Preguntas de la entrevista de ciencia de datos

La guía profesional para científicos de datos de BrainStation puede ayudarlo a dar los primeros pasos hacia una carrera lucrativa en ciencia de datos. Siga leyendo para obtener una descripción general de las preguntas comunes de las entrevistas para trabajos de ciencia de datos y cómo responderlas mejor.

Conviértase en un científico de datos

Hable con un asesor de aprendizaje para obtener más información sobre cómo nuestros bootcamps y cursos pueden ayudarlo a convertirse en un científico de datos.



Al hacer clic en Enviar, acepta nuestra Términos .



Entregar

¡No se pudo enviar! ¿Actualizar la página e intentarlo de nuevo?

Más información sobre nuestro Bootcamp de ciencia de datos

¡Gracias!

Nos veremos pronto.



Ver la página del campo de entrenamiento de ciencia de datos

Los procesos de entrevistas de ciencia de datos pueden variar según la empresa y la industria. Por lo general, incluirán una evaluación telefónica inicial con el gerente de contratación seguida de una o varias entrevistas en el sitio.

Tendrá que responder preguntas de entrevistas de ciencia de datos técnicos y de comportamiento y probablemente completará un proyecto relacionado con habilidades. Antes de cada entrevista, debe revisar su currículum y cartera, así como prepararse para las posibles preguntas de la entrevista.

Las preguntas de la entrevista de ciencia de datos pondrán a prueba sus conocimientos y habilidades de estadística, programación, matemáticas y modelado de datos. Los empleadores evaluarán sus habilidades técnicas y blandas y qué tan bien encajaría con su empresa.



Al preparar algunas preguntas y respuestas comunes para entrevistas de ciencia de datos, puede ingresar a la entrevista con confianza. Hay algunos tipos diferentes de preguntas de científicos de datos que puede esperar encontrar durante su entrevista de ciencia de datos.

Lista de preguntas de la entrevista de ciencia de datos: Preguntas relacionadas con los datos

Los empleadores buscan candidatos que tengan un sólido conocimiento de las técnicas y conceptos de la ciencia de datos. Las preguntas de la entrevista relacionadas con los datos variarán según el puesto y las habilidades requeridas.

Aquí hay algunos ejemplos de preguntas y respuestas de entrevistas relacionadas con datos de muestra:



¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado?

La mayor diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado implica el uso de conjuntos de datos etiquetados y no etiquetados. El aprendizaje supervisado utiliza datos de entrada y salida que están etiquetados, y los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​no. Otra diferencia es que el aprendizaje supervisado tiene un mecanismo de retroalimentación mientras que el aprendizaje no supervisado no lo tiene. Finalmente, los algoritmos de aprendizaje supervisado de uso común incluyen la regresión logística, la máquina de vectores de soporte y los árboles de decisión, mientras que los algoritmos de aprendizaje no supervisado son el agrupamiento de k-medias, el agrupamiento jerárquico y el algoritmo a priori.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático?

Esta pregunta puede ser difícil de responder claramente porque obviamente hay cierta superposición aquí. Comience explicando que el aprendizaje profundo es esencialmente un subcampo del aprendizaje automático y que ambos se encuentran bajo el paraguas de la inteligencia artificial. Donde el aprendizaje automático utiliza algoritmos para analizar datos y, en última instancia, aprender a tomar decisiones en función de lo que extrae de los datos, el aprendizaje profundo superpone esos algoritmos para crear redes neuronales artificiales capaces de aprender y tomar decisiones informadas.

