How to build a summary table out of a written-in-a-notepad-document table of cricket wins and losses by country. How to check the validity of an IP address string given some list of constraints.
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.
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Why did you use Random Forests instead of Clustering?
How do you find out trending queries/topics? How do you test a website feature i.e. given a set of webpages and few changes, how will you find out that the change works positively?
En quel animal vous réincarneriez-vous ?
You have a database of customer transactions and for some users you don’t have much data (1-2 transactions), and you want them to use Revolut’s services more. How would you analyse the data to do so, with such limited data on some users.
Nothing was unexpected
- A Bays textbook example (fair and unfair coins) - Some python simple algorithm codes and calculating the complexity of the method - Some ML questions about different methods and how the learning happens and objective functions ....
Model Deployment. Credit Risk(A lot of credit risk concept) Risk Modeling.
Explain Python.
are you ready for Miami? (repeatedly)
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