Turlara Göre Veri Bilimci Mülakat Soruları

Yazan: Aaron Cao · Güncellendi

Turlara Göre Veri Bilimci Mülakat Soruları
Veri bilimci mülakat turları SQL ve Python, istatistik ve olasılık, deney tasarımı ve A/B testi, bir modelleme veya metrik vakası ile davranışsal soruları kapsar. Deney turu sonucu en sık belirleyen turdur, çünkü adayların en az hazırlandığı turdur.

Veri bilimci mülakat turları SQL ve Python, istatistik ve olasılık, deney tasarımı ve A/B testi, bir modelleme veya metrik vakası ile davranışsal soruları kapsar. Deney turu sonucu en sık belirleyen turdur, çünkü adayların en az hazırlandığı turdur.

Bir veri bilimci mülakatı hangi turları içerir?

SQL ve biraz makine öğrenimi hazırlamış olabilirsiniz, ama başka ne geleceğinden emin değilsiniz. Bu bölüm, çalışmanızın puanlamayla eşleşmesi için bu turların tekrar tekrar kullandığı beş turu haritalandırır. Her tur farklı bir şeyi test eder ve yalnızca iki teknik turu hazırlamak, güçlü adayların teklif kaybetmesinin en yaygın yoludur.

  • SQL ve kodlama. Sorgu yazma artı Python veri işleme, genellikle canlı.
  • İstatistik ve olasılık. Yorumlama ve akıl yürütme, ispat değil.
  • Deney tasarımı. A/B testleri: ne ölçülecek, ne kadar süre çalıştırılacak, sonuca ne zaman güvenilecek.
  • Modelleme veya vaka. Sizin çerçevelediğiniz açık uçlu bir sorun, ardından üst düzeyde çözülür.
  • Davranışsal ve paydaş. Belirsizliği, anlaşmazlığı ve kimsenin istemediği sonuçları nasıl yönettiğiniz.

Unvanlar değişir. Rolü veri bilimci olarak adlandıran bir şirket bir analist turu çalıştırabilir, ya da tam tersi. Bu sayfanın analist versiyonunu istiyorsanız, role göre mülakat soruları merkezinde bulunur.

Hangi istatistik ve deney soruları çıkar?

İstatistik ve olasılık

  • Bir p değeri gerçekte ne anlama gelir ve ne anlama gelmez?
  • Bir güven aralığını bir ürün yöneticisine iki cümlede açıklayın.
  • Z testi yerine ne zaman t testi kullanırsınız?
  • Merkezi limit teoremi nedir ve işiniz için neden önemlidir?
  • Bir metrik hareket etti ve sonuç anlamlı. Yine de neden yanlış olabilir?
  • Ekibinizin gerçekten verdiği bir kararı kullanarak Tip I ve Tip II hatasını açıklayın.
  • Seçim yanlılığı nedir ve verilerinizde bunu nasıl tespit edersiniz?
  • Medyan ne zaman ortalamadan daha iyi bir özet olur?

Deney tasarımı ve A/B testi

  • Yeni bir katılım akışını test etmek için nasıl bir deney tasarlarsınız?
  • Örneklem büyüklüğünü nasıl seçersiniz ve ona ulaşamazsanız ne olur?
  • Testiniz üç gün sonra anlamlı hale geldi. Yayınlar mısınız?
  • Yenilik etkisi nedir ve bunu gerçek bir artıştan nasıl ayırırsınız?
  • Farklı yönlerde hareket eden birden fazla metriği nasıl ele alırsınız?
  • Test sırasında randomizasyon bozulsaydı ne yapardınız?
  • Rastgele atayamayacağınız bir şeyi, örneğin tüm bir pazardaki fiyat değişikliğini nasıl ölçersiniz?

Dikkat edilmesi gereken model şu: bunların neredeyse hiçbirinin tek bir doğru cevabı yok. Varsayımı belirtip belirtmediğinize, ödünleşimi ifade edip etmediğinize ve neyi kontrol edeceğinizi söyleyip söylemediğinize göre puanlanırlar.

Hangi modelleme, SQL ve ürün soruları çıkar?

Modelleme

  • Müşteri kaybını (churn) tahmin etmek için nasıl bir model kurarsınız? Churn'ü nasıl tanımlayacağınızla başlayın.
  • Modelinizin dengesiz bir veri kümesinde yüzde 95 doğruluğu var. İyi mi?
  • Yayınladığınız bir modeli kullanarak yanlılık-varyans ödünleşimini açıklayın.
  • Bu problem için basit bir model ile karmaşık bir model arasında nasıl karar verirsiniz?
  • Bir modelin dağıtımdan sonra çalışmayı bıraktığını nasıl anlarsınız?
  • Regülarizasyonu daha önce hiç kullanmamış birine açıklayın.

