Asked about the projects I have worked on along with the underlying concepts.
Data Scientist Interview Questions
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.
54,352 data scientist interview questions shared by candidates
Strengths, weaknesses; describe a technical project from initiation to conclusion. Nothing overly difficult.
I was asked to present a project of my own creation or for which I was a major contributor.
how to convert SAM to BAM files?
Working of Random Forest,gradient boosting
Case study
How can you reduce overfitting of a random forest model?
Technical depth in deep learning and machine learning. Thorough understanding of my relevant work experience in machine learning and data science.
1. How to Predict Room Occupancy Based on Environmental Factors. 2. Wine quality using knn 3. vanishing gradient problem 4. Which of activation function can’t be used at output layer to classify an image ? 5. Is K-fold cross-validation linear in K, quadratic in K, cubic in K or exponential in K?
Q. Change the sigmoid function so that it is more narrow?
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