データサイエンスインタビューの質問

BrainStationのデータサイエンティストキャリアガイドは、データサイエンスで儲かるキャリアに向けた第一歩を踏み出すのに役立ちます。データサイエンスの仕事に関する一般的な面接の質問の概要と、それらに最もよく答える方法について読んでください。

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データサイエンスの面接プロセスは、企業や業界によって異なります。通常、採用担当マネージャーによる最初の電話スクリーニングと、それに続く1回または複数回のオンサイト面接が含まれます。

技術的および行動的データサイエンスの面接の質問に答える必要があり、スキル関連のプロジェクトを完了する可能性があります。すべての面接の前に、履歴書とポートフォリオを確認し、面接の潜在的な質問に備える必要があります。

データサイエンスの面接の質問では、統計、プログラミング、数学、データモデリングの知識とスキルをテストします。雇用主はあなたの技術的スキルとソフトスキル、そしてあなたが彼らの会社にどれだけうまく適合するかを評価します。

一般的なデータサイエンスの面接の質問と回答をいくつか用意することで、自信を持って面接に参加できます。データサイエンスの面接中に遭遇する可能性のあるデータサイエンティストの質問には、いくつかの種類があります。

データサイエンスインタビューの質問のリスト：データ関連の質問

雇用主は、データサイエンスの技術と概念についての深い知識を持っている候補者を探しています。データ関連の面接の質問は、必要なポジションとスキルによって異なります。

データに関連する面接の質問と回答の例を次に示します。

教師あり学習と教師なし学習の違いは何ですか？

教師あり学習と教師なし学習の最大の違いは、ラベル付きデータセットとラベルなしデータセットの使用です。教師あり学習は、ラベル付けされた出力データと入力データを使用しますが、教師なし学習アルゴリズムは使用しません。もう1つの違いは、教師あり学習にはフィードバックメカニズムがありますが、教師なし学習にはフィードバックメカニズムがないことです。最後に、一般的に使用される教師あり学習アルゴリズムには、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、および決定ツリーが含まれますが、教師なし学習アルゴリズムは、k-meansクラスタリング、階層的クラスタリング、およびアプリオリアルゴリズムです。

ディープラーニングと機械学習の違いは何ですか？

ここには明らかにいくつかの重複があるため、この質問に明確に答えるのは難しい場合があります。ディープラーニングは本質的に機械学習のサブフィールドであり、どちらも人工知能の傘下にあることを説明することから始めます。機械学習がアルゴリズムを使用してデータを分析し、最終的にデータから得られるものに基づいて決定を下すことを学習する場合、深層学習はそれらのアルゴリズムを階層化して、情報に基づいた決定を学習および実行できる人工ニューラルネットワークを作成します。

デシジョンツリーアルゴリズムの詳細な説明を提供できますか？
サンプリングとは何ですか？あなたはいくつのサンプリング方法に精通していますか？
タイプIとタイプIIのエラーをどのように区別しますか？
線形回帰を定義してください。
p値、係数、およびr二乗値という用語はどういう意味ですか？各コンポーネントが重要なのはなぜですか？
選択バイアスを定義してください。
統計的交互作用を定義してください。
非ガウス分布のデータセットの例を提供できますか？
二項確率式について説明してください。
k-NNクラスタリングとk-meansクラスタリングの違いを説明できますか？
ロジスティック回帰モデルを作成するためのあなたのアプローチは何ですか？
80/20の法則とは何ですか？検証をモデル化することはどのように重要ですか？
適合率と再現率を定義します。それらはROC曲線とどのように関連していますか？
L1とL2の正則化方法を区別する方法を説明してください。
機械学習アルゴリズムを適用する前に、データラングリングとデータクリーニングの手順は何ですか？
ヒストグラムと箱ひげ図の違いを説明できますか？
相互検証をどのように定義しますか？
誤検知と誤検知とは何か説明できますか？誤検知が多すぎるのか、誤検知が多すぎるのか。
機械学習モデルを設計する場合、モデルの精度とパフォーマンスのどちらがより重要ですか？
あなたの意見では、何が良いですか：50の小さな決定木または大きな決定木？
興味のある当社のデータサイエンスプロジェクトについて考えてみてください。
データサイエンスのベストプラクティスの例をいくつか考えてください。

