🇹🇷 Türkçe

Veri Bilimci Aday Mülakat Soru Örnekleri

Bu Veri Bilimci (Analist) mülakat profili, veri analistleri için uygun mülakat sorularının bir örneğini sunmaktadır. Bu mülakat sorularını, veri bilimi ekibinizin özel gereksinimlerine ve ihtiyaçlarına uyacak şekilde adaylar için değiştirebilirsiniz.

Veri Bilimci Mülakat Soruları

Başarılı veri bilimcileri, yöneticileri ve analistleri, bir şirketin ürettiği verilerden eyleme geçirilebilir içgörüler elde etme konusunda mükemmeldir. Hangi verileri toplamaları gerektiğini iyi bilirler, etkili veri analizleri yapmak ve tahmine dayalı modeller oluşturmak için sağlam bir sürece sahiptirler.

Veri analizine odaklanan Veri Bilimcisi rolü, çeşitli kaynaklardan veri almak, temizlemek ve işlemek için SQL gibi veritabanı becerilerinin yanı sıra istatistik, yöneylem araştırması ve makine öğrenimi gibi konularda çok güçlü bir temele sahip adaylar gerektirir. Bu role giden çeşitli yollar olabilir, bu nedenle adaylar veri analizi mülakat sorularına matematik veya istatistik geçmişinden yaklaşabilir, ancak birçoğu bilgisayar bilimi veya mühendisliğinden gelecektir.

Bu tür bir Veri Bilimci genellikle R, Python veya MATLAB gibi bir komut dosyası dilinde programlama yapar ve bu rol tipik olarak üretim kalitesinde yazılımla çalışmak için gerekli programlama dillerine, uygulamalarına ve genel yazılım mühendisliği becerilerine vurgu yapmaz. Bazı soruların daha nicel, istatistiksel analiz mülakat soruları olarak değiştirilmesi gerekebilir. Bu tür bir rol genellikle bir analizin bulgularını sunma ihtiyacını içerir. Sonuç olarak, Tableau veya D3.js bilgisi gibi bilgi görselleştirme becerilerinin yanı sıra iyi bir iletişimci olmak da son derece değerli olabilir.

Operasyonel sorular

Veri Analitiği Mülakat Soruları

Bir iş sorununu çözmek için veriye dayalı bir model tasarlarken izlediğiniz adımları açıklayın. Mesela örnek olarak, müşteri desteği e-postalarını konuya veya duyarlılığa göre otomatik olarak sınıflandırmak olabilir. Veya bir şirketin çalışan kaybını tahmin etmek olabilir.
Bir modeli eğitmek için kullanmadan önce veriler üzerinde gerçekleştirebileceğiniz farklı ön işleme adımlarını tanımlayın ve hangi koşullar altında uygulanabileceklerini belirtin.
Hangi modelleri basit, hangilerini karmaşık olarak nitelendirirsiniz? Daha basit bir model yerine daha karmaşık bir model seçmenin göreceli güçlü ve zayıf yönleri nelerdir?
Model toplulukları oluşturmak için modeller hangi yollarla birleştirilebilir ve bunu yapmanın bazı avantajları nelerdir?
Boyut indirgeme nedir? Bunu gerçekleştirmenin bazı yolları nelerdir? Bunu ne zaman ve neden yapmak isteyebiliriz?

Role özgü sorular

(İstatistik, olasılık ve makine öğreniminde temel fikirler)

Güven aralığı nedir ve neden yararlıdır?
İstatistiksel bağımsızlık ve korelasyon arasındaki fark nedir?
Koşullu olasılık nedir? Bayes Teoremi nedir? Pratikte neden yararlıdır?
Stokastik gradyan inişi gibi belirli bir optimizasyon prosedürü kullanarak bir modeli eğittiğimizi varsayalım. Bir çözüme yakınsayıp yakınsamadığımızı nasıl bilebiliriz? Bir eğitim prosedürü yakınsarsa, her zaman mümkün olan en iyi çözümle sonuçlanır mı?
Bir modeli eğitmek için yeterli veri toplayıp toplamadığımızı nasıl bilebiliriz?
Neden eğitim, test ve doğrulama veri setlerine sahip olduğumuzu ve bunların nasıl etkili bir şekilde kullanıldığını açıklayınız?
Kümeleme nedir? Kümeleme yapan bir algoritma örneği veriniz. İyi kümeler elde edip etmediğimizi nasıl bilebiliriz? Verilerimizle kullanmak için iyi bir küme sayısını nasıl tahmin edebiliriz?
Sıklıkla korelasyonun nedensellik anlamına gelmediğini söyleriz. Bu ne anlama geliyor?
Denetimsiz ve denetimli öğrenme arasındaki fark nedir?
Regresyon ve sınıflandırma arasındaki fark nedir?
İstatistiksel modellerde sapma-varyans değiş tokuşundan bahsederken ne demek istiyoruz?
Aşırı uyum nedir? Bunun sapma-varyans değiş tokuşu ile ilişkisi nedir? Düzenlileştirme nedir? Modellerde bazı düzenlileştirme örnekleri veriniz.
İkili bir sınıflandırıcıyı eğitmek istediğimizi ve bir sınıfın çok nadir olduğunu varsayalım. Böyle bir probleme örnek veriniz. Bu modeli nasıl eğitmeliyiz? Performansı ölçmek için hangi metrikleri kullanmalıyız?
n farklı nesneden kaç tane benzersiz alt küme oluşturabiliriz?
Veri güdümlü bir tavsiye sistemini nasıl kurarsınız? Bu yaklaşımın sınırlamaları nelerdir?

