Come mi preparo per un colloquio con un data scientist?

I colloqui di lavoro spesso portano ansia a chiunque. Ogni colloquio di lavoro porta un'esperienza diversa. È difficile anticipare le domande dell'intervista che soddisfano le aspettative di un intervistatore.

Spesso ci sono cose che ti assicureranno che tu sia ben preparato o meno. La preparazione per un colloquio di lavoro per data scientist è un'attività che richiede tempo. Ma il tempo di preparazione del colloquio può essere estremamente ridotto quando si dispone di un'ampia quantità di conoscenze.

Il corso di scienza dei dati a Mumbai aiuta i professionisti a guidarli coprendo tutti gli argomenti essenziali che hanno maggiori possibilità di essere interrogati in un'intervista.

La preparazione dell'intervista allo scienziato dei dati è difficile o facile?

La preparazione dell'intervista al data scientist è un grosso problema per tutti coloro che sono interessati a essere assunti nel miglior settore IT.

Spesso si osserva che la maggior parte dei candidati trova difficile completare la procedura di assunzione. È una situazione difficile in quanto un candidato interessato dovrà rispondere alle domande sconcertanti in modo soddisfacente.

I candidati interessati devono essere consapevoli dei ruoli e delle responsabilità lavorative a cui si stanno candidando. In questo articolo, ti informiamo sui suggerimenti sugli argomenti delle interviste sulla scienza dei dati. L'obiettivo principale di questo blog è guidarti su suggerimenti su come decifrare l'intervista.

5 suggerimenti per la preparazione per il colloquio con il data scientist

Diamo un'occhiata ai suggerimenti per prepararsi a un'intervista con un data scientist:

1. Domande di codifica pratica:

Le domande del colloquio con il data scientist richiedono la codifica in qualsiasi linguaggio di programmazione. Come sapete, la scienza dei dati è un campo tecnico in cui le persone devono raccogliere, pulire ed elaborare i dati in un formato utilizzabile.

Le domande di codifica di solito mettono alla prova non solo i talenti tecnici, ma aiutano anche a determinare la procedura di pensiero e persino ad avvicinarsi a una per scomporre le domande complesse in parti più semplici per trovare la soluzione. Pertanto, la preparazione per i concetti fondamentali di codifica aiuta a superare l'intervista sulla scienza dei dati.

Questa domanda verifica se utilizzi un approccio logico per risolvere i problemi del mondo reale. L'obiettivo è trovare una soluzione ottimizzata per il tempo di esecuzione e l'archiviazione.

L'intervistatore valuta la qualità complessiva del codice controllando se si limitano i casi a una soluzione. Il candidato deve anche esercitare le capacità di comunicazione che condurranno un colloquio simulato che aiuterà a fornire concetti.

2. Domande pratiche sul prodotto:

Le domande dell'intervista allo scienziato dei dati di prodotto includono un tipo specifico di domande dell'intervista che mira principalmente a testare la capacità di comprendere come costruire prodotti e come si dovrebbe rispondere in base al ciclo di vita naturale.

I data scientist collaborano con il project manager e gli strumenti di gestione per contribuire direttamente al prodotto che deve essere realizzato. Avere una chiara comprensione del prodotto richiede di essere costruito in modo da allineare il lavoro svolto e da poterlo effettivamente implementare nel prodotto.

Gli intervistatori hanno domande sul prodotto mentre cercano cose come pensiero analitico e logico, senso del prodotto, comunicazione, capacità di risoluzione dei problemi e flessibilità.

L'analisi approfondita rivela le domande che sono simili alle domande dei consulenti di gestione e gestione del prodotto. Alcuni dei framework dei consulenti di gestione nel modo in cui affrontano le questioni aziendali e persino lo applicano al prodotto specifico.

3. Pratica domande comportamentali:

Questo è uno dei suggerimenti più importanti per prepararsi a un'intervista con un data scientist. Queste domande intendono acquisire una comprensione pratica di come dovresti rispondere a una situazione diversa.

