The SQL question was quite easy. Given a table with detailed customer complaint tickets of different types, calculate the share of processed tickets within each type.
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
Frage 1: Welche Verfahren der Datenmodellierung bevorzugen Sie und warum?
Frage 2: Wie würden Sie gefälschte Instagram-Konten feststellen, mit denen Verbraucher betrogen werden sollen?
Frage 3: Beschreiben Sie Umstände, die in Python eine Liste, ein Tuple oder Set erfordern.
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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'
In data scientist job, you can separate into three parts: Data Cleaning, Data Analysis, and Visualization. Which part would you prefer to do?
They focus a lot on their leadership principles and your resume
How to build a summary table out of a written-in-a-notepad-document table of cricket wins and losses by country. How to check the validity of an IP address string given some list of constraints.
How do you find out trending queries/topics? How do you test a website feature i.e. given a set of webpages and few changes, how will you find out that the change works positively?
En quel animal vous réincarneriez-vous ?
Why did you use Random Forests instead of Clustering?
You have a database of customer transactions and for some users you don’t have much data (1-2 transactions), and you want them to use Revolut’s services more. How would you analyse the data to do so, with such limited data on some users.
Model Deployment. Credit Risk(A lot of credit risk concept) Risk Modeling.
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