Fragen im Vorstellungsgespräch für Data Science

Der Data Scientist-Karriereleitfaden von BrainStation kann Ihnen dabei helfen, die ersten Schritte in Richtung einer lukrativen Karriere in der Datenwissenschaft zu unternehmen. Lesen Sie weiter, um einen Überblick über häufige Interviewfragen für Data-Science-Jobs zu erhalten und wie Sie diese am besten beantworten.

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Data-Science-Interviewprozesse können je nach Unternehmen und Branche variieren. Typischerweise beinhalten sie ein erstes telefonisches Screening mit dem Personalchef, gefolgt von einem oder mehreren Vorstellungsgesprächen vor Ort.

Sie müssen technische und verhaltensbezogene Data Science-Interviewfragen beantworten und werden wahrscheinlich ein kompetenzbezogenes Projekt abschließen. Vor jedem Vorstellungsgespräch sollten Sie Ihren Lebenslauf und Ihr Portfolio überprüfen und sich auf mögliche Fragen im Vorstellungsgespräch vorbereiten.

Interviewfragen zu Data Science testen Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in den Bereichen Statistik, Programmierung, Mathematik und Datenmodellierung. Arbeitgeber bewerten Ihre technischen und sozialen Fähigkeiten und wie gut Sie in ihr Unternehmen passen würden.

Indem Sie einige gängige Fragen und Antworten zu Data-Science-Interviews vorbereiten, können Sie mit Zuversicht in das Interview gehen. Es gibt ein paar verschiedene Arten von Data Scientist-Fragen, die Sie während Ihres Data Science-Interviews erwarten können.

Liste der Data Science-Interviewfragen: Datenbezogene Fragen

Arbeitgeber suchen nach Kandidaten, die über fundierte Kenntnisse in Data-Science-Techniken und -Konzepten verfügen. Datenbezogene Interviewfragen variieren je nach Position und erforderlichen Fähigkeiten.

Hier sind einige Beispiele für datenbezogene Interviewfragen und -antworten:

Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?

Der größte Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen besteht in der Verwendung von beschrifteten und unbeschrifteten Datensätzen. Beim überwachten Lernen werden beschriftete Ausgabe- und Eingabedaten verwendet, bei Algorithmen für unüberwachtes Lernen nicht. Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass überwachtes Lernen einen Feedback-Mechanismus hat, während unüberwachtes Lernen dies nicht tut. Schließlich umfassen häufig verwendete überwachte Lernalgorithmen logistische Regression, Support Vector Machine und Entscheidungsbäume, während unüberwachte Lernalgorithmen k-Means-Clustering, hierarchisches Clustering und A-Priori-Algorithmus sind.

Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen?

Diese Frage kann schwer eindeutig zu beantworten sein, da es hier offensichtlich einige Überschneidungen gibt. Erklären Sie zunächst, dass Deep Learning im Wesentlichen ein Teilbereich des maschinellen Lernens ist und dass beide unter den Begriff der künstlichen Intelligenz fallen. Wo maschinelles Lernen Algorithmen verwendet, um Daten zu analysieren und letztendlich zu lernen, Entscheidungen auf der Grundlage dessen zu treffen, was es aus den Daten herausholt, schichtet Deep Learning diese Algorithmen, um künstliche neuronale Netze zu erstellen, die lernen und fundierte Entscheidungen treffen können.

Können Sie den Entscheidungsbaum-Algorithmus ausführlich erläutern?
Was ist Sampling? Wie viele Stichprobenverfahren kennen Sie?
Wie unterscheidet man zwischen einem Fehler 1. und 2. Art?
Bitte definieren Sie die lineare Regression.
Was bedeuten die Begriffe p-Wert, Koeffizient und r-Quadrat-Wert? Warum ist jede Komponente wichtig?
Bitte definieren Sie den Selektionsbias.
Bitte definieren Sie eine statistische Interaktion.
Können Sie ein Beispiel für einen Datensatz mit einer nicht-Gaußschen Verteilung geben?
Bitte erläutern Sie die binomiale Wahrscheinlichkeitsformel.
Können Sie den Unterschied zwischen k-NN- und k-means-Clustering erklären?
Was ist Ihr Ansatz, um ein logistisches Regressionsmodell zu erstellen?
Was ist die 80/20-Regel? Wie wichtig ist die Modellvalidierung?
Definieren Sie Präzision und Rückruf. Wie hängen sie mit der ROC-Kurve zusammen?
Bitte erläutern Sie, wie zwischen L1- und L2-Regularisierungsmethoden unterschieden werden kann.
Was sind die Schritte für das Data Wrangling und die Datenbereinigung, bevor Sie Algorithmen für maschinelles Lernen anwenden?
Können Sie den Unterschied zwischen einem Histogramm und einem Boxplot erklären?
Wie definieren Sie Kreuzvalidierung?
Können Sie erklären, was ein falsch positives und ein falsch negatives Ergebnis sind? Was ist Ihrer Meinung nach besser: zu viele falsche Positive oder zu viele falsche Negative?
Was ist beim Entwerfen eines Modells für maschinelles Lernen wichtiger: Modellgenauigkeit oder Modellleistung?
Was ist Ihrer Meinung nach besser: 50 kleine Entscheidungsbäume oder ein großer?
Fällt Ihnen ein Data-Science-Projekt in unserem Unternehmen ein, das Sie interessieren könnte?
Können Sie sich bitte ein paar Beispiele für Best Practices in der Datenwissenschaft vorstellen?