(Araçlar, görselleştirme ve sunum)

Analizlerinizi genellikle hangi ortam(lar)da gerçekleştiriyorsunuz?
Veritabanlarından gelen verilerle çalışma deneyiminizi açıklayın. SQL'e aşina mısınız?
Hangi görselleştirme araçlarını (Tableau, D3.js, R vb.) kullandınız?
Bize gösterebileceğiniz bir sunumunuz var mı, örneğin SlideShare'de?
Önceki rollerinizde üst yönetime doğrudan rapor ve bulgu sunma deneyiminiz var mı?
Topluluk önünde konuşurken rahat mısınız? Hiç geniş bir kitleye teknik bir konu sundunuz mu?

🇬🇧 English

Data Scientist Interview Questions

This Data Scientist (Analyst) interview profile offers a sample of suitable interview questions for data analysts. Feel free to modify these interview questions for candidates to fit the specific requirements and needs of your data science team.

Data Scientist Interview Questions

Successful Data Scientists, Managers and Analysts excel at deriving actionable insights from the data that an organization generates. They have a good sense of what data they need to collect and have a solid process for carrying out effective data analyses and building predictive models.

The Data Scientist role that is focused on data analysis requires candidates with a very strong foundation in topics such as statistics, operations research and machine learning as well database skills such as SQL in order to retrieve, clean and process data from a variety of sources. Several pathways can lead to this role so candidates could approach the data analysis interview questions from a mathematics or statistics background although many will come from computer science or engineering.

This type of Data Scientist will often program in a scripting language such as R, Python or MATLAB and the role will typically not place emphasis on the programming languages, practices and general software engineering skills necessary for working with production quality software. There may be a need to modify some questions to more quantitative, statistical analysis interview questions. This type of role often incorporates the need to present the findings of an analysis. Consequently, information visualization skills, such as knowledge of Tableau or D3.js, as well as being a good communicator can be highly valuable.

Operational questions

Data Analytics Interview Questions

Describe the steps you follow when designing a data-driven model to tackle a business problem. An example might be to automatically classify customer support emails by topic or sentiment. Another might be to predict a company’s employee churn.
Describe different pre-processing steps that you might carry out on data before using them to train a model and state under what conditions they might be applied.
What models would you characterize as simple models and which ones as complex? What are the relative strengths and weaknesses of choosing a more complex model over a simpler one?
In what ways can models be combined to form model ensembles and what are some advantages of doing this?
What is dimensionality reduction? What are some ways to perform this? When and why might we want to do this

Role-specific questions

(Basic ideas in statistics, probability and machine learning)

What is a confidence interval and why is it useful?
What is the difference between statistical independence and correlation?
What is conditional probability? What is Bayes’ Theorem? Why is it useful in practice?
Suppose we are training a model using a particular optimization procedure such as stochastic gradient descent. How do we know if we are converging to a solution? If a training procedure converges will it always result in the best possible solution?
How do we know if we have collected enough data to train a model?
Explain why we have training, test and validation data sets and how they are used effectively?
What is clustering? Give an example algorithm that performs clustering. How can we know whether we obtained decent clusters? How might we estimate a good number of clusters to use with our data?
We often say that correlation does not imply causation. What does this mean?
What is the difference between unsupervised and supervised learning?
What is the difference between regression and classification?
What do we mean when we talk about the bias-variance tradeoff in statistical models?
What is over-fitting? How is this related to the bias-variance trade-off? What is regularization? Give some examples of regularization in models.
Suppose we want to train a binary classifier and one class is very rare. Give an example of such a problem. How should we train this model? What metrics should we use to measure performance?
How many unique subsets of n different objects can we make?
How would you build a data-driven recommender system? What are the limitations of this approach?

(Tools, visualization and presentation)

In which environment(s) do you usually run your analyses?
Describe your experience in working with data from databases. Are you familiar with SQL?
What visualization tools (Tableau, D3.js, R and so on) have you used?
Do you have a presentation you can show us, such as on SlideShare?
Do you have experience presenting reports and findings directly to senior management in your previous roles?
Are you comfortable speaking in public? Have you ever presented a technical topic to a large audience?

Toptalent.co'da en iyi yetenekleri işe alın

Ücretsiz İş İlanı Ver