Czy Asystent AI do Rozmów Pomaga Data Scientistom?

Data scientist często przygotowują się do jednego rodzaju rozmowy, a spotykają cztery. Ta sekcja mapuje typowe etapy, abyś mógł zobaczyć, gdzie asystent na żywo mógłby mieć znaczenie, a gdzie nie. Zestaw zależy od tego, czy rola jest bardziej analityczna, związana z machine learning, czy badawcza.

• SQL i kodowanie: joiny, funkcje okienkowe, agregacje i manipulacja danymi w Pythonie, często w ocenie online lub udostępnionym edytorze.
• Statystyka i prawdopodobieństwo: testy hipotez, wartości p, przedziały ufności i projektowanie eksperymentów.
• Machine learning: obciążenie i wariancja, regularyzacja, metryki ewaluacyjne i sposób radzenia sobie z niezbalansowaniem klas.
• Produkt i case study: metryka spadła, jak to zbadasz; jak zaprojektowałbyś test A/B dla nowej funkcji.
• Behawioralny: komunikowanie wyników interesariuszom nietechnicznym i radzenie sobie z bałaganem w danych.

Listy pytań do tych etapów znajdziesz w centrum banków pytań.

W etapach ustnych. Gdy osoba przeprowadzająca rozmowę zadaje długi case study dotyczący produktu z kilkoma warunkami, transkrypcja na ekranie zapobiega utracie połowy pytania, a sugerowana struktura (doprecyzuj metrykę, podziel dane na segmenty, wypisz hipotezy, zaproponuj test) pomaga ruszyć z pierwszym zdaniem.

Data scientist rozmawiający z firmą subskrypcyjną może usłyszeć: "Liczba tygodniowo aktywnych użytkowników spadła w zeszłym miesiącu; opowiedz, jak byś to zbadał." Asystent może wyświetlić na ekranie listę kontrolną: najpierw jakość danych, potem segmenty według platformy i regionu, następnie ostatnie wydania i sezonowość. Wybór, który segment ma znaczenie, i wyjaśnienie dlaczego, wciąż należy do ciebie.

SubcueAI realizuje to przez natywną aplikację na macOS i Windows, która przechwytuje dźwięk systemowy i twój mikrofon do lokalnej nakładki, oraz panel boczny rozszerzenia przeglądarki dla połączeń w karcie Chromium, który słyszy tylko osobę przeprowadzającą rozmowę. Żaden bot nie dołącza do połączenia w żadnym z tych wariantów. Konfiguracja znajduje się na stronie samouczka.

• Nadzorowane oceny SQL i kodowania: są poza zasięgiem. Rób je samodzielnie.
• Notebooki z udostępnionym ekranem i live coding: wszystko na udostępnionym ekranie jest widoczne dla osoby przeprowadzającej rozmowę.
• Analizy do wykonania w domu: pracę i późniejsze omówienie musisz wyjaśnić samodzielnie.
• Głębia statystyki: osoby przeprowadzające rozmowę dopytują, aż dotrą do granic twojego zrozumienia. Sugerowana definicja nie przetrwa drugiego dopytania.

Strona o bezpieczeństwie wyjaśnia, w jakich kontekstach asystent czasu rzeczywistego nie powinien być używany.

Podziel przygotowania według typu etapu. Ćwicz SQL, aż funkcje okienkowe staną się rutyną. Wyjaśnij podstawowe pojęcia statystyczne na głos komuś nietechnicznemu. Wybierz dwa projekty i przygotuj się do obrony każdego wyboru modelowania w nich, w tym tego, co zrobiłbyś z lepszymi danymi.

Do etapów ustnych ćwicz pod presją czasu z pytaniami dodatkowymi, korzystając z symulacji rozmowy kwalifikacyjnej; strona symulacji rozmowy dla data scientist w centrum symulacji rozmów zawiera plan dla każdego etapu. Traktuj każdego asystenta na żywo jako siatkę bezpieczeństwa dla części ustnych, a nie zamiennik umiejętności testowanych w etapach praktycznych.