Liste der Data Science-Interviewfragen: Fragen zu technischen Fähigkeiten

Fragen zu technischen Fähigkeiten in einem Data-Science-Interview werden verwendet, um Ihre Data-Science-Kenntnisse, -Fertigkeiten und -Fähigkeiten zu bewerten. Diese Fragen beziehen sich auf die spezifischen beruflichen Verantwortlichkeiten der Position des Data Scientist.

Interviewfragen zu Technical Data Science können eine richtige Antwort oder mehrere mögliche Lösungen haben. Sie möchten Ihren Denkprozess beim Lösen von Problemen zeigen und klar erklären, wie Sie zu einer Antwort gekommen sind.

Beispiele für Interviewfragen zu technischen Datenwissenschaftskompetenzen sind:

Was sind die wichtigsten Tools und technischen Fähigkeiten für einen Data Scientist?

Data Science ist ein hochtechnologisches Gebiet, und Sie sollten dem Personalchef zeigen, dass Sie mit den neuesten branchenüblichen Tools, Software und Programmiersprachen vertraut sind. Von den verschiedenen statistischen Programmiersprachen, die in der Datenwissenschaft verwendet werden, werden R und Python am häufigsten von Datenwissenschaftlern verwendet. Beide können für statistische Funktionen wie die Erstellung eines nichtlinearen oder linearen Modells, Regressionsanalyse, statistische Tests, Data Mining und mehr verwendet werden. Ein weiteres wichtiges Data-Science-Tool ist RStudio Server, während Jupyter Notebook häufig für statistische Modellierung, Datenvisualisierungen, maschinelle Lernfunktionen usw. verwendet wird. Natürlich gibt es eine Reihe von dedizierten Datenvisualisierungstools, die von Data Scientists ausgiebig genutzt werden, darunter Tableau, PowerBI , Bokeh, Plotly und Infogram. Data Scientists brauchen auch viel Erfahrung im Umgang mit SQL und Excel.

Ihre Antwort sollte auch alle spezifischen Tools oder technischen Kompetenzen erwähnen, die für die Stelle, für die Sie sich bewerben, erforderlich sind. Sehen Sie sich die Stellenbeschreibung an und falls es Tools oder Programme gibt, die Sie noch nicht verwendet haben, könnte es sich lohnen, sich vor Ihrem Vorstellungsgespräch damit vertraut zu machen.

Wie behandeln Sie Ausreißerwerte?

Einige Arten von Ausreißern können entfernt werden. Garbage-Werte oder Werte, von denen Sie wissen, dass sie nicht wahr sein können, können gelöscht werden. Ausreißer mit Extremwerten, die weit außerhalb der restlichen in einem Satz geclusterten Datenpunkte liegen, können ebenfalls entfernt werden. Wenn Sie Ausreißer nicht löschen können, könnten Sie noch einmal überdenken, ob Sie das richtige Modell gewählt haben, Sie könnten Algorithmen (wie Random Forests) verwenden, die nicht so stark von den Ausreißerwerten beeinflusst werden, oder Sie könnten versuchen, Ihre Daten zu normalisieren.

Bitte teilen Sie uns einen von Ihnen erstellten Originalalgorithmus mit.
Was ist Ihre Lieblings-Statistiksoftware und warum?
Haben Sie an einem Data-Science-Projekt gearbeitet, das eine erhebliche Programmierkomponente erforderte? Was haben Sie aus der Erfahrung mitgenommen?
Beschreiben Sie, wie Sie Daten mit fünf Dimensionen effektiv darstellen können.
Sie müssen ein Vorhersagemodell mit multipler Regression generieren. Wie sieht Ihr Prozess zur Validierung dieses Modells aus?
Wie stellen Sie sicher, dass die Änderungen, die Sie an einem Algorithmus vornehmen, eine Verbesserung darstellen?
Bitte geben Sie Ihre Methode für den Umgang mit einem unausgeglichenen Datensatz an, der für die Vorhersage verwendet wird (d. h. weitaus mehr negative Klassen als positive Klassen).
Was ist Ihr Ansatz, um ein Modell zu validieren, das Sie erstellt haben, um ein Vorhersagemodell einer quantitativen Ergebnisvariablen mithilfe multipler Regression zu generieren?
Sie haben zwei verschiedene Modelle mit vergleichbarer Rechenleistung und Genauigkeit. Bitte erläutern Sie, wie Sie sich für eine Produktion entscheiden und warum.
Sie erhalten einen Datensatz, der aus Variablen mit einem erheblichen Anteil an fehlenden Werten besteht. Was ist Ihr Ansatz?

