שאלות ראיון למדעי הנתונים

מדריך הקריירה של Data Scientist של BrainStation יכול לעזור לך לעשות את הצעדים הראשונים לקראת קריירה רווחית במדעי הנתונים. המשך לקרוא לסקירה כללית של שאלות נפוצות לראיונות עבור משרות במדעי הנתונים וכיצד לענות עליהן בצורה הטובה ביותר.

הפוך למדען נתונים

דבר עם יועץ למידה כדי ללמוד עוד על האופן שבו מחנות ההפעלה והקורסים שלנו יכולים לעזור לך להיות מדען נתונים.



על ידי לחיצה על שלח, אתה מקבל את שלנו תנאים .



שלח

לא ניתן היה להגיש! לרענן את הדף ולנסות שוב?

למידע נוסף על מחנה ה-Data Science Bootcamp שלנו

תודה!

נהיה בקשר בקרוב.



הצג את דף ה-Data Science Bootcamp

תהליכי ראיון במדעי הנתונים יכולים להשתנות בהתאם לחברה ולתעשייה. בדרך כלל, הם יכללו סינון טלפוני ראשוני עם מנהל הגיוס ואחריו ראיון אחד או כמה באתר.

תצטרך לענות על שאלות ראיונות במדעי הנתונים הטכניים וההתנהגותיים וסביר להניח שתסיים פרויקט הקשור לכישורים. לפני כל ראיון, עליך לבדוק את קורות החיים ואת תיק העבודות שלך, כמו גם להתכונן לשאלות פוטנציאליות לראיון.

שאלות ראיון למדעי נתונים יבחנו את הידע והמיומנויות שלך בסטטיסטיקה, תכנות, מתמטיקה ומודל נתונים. מעסיקים יעריכו את הכישורים הטכניים והרכים שלך ועד כמה היית משתלב עם החברה שלהם.



על ידי הכנת כמה שאלות ותשובות נפוצות לראיונות מדעי הנתונים, אתה יכול להיכנס לראיון בביטחון. ישנם כמה סוגים שונים של שאלות מדעני נתונים שאתה יכול לצפות להיתקל בהם במהלך הראיון שלך במדעי הנתונים.

רשימה של שאלות ראיון למדעי הנתונים: שאלות הקשורות לנתונים

מעסיקים מחפשים מועמדים בעלי ידע רב בטכניקות ומושגים של מדעי הנתונים. שאלות ראיון הקשורות לנתונים ישתנו בהתאם לתפקיד ולכישורים הנדרשים.

להלן כמה דוגמאות לשאלות ותשובות לראיונות לדוגמה הקשורים לנתונים:



מה ההבדל בין למידה מפוקחת ללא פיקוח?

ההבדל הגדול ביותר בין למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת כרוך בשימוש במערכי נתונים מסומנים ובלתי מסומנים. למידה מפוקחת משתמשת בנתוני פלט וקלט שמסומנים, ואלגוריתמי למידה לא מפוקחים לא. הבדל נוסף הוא שללמידה מפוקחת יש מנגנון משוב בעוד שללמידה לא מפוקחת אין. לבסוף, אלגוריתמי למידה מפוקחים נפוצים כוללים רגרסיה לוגיסטית, מכונה וקטורית תמיכה ועצי החלטה, בעוד אלגוריתמי למידה לא מפוקחים הם צבירת k-אמצעים, צבירת היררכית ואלגוריתם אפריורי.

מה ההבדל בין למידה עמוקה ללמידת מכונה?

על שאלה זו יכול להיות קשה לענות בבירור כי ברור שיש כאן חפיפה מסוימת. התחל בהסבר שלמידה עמוקה היא בעצם תת-תחום של למידת מכונה וששניהם נופלים תחת המטריה של בינה מלאכותית. כאשר למידת מכונה משתמשת באלגוריתמים כדי לנתח נתונים ובסופו של דבר ללמוד לקבל החלטות על סמך מה שהיא מביאה מתוך הנתונים, למידה עמוקה מרבדת את האלגוריתמים הללו כדי ליצור רשתות עצביות מלאכותיות המסוגלות ללמוד ולקבל החלטות מושכלות.

