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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.
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What are your long term goals.
I was asked to solve a Kaggle competition - one which was relevant to the Coles' line of business.
They had a specific problem they were trying to solve, so the hiring manager asked how I would approach it. Before a later interview I had time to prepare more thoughts on possible solutions to this problem.
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There are 2 datasets, one for training and one for scoring. Please use the first one to train models that predict what customers are more likely to churn than the other (feel free to leverage the tools that seem most adapted to you). And then score the second dataset with your best model.
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