Câu hỏi phỏng vấn về Khoa học dữ liệu

Hướng dẫn nghề nghiệp Nhà khoa học dữ liệu của BrainStation có thể giúp bạn thực hiện những bước đầu tiên để hướng tới sự nghiệp sinh lợi trong khoa học dữ liệu. Đọc để biết tổng quan về các câu hỏi phỏng vấn phổ biến cho công việc khoa học dữ liệu và cách trả lời chúng tốt nhất.

Trở thành nhà khoa học dữ liệu

Nói chuyện với Cố vấn học tập để tìm hiểu thêm về cách các khóa đào tạo và khóa học của chúng tôi có thể giúp bạn trở thành Nhà khoa học dữ liệu.

Bằng cách nhấp vào Gửi, bạn chấp nhận Điều kiện .

Nộp

Không thể gửi! Làm mới trang và thử lại?

Tìm hiểu thêm về Chương trình đào tạo Khoa học Dữ liệu của chúng tôi

Cảm ơn bạn!

Chúng tôi sẽ liên lạc sớm.

Xem trang Bootcamp của Data Science

Các quy trình phỏng vấn khoa học dữ liệu có thể khác nhau tùy thuộc vào công ty và ngành. Thông thường, họ sẽ bao gồm một cuộc kiểm tra đầu tiên qua điện thoại với người quản lý tuyển dụng, sau đó là một hoặc một số cuộc phỏng vấn tại chỗ.

Bạn sẽ phải trả lời các câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu hành vi và kỹ thuật và có khả năng sẽ hoàn thành một dự án liên quan đến kỹ năng. Trước mỗi cuộc phỏng vấn, bạn nên xem lại sơ yếu lý lịch và danh mục đầu tư của mình, cũng như chuẩn bị cho các câu hỏi phỏng vấn tiềm năng.

Các câu hỏi phỏng vấn về khoa học dữ liệu sẽ kiểm tra kiến thức và kỹ năng về thống kê, lập trình, toán học và mô hình hóa dữ liệu của bạn. Nhà tuyển dụng sẽ đánh giá kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng mềm của bạn và mức độ phù hợp của bạn với công ty của họ.

Bằng cách chuẩn bị một số câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn khoa học dữ liệu phổ biến, bạn có thể tự tin bước vào cuộc phỏng vấn. Có một số loại câu hỏi khác nhau của Nhà khoa học dữ liệu mà bạn có thể gặp phải trong cuộc phỏng vấn về khoa học dữ liệu của mình.

Danh sách các câu hỏi phỏng vấn về khoa học dữ liệu: Câu hỏi liên quan đến dữ liệu

Các nhà tuyển dụng đang tìm kiếm những ứng viên có kiến thức vững chắc về các khái niệm và kỹ thuật khoa học dữ liệu. Các câu hỏi phỏng vấn liên quan đến dữ liệu sẽ khác nhau tùy thuộc vào vị trí và kỹ năng được yêu cầu.

Dưới đây là một số ví dụ về các câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn mẫu liên quan đến dữ liệu:

Sự khác biệt giữa học tập có giám sát và không giám sát là gì?

Sự khác biệt lớn nhất giữa học tập có giám sát và không giám sát liên quan đến việc sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn. Học tập có giám sát sử dụng dữ liệu đầu ra và đầu vào được gắn nhãn, còn các thuật toán học tập không giám sát thì không. Một điểm khác biệt nữa là học có giám sát có cơ chế phản hồi trong khi học không giám sát thì không. Cuối cùng, các thuật toán học có giám sát thường được sử dụng bao gồm hồi quy logistic, máy vectơ hỗ trợ và cây quyết định, trong khi các thuật toán học không giám sát là phân cụm k-mean, phân cụm phân cấp và thuật toán apriori.

Sự khác biệt giữa học sâu và học máy là gì?

Câu hỏi này có thể khó trả lời rõ ràng bởi vì rõ ràng có một số sự trùng lặp ở đây. Bắt đầu bằng cách giải thích rằng học sâu về cơ bản là một lĩnh vực con của học máy và cả hai đều nằm dưới sự bảo trợ của trí tuệ nhân tạo. Trong đó học máy sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu và cuối cùng học cách đưa ra quyết định dựa trên những gì nó mang lại từ dữ liệu, học sâu sẽ phân lớp các thuật toán đó để tạo ra các mạng thần kinh nhân tạo có khả năng học hỏi và đưa ra các quyết định sáng suốt.

