academic-like questions where you could just look up the answer. just memorize a thing or two about the basic algos like neural nets, random forests, svm, linear regression. that satisfies their data scientists.
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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What projects do you expect yourself to work in?
A project that required several weeks.
What is overfitting and how you deal with it
# Q2: Same as Q1, but now assume there can be duplicates. The output should not have duplicates # Ex: # l1 = [1,2,3,4,5,5,5] # l2 = [1,5,7,11,100] # result = [1,5]
for the brain games they asked things like what is the fastest route to get out of the box
Easy questions
In a 52 cards game, you randomly draw 5 cards, then return 4 back to the dealer and you keep 1. The dealer will always know what card is in your hand. Can you tell me what strategy he used?
First round: tell me about your background, why are you interested in this position? Second round: How to figure out competitor's tipping pattern
What’s the probability of observing 1000, given mu = 0 and Sd = 1.
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