IBM डेटा साइंटिस्ट इंटरव्यू गाइड

संबंधित क्षेत्र में विशेषज्ञता रखने वाले IBM कर्मचारी आपके आवेदन की समीक्षा करते हैं। इंटरव्यू तय करने से पहले IBM आपसे एक या दो आकलन पूरे करने को कह सकता है, जिनका प्रारूप भूमिका के अनुसार अलग हो सकता है। IBM के अनुसार संभावित प्रारूपों में बहुविकल्पीय प्रश्न, कोडिंग चुनौतियाँ, वेबकैम और माइक्रोफ़ोन के माध्यम से उत्तर दिए जाने वाले इंटरव्यू प्रश्न तथा पाठ-आधारित अंग्रेज़ी दक्षता परीक्षा शामिल हैं।

यदि आप इंटरव्यू चरण तक पहुँचते हैं, तो IBM भूमिका के लिए आवश्यक तकनीकी कौशल और व्यवहार से संबंधित संरचित या व्यवहारगत प्रश्न पूछता है। IBM अंतिम इंटरव्यू के बाद अपना निर्णय साझा करता है।

IBM के अनुसार उसके संरचित या व्यवहारगत इंटरव्यू भूमिका के लिए आवश्यक तकनीकी कौशल और व्यवहार पर केंद्रित होते हैं। आम तौर पर डेटा साइंटिस्ट इंटरव्यू की तैयारी में निम्नलिखित क्षेत्र शामिल होने चाहिए।

• सांख्यिकी और प्रयोग: मान्यताओं, मेट्रिक के चयन, प्रयोग की रूपरेखा, अनिश्चितता और वैधता के खतरों को समझाएँ।
• SQL और कोडिंग: सही क्वेरी या कोड लिखें, विशेष परिस्थितियों पर चर्चा करें और अपना तर्क स्पष्ट रूप से बताएँ।
• मॉडलिंग संबंधी निर्णय: मॉडल के चयन को समस्या, डेटा, सत्यापन विधि, समझौतों और विफलता की संभावनाओं से जोड़ें।
• परिणामों का संप्रेषण: तकनीकी निष्कर्षों को उन लोगों के लिए स्पष्ट सुझावों में बदलें जो रोज़ाना डेटा के साथ काम नहीं करते।

IBM बताता है कि आकलन भूमिका के अनुसार बदलते हैं, इसलिए आपको मिलने वाला निमंत्रण लागू प्रारूप निर्धारित करता है। स्क्रीनिंग, घर पर पूरा किए जाने वाला कार्य, कोडिंग, केस, व्यवहारगत और ऑनसाइट को तैयारी की श्रेणियाँ मानें, IBM के चरणों के नाम नहीं।

मुख्यतः सॉफ़्टवेयर कार्यान्वयन पर केंद्रित इंटरव्यू की तुलना में डेटा साइंटिस्ट के अभ्यास में कोड को निष्कर्ष निकालने, व्यावसायिक निर्णयों और अनिश्चितता से जोड़ना चाहिए। करियर का संक्षिप्त विवरण देने के लिए स्क्रीनिंग अभ्यास, संपूर्ण विश्लेषण के लिए घर पर किए जाने वाले कार्य का अभ्यास, SQL और प्रोग्रामिंग के लिए कोडिंग अभ्यास, मॉडलिंग विकल्पों के लिए केस अभ्यास, पिछले काम के प्रमाण के लिए व्यवहारगत अभ्यास और इन कौशलों के बीच स्पष्टता से आगे बढ़ने के लिए ऑनसाइट अभ्यास करें।

IBM यह प्रकाशित नहीं करता कि प्रक्रिया में कितना समय लगता है; उसके अनुसार अवधि कई कारकों पर निर्भर करती है। IBM अंतिम इंटरव्यू के बाद अपना निर्णय साझा करता है।

डेटा साइंटिस्ट उम्मीदवारों के लिए अक्सर सांख्यिकीय तर्क, कार्यान्वयन, निर्णय क्षमता और सरल भाषा में व्याख्या के बीच बदलना चुनौतीपूर्ण होता है। किसी एक विश्लेषण को समस्या की परिभाषा से लेकर सुझाव तक पूरा करने का अभ्यास करें, ताकि विभिन्न प्रारूपों में आपका तर्क सुसंगत रहे।

अपने आवेदन में दिए गए प्रमाणों से शुरुआत करें, क्योंकि क्षेत्र के विशेषज्ञ उसकी समीक्षा करते हैं। अपने योगदान, तकनीकी विकल्पों, मापने योग्य परिणाम और आप क्या बदलेंगे, यह समझाने के लिए तैयार रहें।

• संभावित आकलनों की तैयारी करें: बहुविकल्पीय प्रश्नों के लिए तर्क, कोडिंग चुनौतियों, कैमरे पर संक्षिप्त उत्तरों और स्पष्ट लिखित अंग्रेज़ी का अभ्यास करें।
• तकनीकी दक्षता विकसित करें: ऐसी समस्याओं के साथ सांख्यिकी, प्रयोग, SQL, कोडिंग, सत्यापन और मॉडल चयन का अभ्यास करें जिनमें क्रियान्वयन के साथ व्याख्या भी आवश्यक हो।
• प्रमाणों का संग्रह बनाएँ: ऐसे उदाहरण चुनें जो ठोस निर्णय, सहयोग, गलतियों को सुधारने और गैर-विशेषज्ञों से संवाद करने की क्षमता दिखाते हों।
• संरचित मूल्यांकन के अनुरूप उत्तर दें: संदर्भ, अपना निर्णय, उसके पीछे का प्रमाण, परिणाम और अपना चिंतन बताएँ। व्यापक टीम के काम से अपने योगदान को स्पष्ट रूप से अलग रखें।