How to reduce number of variables in Logistic regression and random forest?
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.
33,590 datenwissenschaftler interview questions shared by candidates
The interviewer asked about random forest and how it works. When I said that each decision tree in the forest considers a random subset of features, he disrespectfully interrupted me and told me that I am wrong. Then he scolded me for giving the "wrong" answer.
If you're trying to predict the gender of your customers and you only have 100 data points, what are possible problems?
Motivation, Statistik, Maschinelles Lernen, Fallstudie
They asked a lot of questions about my take-home project; in particular wanted to know about the reasons that I took the approach that I did. I could tell they were coming more from a statistical and economics background for the most part; while I'm more of an engineering and machine-learning hacker type standpoint. They also had a lot of "ambiguous" questions; by that, I mean questions about ambiguous business situations I might encounter in this position. Wanted to know how well I would do with ambiguous questions I might get from business leaders.
What is the difference between bagging and boosting algorithms
Tell me more about your previous experience? Did you work as data scientist? How many years of work experience you have ? About masters degree? where are you graduating from? do you need H1B in future
In data scientist job, you can separate into three parts: Data Cleaning, Data Analysis, and Visualization. Which part would you prefer to do?
Given a string like 'abc', print out all the strings of combination of the same length as the original string. Like 'abc', 'acb', 'bca', 'bac', 'cab', 'cba'
Two tables: User actions: date|sessio_id|userid|event session details: date|Sessionid|timespent_Sec|userid 1. Identify avg time spent per user per day 2. Create a histogram of duration on x axis, no of users on y axis which is populated by volume in each bucket Product questions: 1. Wants to add a new banner on FB Market place which suggests to sell something on facebook , should they do it, what should be done to evaluate it ? 2. Market place transactions happen through messages - these messages went down by 10% in a month, should they be worried ? How would you go about analyzing it?
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