¿Por qué elegiste respuestas de ciencia de datos?

La ciencia de los datos es una trayectoria profesional con un enorme potencial para el movimiento ascendente y el crecimiento del empleo, y se considera que es uno de los mejores puestos de trabajo en los Estados Unidos. A medida que más empresas se expandan hacia el big data, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, el mercado de los científicos de datos seguirá creciendo. Si usted está pensando en cómo convertirse en un científico de datos , es posible que desee más información sobre cómo se puede preparar para una entrevista de ciencia de datos.

Durante una entrevista de ciencia de datos, se le harán preguntas que evalúan su conocimiento del campo, la comprensión de conceptos clave y la visión de cómo su papel es singularmente útil. A continuación, cubriremos preguntas y respuestas comunes para ayudarle a prepararse para su próxima entrevista de trabajo y lanzar su carrera como científico de datos.

Cómo prepararse para una entrevista de ciencia de datos

El objetivo de cualquier entrevista es impresionar a su empleador potencial, tener una mejor idea del papel en cuestión y, con suerte, ser contratado. La mejor manera de aumentar sus posibilidades de conseguir el papel es practicar la respuesta a posibles preguntas de entrevista y ganar la confianza necesaria para comunicar sus respuestas a los gerentes de contratación.

Los entrevistadores y los gerentes de contratación pueden hacer una amplia gama de preguntas con el fin de entender sus habilidades técnicas y su comprensión general de la ciencia de datos — cómo todo esto encaja en el trabajo que su empresa hace específicamente. En esencia, quieren entender lo que traes a la mesa como candidato científico de datos.

Antes de entrar en la entrevista, investigar la empresa, sus valores, y su enfoque de la gestión de datos. Muchas empresas tienen políticas y enfoques bien conocidos para el manejo de datos que pueden informar sus respuestas.

Las habilidades básicas de la ciencia de los datos, conceptos y asuntos técnicos que son propensos a surgir en su entrevista también se cubren típicamente en un campo de arranque de análisis de datos . Si usted sabe que desea entrar en el campo, pero quiere perfeccionar sus habilidades técnicas y repasar el enfoque general de la ciencia de datos, este tipo de campo de arranque puede darle habilidades de preparación para el trabajo que le ayudan a ace una entrevista de ciencia de datos y prepararse para lanzar una nueva carrera en este emocionante campo.

Preguntas de entrevista de científicos de datos

En esta sección, repasaremos las preguntas comunes formuladas durante el proceso de entrevista para una posición de científico de datos y explicaremos cómo responderlas. Prepararse para estas preguntas puede ayudar a aumentar su confianza y prepararse para mostrar al entrevistador sus habilidades y conocimientos.

Es importante tener en cuenta que hay diferentes roles de la ciencia de los datos , y como tal, las competencias específicas y los requisitos de empleo variarán de un papel a otro. Por ejemplo, algunas posiciones son más técnicas que otras. Mientras que los científicos de datos generalmente se centran en manipular y entender los datos, algunas posiciones requieren la capacidad de desarrollar código en idiomas específicos, y otras requieren una comprensión amplia del campo.

A continuación se presentan cinco preguntas que probablemente encontrará durante la entrevista.

Esta pregunta es esencialmente preguntar acerca de su preparación para el trabajo y cómo está preparado para golpear el suelo en funcionamiento. Su objetivo es evaluar la cantidad de capacitación que puede necesitar y la comodidad que puede manejar problemas de ciencia de datos desafiantes o únicos. Si ha trabajado en múltiples puestos profesionales como científico de datos, esta pregunta es fácil de responder. Puede ser más difícil, sin embargo, si usted está recién entrando en el campo.

Su experiencia y su camino educativo pueden variar, y eso es algo bueno. Su combinación única de habilidades y enfoque a la ciencia de los datos son válidos, y aunque pueden no calificarle para cada trabajo de ciencia de los datos por ahí, que le ayudará a obtener experiencia profesional en el campo. Incluso si usted acaba de empezar, una cartera puede ayudarle a obtener sus habilidades vistas por los empleadores relevantes.

Si no estás seguro de tener suficiente experiencia para responder a esta pregunta, considera inscribirte en un campo de entrenamiento de análisis de datos, donde puedes obtener conocimientos prácticos y habilidades aplicables que los empleadores están buscando ahora mismo. También se beneficiará de la experiencia práctica en el campo a través de proyectos grupales e individuales que puede añadir a una cartera personal.

Los empleadores quieren saber por qué usted está interesado en su empresa y trabajo específico. Usted puede responder a esta pregunta relacionando lo que sabe acerca de la empresa con su pasión por la ciencia de los datos como un campo, y hablando de su interés en la tecnología y el análisis y por qué es emocionante llevar sus habilidades de big data a este empleador en particular. Como tal, es importante llevar a cabo investigaciones sobre la empresa y la lista de trabajo antes de la entrevista para ayudar a informar su respuesta.