Liste der Data Science-Interviewfragen: Persönliche Fragen

Neben dem Testen Ihrer datenwissenschaftlichen Kenntnisse und Fähigkeiten werden Arbeitgeber wahrscheinlich auch allgemeine Fragen stellen, um Sie besser kennenzulernen. Diese Fragen helfen ihnen, Ihren Arbeitsstil, Ihre Persönlichkeit und Ihre Passung in die Unternehmenskultur zu verstehen.

Interviewfragen für Personal Data Scientist können sein:

Was macht einen guten Data Scientist aus?

Ihre Antwort auf diese Frage wird einem Personalchef viel darüber sagen, wie Sie Ihre Rolle und den Wert sehen, den Sie einem Unternehmen bringen. In Ihrer Antwort könnten Sie darüber sprechen, dass Data Science eine seltene Kombination von Kompetenzen und Fähigkeiten erfordert. Ein guter Datenwissenschaftler muss die technischen Fähigkeiten, die zum Analysieren von Daten und zum Erstellen von Modellen erforderlich sind, mit dem Geschäftssinn kombinieren, der erforderlich ist, um die Probleme zu verstehen, die er angeht, und umsetzbare Erkenntnisse aus seinen Daten zu erkennen. In Ihrer Antwort könnten Sie auch auf einen Data Scientist eingehen, zu dem Sie aufschauen, sei es ein Kollege, den Sie persönlich kennen, oder eine aufschlussreiche Persönlichkeit aus der Branche.

Bitte erzähle mir etwas über dich.
Was sind Ihre besten Eigenschaften beruflich? Was sind Ihre Schwachstellen?
Gibt es einen Data Scientist, den Sie am meisten bewundern?
Was hat Ihr Interesse an Data Science geweckt?
Welche einzigartigen Fähigkeiten oder Eigenschaften bringen Sie mit, die dem Team helfen würden?
Was hat Sie dazu bewogen, Ihren letzten Job aufzugeben?
Welche Vergütung erwarten Sie von diesem Job?
Arbeiten Sie lieber alleine oder als Teil eines Teams von Data Scientists?
Wo sehen Sie Ihre Karriere in fünf Jahren?
Wie gehen Sie mit Stress am Arbeitsplatz um?
Wie finden Sie Motivation?
Was ist Ihre Methode zur Erfolgsmessung?
Wie würden Sie Ihr ideales Arbeitsumfeld beschreiben?
Was sind Ihre Leidenschaften oder Hobbys außerhalb der Datenwissenschaft?

Liste der Interviewfragen für Data Science: Führung und Kommunikation

Führung und Kommunikation sind zwei wertvolle Fähigkeiten für Data Scientists. Arbeitgeber schätzen Stellenbewerber, die Initiative zeigen, ihr Fachwissen mit Teammitgliedern teilen und Data-Science-Ziele und -Strategien kommunizieren können.

Hier sind einige Beispiele für Interviewfragen zu Führungs- und Kommunikationsdaten:

Was gefällt Ihnen an der Arbeit in einem multidisziplinären Team?

Ein Data Scientist arbeitet mit einer Vielzahl von Menschen in technischen und nicht-technischen Rollen zusammen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass ein Data Scientist mit Entwicklern, Designern, Produktspezialisten, Datenanalysten, Vertriebs- und Marketingteams und Top-Führungskräften zusammenarbeitet, ganz zu schweigen von Kunden. In Ihrer Antwort auf diese Frage müssen Sie also veranschaulichen, dass Sie ein Teamplayer sind, der die Gelegenheit genießt, sich mit Menschen in einem Unternehmen zu treffen und mit ihnen zusammenzuarbeiten. Wählen Sie ein Beispiel für eine Situation, in der Sie den höchsten Personen in einem Unternehmen Bericht erstattet haben, um nicht nur zu zeigen, dass Sie gerne mit jedem kommunizieren, sondern auch, um zu zeigen, wie wertvoll Ihre datengestützten Erkenntnisse in der Vergangenheit waren.

