Questions d'entretien en science des données

Le guide de carrière Data Scientist de BrainStation peut vous aider à faire les premiers pas vers une carrière lucrative en science des données. Lisez la suite pour un aperçu des questions d'entretien courantes pour les emplois en science des données et la meilleure façon d'y répondre.

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Les processus d'entretien en science des données peuvent varier en fonction de l'entreprise et de l'industrie. En règle générale, ils comprendront une première sélection téléphonique avec le responsable du recrutement, suivie d'un ou plusieurs entretiens sur site.

Vous devrez répondre à des questions d'entretiens techniques et comportementaux en science des données et réaliserez probablement un projet lié aux compétences. Avant chaque entretien, vous devez revoir votre CV et votre portfolio, ainsi que vous préparer à d'éventuelles questions d'entretien.

Les questions d'entrevue en science des données mettront à l'épreuve vos connaissances et vos compétences en statistiques, en programmation, en mathématiques et en modélisation de données. Les employeurs évalueront vos compétences techniques et générales et dans quelle mesure vous vous intégrerez à leur entreprise.

En préparant quelques questions et réponses courantes pour les entretiens en science des données, vous pouvez participer à l'entretien en toute confiance. Il existe différents types de questions de Data Scientist que vous pouvez vous attendre à rencontrer lors de votre entretien de Data Science.

Liste des questions d'entrevue en science des données : questions liées aux données

Les employeurs recherchent des candidats qui ont une solide connaissance des techniques et des concepts de la science des données. Les questions d'entrevue liées aux données varieront en fonction du poste et des compétences requises.

Voici quelques exemples d'exemples de questions et de réponses d'entrevue liées aux données :

Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé ?

La plus grande différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé implique l'utilisation d'ensembles de données étiquetés et non étiquetés. L'apprentissage supervisé utilise des données de sortie et d'entrée qui sont étiquetées, contrairement aux algorithmes d'apprentissage non supervisés. Une autre différence est que l'apprentissage supervisé a un mécanisme de rétroaction alors que l'apprentissage non supervisé n'en a pas. Enfin, les algorithmes d'apprentissage supervisé couramment utilisés incluent la régression logistique, la machine à vecteurs de support et les arbres de décision, tandis que les algorithmes d'apprentissage non supervisés sont le clustering k-means, le clustering hiérarchique et l'algorithme apriori.

Quelle est la différence entre le deep learning et le machine learning ?

Il peut être difficile de répondre clairement à cette question car il y a évidemment un certain chevauchement ici. Commencez par expliquer que l'apprentissage en profondeur est essentiellement un sous-domaine de l'apprentissage automatique et que les deux relèvent de l'intelligence artificielle. Là où l'apprentissage automatique utilise des algorithmes pour analyser les données et finalement apprendre à prendre des décisions en fonction de ce qu'il en ressort, l'apprentissage en profondeur superpose ces algorithmes pour créer des réseaux de neurones artificiels capables d'apprendre et de prendre des décisions éclairées.

• Pouvez-vous fournir une explication détaillée de l'algorithme de l'arbre de décision ?
• Qu'est-ce que l'échantillonnage ? Combien de méthodes d'échantillonnage connaissez-vous ?
• Comment faites-vous la différence entre une erreur de type I et de type II ?
• Veuillez définir la régression linéaire.
• Que signifient les termes valeur p, coefficient et valeur r au carré ? Pourquoi chaque composant est-il significatif ?
• Veuillez définir le biais de sélection.
• Veuillez définir une interaction statistique.
• Pouvez-vous donner un exemple d'ensemble de données avec une distribution non gaussienne ?
• Veuillez expliquer la formule de probabilité binomiale.
• Pouvez-vous expliquer la différence entre le clustering k-NN et k-means ?
• Quelle est votre approche pour créer un modèle de régression logistique ?
• Qu'est-ce que la règle du 80/20 ? En quoi est-il important de modéliser la validation ?
• Définir la précision et le rappel. Comment sont-ils liés à la courbe ROC ?
• Veuillez expliquer comment différencier les méthodes de régularisation L1 et L2 ?
• Avant d'appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique, quelles sont les étapes de traitement et de nettoyage des données ?
• Pouvez-vous expliquer la différence entre un histogramme et une boîte à moustaches ?
• Comment définir la validation croisée ?
• Pouvez-vous expliquer ce qu'est un faux positif et un faux négatif ? Que diriez-vous qu'il est préférable d'avoir : trop de faux positifs ou trop de faux négatifs ?
• Lors de la conception d'un modèle d'apprentissage automatique, qu'est-ce qui est le plus important : la précision du modèle ou les performances du modèle ?
• Selon vous, qu'est-ce qui est mieux : 50 petits arbres de décision ou un grand ?
• Pouvez-vous penser à un projet de science des données dans notre entreprise qui vous intéresserait ?
• Pouvez-vous s'il vous plaît penser à quelques exemples de meilleures pratiques en science des données ?

