Jak przygotować się do wywiadu z naukowcem?

Rozmowy kwalifikacyjne często wywołują u każdego niepokój. Każda rozmowa kwalifikacyjna przynosi inne doświadczenia. Trudno przewidzieć, jakie pytania podczas rozmowy kwalifikacyjnej spełniają oczekiwania ankietera.

Często są rzeczy, które zapewnią, że jesteś dobrze przygotowany lub nie. Przygotowanie do rozmowy kwalifikacyjnej data scientist to czasochłonna czynność. Ale czas przygotowania do rozmowy kwalifikacyjnej może być bardzo skrócony, gdy masz wystarczającą wiedzę.

Kurs nauki o danych w Bombaju pomaga profesjonalistom w prowadzeniu ich, obejmując wszystkie istotne tematy, które mają większe szanse na uzyskanie odpowiedzi na rozmowę kwalifikacyjną.

Czy przygotowanie wywiadu z naukowcem danych jest trudne czy łatwe?

Przygotowanie rozmowy kwalifikacyjnej z naukowcami danych to wielka sprawa dla wszystkich zainteresowanych pracą w najlepszej branży IT.

Często obserwuje się, że większość kandydatów ma trudności z przejściem procedury rekrutacyjnej. Jest to trudna sytuacja, ponieważ zainteresowany kandydat będzie musiał zadowalająco odpowiedzieć na zaskakujące pytania.

Zainteresowani kandydaci muszą być świadomi ról zawodowych i obowiązków, do których się ubiegają. W tym artykule przedstawimy Ci wskazówki dotyczące tematów wywiadów dotyczących nauki o danych. Głównym celem tego bloga jest dostarczenie wskazówek, jak złamać wywiad.

5 wskazówek dotyczących przygotowania się do wywiadu z naukowcem ds. danych

Rzućmy okiem na wskazówki, jak przygotować się do wywiadu z naukowcem danych:

1. Ćwicz pytania dotyczące kodowania:

Pytania do wywiadu z naukowcami danych wymagają kodowania w dowolnym języku programowania. Jak wiadomo, nauka o danych to dziedzina techniczna, w której osoby fizyczne muszą zbierać, czyścić i przetwarzać dane w użytecznym formacie.

Pytania do kodowania zazwyczaj testują nie tylko zdolności techniczne, ale także pomagają w określeniu procedury myślowej, a nawet podchodzą do niej, aby rozbić złożone pytania na prostsze części, aby znaleźć rozwiązanie. Tak więc przygotowanie się do podstawowych pojęć kodowania pomaga w przyspieszeniu wywiadu data science.

To pytanie sprawdza, czy używasz logicznego podejścia do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Celem jest znalezienie rozwiązania zoptymalizowanego pod kątem czasu pracy i przechowywania.

Prowadzący rozmowę ocenia ogólną jakość kodu, sprawdzając, czy wprowadzasz przypadki do rozwiązania. Kandydat musi nawet przećwiczyć umiejętności komunikacyjne, które przeprowadzi próbną rozmowę kwalifikacyjną, która pomoże w dostarczaniu koncepcji.

2. Ćwicz pytania dotyczące produktu:

Pytania do wywiadu z naukowcami zajmującymi się danymi produktowymi obejmują specyficzny rodzaj pytań do wywiadu, który ma głównie na celu przetestowanie umiejętności zrozumienia, jak tworzyć produkty i jak należy odpowiadać zgodnie z naturalnym cyklem życia.

Analitycy danych współpracują z kierownikiem projektu i narzędziami do zarządzania, aby wnieść bezpośredni wkład w tworzony produkt. Posiadanie jasnego zrozumienia produktu wymaga zbudowania, aby dostosować pracę, którą wykonujesz, i faktycznie wdrożyć ją w produkcie.

Ankieterzy zadają pytania dotyczące produktów, szukając takich rzeczy, jak analityczne i logiczne myślenie, wyczucie produktu, komunikacja, umiejętności rozwiązywania problemów i elastyczność.

Dogłębna analiza ujawnia pytania podobne do pytań konsultanta ds. zarządzania produktem i zarządzania. Niektóre struktury konsultantów zarządzania w sposób, w jaki podchodzą do pytań biznesowych, a nawet stosują je do konkretnego produktu.

3. Ćwicz pytania behawioralne:

To jedna z najważniejszych wskazówek dotyczących przygotowania się do wywiadu z naukowcem danych. Te pytania mają na celu zdobycie praktycznego zrozumienia, jak powinieneś zareagować w innej sytuacji.

Najważniejszą rzeczą, którą reprezentują ankieterzy, jest to, że musisz mieć pytanie, które pozwoli ci pokazać konflikt i jak należy go rozwiązać.

