10 câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu hàng đầu năm 2022

Nếu bạn đang muốn trở thành một Data Analyst thì hãy đón xem bài Blog này để xem phỏng vấn Data Analyst sẽ như thế nào nhé.

Phân tích dữ liệu là gì?

Nhà phân tích dữ liệu là người thu thập, xử lý và thực hiện phân tích thống kê dữ liệu. Anh ấy hoặc cô ấy có thể dịch số và dữ liệu sang tiếng Anh đơn giản để giúp các tổ chức và công ty hiểu làm thế nào để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.

Cho dù đó là nghiên cứu thị trường, số liệu bán hàng, hậu cần hoặc chi phí vận chuyển, mọi doanh nghiệp đều thu thập dữ liệu. Một nhà phân tích dữ liệu sẽ lấy dữ liệu đó và tìm ra nhiều thứ khác nhau, chẳng hạn như làm thế nào để định giá vật liệu mới, làm thế nào để giảm chi phí vận chuyển hoặc làm thế nào để giải quyết các vấn đề gây tốn kém cho công ty.

 Top những câu hỏi thường được sử dụng phỏng vấn Data Analyst

1. Tại sao bạn muốn trở thành một nhà phân tích dữ liệu?

Có nhiều vai trò ngoài kia cho các nhà phân tích dữ liệu trong các ngành công nghiệp khác nhau. Câu hỏi này sẽ cho người phỏng vấn biết về quá trình suy nghĩ của bạn trong việc lựa chọn vai trò này. Trả lời câu hỏi này bằng phương pháp STAR bằng cách giải thích các lý do chính bạn muốn trở thành nhà phân tích dữ liệu cũng như kỹ năng chính nào bạn có cho vai trò:

– Công việc của một nhà phân tích dữ liệu là lấy dữ liệu và sử dụng nó để giúp các công ty đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn. Tôi giỏi về các con số, thu thập dữ liệu và nghiên cứu thị trường. Tôi đã chọn vai trò này vì nó bao gồm các kỹ năng tôi giỏi và tôi thấy nghiên cứu về dữ liệu và tiếp thị rất thú vị.

1. Bạn thích làm việc ở khu vực nào và tại sao?

Có nhiều loại phân tích dữ liệu khác nhau, bao gồm các nhà phân tích hoạt động, phân tích tiếp thị , phân tích tài chính , v.v. Giải thích loại bạn thích. Hãy cụ thể trong câu trả lời của bạn để cho người phỏng vấn biết rằng bạn đã thực hiện nghiên cứu của mình.

Bạn có thể trả lời như thế này:

– Tôi thích làm chuyên viên phân tích tiếp thị vì nó phù hợp với kỹ năng và sở thích của tôi. Ngoài ra, tôi đã thấy rằng các công ty thuê vai trò này làm việc trong các ngành đang bùng nổ và do đó có thể cung cấp sự phát triển nghề nghiệp tốt.

1. Phần mềm phân tích dữ liệu nào bạn được đào tạo?

Câu hỏi này cho người phỏng vấn biết nếu bạn có các kỹ năng cứng cần thiết và có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về lĩnh vực bạn có thể cần đào tạo. Đó cũng là một cách khác để đảm bảo năng lực cơ bản. Trong câu trả lời của bạn, hãy bao gồm phần mềm mà quảng cáo công việc nhấn mạnh, bất kỳ kinh nghiệm nào với phần mềm đó bạn có và sử dụng thuật ngữ quen thuộc.

Đây là một câu trả lời mẫu:

– Tôi có một bề dày kinh nghiệm về phần mềm. Ví dụ, tại nhà tuyển dụng hiện tại của tôi, tôi thực hiện rất nhiều thuật toán khai thác dữ liệu và quản lý dữ liệu ELKI. Tôi cũng có thể tạo cơ sở dữ liệu trong Access và tạo các bảng trong Excel.

