Top 10 des questions d’entretien d’embauche de Data Scientist
Se préparer aux questions d’un entretien d’embauche de Data Scientist n’est, à certains égards, pas différent de la préparation d’un entretien dans n’importe quel autre secteur. Vous ferez des recherches sur l’entreprise, préparerez des réponses aux questions d’entretien les plus courantes et examinerez votre portfolio pour l’utiliser pendant l’entretien.
Cependant, la préparation d’un entretien d’embauche de Data Scientist implique davantage que la préparation à des questions telles que « Pourquoi pensez-vous être qualifié pour ce poste ? » Les entretiens de data scientist incluent beaucoup de sujets techniques. Et même si vous êtes à l’aise pour parler de vos capacités, pouvez-vous les expliquer d’une manière qui ait du sens pour le responsable du recrutement ?
Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?
Un data scientist est un professionnel qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de données structurées et non structurées. Ils travaillent avec de grands ensembles de données pour identifier des modèles, des tendances et des idées qui peuvent éclairer la prise de décision et la planification stratégique.
Les scientifiques des données utilisent souvent des outils issus des statistiques, de l’informatique et de l’apprentissage automatique pour analyser les données et créer des modèles prédictifs. Ils communiquent également leurs conclusions aux parties prenantes par le biais de la visualisation des données et d’autres moyens.
Comment se préparer à un entretien d’embauche de Data Scientist ?
Il n’est pas rare qu’un candidat à un poste de scientifique des données passe trois à cinq entretiens. Il peut s’agir d’un entretien téléphonique, d’un entretien Zoom, d’un entretien en personne et d’un entretien avec un jury.
Comme vous pouvez vous y attendre, la plupart des questions de l’entretien porteront sur vos compétences techniques. Cependant, vous pouvez également vous attendre à des questions sur vos compétences générales, ainsi qu’à des questions d’entretien comportemental qui évaluent à la fois vos compétences générales et vos compétences spécifiques. Voici comment vous pouvez vous préparer à votre entretien avec un scientifique des données.
Revenez aux bases
Commencez par vous remettre à niveau sur les principes fondamentaux de la science des données. Passez en revue :
- Hygiène des données : nettoyer et formater des données brutes pour s’assurer qu’elles sont exactes.
- Codage : écrire des instructions en « langage informatique ».
- Programmation : créer le logiciel ou le système qui exécute le codage.
- Modélisation et visualisation des données : présenter les données visuellement pour aider à établir la relation entre les points de données.
Bien qu’une partie de votre préparation à l’entretien consiste probablement à faire des recherches sur l’entreprise, Mme Bellassai indique que pour vous préparer aux questions d’entretien sur la science des données, vous devez également « réfléchir à ce à quoi les données de l’entreprise peuvent ressembler, aux défis techniques auxquels elle peut être confrontée et aux domaines dans lesquels les modèles d’apprentissage automatique pourraient jouer un rôle dans son activité ».
Si vous avez de l’expérience avec une technologie de niche ou une approche de modélisation que l’entreprise utilise, soyez prêt à en parler. »
Passez en revue les sujets d’entretien d’embauche de Data Scientist
La plupart des entretiens comprennent des questions sur les spécificités du rôle, et un entretien avec un scientifique des données. Vous pouvez vous attendre à des questions techniques sur ces sujets :
- Manipulation des données
- Modélisation statistique (y compris l’apprentissage automatique)
- Conception d’architecture
- Informatique distribuée
- Architectures en nuage
- Le travail avec des types de données spécifiques, comme les données géospatiales.
Exemples de questions d’entretien d’embauche de Data Scientist
1. Comment définir le nombre de clusters dans un algorithme de clustering dans un entretien d’embauche de Data Scientist?
L’objectif principal du clustering est de regrouper des identités similaires de telle sorte que, même si les entités d’un groupe sont similaires les unes aux autres, les groupes restent différents les uns des autres.
En général, le Within Sum of Squares est utilisé pour expliquer l’homogénéité au sein d’un cluster. Pour définir le nombre de clusters dans un algorithme de clustering, le WSS est tracé pour une plage correspondant à un certain nombre de clusters. Le graphique qui en résulte est connu sous le nom de courbe du coude.
Le graphique de la courbe du coude contient un point qui représente le poste de point dans lequel il n’y a pas de diminution du WSS. Ce point est connu comme le point de flexion et représente K dans K-Means.
Bien que l’approche susmentionnée soit largement utilisée, une autre approche importante est le clustering hiérarchique. Dans cette approche, des dendrogrammes sont d’abord créés, puis des groupes distincts sont identifiés à partir de ceux-ci.
2. Qu’est-ce que le biais de sélection et quels en sont les différents types ?
Le biais de sélection est généralement associé aux recherches dont les participants ne sont pas choisis au hasard. Il s’agit d’un type d’erreur qui se produit lorsqu’un chercheur décide qui va être étudié. Dans certains cas, le biais de sélection est également appelé effet de sélection.
En d’autres termes, le biais de sélection est une distorsion de l’analyse statistique qui résulte de la méthode de collecte de l’échantillon. Lorsque le biais de sélection n’est pas pris en compte, certaines conclusions tirées d’une étude de recherche peuvent ne pas être exactes.
Voici les différents types de biais de sélection :
- Biais d’échantillonnage : erreur systématique résultant d’un échantillonnage non aléatoire d’une population qui fait que certains membres de celle-ci ont moins de chances d’être inclus que d’autres, ce qui donne un échantillon biaisé.
- Intervalle de temps : Un essai peut se terminer à une valeur extrême, généralement pour des raisons éthiques, mais la valeur extrême est plus susceptible d’être atteinte par la variable ayant le plus de variance, même si toutes les variables ont une moyenne similaire.
