavitenskapelige kunnskaper, ferdigheter og evner. Disse spørsmålene vil være relatert til de spesifikke jobbansvarene til Data Scientist-stillingen.

Tekniske datavitenskapelige intervjuspørsmål kan ha ett riktig svar eller flere mulige løsninger. Du vil vise tankeprosessen din når du løser problemer og forklare tydelig hvordan du kom frem til et svar.

Eksempler på tekniske datavitenskapelige ferdighetsintervjuspørsmål inkluderer:

Hva er de beste verktøyene og tekniske ferdighetene for en dataforsker?

Datavitenskap er et svært teknisk felt, og du vil vise ansettelseslederen at du er dyktig med alle de nyeste industristandardverktøyene, programvaren og programmeringsspråkene. Av de forskjellige statistiske programmeringsspråkene som brukes i datavitenskap, er R og Python mest brukt av dataforskere. Begge kan brukes til statistiske funksjoner som å lage en ikke-lineær eller lineær modell, regresjonsanalyse, statistiske tester, datautvinning og mer. Et annet viktig datavitenskapelig verktøy er RStudio Server, mens Jupyter Notebook ofte brukes til statistisk modellering, datavisualiseringer, maskinlæringsfunksjoner osv. Det finnes selvfølgelig en rekke dedikerte datavisualiseringsverktøy som brukes mye av dataforskere, inkludert Tableau, PowerBI , Bokeh, Plotly og Infogram. Dataforskere trenger også mye erfaring med å bruke SQL og Excel.

Svaret ditt bør også nevne eventuelle spesifikke verktøy eller teknisk kompetanse som kreves av jobben du intervjuer for. Se gjennom stillingsbeskrivelsen og hvis det er noen verktøy eller programmer du ikke har brukt, kan det være verdt å bli kjent med før intervjuet.

Hvordan behandler du avvikende verdier?

Noen typer uteliggere kan fjernes. Søppelverdier eller verdier som du vet ikke kan være sanne, kan droppes. Outliers med ekstreme verdier langt utenfor resten av datapunktene som er gruppert i et sett, kan også fjernes. Hvis du ikke kan droppe uteliggere, kan du revurdere om du har valgt riktig modell, du kan bruke algoritmer (som tilfeldige skoger) som ikke vil bli så sterkt påvirket av uteliggerverdiene, eller du kan prøve å normalisere dataene dine.

  • Fortell oss om en original algoritme du har laget.
  • Hva er din favoritt statistiske programvare, og hvorfor?
  • Har du jobbet med et datavitenskapelig prosjekt som krevde en betydelig programmeringskomponent? Hva tok du med deg fra opplevelsen?
  • Beskriv hvordan du effektivt kan representere data med fem dimensjoner.
  • Du må generere en prediktiv modell ved hjelp av multippel regresjon. Hva er prosessen din for å validere denne modellen?
  • Hvordan sikrer du at endringene du gjør i en algoritme er en forbedring?
  • Oppgi metoden din for å håndtere et ubalansert datasett som brukes til prediksjon (dvs. langt flere negative klasser enn positive klasser).
  • Hva er din tilnærming for å validere en modell du har laget for å generere en prediktiv modell av en kvantitativ utfallsvariabel ved bruk av multippel regresjon?
  • Du har to forskjellige modeller med sammenlignbar beregningsytelse og nøyaktighet. Vennligst forklar hvordan du bestemmer deg for å velge for produksjon og hvorfor.
  • Du får et datasett som består av variabler med en betydelig del som mangler verdier. Hva er din tilnærming?

Liste over datavitenskapelige intervjuspørsmål: Personlige spørsmål

Sammen med å teste dine datavitenskapelige kunnskaper og ferdigheter, vil arbeidsgivere sannsynligvis også stille generelle spørsmål for å bli bedre kjent med deg. Disse spørsmålene vil hjelpe dem å forstå din arbeidsstil, personlighet og hvordan du kan passe inn i bedriftskulturen deres.

Persondataforsker-intervjuspørsmål kan omfatte:

Hva gjør en god dataforsker?

Svaret ditt på dette spørsmålet vil fortelle en ansettelsesleder mye om hvordan du ser på rollen din og verdien du tilfører en organisasjon. I svaret ditt kan du snakke om hvordan datavitenskap krever en sjelden kombinasjon av kompetanse og ferdigheter. En god dataforsker trenger å kombinere den tekniske ferdigheten som trengs for å analysere data og lage modeller med den forretningssansen som er nødvendig for å forstå problemene de takler, samt gjenkjenne handlingskraftig innsikt i dataene deres. I svaret ditt kan du også diskutere en dataforsker du ser opp til, enten det er en kollega du kjenner personlig eller en innsiktsfull bransjefigur.

  • Vennligst fortell meg om deg selv.
  • Hva er dine beste egenskaper faglig? Hva er dine svakhetsområder?
  • Er det én dataforsker du beundrer mest?
  • Hva inspirerte din interesse for datavitenskap?
  • Hvilke unike ferdigheter eller egenskaper tar du med som vil hjelpe teamet?
  • Hva fikk deg til å forlate din siste jobb?
  • Hvilket kompensasjonsnivå forventer du av denne jobben?
  • Foretrekker du å jobbe alene eller som en del av et team av dataforskere?
  • Hvor ser du karrieren din om fem år?
  • Hva er din tilnærming til å håndtere stress på jobben?
  • Hvordan finner du motivasjon?
  • Hva er din metode for å måle suksess?
  • Hvordan vil du beskrive ditt ideelle arbeidsmiljø?
  • Hva er dine lidenskaper eller hobbyer utenfor datavitenskap?