1. Dự án phân tích dữ liệu khó khăn nhất của bạn là gì?

Với một câu hỏi như thế này, người phỏng vấn sẽ hiểu rõ hơn về cách bạn tiếp cận và giải quyết vấn đề. Nó cũng cung cấp một ý tưởng về loại công việc bạn đã thực hiện. Hãy chắc chắn để giải thích sự kiện, hành động và kết quả (EAR), tránh đổ lỗi cho người khác và giải thích lý do tại sao dự án này khó khăn:

– Dự án khó khăn nhất của tôi là về động vật đang bị đe dọa. Tôi đã phải dự đoán có bao nhiêu động vật sẽ sống sót đến năm 2020, 2050 và 2100. Trước đó, tôi đã xử lý dữ liệu đã có ở đó, với các sự kiện đã xảy ra. Vì vậy, tôi đã nghiên cứu các môi trường sống khác nhau, động vật ăn thịt và các yếu tố khác, và đưa ra dự đoán của tôi. Tôi rất tự tin vào kết quả.

1. Dành vài phút để giải thích cách bạn ước tính có bao nhiêu khách du lịch ghé thăm Paris mỗi tháng.

Nhiều người phỏng vấn hỏi bạn loại câu hỏi hành vi này để xem quá trình suy nghĩ của nhà phân tích mà không cần sự trợ giúp của máy tính và bộ dữ liệu. Rốt cuộc, công nghệ chỉ tốt và đáng tin cậy như những người đằng sau nó. Trong câu trả lời của bạn bao gồm: cách bạn xác định các biến, cách bạn truyền đạt chúng và ý tưởng bạn phải tìm câu trả lời.

Câu trả lời ví dụ này chạm vào tất cả những điểm sau:

– Trước tiên, tôi sẽ thu thập dữ liệu về số lượng người sống ở Paris, số lượng khách du lịch ghé thăm vào tháng Năm và thời gian lưu trú trung bình của họ. Tôi chia nhỏ các con số theo độ tuổi, giới tính và thu nhập và tìm các con số về số ngày nghỉ và ngày nghỉ ngân hàng ở Pháp. Tôi cũng sẽ biết liệu văn phòng du lịch có dữ liệu nào tôi có thể xem không.

1. Điểm mạnh giao tiếp của bạn là gì?

Truyền thông là chìa khóa ở bất kỳ vị trí nào. Cụ thể, với vai trò phân tích dữ liệu, bạn sẽ được yêu cầu trình bày thành công kết quả của mình và cộng tác với nhóm. Đảm bảo với họ về khả năng giao tiếp của bạn với câu trả lời như thế này:

– Sức mạnh giao tiếp lớn nhất của tôi sẽ là khả năng chuyển tiếp thông tin. Tôi giỏi nói một cách đơn giản nhưng hiệu quả để ngay cả những người không quen thuộc với các thuật ngữ cũng có thể nắm bắt được các khái niệm tổng thể. Tôi nghĩ rằng giao tiếp là vô cùng có giá trị trong một vai trò như thế này, đặc biệt là khi trình bày những phát hiện của tôi để mọi người hiểu thông điệp tổng thể.

1. Làm thế nào để bạn xử lý áp lực và căng thẳng?

Cách tốt nhất để trả lời câu hỏi này là đưa ra một ví dụ về cách bạn đã xử lý căng thẳng trong công việc trước đây. Bằng cách đó, người phỏng vấn có thể có được một bức tranh rõ ràng về việc bạn làm việc tốt như thế nào trong các tình huống căng thẳng. Tránh đề cập đến một thời gian khi bạn đặt mình vào một tình huống căng thẳng không cần thiết. Thay vào đó, hãy mô tả một thời gian khi bạn được giao một nhiệm vụ khó khăn hoặc nhiều nhiệm vụ và tăng đến dịp này:

– Tôi thực sự làm việc tốt hơn dưới áp lực, và tôi thấy rằng tôi thích làm việc trong một môi trường đầy thách thức. Tôi phát triển mạnh theo thời hạn nhanh chóng và nhiều dự án. Tôi thấy rằng khi tôi chịu áp lực của thời hạn, tôi có thể thực hiện một số công việc chất lượng cao nhất của mình. Ví dụ, tôi đã từng có ba dự án lớn trong cùng một tuần, đó là rất nhiều áp lực. Tuy nhiên, vì tôi đã tạo ra một lịch trình chi tiết về cách tôi sẽ chia nhỏ từng dự án thành các nhiệm vụ nhỏ, tôi đã hoàn thành cả ba dự án trước thời hạn và tránh căng thẳng thêm.