Liste des questions d'entrevue en science des données : questions sur les compétences techniques

Les questions sur les compétences techniques dans un entretien en science des données sont utilisées pour évaluer vos connaissances, vos compétences et vos capacités en science des données. Ces questions seront liées aux responsabilités spécifiques du poste de Data Scientist.

Les questions d'entretien en science des données techniques peuvent avoir une réponse correcte ou plusieurs solutions possibles. Vous voudrez montrer votre processus de réflexion lors de la résolution de problèmes et expliquer clairement comment vous êtes arrivé à une réponse.

Exemples de questions d'entretien sur les compétences techniques en science des données :

Quels sont les meilleurs outils et compétences techniques pour un Data Scientist ?

La science des données est un domaine hautement technique et vous voudrez montrer au responsable du recrutement que vous maîtrisez tous les derniers outils, logiciels et langages de programmation standard de l'industrie. Parmi les différents langages de programmation statistique utilisés en science des données, R et Python sont les plus couramment utilisés par les Data Scientists. Les deux peuvent être utilisés pour des fonctions statistiques telles que la création d'un modèle non linéaire ou linéaire, l'analyse de régression, les tests statistiques, l'exploration de données, etc. Un autre outil de science des données important est RStudio Server, tandis que Jupyter Notebook est souvent utilisé pour la modélisation statistique, les visualisations de données, les fonctions d'apprentissage automatique, etc. Bien sûr, il existe un certain nombre d'outils de visualisation de données dédiés largement utilisés par les scientifiques des données, notamment Tableau, PowerBI , Bokeh, Plotly et Infogram. Les Data Scientists ont également besoin de beaucoup d'expérience avec SQL et Excel.

Votre réponse doit également mentionner les outils spécifiques ou les compétences techniques exigées par le poste pour lequel vous interviewez. Passez en revue la description de poste et s'il y a des outils ou des programmes que vous n'avez pas utilisés, cela pourrait valoir la peine de vous familiariser avec avant votre entretien.

Comment traitez-vous les valeurs aberrantes ?

Certains types de valeurs aberrantes peuvent être supprimés. Les valeurs parasites ou les valeurs dont vous savez qu'elles ne peuvent pas être vraies peuvent être supprimées. Les valeurs aberrantes avec des valeurs extrêmes éloignées du reste des points de données regroupés dans un ensemble peuvent également être supprimées. Si vous ne pouvez pas supprimer les valeurs aberrantes, vous pouvez reconsidérer si vous avez choisi le bon modèle, vous pouvez utiliser des algorithmes (comme des forêts aléatoires) qui ne seront pas aussi fortement impactés par les valeurs aberrantes, ou vous pouvez essayer de normaliser vos données.

• Veuillez nous parler d'un algorithme original que vous avez créé.
• Quel est votre logiciel statistique préféré et pourquoi ?
• Avez-vous travaillé sur un projet de science des données nécessitant une composante de programmation importante ? Qu'avez-vous retenu de l'expérience ?
• Décrire comment représenter efficacement des données avec cinq dimensions.
• Vous devez générer un modèle prédictif à l'aide d'une régression multiple. Quel est votre processus de validation de ce modèle ?
• Comment vous assurez-vous que les modifications que vous apportez à un algorithme sont une amélioration ?
• Veuillez indiquer votre méthode de gestion d'un ensemble de données déséquilibré utilisé pour la prédiction (c'est-à-dire, beaucoup plus de classes négatives que de classes positives).
• Quelle est votre approche pour valider un modèle que vous avez créé pour générer un modèle prédictif d'une variable de résultat quantitative à l'aide d'une régression multiple ?
• Vous disposez de deux modèles différents de performances de calcul et de précision comparables. Veuillez expliquer comment vous décidez lequel choisir pour la production et pourquoi.
• Vous recevez un ensemble de données composé de variables avec une partie substantielle de valeurs manquantes. Quelle est votre approche ?

