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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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The first technical screening will test your ability of debug and problem and write SQL query. The second technical screening go over your ability to analyze a data problem and explain end-to-end on solving it, from selecting the required data to coding the solution. It is done on a virtual whiteboard and facilitated as a conversation with the interviewer. Another similar interview will be done during the final round, with more emphasis on problem solving. There will also be a statistic interview, technical data analysis interview and cultural fit interview.
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Data Scientist, Deliverr

Interviewed at Deliverr

4.2★
Sep 13, 2021

The first technical screening will test your ability of debug and problem and write SQL query. The second technical screening go over your ability to analyze a data problem and explain end-to-end on solving it, from selecting the required data to coding the solution. It is done on a virtual whiteboard and facilitated as a conversation with the interviewer. Another similar interview will be done during the final round, with more emphasis on problem solving. There will also be a statistic interview, technical data analysis interview and cultural fit interview.

Q1) Transformers/BERT/Attention Mechanism vs self-attention mechanism Q2) How does Faster RCNN work? Q3) How do an RNN works? Q4) Bias-variance Tradeoff Q5) How do you perform feature engineering? Q6) Define Recall, Precision, and F1 score with formulas Q7) Where do Data scientists spend most of their time while solving a problem? Q8) Quicksort Algorithm. Q9) How do you work under pressure? Q10) Egg dropping logical problem.
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Data Scientist

Interviewed at Innoplexus

4.4★
Jun 13, 2021

Q1) Transformers/BERT/Attention Mechanism vs self-attention mechanism Q2) How does Faster RCNN work? Q3) How do an RNN works? Q4) Bias-variance Tradeoff Q5) How do you perform feature engineering? Q6) Define Recall, Precision, and F1 score with formulas Q7) Where do Data scientists spend most of their time while solving a problem? Q8) Quicksort Algorithm. Q9) How do you work under pressure? Q10) Egg dropping logical problem.

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