데이터 과학자 인터뷰를 준비하려면 어떻게 해야 합니까?

취업 면접은 종종 누구에게나 불안을 안겨줍니다. 모든 면접은 다른 경험을 가져다줍니다. 면접관의 기대에 부응하는 면접 질문을 예상하는 것은 어렵습니다.

종종 당신이 잘 준비되었는지 여부를 확인하는 일이 있습니다. 데이터 과학자 취업 면접을 준비하는 것은 시간이 걸리는 활동입니다. 하지만 충분한 지식을 가지고 있으면 면접 준비 시간이 극도로 줄어들 수 있습니다.

뭄바이 의 데이터 과학 과정 은 인터뷰에서 질문을 받을 가능성이 더 높은 모든 필수 주제를 다루므로 전문가가 전문가를 안내하는 데 도움이 됩니다.

데이터 과학자 인터뷰 준비가 어렵습니까, 쉬우십니까?

데이터 과학자 인터뷰 준비는 최고의 IT 업계에 취업하는 데 관심이 있는 모든 사람에게 중요한 일입니다.

종종 대부분의 후보자가 채용 절차를 통과하는 데 어려움을 느끼는 것으로 관찰됩니다. 관심 있는 후보자가 당혹스러운 질문에 만족스럽게 대답해야 하기 때문에 어려운 상황입니다.

관심 있는 후보자는 자신이 지원하는 직무 역할과 책임을 알고 있어야 합니다. 이 기사에서는 데이터 과학 인터뷰 주제에 대한 팁을 알려드립니다. 이 블로그의 주요 목표는 인터뷰를 깨는 방법에 대한 팁을 안내하는 것입니다.

데이터 과학자 인터뷰 준비를 위한 5가지 팁

데이터 과학자 인터뷰를 준비하기 위한 팁을 살펴보겠습니다.

1. 코딩 질문 연습:

데이터 과학자 인터뷰 질문에는 모든 프로그래밍 언어로 코딩해야 합니다. 아시다시피 데이터 과학은 개인이 데이터를 수집, 정리 및 사용 가능한 형식으로 처리해야 하는 기술 분야입니다.

코딩 질문은 일반적으로 기술적인 재능을 테스트할 뿐만 아니라 사고 절차를 결정하는 데 도움이 되며 심지어 솔루션을 찾기 위해 복잡한 질문을 더 간단한 부분으로 분해하기 위해 접근합니다. 따라서 기본적인 코딩 개념을 준비하는 것이 데이터 과학 면접에 도움이 됩니다.

이 질문은 실제 문제를 분류하기 위해 논리적 접근 방식을 사용하는지 테스트합니다. 목표는 실행 시간과 스토리지에 최적화된 솔루션을 찾는 것입니다.

면접관은 케이스를 솔루션으로 연결하는지 확인하여 전체 코드 품질을 평가합니다. 응시자는 개념 전달에 도움이 될 모의 인터뷰를 수행할 의사 소통 기술도 연습해야 합니다.

2. 제품 질문 연습:

제품 데이터 과학자 인터뷰 질문에는 제품을 구축하는 방법과 자연적인 수명 주기에 따라 어떻게 대응해야 하는지를 이해하는 능력을 테스트하는 것을 주로 목표로 하는 특정 유형의 인터뷰 질문이 포함됩니다.

데이터 과학자는 프로젝트 관리자 및 관리 도구와 협력하여 구축할 제품에 직접 기여합니다. 제품에 대한 명확한 이해는 수행하는 작업을 정렬하고 제품에서 실제로 구현할 수 있도록 구축되어야 합니다.

면접관은 분석적이고 논리적인 사고, 제품 감각, 의사 소통, 문제 해결 능력 및 유연성과 같은 것을 찾으면서 제품 질문을 합니다.

심층 분석은 제품 관리 및 관리 컨설턴트 질문과 유사한 질문을 보여줍니다. 비즈니스 질문에 접근하고 특정 제품에 적용하는 방식의 일부 관리 컨설턴트 프레임워크.

3. 행동 질문 연습:

이것은 데이터 과학자 인터뷰를 준비하기 위한 가장 중요한 팁 중 하나입니다. 이러한 질문은 다른 상황에 어떻게 대응해야 하는지에 대한 실질적인 이해를 얻기 위한 것입니다.