Liste des questions d'entrevue en science des données : questions personnelles

En plus de tester vos connaissances et vos compétences en science des données, les employeurs poseront probablement aussi des questions générales pour mieux vous connaître. Ces questions les aideront à comprendre votre style de travail, votre personnalité et comment vous pourriez vous intégrer à la culture de leur entreprise.

Les questions d'entretien avec le scientifique des données personnelles peuvent inclure :

Qu'est-ce qui fait un bon Data Scientist ?

Votre réponse à cette question en dira beaucoup à un responsable du recrutement sur la façon dont vous voyez votre rôle et la valeur que vous apportez à une organisation. Dans votre réponse, vous pourriez parler de la façon dont la science des données nécessite une combinaison rare de compétences et d'aptitudes. Un bon Data Scientist doit combiner les compétences techniques nécessaires pour analyser les données et créer des modèles avec le sens commercial nécessaire pour comprendre les problèmes auxquels ils sont confrontés et reconnaître les informations exploitables dans leurs données. Dans votre réponse, vous pouvez également parler d'un scientifique des données que vous admirez, qu'il s'agisse d'un collègue que vous connaissez personnellement ou d'une personnalité perspicace de l'industrie.

• S'il te plaît parle-moi de toi.
• Quelles sont vos meilleures qualités professionnellement ? Quels sont vos points faibles ?
• Y a-t-il un Data Scientist que vous admirez le plus ?
• Qu'est-ce qui a inspiré votre intérêt pour la science des données ?
• Quelles compétences ou caractéristiques uniques apportez-vous qui aideraient l'équipe ?
• Qu'est-ce qui vous a décidé à quitter votre dernier emploi ?
• Quel niveau de rémunération attendez-vous de ce poste ?
• Préférez-vous travailler seul ou au sein d'une équipe de Data Scientists ?
• Où voyez-vous votre carrière dans cinq ans ?
• Quelle est votre approche pour gérer le stress au travail ?
• Comment trouver la motivation ?
• Quelle est votre méthode pour mesurer le succès ?
• Comment décririez-vous votre environnement de travail idéal ?
• Quelles sont vos passions ou loisirs en dehors de la science des données ?

Liste des questions d'entrevue en science des données : leadership et communication

Le leadership et la communication sont deux compétences précieuses pour les Data Scientists. Les employeurs apprécient les candidats qui peuvent faire preuve d'initiative, partager leur expertise avec les membres de l'équipe et communiquer les objectifs et les stratégies de la science des données.

Voici quelques exemples de questions d'entretien en science des données sur le leadership et la communication :

Qu'aimez-vous dans le fait de travailler au sein d'une équipe multidisciplinaire?

Un Data Scientist collabore avec une grande variété de personnes dans des rôles techniques et non techniques. Il n'est pas rare qu'un Data Scientist travaille avec des développeurs, des concepteurs, des spécialistes de produits, des analystes de données, des équipes de vente et de marketing et des cadres supérieurs, sans parler des clients. Donc, dans votre réponse à cette question, vous devez illustrer que vous êtes un joueur d'équipe qui apprécie l'opportunité de rencontrer et de collaborer avec des personnes au sein d'une organisation. Choisissez un exemple de situation dans laquelle vous avez signalé aux plus hauts responsables d'une entreprise pour montrer non seulement que vous êtes à l'aise pour communiquer avec n'importe qui, mais aussi pour montrer à quel point vos informations basées sur les données ont été précieuses dans le passé.