Bạn có thể cung cấp giải thích chi tiết về thuật toán Cây quyết định không?
Lấy mẫu là gì? Bạn đã quen thuộc với bao nhiêu phương pháp lấy mẫu?
Làm thế nào để bạn phân biệt giữa lỗi loại I và loại II?
Hãy xác định hồi quy tuyến tính.
Các thuật ngữ giá trị p, hệ số và giá trị bình phương r có nghĩa là gì? Tại sao mỗi thành phần lại có ý nghĩa?
Hãy xác định thiên vị lựa chọn.
Hãy xác định một tương tác thống kê.
Bạn có thể cung cấp một ví dụ về tập dữ liệu có phân phối không phải Gauss không?
Hãy giải thích Công thức xác suất nhị thức.
Bạn có thể giải thích sự khác biệt giữa k-NN và k-mean clustering?
Cách tiếp cận của bạn để tạo mô hình hồi quy logistic là gì?
Quy tắc 80/20 là gì? Điều quan trọng là xác nhận mô hình như thế nào?
Xác định độ chính xác và thu hồi. Làm thế nào để chúng liên quan đến đường cong ROC?
Hãy giải thích cách phân biệt giữa các phương pháp điều hòa L1 và L2?
Trước khi áp dụng các thuật toán học máy, các bước để xử lý dữ liệu và làm sạch dữ liệu là gì?
Bạn có thể giải thích sự khác biệt giữa biểu đồ và biểu đồ hình hộp không?
Làm thế nào để bạn xác định xác nhận chéo?
Bạn có thể giải thích dương tính giả và âm tính giả là gì không? Bạn sẽ nói điều gì tốt hơn là nên có: quá nhiều dương tính giả hoặc quá nhiều âm tính giả?
Khi thiết kế một mô hình học máy, điều nào quan trọng hơn: độ chính xác của mô hình hay hiệu suất của mô hình?
Theo bạn, loại nào tốt hơn: 50 cây quyết định nhỏ hay cây lớn?
Bạn có thể nghĩ về một dự án khoa học dữ liệu tại công ty của chúng tôi mà bạn sẽ quan tâm không?
Bạn có thể vui lòng nghĩ ra một vài ví dụ về các phương pháp hay nhất trong khoa học dữ liệu không?

Danh sách các câu hỏi phỏng vấn về khoa học dữ liệu: Câu hỏi về kỹ năng kỹ thuật

Các câu hỏi về kỹ năng kỹ thuật trong một cuộc phỏng vấn về khoa học dữ liệu được sử dụng để đánh giá kiến thức, kỹ năng và khả năng về khoa học dữ liệu của bạn. Những câu hỏi này sẽ liên quan đến trách nhiệm công việc cụ thể của vị trí Nhà khoa học dữ liệu.

Các câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu kỹ thuật có thể có một câu trả lời đúng hoặc một số giải pháp khả thi. Bạn sẽ muốn thể hiện quá trình suy nghĩ của mình khi giải quyết vấn đề và giải thích rõ ràng cách bạn đi đến câu trả lời.

Ví dụ về các câu hỏi phỏng vấn kỹ năng khoa học dữ liệu kỹ thuật bao gồm:

Các công cụ và kỹ năng kỹ thuật hàng đầu cho Nhà khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực kỹ thuật cao và bạn sẽ muốn cho người quản lý tuyển dụng thấy rằng bạn thông thạo tất cả các công cụ, phần mềm và ngôn ngữ lập trình tiêu chuẩn ngành mới nhất. Trong số các ngôn ngữ lập trình thống kê khác nhau được sử dụng trong khoa học dữ liệu, R và Python được các Nhà khoa học dữ liệu sử dụng phổ biến nhất. Cả hai đều có thể được sử dụng cho các chức năng thống kê như tạo mô hình tuyến tính hoặc phi tuyến tính, phân tích hồi quy, kiểm tra thống kê, khai thác dữ liệu, v.v. Một công cụ khoa học dữ liệu quan trọng khác là RStudio Server, trong khi Jupyter Notebook thường được sử dụng để lập mô hình thống kê, trực quan hóa dữ liệu, chức năng học máy, v.v. Tất nhiên, có một số công cụ trực quan hóa dữ liệu chuyên dụng được các Nhà khoa học dữ liệu sử dụng rộng rãi, bao gồm Tableau, PowerBI , Bokeh, Plotly và Infogram. Các nhà khoa học dữ liệu cũng cần có nhiều kinh nghiệm sử dụng SQL và Excel.