면접관이 대표하는 주요 내용은 갈등을 보여줄 수 있는 일종의 질문과 이를 해결하는 방법이 있어야 한다는 것입니다.

이것의 주요 목적은 면접관에게 당신이 완벽하게 맞는지 알려주는 것입니다. STAR 프레임워크를 사용하여 스토리를 구현하는 것과 함께 선택 및 정제된 스토리로 분류되는 데이터 과학 행동 질문을 준비하고 처리하는 간단한 전략입니다.

가상의 상황에서 말하는 것처럼 행동 질문에 답하기 위해 개인적인 사연이 있다면 중요합니다. 두 번째 부분은 스토리를 STAR 기술로 구현하는 것입니다.

STAR는 데이터 과학자 인터뷰에서 행동 질문에 효과적으로 답변하기 위해 동일한 구현을 연습하기 위한 상황, 작업, 작업 및 결과를 보여줍니다.

4. 머신 러닝, 통계 및 모델링 질문 연습:

이론에 대한 기술 지식을 테스트하고 이에 대한 구현 질문을 하는 데 도움이 되기 때문에 코딩이 아닌 데이터 과학자 인터뷰 질문이 있는 경우가 종종 있습니다.

관심 있는 후보자는 기계 학습 질문에 대한 지식을 습득해야 합니다.

지식을 보여주는 가장 좋은 방법은 면접관에게 증명하기 위한 프로젝트에 대해 이야기하는 것입니다. 효과적인 데이터 과학자가 되려면 모델을 구현하고 데이터를 정리하고 데이터 파이프라인을 구축하고 결과를 해석하고 결과를 전달하기만 하면 됩니다.

면접관에게 데이터를 얻는 것부터 이해관계자에게 결과를 설명하고 자세하게 설명하는 것까지 모든 데이터 과학 프로세스를 처음부터 끝까지 알고 있음을 증명하면.

5. 일반적인 준비:

이것은 인터넷에 수많은 문제가 있기 때문에 가장 큰 도전 중 하나이며 학생들은 장기 인터뷰, 머신 러닝 모델, 통계 질문, 데이터를 갖기 위해 데이터 과학자 인터뷰를 준비하는 데 조직적이고 구조화된 프로세스가 있어야 합니다. 과학 질문, 모델링 질문.

이것의 주요 목표는 어디가 약한지, 빠르고 느린지 추적하는 것입니다. 따라서 개선해야 할 부분을 파악해야 하는 질문에 중점을 둡니다.

데이터 과학 인터뷰를 준비하기 위해 어떤 주제를 읽어야 합니까?

데이터 과학자 인터뷰에서 다루는 중요 주제.

데이터 과학 분야의 다양한 역할에도 불구하고 동일한 역할에 대해 알아야 할 중요한 필수 사항이 많이 있습니다. 아래에 언급된 중요한 정보를 살펴보겠습니다.

ㅏ. 코딩 및 프로그래밍:

개인은 데이터 과학 직업에 필수이므로 프로그래밍 언어에 대한 경험이 있어야 합니다. 코딩 언어 경험은 필요에 따라 다른 사람을 배울 수 있는 능력이 있어야 합니다.

비. 제품 감각 및 비즈니스 애플리케이션:

정보를 제품 개발 및 분석에 전달할 수 있는 능력이 없는 기술 지식과 기술로 인해 더 나은 비즈니스 및 제품 결정에 도움이 되는 분석은 거의 가치가 없습니다.

씨. 통계 및 확률:

이것들은 매우 중요한 기둥입니다. 개인은 이러한 정보가 해당 분야의 지식과 기술에 어떻게 영향을 미칠지 확실히 알고 있어야 합니다.

디. 데이터 모델링 기술:

상황, 표본 크기, 요구 사항 등에 따라 데이터를 모델링하는 다양한 방법이 있습니다.

결론:

데이터 과학자가 되는 길을 가고 있다면 지식으로 고용주에게 깊은 인상을 줄 준비가 되어 있어야 합니다. 기술을 연마하고 데이터 과학자 인터뷰를 풀기 위한 팁에 대한 방대한 지식을 얻으십시오. 잠재적인 고용자는 열린 직위와 관심 분야를 알고 패널에게 자신이 적임자가 될 수 있다는 가능성을 확신시켜야 합니다. 이 기사에서 관심 있는 학생들은 중요한 기술에 익숙해지는 데 도움이 되는 리소스를 탐색할 수 있습니다.

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