1. Mục tiêu dài hạn của bạn là gì?

Biết những gì công ty muốn sẽ giúp bạn nhấn mạnh khả năng giải quyết vấn đề của họ. Không thảo luận về các mục tiêu cá nhân của bạn bên ngoài công việc, chẳng hạn như có một gia đình hoặc đi du lịch khắp thế giới, để trả lời câu hỏi này. Thông tin này không liên quan.

Thay vào đó, hãy bám vào thứ gì đó liên quan đến công việc như thế này:

– Mục tiêu dài hạn của tôi liên quan đến việc phát triển với một công ty nơi tôi có thể tiếp tục học hỏi, đảm nhận các trách nhiệm bổ sung và đóng góp nhiều giá trị nhất có thể. Tôi thích rằng công ty của bạn nhấn mạnh các cơ hội phát triển chuyên nghiệp. Tôi dự định tận dụng tất cả những thứ này.

1. Tại sao chúng tôi nên thuê bạn?

Khi đặt câu hỏi này, người phỏng vấn thực sự đang hỏi, Điều gì làm cho bạn phù hợp nhất cho vị trí này? Câu trả lời của bạn phải là một câu trả lời ngắn gọn về doanh số, giải thích những gì bạn phải cung cấp cho nhà tuyển dụng. Giữ nó ngắn gọn và tự tin.

Câu trả lời mẫu:

– Tôi có kiến ​​thức, kinh nghiệm và khả năng giao tiếp tuyệt vời để trở thành tài sản cho công ty của bạn.

1. Bạn có câu hỏi nào không?

Khi kết thúc cuộc phỏng vấn, hầu hết những người phỏng vấn hỏi bạn có câu hỏi nào về công việc hay công ty không . Luôn luôn là một ý tưởng tốt để sẵn sàng để bạn thể hiện rằng bạn đã chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn và đã suy nghĩ về một số điều liên quan đến công ty hoặc vai trò mà bạn muốn khám phá thêm.

Câu hỏi về vai trò: Đây là một cơ hội duy nhất để tìm hiểu thêm về những gì bạn sẽ làm, nếu nó chưa được đề cập kỹ trong phần trước của cuộc phỏng vấn. Ví dụ:
• Bạn có thể chia sẻ thêm về trách nhiệm hàng ngày của vị trí này không? Một ngày bình thường như thế nào?

Câu hỏi về công ty hoặc người phỏng vấn: Đây cũng là một cơ hội tốt để hiểu được văn hóa công ty và cách thức công ty hoạt động.
• Tổ chức và văn hóa công ty như thế nào?

Điều quan trọng là phải chuẩn bị để trả lời hiệu quả các câu hỏi phỏng vấn mà nhà tuyển dụng thường hỏi khi phỏng vấn xin việc. Vì những câu hỏi này rất phổ biến, người quản lý tuyển dụng và người phỏng vấn sẽ mong đợi bạn có thể trả lời chúng một cách trôi chảy và không do dự.

Bạn không cần phải ghi nhớ câu trả lời của bạn đến điểm bạn nghe giống như một con robot, nhưng hãy nghĩ về những gì bạn sẽ nói để bạn không bị đưa vào vị trí trong cuộc phỏng vấn xin việc. Thực hành với một người bạn để bạn quen thuộc và thoải mái với các câu hỏi. Hoặc bạn có thể trực tiếp tham gia khoá học Data Analysis tại Nordic Coder – Trung tâm lập trình hàng đầu để có một kiến thức nền vững chắc và bài bản từ những giảng viên nhiều kinh nghiệm trong ngành.

Các quy trình phỏng vấn khoa học dữ liệu có thể thay đổi tùy thuộc vào công ty và ngành công nghiệp. Thông thường, họ sẽ bao gồm một sàng lọc điện thoại ban đầu với người quản lý tuyển dụng theo sau là một hoặc một số cuộc phỏng vấn tại chỗ. interview processes can vary depending on the company and industry. Typically, they will include an initial phone screening with the hiring manager followed by one or several onsite interviews.

Bạn sẽ phải trả lời các câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu kỹ thuật và hành vi và có thể sẽ hoàn thành một dự án liên quan đến kỹ năng.