  • האם תוכל לספק הסבר מפורט על אלגוריתם עץ ההחלטה?
  • מהי דגימה? כמה שיטות דגימה אתה מכיר?
  • איך מבדילים בין שגיאה מסוג I לעומת שגיאה מסוג II?
  • נא להגדיר רגרסיה ליניארית.
  • מה המשמעות של המונחים ערך p, מקדם וערך ריבועי r? מדוע כל מרכיב משמעותי?
  • נא להגדיר הטיית בחירה.
  • נא להגדיר אינטראקציה סטטיסטית.
  • האם אתה יכול לספק דוגמה למערך נתונים עם התפלגות לא גאוסית?
  • אנא הסבר את נוסחת ההסתברות הבינומית.
  • האם אתה יכול להסביר את ההבדל בין k-NN ל-k- mean clustering?
  • מהי הגישה שלך ליצירת מודל רגרסיה לוגיסטי?
  • מהו כלל 80/20? כיצד חשוב לבצע אימות מודל?
  • הגדירו דיוק והיזכרות. איך הם קשורים לעקומת ROC?
  • אנא הסבר כיצד להבדיל בין שיטות הרגולציה L1 ו-L2?
  • לפני יישום אלגוריתמים של למידת מכונה, מהם השלבים לריב נתונים וניקוי נתונים?
  • האם אתה יכול להסביר את ההבדל בין היסטוגרמה לעלילה בקופסה?
  • איך אתה מגדיר אימות צולב?
  • האם תוכל להסביר מה זה חיובי שגוי ושלילי כוזב? מה הייתם אומרים שעדיף שיהיו לו: יותר מדי נקודות חיוביות שגויות או יותר מדי שליליות שגויות?
  • כאשר מעצבים מודל למידת מכונה, מה חשוב יותר: דיוק המודל או ביצועי המודל?
  • מה עדיף לדעתך: 50 עצי החלטה קטנים או גדול?
  • האם אתה יכול לחשוב על פרויקט מדעי נתונים בחברה שלנו שיעניין אותך?
  • האם תוכל בבקשה לחשוב על כמה דוגמאות לשיטות עבודה מומלצות במדעי הנתונים?

רשימה של שאלות ראיונות במדעי הנתונים: שאלות מיומנויות טכניות

שאלות מיומנויות טכניות בראיון מדעי נתונים משמשות להערכת הידע, הכישורים והיכולות שלך במדעי הנתונים. שאלות אלו יהיו קשורות לאחריות התפקיד הספציפית של תפקיד מדען הנתונים.

לשאלות ראיון במדעי הנתונים הטכניים עשויות להיות תשובה נכונה אחת או כמה פתרונות אפשריים. תרצה להראות את תהליך החשיבה שלך בעת פתרון בעיות ולהסביר בבירור כיצד הגעת לתשובה.

דוגמאות לשאלות ראיון מיומנות במדעי הנתונים הטכניים כוללות:

מהם הכלים והכישורים הטכניים המובילים עבור מדען נתונים?

מדעי הנתונים הם תחום טכני ביותר ותרצה להראות למנהל הגיוס שאתה מיומן בכל הכלים, התוכנה ושפות התכנות העדכניים ביותר בסטנדרטים בתעשייה. מבין שפות התכנות הסטטיסטיות השונות המשמשות במדעי הנתונים, R ו-Python נמצאים בשימוש הנפוץ ביותר על ידי מדעני נתונים. ניתן להשתמש בשניהם לפונקציות סטטיסטיות כגון יצירת מודל לא ליניארי או ליניארי, ניתוח רגרסיה, בדיקות סטטיסטיות, כריית נתונים ועוד. כלי חשוב נוסף למדעי הנתונים הוא RStudio Server, בעוד ש-Jupyter Notebook משמש לעתים קרובות למידול סטטיסטי, הדמיות נתונים, פונקציות למידת מכונה וכו'. כמובן, ישנם מספר כלים ייעודיים להדמיית נתונים המשמשים בהרחבה מדעני נתונים, כולל Tableau, PowerBI , Bokeh, Plotly ו-Infogram. מדעני נתונים זקוקים גם לניסיון רב בשימוש ב-SQL ו-Excel.

תשובתך צריכה גם להזכיר כלים ספציפיים או מיומנויות טכניות הנדרשות על ידי התפקיד שאתה מתראיין עבורו. עיין בתיאור התפקיד ואם יש כלים או תוכניות שלא השתמשת בהם, אולי כדאי להכיר לפני הראיון שלך.

איך מתייחסים לערכים חריגים?

ניתן להסיר סוגים מסוימים של חריגים. ערכי זבל או ערכים שאתה יודע שלא יכולים להיות נכונים, ניתן להפיל. ניתן להסיר גם חריגים בעלי ערכים קיצוניים מחוץ לשאר נקודות הנתונים המקובצות בקבוצה. אם אינך יכול להפיל חריגים, אתה יכול לשקול מחדש אם בחרת במודל הנכון, אתה יכול להשתמש באלגוריתמים (כמו יערות אקראיים) שלא יושפעו כל כך מהערכים החריגים, או שאתה יכול לנסות לנרמל את הנתונים שלך.