Por ejemplo, usted podría decir, “Me encanta ser capaz de resolver problemas mediante el procesamiento, el análisis y una mejor comprensión de los datos. Estoy buscando una posición con una empresa como la suya, porque su enfoque [expansivo, o centrado en la privacidad, o orientado al usuario] de los datos es innovador, lo que permite mejoras en la calidad del producto y la experiencia del usuario. Quiero trabajar en una posición que me permita crecer en mi carrera científica de datos mientras trabajo en proyectos interesantes como el trabajo hecho aquí”.

Esta pregunta tiene como objetivo medir lo bien que trabajas con otros. Como con la mayoría de las preguntas de la entrevista, su respuesta puede variar dependiendo de su experiencia, pero es bueno preparar algunas anécdotas clave y ejemplos de su trabajo.

Utilice la técnica “STAR” para describir su experiencia anterior:

Describir un s situación pecífica
Hablar de tu t pregunta
Revisar el a cciones que tomaste
Suma el r El Tribunal de Primera Instancia decidió:

Una respuesta de ejemplo podría ser la siguiente:

“En mi trabajo anterior, fui responsable de recopilar comentarios de los clientes sobre cómo nuestros productos se ajustan a sus necesidades e informar sobre cómo podríamos utilizar esa información para producir una mejor experiencia del cliente y aumentar la retención. Compilaba los datos en Excel y producía gráficos y tablas pivotantes para proporcionar información significativa sobre la demografía de los clientes, sus necesidades y preocupaciones más comunes, y las cosas que más les gustaban de nuestra empresa. Este trabajo nos ayudó a conservar y aumentar nuestra base de clientes”.

Si su experiencia en ciencia de datos llega a través de un campo de entrenamiento, puede atender fácilmente la respuesta anterior a cualquiera de los proyectos en los que trabajó durante todo el curso. A medida que construyes tu cartera, puede ser útil volver a proyectos anteriores y actualizarlos en función de cualquier nuevo conocimiento, luego explicar tu papel en los proyectos de los que estás más orgulloso al responder a esta pregunta.

Aquí, su empleador potencial quiere saber más sobre herramientas y lenguajes de programación que ha dominado y utilizado con frecuencia. Usted quiere demostrar que está bien informado sobre las herramientas que se utilizan a menudo en el campo y capaz de utilizar los lenguajes de codificación preferidos de la empresa. Si usted no tiene ninguna experiencia profesional previa, muchas de las herramientas cubiertas en un campo de entrenamiento de ciencia de datos curriculum le puede poner al día y proporcionarle un contexto adicional para responder a esta pregunta.

Por ejemplo, su respuesta podría ser, “Debido a que esta posición se centra en la presentación de estadísticas e información procesada en nuestra división de ciencia de datos, espero utilizar consultas SQL e interacción de bases de datos para producir una visualización basada en la web de los datos de los clientes. Usaré HTML y CSS para diseñar un diseño atractivo mientras aprovecho las gráficas JavaScript para presentar gráficos y estadísticas que hacen que nuestros informes científicos de datos sean convincentes y visualmente accesibles. En un proyecto de visualización que terminé recientemente, incorporamos grandes cantidades de datos, utilizando consultas SQL para producir imágenes visualmente impresionantes que permitieron a la administración entender completamente qué decisiones estaban tomando los clientes al interactuar con nuestros productos.”

Esta pregunta es su oportunidad de discutir su comprensión teórica del campo. Discutir un proyecto reciente en el que trabajó, ya sea en un entorno educativo o en el lugar de trabajo, puede proporcionar un contexto adicional para su respuesta.

Usted puede comenzar con una visión general de cómo usted ve el campo, contestando, “La ciencia de los datos permite a las empresas entender mejor a los clientes y darles las características que atraen a ellos en un producto o servicio. Traemos datos a través de la minería de datos, los limpiamos para asegurarnos de que son válidos y correctos, y luego exploramos los datos, explorando y escribiendo código que nos permite extraer la información más útil. Podemos usar esos datos para crear modelos y visualización, avanzando nuestra comprensión y análisis al siguiente nivel”.

A continuación, puede proporcionar un contexto adicional explicando cómo herramientas y tecnologías específicas permiten a las organizaciones realizar análisis de datos: “La ciencia de datos es un campo interdisciplinario. Usamos algoritmos, escribimos código en Python, y hacemos uso del aprendizaje automático y una variedad de herramientas de alto nivel. Con nuestro enfoque del big data, podemos revolucionar o hacer avanzar el enfoque de cualquier empresa hacia la innovación y el compromiso. En un proyecto que terminé recientemente, utilizamos un conjunto de datos de la industria de la salud para producir modelos estadísticos de los servicios más buscados, así como barreras de acceso. Este tipo de informe puede ayudar a las empresas de salud a aumentar la confianza y la lealtad de los clientes, al tiempo que mejora la experiencia de los pacientes”.

