क्या AI इंटरव्यू असिस्टेंट डेटा साइंटिस्ट्स की मदद करता है?

डेटा साइंटिस्ट्स अक्सर एक तरह के इंटरव्यू के लिए तैयारी करते हैं और चार तरह के इंटरव्यू का सामना करते हैं। यह सेक्शन आम राउंड्स को मैप करता है ताकि आप देख सकें कि लाइव असिस्टेंट कहां मायने रख सकता है और कहां नहीं। यह मिश्रण इस बात पर निर्भर करता है कि रोल एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग या रिसर्च की ओर झुका है।

• SQL और कोडिंग: जॉइन्स, विंडो फंक्शन्स, एग्रीगेशन्स, और Python में डेटा मैनिपुलेशन, अक्सर ऑनलाइन असेसमेंट या शेयर्ड एडिटर में।
• स्टैटिस्टिक्स और प्रोबेबिलिटी: हाइपोथिसिस टेस्ट्स, p-values, कॉन्फिडेंस इंटरवल्स, और एक्सपेरिमेंट डिज़ाइन।
• मशीन लर्निंग: बायस और वेरिएंस, रेगुलराइज़ेशन, इवैल्यूएशन मेट्रिक्स, और आप क्लास इम्बैलेंस को कैसे हैंडल करेंगे।
• प्रोडक्ट और केस: कोई मेट्रिक गिर गया, आप कैसे जांच करेंगे; किसी नए फीचर के लिए आप A/B टेस्ट कैसे डिज़ाइन करेंगे।
• बिहेवियरल: नॉन-टेक्निकल स्टेकहोल्डर्स को रिज़ल्ट्स बताना और गड़बड़ डेटा को हैंडल करना।

इन राउंड्स के लिए क्वेश्चन लिस्ट्स क्वेश्चन बैंक्स हब में हैं।

मौखिक राउंड्स में। जब इंटरव्यूअर कई शर्तों वाला एक लंबा प्रोडक्ट केस पूछता है, तो स्क्रीन पर मौजूद ट्रांसक्रिप्ट आपको आधा सवाल भूलने से रोकता है, और सुझाया गया स्ट्रक्चर (मेट्रिक साफ करना, डेटा को सेगमेंट करना, हाइपोथिसिस लिस्ट करना, टेस्ट प्रपोज़ करना) आपके पहले वाक्य को शुरू करने में मदद करता है।

किसी सब्सक्रिप्शन कंपनी में इंटरव्यू दे रहा डेटा साइंटिस्ट शायद यह सुने: "पिछले महीने साप्ताहिक एक्टिव यूज़र्स गिर गए; बताइए आप इसकी जांच कैसे करेंगे।" असिस्टेंट स्क्रीन पर एक चेकलिस्ट दिखा सकता है: पहले डेटा क्वालिटी, फिर प्लेटफॉर्म और क्षेत्र के हिसाब से सेगमेंट्स, फिर हाल के रिलीज़ और सीज़नैलिटी। कौन सा सेगमेंट मायने रखता है यह चुनना और उसकी वजह समझाना अब भी आपका ही काम है।

SubcueAI यह एक नेटिव macOS और Windows ऐप के ज़रिए करता है जो सिस्टम ऑडियो और आपके माइक्रोफोन को एक लोकल ओवरले में कैप्चर करता है, और Chromium टैब में कॉल्स के लिए एक ब्राउज़र एक्सटेंशन साइड पैनल जो सिर्फ इंटरव्यूअर को सुनता है। किसी भी सरफेस पर कॉल में कोई बॉट शामिल नहीं होता। सेटअप ट्यूटोरियल पेज पर है।

• प्रोक्टर्ड SQL और कोडिंग असेसमेंट्स: ये दायरे से बाहर हैं। इन्हें आपको खुद करना होगा।
• शेयर्ड-स्क्रीन नोटबुक्स और लाइव कोडिंग: शेयर्ड स्क्रीन पर जो कुछ भी है वह इंटरव्यूअर को दिखता है।
• टेक-होम एनालिसिस: काम और उसके बाद की समीक्षा, दोनों आपको ही समझाने होंगे।
• स्टैटिस्टिक्स की गहराई: इंटरव्यूअर तब तक फॉलो-अप करते रहते हैं जब तक आपकी समझ की सीमा तक न पहुंच जाएं। कोई सुझाई गई डेफिनिशन दूसरे फॉलो-अप में टिक नहीं पाती।

सिक्योरिटी पेज बताता है कि रियल-टाइम असिस्टेंट किन स्थितियों के लिए नहीं है।

तैयारी को राउंड टाइप के हिसाब से बांटें। SQL का अभ्यास तब तक करें जब तक विंडो फंक्शन्स सामान्य न लगने लगें। कोर स्टैटिस्टिक्स कॉन्सेप्ट्स किसी नॉन-टेक्निकल व्यक्ति को ज़ोर से समझाएं। दो प्रोजेक्ट्स चुनें और उनमें हर मॉडलिंग चॉइस को डिफेंड करने की तैयारी करें, इसमें यह भी शामिल है कि बेहतर डेटा होने पर आप क्या करते।

मौखिक राउंड्स के लिए, मॉक इंटरव्यू का उपयोग करके टाइम प्रेशर में फॉलो-अप्स के साथ अभ्यास करें; मॉक इंटरव्यूज़ हब में डेटा साइंटिस्ट मॉक इंटरव्यू पेज में राउंड-दर-राउंड प्लान है। किसी भी लाइव असिस्टेंट को मौखिक हिस्सों के लिए एक सेफ्टी नेट मानें, न कि उन स्किल्स का विकल्प जो हैंड्स-ऑन राउंड्स टेस्ट करते हैं।