Câu trả lời của bạn cũng nên đề cập đến bất kỳ công cụ hoặc năng lực kỹ thuật cụ thể nào được yêu cầu bởi công việc mà bạn đang phỏng vấn. Xem lại mô tả công việc và nếu có bất kỳ công cụ hoặc chương trình nào bạn chưa sử dụng, bạn nên làm quen với nó trước khi phỏng vấn.

Làm thế nào để bạn đối xử với các giá trị ngoại lệ?

Một số loại ngoại lệ có thể được loại bỏ. Giá trị rác hoặc giá trị mà bạn biết không thể đúng, có thể bị loại bỏ. Các giá trị ngoại lai có giá trị cực trị nằm ngoài phần còn lại của các điểm dữ liệu được nhóm trong một tập hợp cũng có thể bị loại bỏ. Nếu không thể loại bỏ các giá trị ngoại lệ, bạn có thể xem xét lại liệu mình đã chọn đúng mô hình hay chưa, bạn có thể sử dụng các thuật toán (như các khu rừng ngẫu nhiên) để không bị ảnh hưởng nhiều bởi các giá trị ngoại lệ hoặc bạn có thể thử chuẩn hóa dữ liệu của mình.

Vui lòng cho chúng tôi biết về thuật toán ban đầu mà bạn đã tạo.
Phần mềm thống kê yêu thích của bạn là gì và tại sao?
Bạn đã từng làm việc trong một dự án khoa học dữ liệu yêu cầu một thành phần lập trình quan trọng chưa? Bạn đã lấy đi điều gì từ trải nghiệm?
Mô tả cách biểu diễn dữ liệu có năm thứ nguyên một cách hiệu quả.
Bạn cần tạo một mô hình dự đoán bằng cách sử dụng hồi quy bội. Quy trình của bạn để xác thực mô hình này là gì?
Làm cách nào để bạn đảm bảo rằng những thay đổi bạn đang thực hiện đối với một thuật toán là một sự cải tiến?
Vui lòng cung cấp phương pháp của bạn để xử lý tập dữ liệu không cân bằng đang được sử dụng để dự đoán (tức là các lớp phủ định nhiều hơn các lớp tích cực).
Cách tiếp cận của bạn để xác thực một mô hình bạn đã tạo để tạo ra một mô hình dự đoán của một biến kết quả định lượng bằng cách sử dụng hồi quy bội?
Bạn có hai mô hình khác nhau về hiệu suất và độ chính xác tính toán có thể so sánh được. Vui lòng giải thích cách bạn quyết định chọn loại nào để sản xuất và tại sao.
Bạn được cung cấp một tập dữ liệu bao gồm các biến có giá trị bị thiếu một phần đáng kể. Cách tiếp cận của bạn là gì?

Danh sách các câu hỏi phỏng vấn về khoa học dữ liệu: Câu hỏi cá nhân

Cùng với việc kiểm tra kiến thức và kỹ năng về khoa học dữ liệu của bạn, nhà tuyển dụng có thể cũng sẽ hỏi những câu hỏi chung để hiểu rõ hơn về bạn. Những câu hỏi này sẽ giúp họ hiểu phong cách làm việc, tính cách của bạn và cách bạn có thể phù hợp với văn hóa công ty của họ.

Các câu hỏi phỏng vấn Nhà khoa học dữ liệu cá nhân có thể bao gồm:

Điều gì tạo nên một Nhà khoa học dữ liệu giỏi?

Câu trả lời của bạn cho câu hỏi này sẽ cho người quản lý tuyển dụng biết rất nhiều về cách bạn nhìn nhận vai trò của mình và giá trị bạn mang lại cho tổ chức. Trong câu trả lời của mình, bạn có thể nói về cách khoa học dữ liệu đòi hỏi sự kết hợp hiếm có giữa các năng lực và kỹ năng. Nhà khoa học dữ liệu giỏi cần kết hợp kỹ năng kỹ thuật cần thiết để phân tích dữ liệu và tạo mô hình với ý thức kinh doanh cần thiết để hiểu các vấn đề họ đang giải quyết cũng như nhận ra thông tin chi tiết hữu ích trong dữ liệu của họ. Trong câu trả lời của mình, bạn cũng có thể thảo luận về Nhà khoa học dữ liệu mà bạn đang tìm kiếm, cho dù đó là đồng nghiệp mà bạn biết cá nhân hay một nhân vật sâu sắc trong ngành.

