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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.

54,352 data scientist interview questions shared by candidates

3 main questions: 1. write an algorithm to generate the probability of obtaining a random number based on a prior discrete distribution. Was asked all the relevant probability theory questions where applicable. asked to solve with and without using numpy library functions. 2. pick any ML algo of my choice and explain it at depth - decision trees in my case - how I have deployed it in a project before - covered all the conceptual details. 3. write SQL queries to offer discounts to customers that may not retain a premium subscription service - how would you determine who will/will not be a recurring customer?
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Data Scientist

Interviewed at Intuit

4.1★
Nov 12, 2023

3 main questions: 1. write an algorithm to generate the probability of obtaining a random number based on a prior discrete distribution. Was asked all the relevant probability theory questions where applicable. asked to solve with and without using numpy library functions. 2. pick any ML algo of my choice and explain it at depth - decision trees in my case - how I have deployed it in a project before - covered all the conceptual details. 3. write SQL queries to offer discounts to customers that may not retain a premium subscription service - how would you determine who will/will not be a recurring customer?

Some questions can also be presented in the form of a simple case exercise such as how would you process a dataset for training and how would you decide what model to use. Interviewers at all rounds will always ask follow-up questions to your answers so if you suggest an idea or approach, be sure you are familiar with it. They may also ask you about keywords you wrote on your resume. For example, if you wrote “GANs” somewhere on your resume, don’t be surprised if they ask you to explain GANs to them in detail with a bunch of follow-up questions. Make sure you brush up on fundamentals of ML and statistics Science Case study Describe how you will generate your dataset: how you will select an unbiased sample, deal with class imbalance, consider temporal effects. How will you split into train/val/test? I follow this website: https://mlengineer.io/
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Data Scientist

Interviewed at Amazon

3.5★
Oct 6, 2021

Some questions can also be presented in the form of a simple case exercise such as how would you process a dataset for training and how would you decide what model to use. Interviewers at all rounds will always ask follow-up questions to your answers so if you suggest an idea or approach, be sure you are familiar with it. They may also ask you about keywords you wrote on your resume. For example, if you wrote “GANs” somewhere on your resume, don’t be surprised if they ask you to explain GANs to them in detail with a bunch of follow-up questions. Make sure you brush up on fundamentals of ML and statistics Science Case study Describe how you will generate your dataset: how you will select an unbiased sample, deal with class imbalance, consider temporal effects. How will you split into train/val/test? I follow this website: https://mlengineer.io/

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