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Datenwissenschaftler Interview Questions

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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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Suppose you have a list of strings, each of which is an English sentence. # Output a dictionary out_dict that maps a key n to the list of words that occur in n different sentences. # E.g. # Input: str_list = [ “The cat ate the fish”, “The cat saw the roses”, “The roses are red” ]
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Data Scientist

Interviewed at Amazon

3.5★
Jun 3, 2021

Suppose you have a list of strings, each of which is an English sentence. # Output a dictionary out_dict that maps a key n to the list of words that occur in n different sentences. # E.g. # Input: str_list = [ “The cat ate the fish”, “The cat saw the roses”, “The roses are red” ]

The data challenge is pretty standard, give you a data set and let you build a predictive model and put together some insights. Phone and onsite interviews are all technical interviews. Some statistics (sampling, hypothesis testing, power calculation, etc.), some product sense (whether to launch some features, why some metric changed, etc.), also a CS-like question.
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Data Scientist

Interviewed at Asana

4.1★
Dec 10, 2018

The data challenge is pretty standard, give you a data set and let you build a predictive model and put together some insights. Phone and onsite interviews are all technical interviews. Some statistics (sampling, hypothesis testing, power calculation, etc.), some product sense (whether to launch some features, why some metric changed, etc.), also a CS-like question.

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