Veri Bilimcisi Mülakatına Nasıl Hazırlanırım?

İş görüşmeleri genellikle herkese endişe getirir. Her iş görüşmesi farklı bir deneyim getiriyor. Bir görüşmecinin beklentilerine ulaşan görüşme sorularını tahmin etmek zordur.

Çoğu zaman iyi hazırlanmanızı veya hazırlanmamanızı sağlayacak şeyler vardır. Bir veri bilimcisi iş görüşmesine hazırlanmak zaman alan bir faaliyettir. Ancak yeterli bilgi birikimine sahip olduğunuzda mülakata hazırlık süresi son derece kısalabilir.

Mumbai'deki veri bilimi kursu , bir röportajda çıkma şansı daha yüksek olan tüm temel konuları kapsayarak profesyonellere rehberlik etmelerine yardımcı olur.

Veri Bilimcisi Mülakat Hazırlığınız Zor mu Kolay mı?

Veri bilimcisi görüşme hazırlığı, en iyi BT endüstrisinde işe alınmakla ilgilenen herkes için büyük bir fırsattır.

Çoğu adayın işe alım prosedürünü tamamlamayı zor bulduğu görülmektedir. İlgilenen bir adayın şaşırtıcı soruları tatmin edici bir şekilde cevaplaması gerekeceğinden, bu zorlu bir durumdur.

İlgilenen adaylar, başvurdukları iş rollerinin ve sorumluluklarının farkında olmalıdır. Bu yazıda, veri bilimi görüşme konularına ilişkin ipuçlarından sizi haberdar edelim. Bu blogun temel amacı, röportajı nasıl kıracağınıza dair ipuçları konusunda size rehberlik etmektir.

Veri Bilimcisi Röportajınıza Hazırlanmak İçin 5 İpucu

Veri bilimcisi röportajına hazırlanmak için ipuçlarına bir göz atalım:

1. Kodlama Sorularını Alıştırma:

Veri bilimcisi mülakat soruları, herhangi bir programlama dilinde kodlama gerektirir. Bildiğiniz gibi veri bilimi, bireylerin verileri toplaması, temizlemesi ve kullanılabilir bir formatta işlemesi gereken teknik bir alandır.

Kodlama soruları genellikle sadece teknik yetenekleri test etmekle kalmaz, aynı zamanda düşünce prosedürünü belirlemeye yardımcı olur ve hatta çözümü bulmak için karmaşık soruları daha basit parçalara ayırmaya yaklaşır. Bu nedenle, temel kodlama kavramlarına hazırlanmak, veri bilimi görüşmesinin başarılı olmasına yardımcı olur.

Bu soru, gerçek dünyadaki sorunları çözmek için mantıklı bir yaklaşım kullanıp kullanmadığınızı test eder. Amaç, çalışma süresi ve depolama için optimize edilmiş bir çözüm bulmaktır.

Görüşmeyi yapan kişi, vakaları bir çözüme bağlayıp birleştirmediğinizi kontrol ederek genel kod kalitesini değerlendirir. Aday, kavramların sunulmasına yardımcı olacak sahte bir röportaj yapacak iletişim becerilerini bile uygulamalıdır.

2. Pratik Ürün Soruları:

Ürün veri bilimcisi mülakat soruları, temel olarak ürünlerin nasıl oluşturulacağını ve kişinin doğal yaşam döngüsüne göre nasıl yanıt vermesi gerektiğini anlama yeteneğini test etmeyi amaçlayan belirli türde mülakat soruları içerir.

Veri bilimcileri, oluşturulacak ürüne doğrudan katkıda bulunmak için proje yöneticisi ve yönetim araçlarıyla birlikte çalışır. Ürün hakkında net bir anlayışa sahip olmak, yaptığınız işi uyumlu hale getirebilmeniz ve üründe gerçekten uygulayabilmeniz için inşa edilmelidir.

Görüşmecilerin analitik ve mantıksal düşünme, ürün anlayışı, iletişim, problem çözme yetenekleri ve esneklik gibi şeyleri ararken ürün soruları vardır.

Derinlemesine analiz, ürün yönetimi ve yönetim danışmanı sorularına benzer soruları ortaya çıkarır. Yönetim danışmanı çerçevelerinden bazıları, işle ilgili sorunlara yaklaşma ve hatta bunu belirli ürüne uygulama biçimlerine göre çerçeveler.

3. Davranışsal Sorular Uygulayın:

Bu, bir veri bilimcisi röportajına hazırlanmak için en önemli ipuçlarından biridir. Bu sorular, farklı bir duruma nasıl tepki vermeniz gerektiğine dair uygulamalı bir anlayış kazanmayı amaçlamaktadır.

Görüşmecilerin temsil ettiği ana şey, çatışmayı ve bunu nasıl çözmeniz gerektiğini göstermenize izin veren bir tür sorunuz olması gerektiğidir.

