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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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background and some details of take-home some questions are very vague, and really not sure what he want... many questions are open ended for me, bc the take-home is not well-designed from my perspective ... it would be better to ask questions related to statistics or machine learning directly... they don't use any fancy ml techniques, but emphasis the statistics
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Data Scientist

Interviewed at Stitch Fix

3.3★
Mar 31, 2020

background and some details of take-home some questions are very vague, and really not sure what he want... many questions are open ended for me, bc the take-home is not well-designed from my perspective ... it would be better to ask questions related to statistics or machine learning directly... they don't use any fancy ml techniques, but emphasis the statistics

1 coding question : Write a function for sampling from a multimodal distribution. Your inputs are: Keys (i.e. green, red, blue) Weights (i.e. 2, 3, 5.5) N (number of samples drawn from this distribution ( i.e. n=5) Output : list of n keys: Example n = 5: [blue, blue, blue, red, green] Hint: draw a rv of uniform distribution. Calculate the normalized weights for each key. - Machine Learning question : we have a list of items and how many times each item is purchased (range from 10 to 100000 times). For each user the probability of user buying each item is uniform (same across all users). Let’s say we have an item "A" that has been recommended 10 times, has been purchased 10 times. What is the long term probability of being purchased for this item ?
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Data Scientist

Interviewed at Stitch Fix

3.3★
Jul 31, 2020

1 coding question : Write a function for sampling from a multimodal distribution. Your inputs are: Keys (i.e. green, red, blue) Weights (i.e. 2, 3, 5.5) N (number of samples drawn from this distribution ( i.e. n=5) Output : list of n keys: Example n = 5: [blue, blue, blue, red, green] Hint: draw a rv of uniform distribution. Calculate the normalized weights for each key. - Machine Learning question : we have a list of items and how many times each item is purchased (range from 10 to 100000 times). For each user the probability of user buying each item is uniform (same across all users). Let’s say we have an item "A" that has been recommended 10 times, has been purchased 10 times. What is the long term probability of being purchased for this item ?

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