La cosa principale che rappresentano gli intervistatori è che devi avere una sorta di domanda che ti permetta di mostrare il conflitto e come risolverlo.

Lo scopo principale di questo è far sapere all'intervistatore se sei una persona perfetta. Una strategia semplice che prepara e gestisce le domande comportamentali della scienza dei dati che vengono suddivise in storie selezionate e perfezionate insieme all'implementazione di storie con il framework STAR.

È importante se hai una storia personale per rispondere alla domanda comportamentale come se stessi parlando in una situazione ipotetica. La seconda parte consiste nell'implementare le storie nella tecnica STAR.

STAR mostra situazioni, compiti, azioni e risultati per esercitarsi nell'implementazione degli stessi per rispondere efficacemente alle domande comportamentali nelle interviste ai data scientist.

4. Esercitati con domande di apprendimento automatico, statistica e modellazione:

Spesso si osserva che ci sono domande di intervista del data scientist non codificanti in quanto ciò aiuterà l'intervistatore a testare le conoscenze tecniche sulla teoria e le domande di implementazione su questo.

I candidati interessati devono anche dare un'occhiata e acquisire conoscenze sulle domande di apprendimento automatico.

Il modo migliore per mostrare la conoscenza è parlare dei progetti da dimostrare agli intervistatori. Per diventare un data scientist efficace, dovresti semplicemente implementare i modelli e pulire i dati, costruire una pipeline di dati, interpretare il risultato e persino comunicare i risultati.

Se dimostri all'intervistatore di conoscere l'intero processo di data science da un capo all'altro, dall'ottenere i dati fino alla spiegazione dei risultati agli stakeholder e persino alla spiegazione in dettaglio.

5. Fare la preparazione generale:

Questa è una delle maggiori sfide in quanto ci sono tutta una serie di problemi su Internet e gli studenti devono disporre di un processo organizzato e strutturato per preparare il colloquio con il data scientist per avere un colloquio a lungo termine, modelli di apprendimento automatico, domande statistiche, dati domande di scienza, domande di modellizzazione.

L'obiettivo principale di questo è monitorare dove sei debole, veloce e lento. Quindi, concentrati sulle domande che dovresti sapere dove devi migliorare.

Quali argomenti devi leggere per preparare un'intervista sulla scienza dei dati?

Argomenti importanti trattati in un'intervista al data scientist.

Nonostante l'ampia varietà di ruoli nel campo della scienza dei dati, ci sono molti elementi essenziali che è importante conoscere per lo stesso. Diamo un'occhiata alle informazioni importanti sotto menzionate:

un. Codifica e programmazione:

un individuo deve avere esperienza con i linguaggi di programmazione in quanto è un must per un lavoro di scienza dei dati. L'esperienza nel linguaggio di programmazione deve avere la competenza per imparare gli altri come richiesto.

b. Product sense e applicazioni aziendali:

A causa delle conoscenze e delle competenze tecniche senza la capacità di trasferire le informazioni nello sviluppo del prodotto e l'analisi che soddisfano migliori decisioni aziendali e sui prodotti avranno scarso valore.

c. Statistica e probabilità:

Questi sono pilastri molto importanti. Gli individui devono essere sicuri di avere un'idea di come questi saranno un fattore nelle loro conoscenze e abilità nell'area.

d. Tecniche di modellazione dei dati:

Esistono diversi metodi per modellare i dati che dipendono dalla situazione, dalla dimensione del campione, dalle esigenze e altro ancora.

Conclusione:

Se ti stai avviando verso il percorso per diventare un data scientist, devi essere preparato a stupire i datori di lavoro con la conoscenza. Rispolvera le tue abilità e ottieni una vasta conoscenza sui suggerimenti per risolvere il colloquio con il data scientist. Ci si aspetta che i potenziali assunti conoscano la posizione aperta e il campo di interesse e convincano persino il pannello che sono potenziali per la giusta misura. In questo articolo, gli studenti interessati possono esplorare le risorse che li aiutano a familiarizzare con abilità importanti.

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