- Données : Résultats lorsque des sous-ensembles de données spécifiques sont sélectionnés pour soutenir une conclusion ou rejeter arbitrairement de mauvaises données.
3. Quel est l’objectif du test A/B ?
Le test A/B est un test d’hypothèse statistique destiné à une expérience randomisée avec deux variables, A et B. Le but du test A/B est de maximiser la probabilité d’un résultat d’un certain intérêt en identifiant tout changement apporté.
Méthode très fiable pour trouver les meilleures stratégies de marketing et de promotion en ligne pour une entreprise, le test A/B peut être utilisé pour tout tester, des e-mails de vente aux annonces de recherche et au texte du site Web.
4. Entre Python et R, lequel choisiriez-vous pour l’analyse de texte, et pourquoi ?
Pour l’analyse de texte, Python l’emportera sur R pour les raisons suivantes :
- La bibliothèque Pandas en Python offre des structures de données faciles à utiliser ainsi que des outils d’analyse de données performants.
- Python est plus performant pour tous les types d’analyse de texte.
5. Quel est l’objectif du nettoyage des données dans l’analyse des données ?
Le nettoyage des données peut s’avérer une tâche décourageante, car plus le nombre de sources de données augmente, plus le temps nécessaire au nettoyage des données augmente à un rythme exponentiel.
Cela est dû à l’énorme volume de données généré par des sources supplémentaires. Le nettoyage des données peut à lui seul prendre jusqu’à 80 % du temps total à l’exécution d’une tâche.
Néanmoins, il existe plusieurs raisons d’utiliser le nettoyage des données dans l’analyse des données. Deux des plus importantes sont les suivantes :
- Le nettoyage des données provenant de différentes sources permet de transformer les données dans un format facile à travailler.
- Le nettoyage des données augmente la précision d’un modèle d’apprentissage automatique.
6. Pouvez-vous comparer l’ensemble de validation avec l’ensemble de test ?
Un ensemble de validation fait partie de l’ensemble d’apprentissage utilisé pour la sélection des paramètres. Il permet d’éviter le surajustement du modèle d’apprentissage automatique en cours de développement.
Un ensemble de test est destiné à évaluer ou à tester les performances d’un modèle d’apprentissage automatique formé.
7. Que sont la régression linéaire et la régression logistique ?
La régression linéaire est une forme de technique statistique dans laquelle le score d’une certaine variable Y est prédit sur la base du score d’une seconde variable X, appelée variable prédictive. La variable Y est appelée variable critère.
Également connue sous le nom de modèle logit, la régression logistique est une technique statistique permettant de prédire le résultat binaire à partir d’une combinaison linéaire de variables prédictives.
8. Expliquez les systèmes de recommandation et citez une application.
Les systèmes de recommandation sont une sous-classe de systèmes de filtrage de l’information, destinés à prédire les préférences ou les notes attribuées par un utilisateur à un produit.
Une application d’un système de recommandation est la section des recommandations de produits d’Amazon. Cette section contient des articles basés sur l’historique de recherche et les commandes passées de l’utilisateur.
9. Quelles sont les étapes d’un projet d’analyse ?
Voici les nombreuses étapes d’un projet analytique :
- Comprendre le problème de l’entreprise.
- Explorer les données et les comprendre
- Préparer les données pour la modélisation en détectant les valeurs aberrantes; en transformant les variables, en traitant les valeurs manquantes, etc.
- Exécution du modèle et analyse du résultat pour apporter les changements ou modifications appropriés au modèle (une étape itérative qui se répète jusqu’à ce que le meilleur résultat possible soit atteint).
- Valider le modèle à l’aide d’un nouvel ensemble de données.
- Mise en œuvre du modèle et suivi du résultat pour analyser la performance du modèle.
10. Qu’est-ce que le Deep Learning ?
Le Deep Learning est un paradigme d’apprentissage automatique qui ressemble, dans une certaine mesure, au fonctionnement du cerveau humain. Il s’agit d’une méthode de réseau neuronal basée sur les réseaux neuronaux convolutionnels (RNC).
L’apprentissage profond a un large éventail d’utilisations, allant du filtrage des réseaux sociaux à l’analyse des images médicales et à la reconnaissance vocale. Bien que l’apprentissage profond existe depuis longtemps, ce n’est que récemment qu’il a obtenu une visibilité mondiale.
Conclusion pour passer un entretien d’embauche de Data Scientist
Les entretiens en science des données consistent souvent à poser une combinaison de questions techniques et comportementales. Les questions techniques peuvent couvrir des sujets tels que les statistiques, la programmation et l’apprentissage automatique. Tandis que les questions comportementales peuvent se concentrer sur la résolution de problèmes et les compétences en communication.
Il est important que les candidats soient en mesure de démontrer leurs connaissances et leur expérience dans ces domaines, ainsi que leur capacité à bien travailler en équipe et à gérer des tâches complexes liées aux données. En outre, il est utile que les candidats connaissent les outils et technologies spécifiques couramment utilisés dans le domaine de la science des données, tels que Python, R, SQL, ainsi que les bibliothèques et cadres pertinents.
Globalement, la clé de la réussite d’un entretien en science des données est la préparation et une bonne dose de confiance, et être capable de communiquer clairement ses compétences et son expérience.
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Résumé
Titre d'article
Top 10 des questions d'entretien d'embauche de Data Scientist
Description
Dans cet article, nous allons découvrir les questions les plus courantes posées lors d'un entretien d'embauche de data scientist.
Auteur
Clara
Editeur
Carrière & Co’
Logo
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