データサイエンスインタビューの質問のリスト：技術スキルの質問

データサイエンスの面接での技術的なスキルの質問は、データサイエンスの知識、スキル、能力を評価するために使用されます。これらの質問は、データサイエンティストのポジションの特定の職務に関連します。

技術データサイエンスの面接の質問には、1つの正解またはいくつかの可能な解決策がある場合があります。問題を解決するときの思考プロセスを示し、どのようにして答えに到達したかを明確に説明する必要があります。

技術データサイエンススキルの面接の質問の例は次のとおりです。

データサイエンティストにとって最高のツールと技術スキルは何ですか？

データサイエンスは非常に技術的な分野であり、最新の業界標準のツール、ソフトウェア、プログラミング言語のすべてに精通していることを採用マネージャーに示したいと思うでしょう。データサイエンスで使用されるさまざまな統計プログラミング言語のうち、RとPythonはデータサイエンティストによって最も一般的に使用されています。どちらも、非線形または線形モデルの作成、回帰分析、統計テスト、データマイニングなどの統計関数に使用できます。もう1つの重要なデータサイエンスツールはRStudioServerですが、Jupyter Notebookは統計モデリング、データ視覚化、機械学習機能などによく使用されます。もちろん、Tableau、PowerBIなど、データサイエンティストによって広く使用されている専用のデータ視覚化ツールが多数あります。、Bokeh、Plotly、およびInfogram。データサイエンティストには、SQLとExcelの使用に関する豊富な経験も必要です。

回答には、面接対象の仕事で要求される特定のツールや技術的能力についても言及する必要があります。職務内容を確認し、使用したことのないツールやプログラムがある場合は、面接の前によく理解しておく価値があるかもしれません。

外れ値をどのように扱いますか？

一部のタイプの外れ値は削除できます。ガベージ値または真実ではないことがわかっている値は、削除できます。セットにクラスター化された残りのデータポイントのはるか外側にある極端な値を持つ外れ値も削除できます。外れ値を削除できない場合は、適切なモデルを選択したかどうかを再検討するか、外れ値の値の影響をあまり受けないアルゴリズム（ランダムフォレストなど）を使用するか、データの正規化を試みることができます。

作成したオリジナルのアルゴリズムについて教えてください。
あなたの好きな統計ソフトウェアは何ですか、そしてその理由は何ですか？
実質的なプログラミングコンポーネントを必要とするデータサイエンスプロジェクトに取り組んだことがありますか？あなたはその経験から何を奪いましたか？
5次元でデータを効果的に表現する方法を説明します。
重回帰を使用して予測モデルを生成する必要があります。このモデルを検証するためのプロセスは何ですか？
アルゴリズムに加えている変更が改善されていることをどのように確認しますか？
予測に使用されている不均衡なデータセット（つまり、正のクラスよりもはるかに多くの負のクラス）を処理する方法を提供してください。
重回帰を使用して定量的結果変数の予測モデルを生成するために作成したモデルを検証するためのアプローチは何ですか？
同等の計算パフォーマンスと精度の2つの異なるモデルがあります。どちらを制作するかを決める方法とその理由を説明してください。
かなりの部分の値が欠落している変数で構成されるデータセットが与えられます。あなたのアプローチは何ですか？

データサイエンスインタビューの質問のリスト：個人的な質問

データサイエンスの知識とスキルをテストすることに加えて、雇用主はあなたをよりよく知るために一般的な質問をする可能性があります。これらの質問は、彼らがあなたの働き方、性格、そしてあなたが彼らの企業文化にどのように適合するかを理解するのに役立ちます。