Hãy cho tôi biết về bản thân bạn.
Những phẩm chất tốt nhất của bạn về mặt chuyên môn là gì? Điểm yếu của bạn là gì?
Có nhà khoa học dữ liệu nào mà bạn ngưỡng mộ nhất không?
Điều gì đã truyền cảm hứng cho bạn quan tâm đến khoa học dữ liệu?
Những kỹ năng hoặc đặc điểm độc đáo nào mà bạn mang lại sẽ giúp ích cho nhóm?
Điều gì đã khiến bạn quyết định rời bỏ công việc cuối cùng của mình?
Mức lương bạn mong đợi từ công việc này là bao nhiêu?
Bạn thích làm việc một mình hay là thành viên của nhóm Các nhà khoa học dữ liệu?
Bạn nhìn thấy sự nghiệp của mình trong năm năm tới ở đâu?
Cách tiếp cận của bạn để giải quyết căng thẳng trong công việc là gì?
Làm thế nào để bạn tìm thấy động lực?
Phương pháp đo lường thành công của bạn là gì?
Bạn mô tả môi trường làm việc lý tưởng của mình như thế nào?
Niềm đam mê hoặc sở thích của bạn ngoài khoa học dữ liệu là gì?

Danh sách các câu hỏi phỏng vấn về Khoa học Dữ liệu: Lãnh đạo và Giao tiếp

Lãnh đạo và giao tiếp là hai kỹ năng quý giá đối với Nhà khoa học dữ liệu. Các nhà tuyển dụng đánh giá cao những ứng viên có thể thể hiện sự chủ động, chia sẻ kiến thức chuyên môn của họ với các thành viên trong nhóm và truyền đạt các mục tiêu và chiến lược khoa học dữ liệu.

Dưới đây là một số ví dụ về câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu truyền thông và lãnh đạo:

Bạn thích điều gì khi làm việc trong một nhóm đa lĩnh vực?

Nhà khoa học dữ liệu cộng tác với nhiều người trong các vai trò kỹ thuật và phi kỹ thuật. Không có gì lạ khi Nhà khoa học dữ liệu làm việc với các nhà phát triển, nhà thiết kế, chuyên gia sản phẩm, nhà phân tích dữ liệu, nhóm bán hàng và tiếp thị, và giám đốc điều hành cấp cao nhất, chưa kể đến khách hàng. Vì vậy, trong câu trả lời của bạn cho câu hỏi này, bạn cần phải minh họa rằng bạn là một người chơi trong nhóm, người thích cơ hội gặp gỡ và cộng tác với mọi người trong một tổ chức. Chọn một ví dụ về tình huống mà bạn đã báo cáo với những người cấp cao nhất trong công ty để không chỉ cho thấy rằng bạn cảm thấy thoải mái khi giao tiếp với bất kỳ ai mà còn cho thấy những thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu của bạn có giá trị như thế nào trong quá khứ.

Bạn có thể nghĩ về một tình huống chuyên nghiệp mà bạn có cơ hội thể hiện khả năng lãnh đạo không?
Cách tiếp cận của bạn để giải quyết xung đột là gì?
Cách tiếp cận của bạn để xây dựng mối quan hệ chuyên nghiệp với đồng nghiệp là gì?
Ví dụ về một bài thuyết trình thành công mà bạn đã thuyết trình là gì? Tại sao nó lại hấp dẫn như vậy?
Nếu bạn đang nói chuyện với một đồng nghiệp hoặc khách hàng không có kiến thức về kỹ thuật, bạn giải thích những vấn đề hoặc thách thức kỹ thuật phức tạp như thế nào?
Hãy nhớ lại một tình huống khi bạn phải xử lý thông tin nhạy cảm. Bạn đã tiếp cận tình huống như thế nào?
Từ góc nhìn của riêng bạn, bạn đánh giá kỹ năng giao tiếp của mình như thế nào?

