26 Pertanyaan Wawancara Ilmu Data Yang Harus Anda Ketahui - KDnuggets

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

26 Pertanyaan Wawancara Ilmu Data Yang Harus Anda Ketahui
Gambar oleh Penulis

Wawancara ilmu data menguji keterampilan teknis keras dan keterampilan lunak. Mempersiapkan diri dengan baik dengan jawaban yang kuat untuk pertanyaan wawancara ilmu data yang sering diajukan adalah kunci untuk menonjol.

Dalam postingan blog ini, kita akan mempelajari tentang 26 pertanyaan wawancara ilmu data yang dapat Anda harapkan. Pertanyaannya mencakup statistik, Python, SQL, pembelajaran mesin, analisis data, proyek, dan banyak lagi. Baik Anda seorang pelajar, pengubah karier, atau ilmuwan data berpengalaman, meninjau pertanyaan-pertanyaan ini dapat memandu persiapan Anda dan membantu Anda menjalani wawancara dengan perasaan lebih percaya diri dan siap untuk mengesankan.

1. Menjelaskan Konsep Data Kompleks

T: Jelaskan saat Anda menjelaskan konsep data yang kompleks kepada orang non-teknis. Bagaimana Anda membantu mereka memahami?

2. Belajar dari Kesalahan

T: Pernahkah Anda melakukan kesalahan signifikan dalam analisis Anda? Bisakah Anda menjelaskan bagaimana Anda menghadapi situasi tersebut, dan wawasan apa yang Anda peroleh dari situasi tersebut?

3. Beradaptasi dengan Perubahan Persyaratan

Q: Bisakah Anda berbagi pengalaman mengerjakan proyek dengan persyaratan yang tidak jelas atau selalu berubah? Bagaimana Anda beradaptasi dengan situasi tersebut?

4. Pemeriksa Anagram

T: Tulis fungsi untuk memeriksa apakah dua string merupakan anagram.

5. Menemukan Nomor yang Hilang

Q: Diberikan sebuah array yang berisi n angka berbeda yang diambil dari 0 sampai n, temukan satu yang hilang.

6. Perhitungan Jarak Euclidean

T: Tulis fungsi untuk menghitung jarak Euclidean dengan Python?

7. Membandingkan GABUNG

Q: Apakah LEFT JOIN dan FULL OUTER JOIN memberikan hasil yang sama? Mengapa atau mengapa tidak?

8. Kueri Perbedaan Waktu

T: Silakan tulis kueri SQL yang dapat membantu saya menemukan perbedaan waktu antara dua peristiwa.

9. Menangani NULL dalam SQL

T: Bisakah Anda memberikan panduan tentang cara menangani nilai NULL saat menanyakan kumpulan data?

10. KELOMPOK BERDASARKAN Logika

T: Apa yang terjadi jika Anda GROUP BY kolom yang tidak ada dalam pernyataan SELECT?

11. Probabilitas Rangkaian yang Sama

Q: Berapa peluang terambilnya dua kartu (dari setumpuk kartu yang sama) yang memiliki jenis kartu yang sama?

12. Masalah Probabilitas Lift

T: Berapa peluang masing-masing dari empat orang di dalam lift turun di lantai berbeda di gedung berlantai empat?

13. Menjelaskan nilai p

T: Bagaimana Anda menjelaskan kepada seorang insinyur cara menafsirkan nilai p?

14. Ukuran Sampel dan Margin Kesalahan

Q: Untuk ukuran sampel n, margin kesalahannya adalah 3. Berapa banyak sampel lagi yang kita perlukan untuk menurunkan margin kesalahan menjadi 0.3?

15. Menilai Keacakan Tes A/B

T: Dalam pengujian A/B, bagaimana Anda dapat memeriksa apakah penugasan ke berbagai keranjang benar-benar acak?

16. Pendekatan Proyek Analisis Data

T: Proses apa yang akan Anda ikuti saat mengerjakan proyek analisis data?

17. Perawatan Pencilan

T: Bagaimana Anda menangani outlier dalam kumpulan data?

18. Memahami Visualisasi Data

Q: Bisakah Anda memberikan penjelasan tentang visualisasi data? Selain itu, ada berapa jenis visualisasi?

19. Validasi Data

Q: Apa itu validasi data? Dan apa saja metode berbeda yang dapat digunakan untuk memvalidasi data?

20. Mengevaluasi Kinerja Clustering

T: Jika label diketahui dalam proyek pengelompokan, bagaimana Anda mengevaluasi performa model?

21. Metode Pemilihan Fitur

T: Metode pemilihan fitur apa yang Anda gunakan untuk menentukan variabel paling relevan untuk suatu model?

22. Dasar-dasar Jaringan Syaraf Tiruan

T: Jelaskan komponen inti yang membentuk jaringan saraf menggunakan contoh sederhana.

23. Mengelola Kumpulan Data yang Tidak Seimbang

T: Bagaimana cara mengelola kumpulan data yang tidak seimbang?

24. Menghindari Overfitting

T: Bagaimana cara menghindari overfitting pada model Anda?

25. Menyelidiki Penurunan Keterlibatan Pengguna

Untuk studi kasus ini, tanggung jawab Anda adalah mengidentifikasi alasan di balik penurunan keterlibatan pengguna untuk proyek Xfinite. Penting untuk terlebih dahulu mendapatkan gambaran umum proyek dan kemudian menganalisis data dari empat tabel tertentu.

26. Memvalidasi Hasil Pengujian A/B

Jelajahi hasil pengujian A/B dengan perbedaan signifikan antara kelompok kontrol dan kelompok perlakuan untuk memvalidasi atau membatalkan melalui analisis terperinci.

Wawancara ilmu data menguji berbagai keterampilan, mulai dari teknis hingga interpersonal. Ke-26 pertanyaan tersebut memberikan gambaran menyeluruh tentang topik-topik utama yang mungkin ditemui calon data scientist selama wawancara. Mempersiapkan diri dengan baik untuk pertanyaan-pertanyaan ini tidak hanya akan membantu Anda lulus wawancara tetapi juga membekali Anda dengan pemahaman komprehensif tentang aspek praktis dan teoretis dari ilmu data.

Abi Ali Awan (@1abidaliawan) adalah ilmuwan data profesional bersertifikat yang suka membuat model pembelajaran mesin. Saat ini, ia berfokus pada pembuatan konten dan penulisan blog teknis tentang pembelajaran mesin dan teknologi ilmu data. Abid memiliki gelar Magister Manajemen Teknologi dan gelar Sarjana Teknik Telekomunikasi. Visinya adalah untuk membangun produk AI menggunakan jaringan saraf grafik untuk siswa yang berjuang dengan penyakit mental.