Trước mỗi cuộc phỏng vấn, bạn nên xem lại sơ yếu lý lịch và danh mục đầu tư của mình, cũng như chuẩn bị cho các câu hỏi phỏng vấn tiềm năng.

Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu sẽ kiểm tra kiến ​​thức và kỹ năng của bạn xung quanh:

• Số liệu thống kê
• Lập trình
• toán học
• Mô hình dữ liệu

Nhà tuyển dụng cũng sẽ đánh giá các kỹ năng kỹ thuật và mềm mại của bạn và bạn sẽ phù hợp với công ty của họ tốt như thế nào.

Bằng cách chuẩn bị một số câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn khoa học dữ liệu phổ biến, bạn có thể nhập cuộc phỏng vấn với sự tự tin. Có một vài loại câu hỏi của nhà khoa học dữ liệu mà bạn có thể mong đợi gặp phải trong cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu của mình.

Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu dựa trên kỹ năng phổ biến

Nhà tuyển dụng đang tìm kiếm các ứng viên có kiến ​​thức mạnh mẽ về các kỹ thuật và khái niệm khoa học dữ liệu. Các câu hỏi phỏng vấn liên quan đến dữ liệu sẽ thay đổi tùy thuộc vào vị trí và kỹ năng cần thiết.

Dưới đây là một số ví dụ về các câu hỏi và câu trả lời liên quan đến dữ liệu mẫu:

Câu hỏi: Sự khác biệt giữa học tập có giám sát và không giám sát là gì?

Trả lời: Sự khác biệt lớn nhất giữa học tập được giám sát và không giám sát liên quan đến việc sử dụng các bộ dữ liệu được dán nhãn và không nhãn. Học tập được giám sát sử dụng dữ liệu đầu ra và đầu vào được dán nhãn và các thuật toán học tập không giám sát don don.

Một điểm khác biệt khác là học tập có giám sát có cơ chế phản hồi trong khi học tập không giám sát thì không. Cuối cùng, các thuật toán học tập có giám sát thường được sử dụng bao gồm hồi quy logistic, máy vectơ hỗ trợ và cây quyết định, trong khi các thuật toán học không được giám sát là phân cụm K-MEAN, phân cụm phân cấp.

Câu hỏi: Sự khác biệt giữa học sâu và học máy là gì?

Trả lời: Câu hỏi này có thể khó trả lời rõ ràng vì rõ ràng có một số chồng chéo ở đây. Bắt đầu bằng cách giải thích rằng học tập sâu về cơ bản là một trường con của học máy và cả hai đều nằm dưới cái ô của trí tuệ nhân tạo.

Trường hợp máy học sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu và cuối cùng học cách đưa ra quyết định dựa trên những gì nó mang lại dữ liệu, các lớp học sâu mà các thuật toán đó tạo ra các mạng thần kinh nhân tạo có khả năng học và đưa ra quyết định sáng suốt.

Các câu hỏi phỏng vấn dữ liệu dựa trên kỹ năng bổ sung

Bạn cũng có thể xác định và giải thích một số thuật ngữ, bao gồm:

• Cross-validation

• Hồi quy tuyến tính

• Tương tác thống kê

• Thuật toán cây quyết định

• Lấy mẫu

• Độ chính xác và nhớ lại

Câu hỏi Phỏng vấn Khoa học Dữ liệu Kỹ thuật Thông thường

Câu hỏi về kỹ năng kỹ thuật trong một cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu được sử dụng để đánh giá kiến ​​thức, kỹ năng và khả năng khoa học dữ liệu của bạn. Những câu hỏi này sẽ liên quan đến trách nhiệm công việc cụ thể của vị trí nhà khoa học dữ liệu.

Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu kỹ thuật có thể có một câu trả lời đúng hoặc một số giải pháp có thể.

Hãy nhớ thể hiện quá trình suy nghĩ của bạn khi giải quyết vấn đề và giải thích rõ ràng cách bạn đến câu trả lời!

Ví dụ về các câu hỏi phỏng vấn kỹ năng khoa học dữ liệu kỹ thuật bao gồm:

Câu hỏi: Các công cụ và kỹ năng kỹ thuật hàng đầu cho một nhà khoa học dữ liệu là gì?

Trả lời: Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực kỹ thuật cao và bạn sẽ muốn hiển thị cho người quản lý tuyển dụng rằng bạn rất giỏi với tất cả các công cụ, phần mềm và ngôn ngữ lập trình của ngành mới nhất trong ngành.

