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.

54,205 data scientist interview questions shared by candidates

We have a table called ad_accounts(account_id, date, status). Status can be active/closed/fraud. A) what percent of active accounts are fraud? B) How many accounts became fraud today for the first time? C) What would be the financial impact of letting fraud accounts become active (how would you approach this question)?
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Data Scientist, Analytics

Interviewed at Meta

3.6
Mar 6, 2019

We have a table called ad_accounts(account_id, date, status). Status can be active/closed/fraud. A) what percent of active accounts are fraud? B) How many accounts became fraud today for the first time? C) What would be the financial impact of letting fraud accounts become active (how would you approach this question)?

Common statistical and python related questions. 1) How do you proof that males are on average taller than females by knowing just gender or height. 2) What is a monkey patch 3) How do you get the count of each letter in a sentence
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Data Scientist

Interviewed at Meta

3.6
Jan 17, 2018

Common statistical and python related questions. 1) How do you proof that males are on average taller than females by knowing just gender or height. 2) What is a monkey patch 3) How do you get the count of each letter in a sentence

We at Facebook would like to develop a way to estimate the month and day of people's birthdays, regardless of whether people give us that information directly. What methods would you propose, and data would you use, to help with that task?
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Data Scientist

Interviewed at Meta

3.6
Nov 24, 2016

We at Facebook would like to develop a way to estimate the month and day of people's birthdays, regardless of whether people give us that information directly. What methods would you propose, and data would you use, to help with that task?

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