Können Sie sich an eine berufliche Situation erinnern, in der Sie die Gelegenheit hatten, Führungsqualitäten zu demonstrieren?
Was ist Ihr Ansatz zur Konfliktlösung?
Was ist Ihr Ansatz für den Aufbau professioneller Beziehungen zu Kollegen?
Was ist ein Beispiel für eine erfolgreiche Präsentation, die Sie gehalten haben? Warum war es so überzeugend?
Wenn Sie mit einem Kollegen oder Kunden ohne technischen Hintergrund sprechen, wie erklären Sie komplexe technische Probleme oder Herausforderungen?
Bitte erinnern Sie sich an eine Situation, in der Sie mit sensiblen Informationen umgehen mussten. Wie sind Sie an die Situation herangegangen?
Wie würden Sie aus Ihrer eigenen Perspektive Ihre Kommunikationsfähigkeiten einschätzen?

Liste der Interviewfragen für Data Science: Verhalten

Mit verhaltensorientierten Interviewfragen suchen Arbeitgeber nach bestimmten Situationen, die bestimmte Fähigkeiten demonstrieren. Der Interviewer möchte verstehen, wie Sie in der Vergangenheit mit Situationen umgegangen sind, was Sie gelernt haben und was Sie in sein Unternehmen einbringen können.

Beispiele für Verhaltensfragen in einem Data-Science-Interview sind:

Erinnern Sie sich an eine Situation, in der Sie einen großen Datensatz bereinigen und organisieren mussten?

Studien haben gezeigt, dass Data Scientists die meiste Zeit mit der Datenaufbereitung verbringen, im Gegensatz zu Data Mining oder Modellierung. Wenn Sie also Erfahrung als Datenwissenschaftler haben, ist es fast sicher, dass Sie Erfahrung beim Bereinigen und Organisieren eines großen Datensatzes haben. Es ist auch wahr, dass dies eine Aufgabe ist, die nur wenigen Menschen wirklich Spaß macht. Aber die Datenbereinigung ist auch einer der wichtigsten Schritte für jedes Unternehmen. Daher sollten Sie den Personalchef durch den Prozess führen, dem Sie bei der Datenvorbereitung folgen: Entfernen doppelter Beobachtungen, Beheben struktureller Fehler, Filtern von Ausreißern, Beheben fehlender Daten und Datenvalidierung.

Denken Sie an ein Datenprojekt zurück, an dem Sie gearbeitet haben und bei dem Sie auf ein Problem oder eine Herausforderung gestoßen sind. Was war die Situation, was war das Hindernis und wie haben Sie es überwunden?
Bitte geben Sie ein konkretes Beispiel für die Verwendung von Daten, um die Erfahrung eines Kunden oder Stakeholders zu verbessern.
Bitte geben Sie eine konkrete Situation an, in der Sie ein Ziel erreicht haben. Wie haben Sie es erreicht?
Bitte geben Sie eine konkrete Situation an, in der Sie ein Ziel nicht erreicht haben. Was schief gelaufen ist?
Was ist Ihr Ansatz, um enge Fristen zu verwalten und einzuhalten?
Können Sie sich an eine Zeit erinnern, in der Sie Konflikte bei der Arbeit hatten? Wie sind Sie damit umgegangen?

Liste der Data Science-Interviewfragen von Top-Unternehmen (Amazon, Google, Facebook, Microsoft)

Um Ihnen eine Vorstellung von einigen anderen Fragen zu geben, die in einem Vorstellungsgespräch auftauchen können, haben wir eine Liste mit Interviewfragen zu Data Science von einigen der führenden Technologieunternehmen zusammengestellt.

Was ist der Unterschied zwischen Support Vector Machine und logistischer Regression? Bitte geben Sie Beispiele für Situationen an, in denen Sie lieber das eine als das andere verwenden würden.
Was würden Sie tun, wenn das Entfernen fehlender Werte aus einem Datensatz zu Verzerrungen führt?
Wenn Sie sich die Gesundheit, das Engagement oder das Wachstum eines Produkts ansehen, welche Kennzahlen würden Sie bewerten?
Welche Kennzahlen würden Sie bewerten, wenn Sie versuchen, geschäftliche Probleme im Zusammenhang mit unserem Produkt anzugehen oder zu lösen?
Wie beurteilen Sie die Produktleistung?
Woher wissen Sie, ob eine neue Beobachtung ein Ausreißer ist?
Wie würden Sie einen Bias-Varianz-Trade-off definieren?
Was ist Ihre Methode zur zufälligen Auswahl einer Stichprobe aus einer Produktnutzerpopulation?
Wie sieht Ihr Prozess für Datenwrangling und -bereinigung aus, bevor Sie maschinelle Lernalgorithmen anwenden?
Wie würden Sie eine unausgeglichene binäre Klassifizierung angehen?
Wie unterscheidet man zwischen guter und schlechter Datenvisualisierung?
Bitte erstellen Sie eine Funktion, die überprüft, ob ein Wort ein Palindrom ist.