  • ¿Puede proporcionar una explicación detallada del algoritmo del árbol de decisión?
  • ¿Qué es el muestreo? ¿Con cuántos métodos de muestreo está familiarizado?
  • ¿Cómo se diferencia entre un error tipo I y tipo II?
  • Defina la regresión lineal.
  • ¿Qué significan los términos valor p, coeficiente y valor r cuadrado? ¿Por qué es importante cada componente?
  • Defina el sesgo de selección.
  • Defina una interacción estadística.
  • ¿Puede proporcionar un ejemplo de un conjunto de datos con una distribución no gaussiana?
  • Explique la fórmula de probabilidad binomial.
  • ¿Puede explicar la diferencia entre k-NN y k-means clustering?
  • ¿Cuál es su enfoque para crear un modelo de regresión logística?
  • ¿Qué es la regla 80/20? ¿Qué importancia tiene la validación de modelos?
  • Definir precisión y recuerdo. ¿Cómo se relacionan con la curva ROC?
  • Explique cómo diferenciar entre los métodos de regularización L1 y L2.
  • Antes de aplicar algoritmos de aprendizaje automático, ¿cuáles son los pasos para la disputa y limpieza de datos?
  • ¿Puedes explicar la diferencia entre un histograma y un diagrama de caja?
  • ¿Cómo se define la validación cruzada?
  • ¿Puedes explicar qué es un falso positivo y un falso negativo? ¿Qué diría que es mejor tener: demasiados falsos positivos o demasiados falsos negativos?
  • Al diseñar un modelo de aprendizaje automático, ¿qué es más importante: la precisión del modelo o el rendimiento del modelo?
  • En tu opinión, ¿qué es mejor: 50 árboles de decisión pequeños o uno grande?
  • ¿Puede pensar en un proyecto de ciencia de datos en nuestra empresa que le interese?
  • ¿Puede pensar en algunos ejemplos de mejores prácticas en ciencia de datos?

Lista de preguntas de entrevistas de ciencia de datos: Preguntas de habilidades técnicas

Las preguntas de habilidades técnicas en una entrevista de ciencia de datos se utilizan para evaluar sus conocimientos, habilidades y capacidades en ciencia de datos. Estas preguntas estarán relacionadas con las responsabilidades laborales específicas del puesto de científico de datos.

Las preguntas de la entrevista de ciencia de datos técnicos pueden tener una respuesta correcta o varias soluciones posibles. Querrá mostrar su proceso de pensamiento al resolver problemas y explicar claramente cómo llegó a una respuesta.

Ejemplos de preguntas de entrevista de habilidades técnicas de ciencia de datos incluyen:

¿Cuáles son las mejores herramientas y habilidades técnicas para un científico de datos?

La ciencia de datos es un campo altamente técnico y querrá mostrarle al gerente de contratación que es experto en todas las últimas herramientas, software y lenguajes de programación estándar de la industria. De los diversos lenguajes de programación estadísticos utilizados en la ciencia de datos, R y Python son los más utilizados por los científicos de datos. Ambos se pueden usar para funciones estadísticas, como la creación de un modelo lineal o no lineal, análisis de regresión, pruebas estadísticas, extracción de datos y más. Otra herramienta de ciencia de datos importante es RStudio Server, mientras que Jupyter Notebook se usa a menudo para el modelado estadístico, visualizaciones de datos, funciones de aprendizaje automático, etc. , Bokeh, Plotly e Infogram. Los científicos de datos también necesitan mucha experiencia en el uso de SQL y Excel.

Su respuesta también debe mencionar cualquier herramienta o competencia técnica específica que exija el trabajo para el que está siendo entrevistado. Revise la descripción del trabajo y si hay alguna herramienta o programa que no haya usado, podría valer la pena familiarizarse con él antes de su entrevista.

¿Cómo se tratan los valores atípicos?

Se pueden eliminar algunos tipos de valores atípicos. Los valores basura o los valores que sabe que no pueden ser verdaderos, se pueden descartar. Los valores atípicos con valores extremos muy por fuera del resto de los puntos de datos agrupados en un conjunto también se pueden eliminar. Si no puede eliminar los valores atípicos, podría reconsiderar si eligió el modelo correcto, podría usar algoritmos (como bosques aleatorios) que no se verán tan afectados por los valores atípicos, o podría intentar normalizar sus datos.