SQL ve Python

  • Her kullanıcının ilk ve en son satın alma tarihini döndüren bir sorgu yazın.
  • Günlük aktif kullanıcıların yedi günlük hareketli ortalamasını hesaplayın.
  • Kohort ayına göre dönüşüm oranını bulun.
  • pandas içinde uzun bir tabloyu geniş forma dönüştürün ve bunu ne zaman yapmayacağınızı açıklayın.
  • Bir işlemler tablosunda yinelenen satırları nasıl bulur ve ele alırsınız?

Ürün sezgisi ve metrikler

  • Yeni bir özelliğin başarılı olup olmadığını nasıl ölçersiniz?
  • Günlük aktif kullanıcılar arttı ama gelir sabit. Araştırın.
  • Liderlik panosuna hangi tek metriği koyardınız ve neyi dışarıda bırakırdınız?
  • İyi bir elde tutma eğrisini kötü olandan nasıl ayırt edersiniz?

Bunları nasıl pratik yapmalısınız?

Bir soru listesi okumak tanımayı geliştirir. Mülakatlar, biri sizi bölerken zaman baskısı altında üretimi test eder ve bunlar farklı becerilerdir. Bu fark en çok deney ve vaka turlarında ortaya çıkar; burada cevap bir gerçek değil, yapılandırılmış bir argümandır.

  • Yüksek sesle, bir zamanlayıcıyla cevap verin. Vaka sorusu başına altı dakika, not yok, yeniden başlama yok.
  • Önce varsayımlarınızı söyleyin. Ne varsaydığınızı belirtmek puanlanır ve ayrıca size düşünme zamanı kazandırır.
  • Sözünüzün kesilmesini pratik yapın. Gerçek mülakatçılar ikinci dakikada araya girer. Kesintisiz bir monolog prova etmek buna sizi hazırlamaz.
  • SQL'i elle yazın. Canlı turlar genellikle otomatik tamamlama ve sorguyu çalıştırma imkânı olmayan sade bir editör kullanır.
  • Her sonucu iki kez açıklayın. Bir kez teknik olarak, bir kez de yönteminizi umursamayan bir paydaşa.

Dört yıllık deneyime sahip bir veri bilimci, bir pazar yeri mülakatına bir belgedeki yüz soruyu gözden geçirerek hazırlandı, sonra "testiniz üç gün sonra anlamlı hale geldi, yayınlar mısınız" sorusunda dondu kaldı çünkü buna hiç yüksek sesle bir cevap vermemişti. İçerik kafasındaydı; sunum değildi. Bunları takip sorularıyla çalışmak isterseniz, mock interview modu turu çalıştırır ve cevaplarınıza karşı çıkar.

SSS

Bir veri bilimci mülakatı için ne kadar SQL bilmem gerekir?

Dokümantasyon olmadan akıcı bir şekilde join, pencere fonksiyonu ve toplama yazacak kadar. SQL bir filtredir, ayırt edici değil: geçmek beklenir ve ne kadar ekstra SQL cilası olursa olsun zayıf bir deney turunu telafi etmez.

Veri bilimci ve veri analisti soruları arasındaki fark nedir?

Analist turları SQL ve iş vakalarına odaklanır. Veri bilimci turları deney tasarımı ve modellemeyi ekler ve istatistiği yorumlamadan tasarım kararlarına doğru iter. Davranışsal ve paydaş turları neredeyse aynıdır.

Her veri bilimci rolü için makine öğrenimi derinliğine ihtiyacım var mı?

Hayır. Ürün veri bilimci rolleri genellikle modellemeden çok daha fazla deney ve metriklere ağırlık verirken, araştırma veya platform rolleri bunun tersini yapar. Ne çalışacağınızı seçmeden önce hangi turların planlandığını işe alım uzmanına sorun.

Adayların bu turlarda başarısız olmasının en yaygın nedeni nedir?

Deney ve vaka sorularını argüman olarak değil, gerçek olarak yanıtlamak. Mülakatçılar, varsayımı belirtip belirtmediğinizi, bir metriği bilinçli olarak seçip seçmediğinizi ve neyi kontrol edeceğinizi söyleyip söylemediğinizi puanlar, onların tercih ettiği sonuca ulaşıp ulaşmadığınızı değil.

Bir partner olmadan bu soruları nasıl pratik yaparım?

Bir zamanlayıcıyla yüksek sesle cevap verin ve kendinizi kaydedin, ardından varsayımları ve yapıyı belirtip belirtmediğinizi gözden geçirin. Bir yapay zeka mock mülakatçısı da turu çalıştırıp takip sorularıyla araya girebilir, bu da bir liste okumaktan gerçek baskıya daha yakındır.

İlgili sorular

← Daha fazlası: Rol ve konuya göre mülakat soruları