Trong số các ngôn ngữ lập trình thống kê khác nhau được sử dụng trong khoa học dữ liệu, R và Python được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng phổ biến nhất. Cả hai có thể được sử dụng cho các ứng dụng thống kê như tạo mô hình phi tuyến hoặc tuyến tính, phân tích hồi quy, kiểm tra thống kê, khai thác dữ liệu, v.v. Notebook Jupyter thường được sử dụng để mô hình hóa thống kê, trực quan hóa dữ liệu, chức năng học máy, v.v.statistical programming languages used in data science, R and Python are most commonly used by Data Scientists. Both can be used for statistical applications such as creating a nonlinear or linear model, regression analysis, statistical tests, data mining, and more. Jupyter Notebook is often used for statistical modeling, data visualizations, machine learning functions, etc.

Tất nhiên, có một số công cụ trực quan hóa dữ liệu chuyên dụng được sử dụng rộng rãi bởi các nhà khoa học dữ liệu, bao gồm Tableau, Powerbi và các gói âm mưu trong Python như Matplotlib, Seaborn, Bokeh và Plotly. Các nhà khoa học dữ liệu cũng cần nhiều kinh nghiệm sử dụng SQL và Excel.data visualization tools used extensively by Data Scientists, including Tableau, PowerBI, and plotting packages in Python such as matplotlib, seaborn, Bokeh, and Plotly. Data Scientists also need plenty of experience using SQL and Excel.

Các công cụ và kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu

• R
• Notebook Jupyter
• Tableau
• Powerbi
• SQL

• Python
• matplotlib
• Excel
• Bokeh
• Âm mưu

Câu trả lời của bạn cũng nên đề cập đến bất kỳ công cụ hoặc năng lực kỹ thuật cụ thể nào được yêu cầu bởi công việc mà bạn đang phỏng vấn. Xem lại mô tả công việc và nếu có bất kỳ công cụ hoặc chương trình nào bạn đã sử dụng, nó có thể đáng để làm quen trước khi phỏng vấn của bạn.

Câu hỏi: Làm thế nào để bạn đối xử với các giá trị ngoại lệ?

Trả lời: Một số loại ngoại lệ có thể được loại bỏ. Giá trị rác hoặc giá trị mà bạn biết không thể đúng, có thể được bỏ. Các ngoại lệ với các giá trị cực đoan ngoài phần còn lại của các điểm dữ liệu được phân cụm trong một tập hợp cũng có thể được loại bỏ.

Nếu bạn không thể bỏ các ngoại lệ, bạn có thể xem xét lại xem bạn có chọn đúng mô hình hay không, bạn có thể sử dụng các thuật toán (như rừng ngẫu nhiên) mà won đã bị ảnh hưởng bởi các giá trị ngoại lệ hoặc bạn có thể thử bình thường hóa dữ liệu của mình.

Các câu hỏi phỏng vấn kỹ thuật của nhà khoa học dữ liệu kỹ thuật bổ sung

Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu cá nhân phổ biến

Cùng với việc kiểm tra kiến ​​thức và kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn, nhà tuyển dụng cũng có thể sẽ hỏi các câu hỏi chung để hiểu rõ hơn về bạn. Những câu hỏi này sẽ giúp họ hiểu được phong cách làm việc, tính cách của bạn và cách bạn có thể phù hợp với văn hóa công ty của họ.

Câu hỏi phỏng vấn dữ liệu cá nhân của nhà khoa học có thể bao gồm:

Câu hỏi: Điều gì tạo nên một nhà khoa học dữ liệu tốt?

Trả lời: Câu trả lời của bạn cho câu hỏi này sẽ cho người quản lý tuyển dụng rất nhiều về cách bạn thấy vai trò của mình và giá trị bạn mang lại cho một tổ chức. Trong câu trả lời của bạn, bạn có thể nói về cách khoa học dữ liệu đòi hỏi sự kết hợp hiếm có của năng lực và kỹ năng.

Một nhà khoa học dữ liệu tốt cần kết hợp kỹ năng kỹ thuật cần thiết để phân tích dữ liệu và tạo ra các mô hình với ý nghĩa kinh doanh cần thiết để hiểu các vấn đề mà họ đã giải quyết cũng như nhận ra những hiểu biết có thể hành động trong dữ liệu của họ.