Liste over datavitenskapelige intervjuspørsmål: Ledelse og kommunikasjon

Ledelse og kommunikasjon er to verdifulle ferdigheter for dataforskere. Arbeidsgivere verdsetter jobbkandidater som kan vise initiativ, dele sin ekspertise med teammedlemmer og kommunisere datavitenskapelige mål og strategier.

Her er noen eksempler på intervjuspørsmål om lederskap og kommunikasjonsdatavitenskap:

Hva liker du med å jobbe i et tverrfaglig team?

En dataforsker samarbeider med et bredt spekter av mennesker i tekniske og ikke-tekniske roller. Det er ikke uvanlig at en dataforsker jobber med utviklere, designere, produktspesialister, dataanalytikere, salgs- og markedsføringsteam og toppledere, for ikke å snakke om kunder. Så i svaret ditt på dette spørsmålet må du illustrere at du er en lagspiller som liker muligheten til å møte og samarbeide med mennesker på tvers av en organisasjon. Velg et eksempel på en situasjon der du rapporterte til personer på høyeste nivå i et selskap for ikke bare å vise at du er komfortabel med å kommunisere med hvem som helst, men også for å vise hvor verdifull din datadrevne innsikt har vært tidligere.

  • Kan du tenke deg en profesjonell situasjon der du hadde muligheten til å vise lederskap?
  • Hva er din tilnærming til konfliktløsning?
  • Hva er din tilnærming til å bygge profesjonelle relasjoner med kolleger?
  • Hva er et eksempel på en vellykket presentasjon du holdt? Hvorfor var det så overbevisende?
  • Hvis du snakker med en kollega eller klient fra en ikke-teknisk bakgrunn, hvordan forklarer du komplekse tekniske problemer eller utfordringer?
  • Husk en situasjon der du måtte håndtere sensitiv informasjon. Hvordan forholdt du deg til situasjonen?
  • Fra ditt eget perspektiv, hvordan vil du vurdere kommunikasjonsferdighetene dine?

Liste over datavitenskapelige intervjuspørsmål: Behavioral

Med atferdsintervjuspørsmål ser arbeidsgivere etter spesifikke situasjoner som viser frem visse ferdigheter. Intervjueren ønsker å forstå hvordan du håndterte situasjoner i fortiden, hva du lærte og hva du er i stand til å bringe til selskapet deres.

Eksempler på atferdsspørsmål i et datavitenskapelig intervju inkluderer:

Husker du en situasjon da du måtte rense og organisere et stort datasett?

Studier har vist at dataforskere bruker mesteparten av tiden sin på dataforberedelse, i motsetning til datautvinning eller modellering. Så hvis du har noen erfaring som Data Scientist, er det nesten sikkert at du har erfaring med å rydde og organisere et stort datasett. Det er også sant at dette er en oppgave som få mennesker virkelig liker. Men datarydding er også et av de viktigste trinnene for enhver bedrift. Så du bør ta ansettelseslederen gjennom prosessen du følger i dataforberedelsen: fjerne dupliserte observasjoner, fikse strukturelle feil, filtrere uteliggere, håndtere manglende data og datavalidering.

  • Tenk tilbake på et dataprosjekt du har jobbet med der du støtt på et problem eller en utfordring. Hva var situasjonen, hva var hindringen, og hvordan kom du over den?
  • Gi et spesifikt eksempel på bruk av data for å heve opplevelsen til en kunde eller interessent?
  • Oppgi en spesifikk situasjon der du nådde et mål. Hvordan oppnådde du det?
  • Vennligst oppgi en spesifikk situasjon der du ikke klarte å nå et mål. Hva gikk galt?
  • Hva er din tilnærming til å administrere og møte stramme tidsfrister?
  • Kan du huske en gang du møtte konflikter på jobben? Hvordan taklet du det?

Liste over datavitenskapsintervjuspørsmål fra toppbedrifter (Amazon, Google, Facebook, Microsoft)

For å gi deg en idé om noen andre spørsmål som kan dukke opp i et intervju, har vi satt sammen en liste over datavitenskapelige intervjuspørsmål fra noen av de beste teknologiselskapene.

  • Hva er forskjellen mellom støttevektormaskin og logistisk regresjon? Gi eksempler på situasjoner der du ville valgt å bruke den ene fremfor den andre.
  • Hvis fjerning av manglende verdier fra et datasett forårsaker skjevhet, hva ville du gjort?
  • Når du ser på et produkts helse, engasjement eller vekst, hvilke beregninger vil du vurdere?
  • Hvilke beregninger vil du vurdere når du prøver å løse eller løse forretningsproblemer knyttet til produktet vårt?
  • Hvordan bedømmer du produktets ytelse?
  • Hvordan vet du om en ny observasjon er en uteligger?
  • Hvordan vil du definere en avveining mellom skjevhet og varians?
  • Hva er din metode for å tilfeldig velge et utvalg fra en produktbrukerpopulasjon?
  • Hva er prosessen din for datakrangel og -rensing før du bruker maskinlæringsalgoritmer?
  • Hvordan vil du nærme deg ubalansert binær klassifisering?
  • Hvordan skiller du mellom god og dårlig datavisualisering?
  • Opprett en funksjon som bekrefter om et ord er et palindrom.

Kategori: Nyheter