  • Cuéntenos sobre un algoritmo original que haya creado.
  • ¿Cuál es su software estadístico favorito y por qué?
  • ¿Ha trabajado en un proyecto de ciencia de datos que requirió un componente de programación sustancial? ¿Qué te llevaste de la experiencia?
  • Describir cómo representar efectivamente datos con cinco dimensiones.
  • Necesita generar un modelo predictivo usando regresión múltiple. ¿Cuál es su proceso para validar este modelo?
  • ¿Cómo se asegura de que los cambios que está realizando en un algoritmo sean una mejora?
  • Proporcione su método para manejar un conjunto de datos desequilibrados que se utiliza para la predicción (es decir, muchas más clases negativas que clases positivas).
  • ¿Cuál es su enfoque para validar un modelo que creó para generar un modelo predictivo de una variable de resultado cuantitativa mediante regresión múltiple?
  • Tiene dos modelos diferentes de rendimiento y precisión computacional comparables. Explique cómo decide cuál elegir para la producción y por qué.
  • Se le proporciona un conjunto de datos que consta de variables con una parte sustancial de valores faltantes. ¿Cuál es tu enfoque?

Lista de preguntas de la entrevista de ciencia de datos: preguntas personales

Además de evaluar sus conocimientos y habilidades en ciencia de datos, es probable que los empleadores también le hagan preguntas generales para conocerlo mejor. Estas preguntas los ayudarán a comprender su estilo de trabajo, su personalidad y cómo podría encajar en la cultura de su empresa.

Las preguntas de la entrevista del científico de datos personales pueden incluir:

¿Qué hace a un buen científico de datos?

Su respuesta a esta pregunta le dirá mucho a un gerente de contratación sobre cómo ve su función y el valor que aporta a una organización. En su respuesta, podría hablar sobre cómo la ciencia de datos requiere una rara combinación de competencias y habilidades. Un buen científico de datos debe combinar la habilidad técnica necesaria para analizar datos y crear modelos con el sentido comercial necesario para comprender los problemas que está abordando y reconocer información procesable en sus datos. En su respuesta, también podría hablar sobre un científico de datos que admira, ya sea un colega que conoce personalmente o una figura perspicaz de la industria.

  • Por favor háblame de ti.
  • ¿Cuáles son tus mejores cualidades a nivel profesional? ¿Cuáles son tus áreas de debilidad?
  • ¿Hay algún científico de datos que admire más?
  • ¿Qué inspiró su interés en la ciencia de datos?
  • ¿Qué habilidades o características únicas aportas que ayudarían al equipo?
  • ¿Qué te hizo decidir dejar tu último trabajo?
  • ¿Qué nivel de compensación espera de este trabajo?
  • ¿Prefieres trabajar solo o como parte de un equipo de científicos de datos?
  • ¿Dónde ves tu carrera dentro de cinco años?
  • ¿Cuál es su enfoque para manejar el estrés en el trabajo?
  • ¿Cómo encuentras la motivación?
  • ¿Cuál es su método para medir el éxito?
  • ¿Cómo describirías tu ambiente de trabajo ideal?
  • ¿Cuáles son sus pasiones o pasatiempos fuera de la ciencia de datos?

Lista de preguntas de la entrevista de ciencia de datos: liderazgo y comunicación

El liderazgo y la comunicación son dos habilidades valiosas para los científicos de datos. Los empleadores valoran a los candidatos que pueden mostrar iniciativa, compartir su experiencia con los miembros del equipo y comunicar los objetivos y estrategias de la ciencia de datos.

Aquí hay algunos ejemplos de preguntas de entrevistas de ciencia de datos de liderazgo y comunicación:

¿Qué te gusta de trabajar en un equipo multidisciplinario?

Un científico de datos colabora con una amplia variedad de personas en roles técnicos y no técnicos. No es raro que un científico de datos trabaje con desarrolladores, diseñadores, especialistas de productos, analistas de datos, equipos de ventas y marketing y ejecutivos de alto nivel, sin mencionar a los clientes. Entonces, en su respuesta a esta pregunta, debe ilustrar que es un jugador de equipo que disfruta la oportunidad de conocer y colaborar con personas en una organización. Elija un ejemplo de una situación en la que informó a las personas de más alto nivel en una empresa para mostrar no solo que se siente cómodo comunicándose con cualquier persona, sino también para mostrar cuán valiosos han sido sus conocimientos basados ​​en datos en el pasado.