パーソナルデータサイエンティストの面接の質問には、次のものが含まれます。

優れたデータサイエンティストとは何ですか？

この質問に対するあなたの答えは、あなたがあなたの役割をどのように見ているか、そしてあなたが組織にもたらす価値について多くのことを採用マネージャーに教えてくれます。あなたの答えでは、データサイエンスがどのように能力とスキルのまれな組み合わせを必要とするかについて話すことができます。優れたデータサイエンティストは、データを解析してモデルを作成するために必要な技術スキルと、取り組んでいる問題を理解し、データ内の実用的な洞察を認識するために必要なビジネスセンスを組み合わせる必要があります。あなたの答えでは、あなたが尊敬しているデータサイエンティストについて、それが個人的に知っている同僚であろうと、洞察に満ちた業界の人物であろうと、話し合うこともできます。

あなた自身について教えてください。
専門的にあなたの最高の資質は何ですか？あなたの弱点は何ですか？
あなたが最も尊敬しているデータサイエンティストは1人いますか？
データサイエンスに興味を持ったきっかけは何ですか？
チームに役立つユニークなスキルや特徴は何ですか？
最後の仕事を辞めたきっかけは何ですか？
この仕事にどの程度の報酬を期待していますか？
単独で作業するのか、それともデータサイエンティストのチームの一員として作業するのが好きですか？
5年間のキャリアはどこにありますか？
仕事のストレスに対処するためのあなたのアプローチは何ですか？
どうやってモチベーションを見つけますか？
成功を測定するためのあなたの方法は何ですか？
理想的な職場環境をどのように表現しますか？
データサイエンス以外でのあなたの情熱や趣味は何ですか？

データサイエンスインタビューの質問のリスト：リーダーシップとコミュニケーション

リーダーシップとコミュニケーションは、データサイエンティストにとって2つの貴重なスキルです。雇用主は、イニシアチブを示し、チームメンバーと専門知識を共有し、データサイエンスの目的と戦略を伝えることができる求職者を高く評価しています。

リーダーシップとコミュニケーションデータサイエンスの面接の質問の例を次に示します。

学際的なチームで働くことの何が好きですか？

データサイエンティストは、技術的および非技術的な役割でさまざまな人々と協力します。データサイエンティストが、クライアントはもちろんのこと、開発者、デザイナー、製品スペシャリスト、データアナリスト、営業およびマーケティングチーム、トップレベルのエグゼクティブと協力することも珍しくありません。したがって、この質問への回答では、組織全体の人々と出会い、コラボレーションする機会を楽しんでいるチームプレーヤーであることを説明する必要があります。会社の最高レベルの人々に報告した状況の例を選択して、誰とでも快適にコミュニケーションできることを示すだけでなく、データに基づく洞察が過去にどれほど価値があったかを示します。

リーダーシップを発揮する機会があったプロの状況について考えてみてください。
紛争解決へのあなたのアプローチは何ですか？
同僚との専門的な関係を構築するためのあなたのアプローチは何ですか？
あなたが行ったプレゼンテーションの成功例は何ですか？なぜそんなに説得力があったのですか？
技術的でないバックグラウンドを持つ同僚やクライアントと話している場合、複雑な技術的な問題や課題をどのように説明しますか？
機密情報を処理しなければならなかった状況を思い出してください。どのように状況にアプローチしましたか？
あなた自身の観点から、あなたはあなたのコミュニケーションスキルをどのように評価しますか？

データサイエンスインタビューの質問のリスト：行動

行動面接の質問で、雇用主は特定のスキルを示す特定の状況を探しています。面接官は、あなたが過去の状況にどのように対処したか、何を学んだか、そしてあなたが彼らの会社に何をもたらすことができるかを理解したいと思っています。

データサイエンスのインタビューでの行動に関する質問の例は次のとおりです。

ビッグデータセットをクリーンアップして整理しなければならなかった状況を覚えていますか？

調査によると、データサイエンティストは、データマイニングやモデリングではなく、ほとんどの時間をデータの準備に費やしています。したがって、データサイエンティストとしての経験があれば、ビッグデータセットのクリーニングと整理の経験があることはほぼ間違いありません。これは、実際に楽しむ人がほとんどいないことも事実です。しかし、データクリーニングは、どの企業にとっても最も重要なステップの1つです。したがって、データ準備で従うプロセス（重複する観測値の削除、構造エラーの修正、外れ値のフィルタリング、欠落データへの対処、データ検証）を採用マネージャーに依頼する必要があります。