Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  12 CÂU HỎI PHỎNG VẤN KHÓ NHẤT DÀNH CHO DATA SCIENTIST PHẦN 1

12 CÂU HỎI PHỎNG VẤN KHÓ NHẤT DÀNH CHO DATA SCIENTIST PHẦN 1


Tổng hợp 12 câu hỏi phỏng vấn vị trí Data Scientist tưởng đơn giản nhưng lại vô cùng phức tạp để trả lời chính xác.

  807 lượt xem

Nội dung bài viết

Cơ hội việc làm cho vị trí Data Scientist không ngừng tăng lên. Vì vậy, nếu bạn đang suy nghĩ về việc ứng tuyển vào vị trí công việc nhà khoa học dữ liệu (data scientist), bạn sẽ cần phải biết các câu hỏi phỏng vấn data science cần thiết. Một số câu hỏi phỏng vấn dưới đây sẽ giúp bạn khám phá về vòng phỏng vấn của Data Science. 

1. Câu hỏi phỏng vấn tình huống

1) Dự án khoa học dữ liệu phức tạp nhất mà bạn đã thực hiện là gì?

Bạn không cần phải suy nghĩ quá nhiều. Người quản lý tuyển dụng muốn đánh giá kinh nghiệm của bạn trong việc giải quyết các dự án phức tạp. 

Bắt đầu với tên dự án và một mô tả ngắn. Sau đó, giải thích tại sao nó lại khó khăn và bạn đã vượt qua nó như thế nào. Đó là tất cả về chi tiết, công cụ, phương pháp luận, thuật ngữ, tư duy vượt trội và sự cống hiến. 

 

2) Nếu chúng tôi cung cấp cho bạn một tập dữ liệu ngẫu nhiên, làm thế nào bạn biết được liệu nó có phù hợp với nhu cầu kinh doanh hay không?

Đó không phải là một câu hỏi hoàn chỉnh và nó có thể khiến ứng viên gặp khó khăn. Bạn cần yêu cầu trường hợp sử dụng kinh doanh và thông tin bổ sung về số liệu cơ sở. Sau đó, bạn có thể bắt đầu với việc phân tích dữ liệu và các trường hợp sử dụng kinh doanh. Bạn sẽ giải thích các thuật toán thống kê để phân tích độ tin cậy và chất lượng của dữ liệu. Sau đó, kết hợp nó với trường hợp kinh doanh và cách nó cải thiện các hệ thống hiện có.  

Hãy nhớ rằng, câu hỏi này nhằm đánh giá tư duy phản biện và sự chuẩn bị của bạn để xử lý các database ngẫu nhiên. Vì vậy, hãy giải thích quá trình suy nghĩ của bạn và đưa ra một kết luận.

 

3) Bạn sẽ tạo doanh thu bằng cách sử dụng các kỹ năng machine learning của mình như thế nào?

Đây là một câu hỏi khó và bạn nên chuẩn bị sẵn sàng cho các con số cũng như cách machine learning đã tạo ra doanh thu cho nhiều công ty. 

Nếu bạn không nhận thức được các con số, thì đừng lo lắng. Có nhiều cách để giải quyết câu hỏi này. Machine Learning được sử dụng để dự báo giá cổ phiếu, diagnosing diseases, dịch vụ khách hàng đa ngôn ngữ và các hệ thống khuyến nghị trong thương mại điện tử. 

Bạn cần cho họ biết kiến ​​thức chuyên môn của bạn trong một lĩnh vực cụ thể và kết hợp nó với sứ mệnh của công ty. Nếu họ là fintech, bạn có thể đề xuất hệ thống phát hiện gian lận, dự báo tăng trưởng, phát hiện mối đe dọa và đề xuất chính sách.

 

2. Câu hỏi về phân tích dữ liệu

4) Tại sao nên sử dụng A/B Testing?

 Thử nghiệm A/B là thử nghiệm giả thuyết thống kê cho các thử nghiệm ngẫu nhiên với hai biến A và B. Nó chủ yếu được sử dụng cho nghiên cứu trải nghiệm người dùng trong đó hai phiên bản khác nhau của sản phẩm được phân tích dựa trên phản hồi của người dùng. 

Trong khoa học dữ liệu, nó được sử dụng để thử nghiệm các mô hình máy học khác nhau trong quá trình sản xuất và phân tích các giải pháp dựa trên dữ liệu trong một công ty.   

  

5) Viết truy vấn SQL liệt kê tất cả các đơn hàng có thông tin khách hàng.

Người phỏng vấn sẽ cung cấp cho bạn thông tin bổ sung về các bảng cơ sở dữ liệu chẳng hạn như bảng Customers  có trường dữ liệu ID và Tên, và bảng Đơn hàng có ID , KHÁCH HÀNG và GIÁ TRỊ .

Bạn có thể tham khảo ví dụ dưới đây:

Ví dụ trên khá đơn giản. Bạn phải chuẩn bị kỹ năng sử dụng SQL thành thạo để vượt qua vòng phỏng vấn.  



 

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Các khóa học

Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


Phân biệt các vị trí Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist

Dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu trong xã hội hiện đại, và khi nhắc đến lĩnh vực này, chắc hẳn bạn đã được nghe rất nhiều về 3 vị trí phổ biến: Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist. Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst), Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) hay Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist), họ là ai? Bạn sẽ phù hợp với vị trí nào? Hãy cùng MCI Việt Nam tìm hiểu về từng vị trí này nhé!

Hành Trình Đào Tạo Doanh Nghiệp 365 Ngày Cùng MCI: Tổng Kết và Chia Sẻ

Trải qua một năm đầy thách thức và học hỏi, 365 ngày đầy ý nghĩa và khát vọng của MCI Việt Nam, nơi mà chúng tôi không chỉ đào tạo, mà còn đồng hành cùng các doanh nghiệp Việt, đặc biệt là trong lĩnh vực quan trọng - Phân tích Dữ liệu.

LEETCODE VS HACKERRANK: ĐÂU LÀ NỀN TẢNG HỌC TẬP HỮU ÍCH DÀNH CHO NEWBIE DATA SCIENTIST?

LeetCode và HackerRank: Đâu là nền tảng học tập hữu ích dành cho Data Science?

Các bài viết liên quan