  • ¿Puedes pensar en una situación profesional en la que tuviste la oportunidad de demostrar liderazgo?
  • ¿Cuál es su enfoque para la resolución de conflictos?
  • ¿Cuál es su enfoque para construir relaciones profesionales con colegas?
  • ¿Cuál es un ejemplo de una presentación exitosa que diste? ¿Por qué fue tan convincente?
  • Si está hablando con un colega o un cliente sin experiencia técnica, ¿cómo explica los problemas o desafíos técnicos complejos?
  • Recuerde una situación en la que tuvo que manejar información confidencial. ¿Cómo abordaste la situación?
  • Desde su propia perspectiva, ¿cómo calificaría sus habilidades de comunicación?

Lista de preguntas de la entrevista de ciencia de datos: comportamiento

Con las preguntas de la entrevista de comportamiento, los empleadores buscan situaciones específicas que muestren ciertas habilidades. El entrevistador quiere entender cómo lidiaste con situaciones en el pasado, qué aprendiste y qué puedes aportar a su empresa.

Ejemplos de preguntas de comportamiento en una entrevista de ciencia de datos incluyen:

¿Recuerda una situación en la que tuvo que limpiar y organizar un gran conjunto de datos?

Los estudios han demostrado que los científicos de datos dedican la mayor parte de su tiempo a la preparación de datos, a diferencia de la extracción o el modelado de datos. Entonces, si tiene alguna experiencia como científico de datos, es casi seguro que tenga experiencia en la limpieza y organización de un gran conjunto de datos. También es cierto que esta es una tarea que pocas personas disfrutan realmente. Pero la limpieza de datos también es uno de los pasos más importantes para cualquier empresa. Por lo tanto, debe guiar al gerente de contratación a través del proceso que sigue en la preparación de datos: eliminación de observaciones duplicadas, corrección de errores estructurales, filtrado de valores atípicos, abordaje de datos faltantes y validación de datos.

  • Piense en un proyecto de datos en el que haya trabajado en el que haya encontrado un problema o desafío. ¿Cuál era la situación, cuál era el obstáculo y cómo lo superó?
  • Proporcione un ejemplo específico del uso de datos para mejorar la experiencia de un cliente o una parte interesada.
  • Proporcione una situación específica en la que cumplió una meta. ¿Cómo lo lograste?
  • Proporcione una situación específica en la que no pudo alcanzar una meta. ¿Qué salió mal?
  • ¿Cuál es su enfoque para gestionar y cumplir plazos ajustados?
  • ¿Puedes recordar un momento en que enfrentaste un conflicto en el trabajo? ¿Cómo lidiaste con eso?

Lista de preguntas de entrevistas de ciencia de datos de las principales empresas (Amazon, Google, Facebook, Microsoft)

Para darle una idea de algunas otras preguntas que pueden surgir en una entrevista, compilamos una lista de preguntas de entrevistas de ciencia de datos de algunas de las principales empresas de tecnología.

  • ¿Cuál es la diferencia entre la máquina de vectores de soporte y la regresión logística? Proporcione ejemplos de situaciones en las que elegiría usar uno en lugar del otro.
  • Si eliminar los valores faltantes de un conjunto de datos genera sesgo, ¿qué haría?
  • Al observar la salud, el compromiso o el crecimiento de un producto, ¿qué métricas evaluaría?
  • Al tratar de abordar o resolver problemas comerciales relacionados con nuestro producto, ¿qué métricas evaluaría?
  • ¿Cómo juzga el rendimiento del producto?
  • ¿Cómo saber si una nueva observación es un valor atípico?
  • ¿Cómo definiría una compensación de sesgo-varianza?
  • ¿Cuál es su método para seleccionar aleatoriamente una muestra de una población de usuarios de productos?
  • ¿Cuál es su proceso de disputa y limpieza de datos antes de aplicar algoritmos de aprendizaje automático?
  • ¿Cómo abordaría la clasificación binaria desequilibrada?
  • ¿Cómo diferenciar entre una buena y una mala visualización de datos?
  • Cree una función que verifique si una palabra es un palíndromo.

Kategori: Noticias