• Pouvez-vous penser à une situation professionnelle où vous avez eu l'occasion de faire preuve de leadership?
• Quelle est votre approche de la résolution des conflits ?
• Quelle est votre approche pour établir des relations professionnelles avec vos collègues ?
• Quel est l'exemple d'une présentation réussie que vous avez donnée ? Pourquoi était-ce si convaincant ?
• Si vous parlez à un collègue ou à un client issu d'une formation non technique, comment expliquez-vous les problèmes ou défis techniques complexes ?
• Veuillez vous rappeler une situation où vous avez dû gérer des informations sensibles. Comment avez-vous abordé la situation ?
• De votre propre point de vue, comment évaluez-vous vos compétences en communication ?

Liste des questions d'entrevue en science des données : comportementales

Avec les questions d'entretien comportementales, les employeurs recherchent des situations spécifiques qui mettent en valeur certaines compétences. L'intervieweur veut comprendre comment vous avez géré les situations dans le passé, ce que vous avez appris et ce que vous êtes capable d'apporter à son entreprise.

Voici des exemples de questions comportementales dans un entretien de science des données :

Vous souvenez-vous d'une situation où vous avez dû nettoyer et organiser un ensemble de données volumineuses ?

Des études ont montré que les Data Scientists consacrent la majeure partie de leur temps à la préparation des données, par opposition à l'exploration de données ou à la modélisation. Donc, si vous avez de l'expérience en tant que Data Scientist, il est presque certain que vous avez de l'expérience dans le nettoyage et l'organisation d'un ensemble de données volumineuses. Il est également vrai que c'est une tâche que peu de gens apprécient vraiment. Mais le nettoyage des données est également l'une des étapes les plus importantes pour toute entreprise. Vous devez donc guider le responsable du recrutement tout au long du processus que vous suivez dans la préparation des données : suppression des observations en double, correction des erreurs structurelles, filtrage des valeurs aberrantes, traitement des données manquantes et validation des données.

• Repensez à un projet de données sur lequel vous avez travaillé et où vous avez rencontré un problème ou un défi. Quelle était la situation, quel était l'obstacle et comment l'avez-vous surmonté ?
• Veuillez fournir un exemple spécifique d'utilisation des données pour améliorer l'expérience d'un client ou d'une partie prenante ?
• Veuillez fournir une situation spécifique où vous avez atteint un objectif. Comment y êtes-vous parvenu ?
• Veuillez fournir une situation spécifique où vous n'avez pas atteint un objectif. Qu'est ce qui ne s'est pas bien passé?
• Quelle est votre approche pour gérer et respecter des délais serrés ?
• Vous souvenez-vous d'une fois où vous avez été confronté à un conflit au travail ? Comment avez-vous géré cela?

Liste des questions d'entrevue en science des données des meilleures entreprises (Amazon, Google, Facebook, Microsoft)

Pour vous donner une idée de certaines autres questions qui peuvent survenir lors d'un entretien, nous avons compilé une liste de questions d'entretien sur la science des données de certaines des meilleures entreprises de technologie.

• Quelle est la différence entre la machine à vecteurs de support et la régression logistique ? Veuillez fournir des exemples de situations où vous choisiriez d'utiliser l'un plutôt que l'autre.
• Si la suppression des valeurs manquantes d'un ensemble de données entraîne un biais, que feriez-vous ?
• Lorsque vous examinez la santé, l'engagement ou la croissance d'un produit, quelles mesures évaluez-vous ?
• Lorsque vous essayez d'aborder ou de résoudre des problèmes commerciaux liés à notre produit, quelles mesures évaluez-vous ?
• Comment jugez-vous les performances des produits ?
• Comment savoir si une nouvelle observation est une valeur aberrante ?
• Comment définiriez-vous un compromis biais-variance ?
• Quelle est votre méthode pour sélectionner au hasard un échantillon parmi une population d'utilisateurs de produits ?
• Quel est votre processus de traitement et de nettoyage des données avant d'appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique ?
• Comment aborderiez-vous la classification binaire déséquilibrée ?
• Comment faites-vous la différence entre une bonne et une mauvaise visualisation des données ?
• Veuillez créer une fonction qui vérifie si un mot est un palindrome.