One technical one product analysis question.
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 : Quelles techniques de modélisation des données préférez-vous et pourquoi ?
Question 2 : Comment détectez-vous les faux comptes Instagram utilisés pour escroquer les clients ?
Question 3 : Décrivez des situations qui requièrent une liste, un uplet ou un ensemble sur Python.
54,222 data scientist interview questions shared by candidates
How would you measure the “feed” success? (What KPIs)
When can we chat?
SQL question that involved window functions
Assumption of Linear Regression, etc.
Statistics - performance metrics, Why GBM, why not xgboost , Differences between GBM and xgboost Then bias, overfitting ,underfitting, Regularisation , Lasso regression( explain). ... Followed by extended questions
Describe your previous projects
write a code in R/SQL: Given a table with three column, (id, category, value) and each id has 3 or less category (price, size, color). Now, how can I find those id's for which the value of two or more category matches to one another? For eg: ID1 (price 10, size M, color Red), ID2 (price 10, Size L, Color Red) , ID3 (price 15, size L, color Red) Then the output should be two rows: ID1 ID2 and ID2 ID3
- What is over-fitting? How do you avoid it? - What types of regularization do we have? Which one is simpler to use? L1 or L2? - Explain decision trees? What are different metrics to classify dataset? - What is bagging? - We have two models, one with 85% accuracy, one 82%. Which one do you pick? - What is p-value and how can we use it?
Talk me through your CV
Viewing 411 - 420 interview questions