  • אנא ספר לנו על אלגוריתם מקורי שיצרת.
  • מהי התוכנה הסטטיסטית המועדפת עליך ומדוע?
  • האם עבדת על פרויקט מדעי נתונים שדרש רכיב תכנות משמעותי? מה לקחתם מהחוויה?
  • תאר כיצד לייצג ביעילות נתונים עם חמישה מימדים.
  • אתה צריך ליצור מודל חזוי באמצעות רגרסיה מרובה. מה התהליך שלך לאימות המודל הזה?
  • איך אתה מבטיח שהשינויים שאתה מבצע באלגוריתם הם שיפור?
  • אנא ספק את השיטה שלך לטיפול במערך נתונים לא מאוזן המשמש לחיזוי (כלומר, הרבה יותר מחלקות שליליות מאשר מחלקות חיוביות).
  • מהי הגישה שלך לאמת מודל שיצרת כדי ליצור מודל חזוי של משתנה תוצאה כמותי באמצעות רגרסיה מרובה?
  • יש לך שני מודלים שונים של ביצועים ודיוק חישוביים דומים. אנא הסבר כיצד אתה מחליט במה לבחור לייצור ומדוע.
  • אתה מקבל מערך נתונים המורכב ממשתנים עם חלק ניכר חסרים ערכים. מה הגישה שלך?

רשימת שאלות ראיון למדעי הנתונים: שאלות אישיות

יחד עם בדיקת הידע והכישורים שלך במדעי הנתונים, סביר להניח שמעסיקים ישאלו שאלות כלליות כדי להכיר אותך טוב יותר. שאלות אלו יעזרו להם להבין את סגנון העבודה, האישיות שלך וכיצד תוכל להשתלב בתרבות החברה שלהם.

שאלות ראיון של מדען נתונים אישיים עשויות לכלול:

מה הופך מדען נתונים טוב?

התשובה שלך לשאלה זו תספר למנהל גיוס הרבה על איך אתה רואה את התפקיד שלך והערך שאתה מביא לארגון. בתשובתך, תוכל לדבר על כך שמדעי הנתונים דורשים שילוב נדיר של מיומנויות ומיומנויות. מדען נתונים טוב צריך לשלב את המיומנות הטכנית הדרושה כדי לנתח נתונים וליצור מודלים עם החוש העסקי הדרוש כדי להבין את הבעיות שהם מתמודדים איתו, כמו גם לזהות תובנות ניתנות לפעולה בנתונים שלהם. בתשובתך, תוכל גם לדון ב-Data Scientist שאליו אתה מסתכל, בין אם זה עמית שאתה מכיר באופן אישי או דמות בעלת תובנה בתעשייה.

  • בבקשה ספר לי על עצמך.
  • מהן התכונות הטובות ביותר שלך מבחינה מקצועית? מהם תחומי החולשה שלך?
  • האם יש Data Scientist אחד שאתה הכי מעריץ?
  • מה עורר את העניין שלך במדעי הנתונים?
  • אילו כישורים או מאפיינים ייחודיים אתה מביא שיעזרו לצוות?
  • מה גרם לך להחליט לעזוב את העבודה האחרונה שלך?
  • לאיזו גובה תגמול אתה מצפה מהעבודה הזו?
  • האם אתה מעדיף לעבוד לבד או כחלק מצוות של מדעני נתונים?
  • איפה אתה רואה את הקריירה שלך בעוד חמש שנים?
  • מהי הגישה שלך לטיפול בלחץ בעבודה?
  • איך מוצאים מוטיבציה?
  • מהי השיטה שלך למדידת הצלחה?
  • איך היית מתאר את סביבת העבודה האידיאלית שלך?
  • מהם התשוקות או התחביבים שלך מחוץ למדעי הנתונים?

רשימת שאלות ראיון למדעי הנתונים: מנהיגות ותקשורת

מנהיגות ותקשורת הן שתי מיומנויות חשובות עבור מדעני נתונים. מעסיקים מעריכים מועמדים לעבודה שיכולים להפגין יוזמה, לחלוק את המומחיות שלהם עם חברי הצוות ולתקשר יעדים ואסטרטגיות של מדעי הנתונים.

להלן כמה דוגמאות לשאלות ראיון בנושאי מנהיגות ומידע תקשורת:

מה אתה אוהב בעבודה בצוות רב תחומי?

מדען נתונים משתף פעולה עם מגוון רחב של אנשים בתפקידים טכניים ולא טכניים. זה לא נדיר ש-Data Scientist עובד עם מפתחים, מעצבים, מומחי מוצר, מנתחי נתונים, צוותי מכירות ושיווק, ומנהלים ברמה העליונה, שלא לדבר על לקוחות. אז בתשובתך לשאלה זו, עליך להמחיש שאתה שחקן צוות שמתענג על ההזדמנות לפגוש ולשתף פעולה עם אנשים ברחבי ארגון. בחר דוגמה למצב שבו דיווחת לאנשים ברמה הגבוהה ביותר בחברה כדי להראות לא רק שאתה מרגיש בנוח לתקשר עם כל אחד, אלא גם כדי להראות עד כמה התובנות מונעות הנתונים שלך היו בעלי ערך בעבר.

