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Datenwissenschaftler Interview Questions
Datenwissenschaftler Interview Questions
In einem Vorstellungsgespräch für Datenwissenschaftler stellen Arbeitgeber wahrscheinlich Fragen zur Beurteilung Ihrer Kompetenzen in Datenmodellierung, Problemlösung und Programmierung. Bereiten Sie sich darauf vor, allgemeine Fragen zu beantworten, die Ihre Kenntnisse in Statistik und Datenwissenschaft testen sollen. Sie müssen evtl. auch offene Fragen beantworten, mit denen Ihre Kreativität, Kommunikationsfähigkeiten und Ihre Ausbildung in Datenmodellierung und Programmierung geprüft werden.
Typische Bewerbungsfragen als Datenwissenschaftler (m/w/d) und wie Sie diese beantworten
Question 1
Frage 1: Welche Verfahren der Datenmodellierung bevorzugen Sie und warum?
How to answer
So beantworten Sie die Frage: Daten in verständliche und aktionsfähige Informationen umzuwandeln ist ein kritischer Bestandteil der Arbeit eines Datenwissenschaftlers. Mit dieser Frage können Arbeitgeber Ihre Fähigkeiten in Datenmodellierung und Ihren Hintergrund in Erfahrung bringen. Führen Sie Ihre bevorzugten Datenmodellierungstechniken auf und erläutern Sie die jeweiligen Vorteile wie einfache Anwendung, Flexibilität usw.
Question 2
Frage 2: Wie würden Sie gefälschte Instagram-Konten feststellen, mit denen Verbraucher betrogen werden sollen?
How to answer
So beantworten Sie die Frage: Mithilfe von Fragen wie dieser kann ein Arbeitgeber Ihre Problemlösungskompetenz prüfen. Bei der Beantwortung offener Fragen wie dieser können Sie ruhig klärende Fragen stellen und Whiteboards verwenden, um Ihre Programmier- und Diagrammfähigkeiten vorzuführen. Verdeutlichen Sie Ihren Denkprozess bei der Behebung des Problems.
Question 3
Frage 3: Beschreiben Sie Umstände, die in Python eine Liste, ein Tuple oder Set erfordern.
How to answer
So beantworten Sie die Frage: Personalverantwortliche verwenden Fragen wie diese, um Ihre Python-Programmierkenntnisse zu prüfen. Gehen Sie vor dem Vorstellungsgespräch die Grundlagen von Python wie Listen, Tuples und Sets durch. Sie sollten erklären können, wann und wie jedes Tool von Datenwissenschaftlern eingesetzt wird.
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Initial screening round with basics on machine learning like overfitting, design a system for the use case. current knowledge of various algorithms. Interview with researcher went on in deep theory of ML and DS/Algo question.
Why are you interested in TopTal
My real experience in ML
The question was about my opinion about one of the on-going project of the team
What would distribution of likes/comments for every recipe look like?
what do you think when you are driving?
Codility: find maximum value on a column (something that in pandas would be super easy). Though, I wasn't allowed to use pandas; some coding test that required a priority queue to be solved; question was about a cleaning robot going around a 2D matrix always turning right, and try to tell what will be the covered cells by the robot. Tech screening: linear model, with categorical values, and missing values.
They asked me to walk through one of my recent end-to-end data science projects and explain how I approached the problem, what techniques I used and the impact it created.
Rescehdules only, not interview, however in between these Expertite and Careernet were telling it is good company.
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