Danh sách các câu hỏi phỏng vấn về khoa học dữ liệu: Hành vi

Với các câu hỏi phỏng vấn hành vi, nhà tuyển dụng đang tìm kiếm các tình huống cụ thể thể hiện các kỹ năng nhất định. Người phỏng vấn muốn hiểu cách bạn xử lý các tình huống trong quá khứ, những gì bạn đã học được và những gì bạn có thể mang lại cho công ty của họ.

Ví dụ về các câu hỏi hành vi trong một cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu bao gồm:

Bạn có nhớ lại một tình huống khi bạn phải dọn dẹp và tổ chức một tập dữ liệu lớn không?

Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng các Nhà khoa học dữ liệu dành phần lớn thời gian của họ vào việc chuẩn bị dữ liệu, trái ngược với việc khai thác hoặc mô hình hóa dữ liệu. Vì vậy, nếu bạn có bất kỳ kinh nghiệm nào với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu, thì gần như chắc chắn rằng bạn có kinh nghiệm dọn dẹp và tổ chức một tập dữ liệu lớn. Nó cũng đúng khi đây là một nhiệm vụ mà ít người thực sự thích thú. Nhưng làm sạch dữ liệu cũng là một trong những bước quan trọng nhất đối với bất kỳ công ty nào. Vì vậy, bạn nên đưa người quản lý tuyển dụng đi qua quy trình mà bạn tuân theo khi chuẩn bị dữ liệu: loại bỏ các quan sát trùng lặp, sửa lỗi cấu trúc, lọc các giá trị ngoại lệ, xử lý dữ liệu bị thiếu và xác thực dữ liệu.

Hãy hồi tưởng lại một dự án dữ liệu mà bạn đã làm việc mà bạn gặp phải vấn đề hoặc thách thức. Tình huống đó là gì, trở ngại là gì và bạn đã vượt qua nó như thế nào?
Vui lòng cung cấp một ví dụ cụ thể về việc sử dụng dữ liệu để nâng cao trải nghiệm của khách hàng hoặc các bên liên quan?
Vui lòng cung cấp một tình huống cụ thể mà bạn đã đạt được mục tiêu. Làm thế nào bạn đạt được nó?
Vui lòng cung cấp một tình huống cụ thể mà bạn không đạt được mục tiêu. Có chuyện gì?
Cách tiếp cận của bạn để quản lý và đáp ứng các thời hạn chặt chẽ là gì?
Bạn có thể nhớ một lần bạn đối mặt với xung đột tại nơi làm việc? Làm thế nào bạn đối phó với nó?

Danh sách các câu hỏi phỏng vấn về khoa học dữ liệu từ các công ty hàng đầu (Amazon, Google, Facebook, Microsoft)

Để cung cấp cho bạn ý tưởng về một số câu hỏi khác có thể xuất hiện trong một cuộc phỏng vấn, chúng tôi đã biên soạn danh sách các câu hỏi phỏng vấn về khoa học dữ liệu từ một số công ty công nghệ hàng đầu.

Sự khác biệt giữa máy vectơ hỗ trợ và hồi quy logistic là gì? Vui lòng cung cấp ví dụ về các tình huống mà bạn sẽ chọn sử dụng cái này thay vì cái kia.
Nếu việc xóa các giá trị bị thiếu khỏi tập dữ liệu gây ra sai lệch, bạn sẽ làm gì?
Khi xem xét sức khỏe, mức độ tương tác hoặc sự tăng trưởng của một sản phẩm, bạn sẽ đánh giá những chỉ số nào?
Khi cố gắng giải quyết hoặc giải quyết các vấn đề kinh doanh liên quan đến sản phẩm của chúng tôi, bạn sẽ đánh giá số liệu nào?
Làm thế nào để bạn đánh giá hiệu suất sản phẩm?
Làm thế nào để bạn biết liệu một quan sát mới có phải là một quan sát khác không?
Làm thế nào bạn sẽ xác định một sự cân bằng phương sai lệch?
Phương pháp của bạn để chọn ngẫu nhiên một mẫu từ nhóm người dùng sản phẩm là gì?
Quy trình xử lý và làm sạch dữ liệu của bạn trước khi áp dụng các thuật toán học máy là gì?
Bạn sẽ tiếp cận phân loại nhị phân không cân bằng như thế nào?
Làm thế nào để bạn phân biệt giữa trực quan hóa dữ liệu tốt và xấu?
Vui lòng tạo một hàm xác minh xem một từ có phải là palindrome hay không.