Bạn cũng có thể thảo luận về một nhà khoa học dữ liệu mà bạn đang tìm kiếm, cho dù đó là một đồng nghiệp mà bạn biết cá nhân hay một nhân vật công nghiệp sâu sắc.

Các câu hỏi phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu cá nhân bổ sung

Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu tình huống phổ biến

Lãnh đạo và giao tiếp là hai kỹ năng có giá trị cho các nhà khoa học dữ liệu. Nhà tuyển dụng đánh giá cao các ứng viên công việc có thể thể hiện sáng kiến, chia sẻ chuyên môn của họ với các thành viên trong nhóm và truyền đạt các mục tiêu và chiến lược khoa học dữ liệu.

Dưới đây là một số ví dụ về các câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu lãnh đạo và truyền thông:

Câu hỏi: Bạn thích gì khi làm việc trong một nhóm đa ngành?

Trả lời: Một nhà khoa học dữ liệu hợp tác với nhiều người trong vai trò kỹ thuật và phi kỹ thuật. Không có gì lạ khi một nhà khoa học dữ liệu làm việc với các nhà phát triển, nhà thiết kế, chuyên gia sản phẩm, nhà phân tích dữ liệu, nhóm bán hàng và tiếp thị và giám đốc điều hành cấp cao nhất, chưa kể khách hàng.

Trong câu trả lời của bạn cho câu hỏi này, bạn cần minh họa rằng bạn là một người chơi trong nhóm, người đã tận hưởng cơ hội gặp gỡ và hợp tác với mọi người trên một tổ chức.

Chọn một ví dụ về một tình huống mà bạn đã báo cáo cho những người cấp cao nhất trong một công ty để hiển thị không chỉ rằng bạn thoải mái giao tiếp với bất kỳ ai, mà còn cho thấy những hiểu biết dựa trên dữ liệu của bạn có giá trị như thế nào trong quá khứ.

Các câu hỏi phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu tình huống bổ sung

Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu hành vi phổ biến

Với các câu hỏi phỏng vấn hành vi, nhà tuyển dụng đang tìm kiếm các tình huống cụ thể thể hiện các kỹ năng nhất định. Người phỏng vấn muốn hiểu cách bạn xử lý các tình huống trong quá khứ, những gì bạn học được và những gì bạn có thể mang đến cho công ty của họ.

Ví dụ về các câu hỏi hành vi trong một cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu bao gồm:

Câu hỏi: Bạn có nhớ lại một tình huống khi bạn phải làm sạch và sắp xếp một bộ dữ liệu lớn?

Trả lời: Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng các nhà khoa học dữ liệu dành phần lớn thời gian của họ cho việc chuẩn bị dữ liệu, trái ngược với khai thác hoặc mô hình hóa dữ liệu.

Nếu bạn có bất kỳ kinh nghiệm nào là một nhà khoa học dữ liệu, gần như chắc chắn rằng bạn có kinh nghiệm làm sạch và tổ chức một bộ dữ liệu lớn.

Làm sạch dữ liệu cũng là một trong những bước quan trọng nhất cho bất kỳ công ty nào. Vì vậy, bạn nên đưa Trình quản lý tuyển dụng thông qua quy trình bạn theo dõi trong việc chuẩn bị dữ liệu:

• Loại bỏ các quan sát trùng lặp
• Sửa lỗi cấu trúc
• Lọc các ngoại lệ
• Giải quyết dữ liệu bị thiếu
• Xác nhận dữ liệu

Các câu hỏi phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu hành vi bổ sung

Câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu nâng cao

Để cung cấp cho bạn một ý tưởng về một số câu hỏi khác có thể được đưa ra trong một cuộc phỏng vấn, chúng tôi đã biên soạn một danh sách các câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu từ một số công ty công nghệ hàng đầu (Amazon, Google, Facebook và Microsoft).

Câu hỏi phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu nâng cao hàng đầu

Làm cách nào để chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu?

3 cách sử dụng chính của khoa học dữ liệu là gì?

Phỏng vấn khoa học dữ liệu có khó không?

20 câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn phổ biến nhất là gì?