  • האם אתה יכול לחשוב על מצב מקצועי שבו הייתה לך הזדמנות להפגין מנהיגות?
  • מהי הגישה שלך ליישוב סכסוכים?
  • מהי הגישה שלך לבניית קשרים מקצועיים עם עמיתים?
  • מהי דוגמה למצגת מוצלחת שנתת? למה זה היה כל כך משכנע?
  • אם אתה מדבר עם עמית או לקוח מרקע לא טכני, איך אתה מסביר בעיות או אתגרים טכניים מורכבים?
  • אנא זכור מצב שבו נאלצת לטפל במידע רגיש. איך ניגשת למצב?
  • מנקודת המבט שלך, איך היית מדרג את כישורי התקשורת שלך?

רשימה של שאלות ראיון למדעי הנתונים: התנהגות

עם שאלות בראיון התנהגותי, מעסיקים מחפשים מצבים ספציפיים המציגים כישורים מסוימים. המראיין רוצה להבין איך התמודדת עם סיטואציות בעבר, מה למדת ומה אתה מסוגל להביא לחברה שלו.

דוגמאות לשאלות התנהגותיות בראיון מדעי נתונים כוללות:

האם אתה זוכר מצב שבו היית צריך לנקות ולארגן ערכת נתונים גדולים?

מחקרים הראו שמדעני נתונים מבלים את רוב זמנם בהכנת נתונים, בניגוד לכריית נתונים או מודלים. אז אם יש לך ניסיון בתור מדען נתונים, כמעט בטוח שיש לך ניסיון בניקוי וארגון מערך נתונים גדולים. נכון גם שזו משימה שמעט אנשים באמת נהנים ממנה. אבל ניקוי נתונים הוא גם אחד השלבים החשובים ביותר עבור כל חברה. אז אתה צריך לקחת את מנהל הגיוס בתהליך שאתה עוקב אחר הכנת הנתונים: הסרת תצפיות כפולות, תיקון שגיאות מבניות, סינון חריגים, התמודדות עם נתונים חסרים ואימות נתונים.

  • חשבו על פרויקט נתונים שעבדתם בו, שבו נתקלתם בבעיה או באתגר. מה היה המצב, מה היה המכשול ואיך התגברת עליו?
  • בבקשה לספק דוגמה ספציפית לשימוש בנתונים כדי להעלות את החוויה של לקוח או בעל עניין?
  • אנא ספק מצב ספציפי שבו עמדת ביעד. איך השגת את זה?
  • אנא ספק מצב ספציפי שבו לא הצלחת לעמוד ביעד. מה השתבש?
  • מהי הגישה שלך לניהול ועמידה בלוחות זמנים צפופים?
  • האם אתה זוכר פעם שהתמודדת עם קונפליקטים בעבודה? איך התמודדת עם זה?

רשימת שאלות ראיון למדעי נתונים מחברות מובילות (אמזון, גוגל, פייסבוק, מיקרוסופט)

כדי לתת לך מושג לגבי כמה שאלות אחרות שעשויות לעלות בראיון, ריכזנו רשימה של שאלות ראיון למדעי הנתונים מכמה מחברות הטכנולוגיה המובילות.

  • מה ההבדל בין תמיכה במכונה וקטורית לבין רגרסיה לוגיסטית? אנא ספק דוגמאות למצבים שבהם תבחר להשתמש באחד ולא בשני.
  • אם הסרת ערכים חסרים ממערך נתונים גורמת להטיה, מה היית עושה?
  • כאשר בוחנים את הבריאות, המעורבות או הצמיחה של מוצר, אילו מדדים היית מעריך?
  • כאשר מנסים לטפל או לפתור בעיות עסקיות הקשורות למוצר שלנו, אילו מדדים היית מעריך?
  • איך אתה שופט את ביצועי המוצר?
  • איך יודעים אם תצפית חדשה היא חריגה?
  • איך היית מגדיר פשרה בין הטיה לשונות?
  • מהי השיטה שלך לבחירה אקראית של מדגם מאוכלוסיית משתמשי המוצר?
  • מהו התהליך שלך לסכסוך וניקוי נתונים לפני יישום אלגוריתמי למידת מכונה?
  • איך הייתם ניגשים לסיווג בינארי לא מאוזן?
  • איך מבדילים בין הדמיית נתונים טובה לרעה?
  • נא ליצור פונקציה שמאמתת אם מילה היא פלינדרום.

Kategori: חֲדָשׁוֹת