Głównym celem jest poinformowanie ankietera, czy pasujesz idealnie. Prosta strategia, która przygotowuje i obsługuje pytania behawioralne związane z nauką o danych, które są podzielone na wybrane i dopracowane historyjki wraz z implementacją historyjek za pomocą struktury STAR.

Ważne jest, jeśli masz osobistą historię odpowiedzi na pytanie behawioralne, tak jakbyś mówił w hipotetycznej sytuacji. Druga część to wdrożenie historii do techniki GWIAZDY.

GWIAZDKA pokazuje sytuacje, zadania, działania i wyniki do ćwiczenia wdrażania tego samego w celu skutecznego odpowiadania na pytania behawioralne w wywiadach z naukowcami danych.

4. Ćwicz pytania dotyczące uczenia maszynowego, statystyki i modelowania:

Często można zaobserwować, że istnieją niekodujące pytania do wywiadu z naukowcami zajmującymi się danymi, ponieważ pomoże to ankieterowi w przetestowaniu wiedzy technicznej na temat teorii i pytań dotyczących implementacji w tym zakresie.

Zainteresowani kandydaci muszą nawet rzucić okiem i zdobyć wiedzę na temat pytań dotyczących uczenia maszynowego.

Najlepszym sposobem na pokazanie wiedzy jest rozmowa o projektach do udowodnienia ankieterom. Aby stać się skutecznym naukowcem danych, należy po prostu zaimplementować modele i wyczyścić dane, zbudować potok danych, zinterpretować wyniki, a nawet przekazać wyniki.

Jeśli udowodnisz ankieterowi, że znasz cały proces data science od początku do końca, od pozyskania danych aż po wyjaśnienie wyników zainteresowanym stronom, a nawet szczegółowe wyjaśnienie.

5. Wykonywanie ogólnych przygotowań:

Jest to jedno z największych wyzwań, ponieważ w Internecie jest całe mnóstwo problemów, a studenci muszą mieć zorganizowany i ustrukturyzowany proces przygotowania wywiadu z naukowcem danych do przeprowadzenia długoterminowego wywiadu, modele uczenia maszynowego, pytania statystyczne, dane pytania naukowe, pytania modelujące.

Głównym celem jest śledzenie, gdzie jesteś słaby, szybki i wolny. Skoncentruj się więc na pytaniach, które powinieneś poznać, a które wymagają poprawy.

Jakie tematy należy przeczytać, aby przygotować wywiad dotyczący nauki o danych?

Ważne tematy poruszane w wywiadzie dla naukowców zajmujących się danymi.

Pomimo szerokiej gamy ról w dziedzinie nauki o danych, istnieje wiele istotnych elementów, o których warto wiedzieć. Rzućmy okiem na wymienione poniżej ważne informacje:

a. Kodowanie i programowanie:

osoba musi mieć doświadczenie z językami programowania, ponieważ jest to niezbędne do pracy związanej z nauką o danych. Doświadczenie w kodowaniu języka musi posiadać biegłość w nauce innych zgodnie z wymaganiami.

b. Poczucie produktu i aplikacje biznesowe:

Dzięki wiedzy technicznej i umiejętnościom bez możliwości przeniesienia informacji do rozwoju produktu i analityki, które zapewniają lepsze decyzje biznesowe i produktowe, będą miały niewielką wartość.

c. Statystyka i prawdopodobieństwo:

To bardzo ważne filary. Osoby muszą mieć pewność, że będą one miały wpływ na ich wiedzę i umiejętności w tej dziedzinie.

d. Techniki modelowania danych:

Istnieją różne metody modelowania danych, które zależą od sytuacji, wielkości próby, potrzeb i nie tylko.

Wniosek:

Jeśli zmierzasz w kierunku stania się naukowcem danych, musisz być przygotowany na zaimponowanie pracodawcom wiedzą. Odśwież swoje umiejętności i zdobądź ogromną wiedzę na temat wskazówek, jak złamać wywiad z naukowcem danych. Oczekuje się, że potencjalni pracownicy znają otwarte stanowisko i pole zainteresowań, a nawet przekonają panel, że są w stanie zapewnić odpowiednie dopasowanie. W tym artykule zainteresowani uczniowie mogą przeglądać zasoby, które pomagają im zapoznać się z ważnymi umiejętnościami.

Przeczytaj także:

• Co musisz wiedzieć o przygotowywaniu budżetu marketingowego na 2022 r.
• Dlaczego potrzebujesz usług projektowania stron internetowych? - Wszystko co musisz wiedzieć
• 6 porad i wskazówek, które poprawią Twoje wrażenia z obsługi e-commerce
• Ostateczny przewodnik po pracy z programistami Shopify – zdalnie!