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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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There are 50 cards of 5 different colors. It comprises of 10 Red cards, 10 blue cards, 10 orange cards, 10 green cards and 10 yellow cards. Each color will have the cards numbered between 1 to10. You pick 2 cards at random. What is the probability that they are not of same color and not of same number.
There's a game where you are given two fair six-sided dice and asked to roll. If the sum of the values on the dice equals seven, then you win $21. However, you must pay $5 to play each time you roll both dice. Do you play this game? And in follow-up: What is the probability of making money from this game?
How do you calculate monthly active users, churned users and resurrected users from a user activity log with userID and DateTime
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Given a table with columns country (with two-letter country abbreviation), count of requests sent, percentage of requests sent failed, condense down to this data grouped by country: country (one row per country), total count of requests sent, total count of requests sent failed.
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