Bunun temel amacı, görüşmeciye mükemmel bir uyum olup olmadığınızı bildirmektir. STAR çerçevesiyle hikayeleri uygulamakla birlikte, seçilmiş ve rafine edilmiş hikayelere bölünmüş veri bilimi davranış sorularını hazırlayan ve işleyen basit bir strateji.

Varsayımsal bir durumda konuşuyormuş gibi davranışsal soruyu yanıtlamak için kişisel bir hikayeniz varsa önemlidir. İkinci kısım, hikayeleri STAR tekniğine uygulamaktır.

STAR, veri bilimcisi görüşmelerinde davranışsal soruları etkin bir şekilde yanıtlamak için aynısını uygulamak için durumları, görevleri, eylemleri ve sonuçları gösterir.

4. Makine Öğrenimi, İstatistik ve Modelleme sorularını uygulayın:

Genellikle, kodlama yapmayan veri bilimcisi görüşme soruları olduğu gözlemlenir, çünkü bu, görüşmecinin teori ve bu konudaki uygulama sorularına ilişkin teknik bilgileri test etmesine yardımcı olacaktır.

İlgilenen adayların bir anlığına bile olsa makine öğrenimi soruları hakkında bilgi sahibi olmaları gerekir.

Bilgiyi sergilemenin en iyi yolu, görüşmecilere kanıtlanacak projeler hakkında konuşmaktır. Etkili bir veri bilimcisi olmak için modelleri uygulamanız ve verileri temizlemeniz, bir veri hattı oluşturmanız, sonucu yorumlamanız ve hatta sonuçları iletmeniz yeterlidir.

Görüşmeciye tüm veri bilimi sürecini, verileri elde etmekten, sonuçları paydaşlara açıklamaya ve hatta ayrıntılı olarak açıklamaya kadar tüm süreci bildiğinizi kanıtlarsanız.

5. Genel Hazırlık Yapılması:

İnternette bir sürü sorun olduğu için bu en büyük zorluklardan biridir ve öğrencilerin uzun vadeli bir görüşme, makine öğrenimi modelleri, istatistiksel sorular, veriler için veri bilimcisi görüşmesini hazırlarken organize ve yapılandırılmış bir sürece sahip olmaları gerekir. bilim soruları, modelleme soruları.

Bunun temel amacı nerede zayıf, hızlı ve yavaş olduğunuzu takip etmektir. Bu nedenle, nerede geliştirmeniz gerektiğini bilmeniz gereken sorulara odaklanın.

Veri Bilimi Mülakatına Hazırlanmak İçin Hangi Konuları Okumalısınız?

Bir veri bilimcisi röportajında ​​ele alınan Önemli Konular.

Veri bilimi alanındaki çok çeşitli rollere rağmen, bunun için bilinmesi önemli olan birçok temel unsur vardır. Aşağıda belirtilen önemli bilgilere bir göz atalım:

a. Kodlama ve programlama:

Bir veri bilimi işi için bir zorunluluk olduğu için bir kişinin programlama dilleri konusunda deneyime sahip olması gerekir. Kodlama dilinde deneyim, gerektiği gibi başkalarını öğrenme yeterliliğine sahip olmalıdır.

b. Ürün anlayışı ve iş uygulamaları:

Daha iyi iş ve ürün kararlarına hitap eden ürün geliştirme ve analitiklere bilgi aktarma yeteneği olmayan teknik bilgi ve beceriler nedeniyle çok az değeri olacaktır.

c. İstatistik ve olasılık:

Bunlar çok önemli sütunlardır. Bireyler, bunların alandaki bilgi ve becerilerinde nasıl bir faktör olacağı konusunda bir fikre sahip olmalıdır.

d. Veri modelleme teknikleri:

Duruma, örneklem büyüklüğüne, ihtiyaçlara ve daha fazlasına bağlı olarak, verileri modellemenin farklı yöntemleri vardır.

Çözüm:

Veri bilimcisi olma yolunda ilerliyorsanız, işverenleri bilgiyle etkilemeye hazır olmalısınız. Becerilerinizi tazeleyin ve veri bilimcisi röportajını kırmak için ipuçları hakkında büyük bilgi edinin. Potansiyel işe alımların açık pozisyonu ve ilgi alanını bilmeleri ve hatta paneli doğru uyum için potansiyel olduklarına ikna etmeleri beklenir. Bu makalede, ilgilenen öğrenciler, önemli becerilere aşina olmalarına yardımcı olan kaynaklarda gezinebilir.

Ayrıca Okuyun:

• 2022 Pazarlama Bütçenizi Hazırlarken Bilmeniz Gerekenler
• Neden Web Tasarım Hizmetlerine İhtiyacınız Var? - Bilmen gereken her şey
• E-Ticaret Müşteri Deneyiminizi Artırmak için 6 İpuçları ve Püf Noktaları
• Shopify Geliştiricileriyle Uzaktan Çalışmak İçin Kesin Kılavuz - Uzaktan!