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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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Without going into detail, they wanted both Python code for transforming raw data into data in some form from which one could make predictions, as well as a written description of what was done, why, and the modeling approach one would take.
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Data Scientist

Interviewed at DICK'S Sporting Goods

3.8★
Feb 18, 2022

Without going into detail, they wanted both Python code for transforming raw data into data in some form from which one could make predictions, as well as a written description of what was done, why, and the modeling approach one would take.

(The only numerical question requiring Excel/Calculator) Finally, gave me a probability based, expected default rate question. The exact question was that the company has to calculate the expected default rate given the minimum return they look for is 15% over lease value. The given lease value was $1000, and the scaling factor (lease cost) was 60% of lease value. Another cost, the cost of service that the company bears is $50, which is taken from customer while making the deal. Now, to simplify there were only 2 possible outcomes mentioned which is full payment over 12 months or default before the payments start.
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Data Scientist

Interviewed at Progressive Leasing

3.6★
Jan 27, 2025

(The only numerical question requiring Excel/Calculator) Finally, gave me a probability based, expected default rate question. The exact question was that the company has to calculate the expected default rate given the minimum return they look for is 15% over lease value. The given lease value was $1000, and the scaling factor (lease cost) was 60% of lease value. Another cost, the cost of service that the company bears is $50, which is taken from customer while making the deal. Now, to simplify there were only 2 possible outcomes mentioned which is full payment over 12 months or default before the payments start.

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