Skip to contentSkip to footer

Data Scientist Interview Questions

Salaries
Interviews

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.

54,222 data scientist interview questions shared by candidates

# Q1: Write a function to intersect two *sorted* lists (find common elements) # Write a method taking two lists as input, and returning a new list # You can assume you have a reasonable array/list class available (ArrayList, vector, python list, etc) # Ex: # l1 = [1,2,3,4,5] # l2 = [1,5,7,11,100] # result = [1,5]
avatar

Software Engineer/Data Scientist

Interviewed at Tripadvisor

3.5★
Oct 29, 2014

# Q1: Write a function to intersect two *sorted* lists (find common elements) # Write a method taking two lists as input, and returning a new list # You can assume you have a reasonable array/list class available (ArrayList, vector, python list, etc) # Ex: # l1 = [1,2,3,4,5] # l2 = [1,5,7,11,100] # result = [1,5]

The first round questions included basic dataframe manipulations, a regex question on writing a pattern to identify specific phrase which could have any number of random words in between (eg. between high and calorie, there could be any number of words upto 4 eg. high word1 calorie, high word1 word2 calorie' etc). This also needed some basic preprocessings like handling unidecode errors, punctuations and numbers in a string. Another question was a probability based descriptive question and a easy question on coding to print numbers between 0 to 100 which were prime.
avatar

NLP Data Scientist

Interviewed at American Express

4.1★
Jan 6, 2022

The first round questions included basic dataframe manipulations, a regex question on writing a pattern to identify specific phrase which could have any number of random words in between (eg. between high and calorie, there could be any number of words upto 4 eg. high word1 calorie, high word1 word2 calorie' etc). This also needed some basic preprocessings like handling unidecode errors, punctuations and numbers in a string. Another question was a probability based descriptive question and a easy question on coding to print numbers between 0 to 100 which were prime.

Viewing 241 - 250 interview questions

Glassdoor has 54,222 interview questions and reports from Data scientist interviews. Prepare for your interview. Get hired. Love your job.