Statistics - performance metrics, Why GBM, why not xgboost , Differences between GBM and xgboost Then bias, overfitting ,underfitting, Regularisation , Lasso regression( explain). ... Followed by extended questions
Wissenschaftler Interview Questions
Wissenschaftler Interview Questions
Bei einem Vorstellungsgespräch für Wissenschaftler wird von Ihnen Fachwissen und die nötige Erfahrung für die jeweilige Stelle erwartet. Häufig angesprochene Themen sind beispielsweise grundlegende statistische Methoden, Konzepte des maschinellen Lernens und Analyse von Fallstudien. Die befragende Person wird höchstwahrscheinlich auch Ihre Kommunikations- und zwischenmenschlichen Fähigkeiten beurteilen, die für eine effektive Arbeit im Team und das Einwerben von Drittmitteln unabdingbar sind.
Typische Bewerbungsfragen als Wissenschaftler (m/w/d) und wie Sie diese beantworten
Frage 1: Was versteht man unter Konzept X? Was sind dessen Annahmen und wie wenden Sie dies an?
Frage 2: Nennen Sie ein Beispiel für ein Problem, dem Sie in einer früheren Position begegnet sind, und erläutern Sie, wie Sie es behoben haben.
Frage 3: Wie würden Sie Drittmittel einwerben?
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Describe your previous projects
write a code in R/SQL: Given a table with three column, (id, category, value) and each id has 3 or less category (price, size, color). Now, how can I find those id's for which the value of two or more category matches to one another? For eg: ID1 (price 10, size M, color Red), ID2 (price 10, Size L, Color Red) , ID3 (price 15, size L, color Red) Then the output should be two rows: ID1 ID2 and ID2 ID3
- What is over-fitting? How do you avoid it? - What types of regularization do we have? Which one is simpler to use? L1 or L2? - Explain decision trees? What are different metrics to classify dataset? - What is bagging? - We have two models, one with 85% accuracy, one 82%. Which one do you pick? - What is p-value and how can we use it?
what is your salary expectation?
Interviewer: What is the technique to evaluate Logistic regression. I answered Cross entropy. Interviewer: no
Given measurements of acceleration taken from a wristband, with second by second acceleration in the X, Y, Z axis, how would you predict if the person wearing the wrist is sitting, walking or just standing?
Mettez vous à jour des procédures?
Let's say you finished developing a machine learning model and you are getting 95% accuracy. Should you be happy?
From the csv files, how is "A" improved over "B"? Do you have any other findings?
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