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Data Scientist Interview Questions

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Data Scientist Interview Questions

Lors d’un entretien pour le poste de data scientist, les employeurs vont poser des questions leur permettant d’évaluer vos compétences en modélisation des données, résolution des problèmes et programmation. Soyez préparé à répondre à des questions générales testant vos connaissances en statistiques et en science des données. Vous devez également être prêt à répondre à des questions ouvertes permettant de tester votre créativité, vos compétences en communication et votre éducation formelle en modélisation des données et en programmation.

Questions d'entretien d'embauche fréquentes pour un data scientist (H/F) et comment y répondre

Question 1

Question 1 : Quelles techniques de modélisation des données préférez-vous et pourquoi ?

How to answer
Comment répondre : La transformation des données en informations compréhensibles et exploitables est un élément critique du métier de data scientist. Cette question permet aux employeurs de comprendre vos compétences en modélisation des données et votre cursus. Répertoriez et détaillez les techniques de modélisation des données que vous préférez, notamment leurs avantages comme leur facilité d’utilisation, leur flexibilité, etc.
Question 2

Question 2 : Comment détectez-vous les faux comptes Instagram utilisés pour escroquer les clients ?

How to answer
Comment répondre : Ce type de question permet à un employeur de tester vos compétences en résolution des problèmes. Lorsque vous répondez à des questions ouvertes comme celle-ci, n’hésitez pas à demander des précisions sur ces dernières et à utiliser un tableau pour présenter vos compétences en programmation et création de graphiques. Partagez votre processus de réflexion lorsque vous résolvez le problème.
Question 3

Question 3 : Décrivez des situations qui requièrent une liste, un uplet ou un ensemble sur Python.

How to answer
Comment répondre : Les intervieweurs posent ce type de question pour tester vos compétences en programmation sur Python. Révisez les rudiments de Python comme les listes, les uplets et les ensembles avant votre entretien. Vous devez être en mesure d’expliquer à quel moment et de quelle manière chaque outil est utilisé par les data scientists.

54,348 data scientist interview questions shared by candidates

Where does Deep Learning offer advantage compared to SVMs? Is the cost function of a DNN model convex? What about for SVM? Tell me about how you have implemented a research paper (mentioned in my resume) Basic questions about linear and logistic regressions - about their assumptions, advantages etc Overall, the questions weren't too deep.
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Senior Data Scientist

Interviewed at Ericsson

4★
Oct 14, 2018

Where does Deep Learning offer advantage compared to SVMs? Is the cost function of a DNN model convex? What about for SVM? Tell me about how you have implemented a research paper (mentioned in my resume) Basic questions about linear and logistic regressions - about their assumptions, advantages etc Overall, the questions weren't too deep.

1. What's the relationship between PCA and k-means clustering? 2. What are the requirements for a matrix to represent a kernel? What happens if we run SVM using a 'kernel' that does not satisfy these requirements? 3. Problems using Python lists and dictionaries 4. SQL joins, aggregates (count, sum, avg), and cases 5. If you were given a dataset with [X] features (may be numerical, categorial, etc.) and you want to build a model (to determine fraudulent transactions, say), how would you determine which features are best to use in the model?
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Data Scientist

Interviewed at Palo Alto Networks

3.8★
Apr 27, 2019

1. What's the relationship between PCA and k-means clustering? 2. What are the requirements for a matrix to represent a kernel? What happens if we run SVM using a 'kernel' that does not satisfy these requirements? 3. Problems using Python lists and dictionaries 4. SQL joins, aggregates (count, sum, avg), and cases 5. If you were given a dataset with [X] features (may be numerical, categorial, etc.) and you want to build a model (to determine fraudulent transactions, say), how would you determine which features are best to use in the model?

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