Con la experiencia práctica y las habilidades prácticas obtenidas a campo de arranque de análisis de datos , puede referirse de nuevo a los proyectos que ha completado y dar ejemplos reales de cómo se ha desarrollado su enfoque de los datos. En The Data Analytics and Visualization Boot Camp de Texas McCombs, trabajará con conjuntos de datos del mundo real para adquirir experiencia con tecnologías en demanda.

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Preguntas de Entrevista Técnica de Ciencia de Datos

Las preguntas técnicas de la entrevista pueden requerir que escriba ejemplos de código específicos que muestren sus habilidades en un idioma en particular, y el nivel de codificación requerido dependerá de la posición en cuestión. A campo de arranque de codificación puede darle las habilidades, la formación y la educación que necesita para responder a las preguntas técnicas correctamente y as de su entrevista de ciencia de datos.

Si ya trabajas en código de escritura de ciencia de datos en SQL, Python o JavaScript, es probable que sea una pregunta fácil de responder; simplemente puedes sacar algunos de tus proyectos o mostrar ejemplos de tu trabajo.

Puede responder a esta pregunta con lo siguiente:

“He creado un algoritmo para ordenar a través de los datos del cliente y aprender qué dispositivos utilizan nuestros clientes y cómo impacta su experiencia en nuestro sitio web y portal en línea. Esta consulta SQL interaccionó con una base de datos de información recopilada de los clientes, y el código permitió a nuestra empresa entender que nuestro portal necesitaba ajustar ciertos dispositivos para mejorar el compromiso del cliente. También he contribuido a un proyecto de macrodatos de código abierto, que ha sido descargado por usuarios de todo el mundo”.

Para aquellos que son más nuevos a la codificación, usted puede encontrar más difícil mostrar sus habilidades técnicas específicas. Ganar práctica adicional no sólo le ayuda a consolidar sus habilidades, sino que le da la confianza que necesita para responder a preguntas técnicas durante su entrevista de ciencia de datos. Mientras que un campo de arranque de ciencia de datos puede ayudarle a construir su cartera, también puede perseguir algunas claves proyectos de codificación para principiantes por su cuenta para mejorar sus proyectos o mostrar nuevas habilidades. Esto le dará una cartera única para presentar a los empleadores potenciales y mostrar su pasión por la profesión. Los proyectos de código abierto en big data son otra gran manera de contribuir, trabajar como parte de un equipo y mostrar sus habilidades.

Para este tipo de pregunta, el entrevistador presentará una tabla de una base de datos y le pedirá que calcule una determinada métrica. Por ejemplo, pueden pedirle que calcule la cuota de nuevos clientes y los clientes que regresan a través de un período de un mes como una relación. La información de la base de datos puede incluir si el cliente ha visitado el sitio en el pasado, así como cuando crearon sus cuentas y lo que hicieron cuando interactuaron con el sitio durante el mes.

En su respuesta, escribiría una consulta SQL para recoger a todos los usuarios, separando a los clientes con una fecha de inicio en el mes especificado en la categoría de nuevos clientes. Usted utilizaría una función simple para producir nuevos usuarios como una parte de todos los clientes comprometidos con la empresa.

Codificación SQL es una de las habilidades más frecuentemente probadas en una entrevista técnica en ciencia de datos, y un campo de arranque de análisis de datos puede prepararle para crear un algoritmo a través de la práctica práctica y conjuntos de datos del mundo real.

Su entrevistador puede preguntar sobre tipos particulares de regresión, como la regresión lógica, la regresión lineal o la lógica bayesiana. También pueden hacer preguntas más específicas, por ejemplo, cómo funciona la regularización para reducir los errores en la regresión.

Usted podría empezar explicando que la regresión lineal es una forma de aprendizaje supervisado; esta técnica estadística predice una variable basada en una segunda variable, y la regresión logística predice resultados binarios a partir de una combinación lineal de variables. Regularización es un tipo especial de regresión que regulariza las estimaciones de coeficiente a cero para minimizar la varianza y disminuir el error de muestreo.

Esta es también una buena oportunidad para dar un ejemplo de análisis de regresión que se ha ejecutado en el pasado y citar un ejemplo de cómo se ha tratado con un ajuste insuficiente o demasiado adecuado. El exceso de ajuste es uno de los errores de análisis de datos más comunes, y puede indicar que se están capturando errores aleatorios o ruidos en lugar de material significativo de los datos. Los profesionales de los datos suelen utilizar la regularización de Ridge o Lasso para evitar el exceso de ajuste en nuestros datos, al tiempo que tienen cuidado de mantenerse alejados de la falta de ajuste, un error diferente que no reacciona a los cambios significativos en los datos.

Preguntas de Python sobre ciencia de datos

Python es una de las tecnologías más utilizadas en el campo de la ciencia de datos. Si te estás preguntando por qué deberías aprender Python , ascendiendo su entrevista de ciencia de datos y pisando con confianza en su carrera es una gran razón.

La limpieza de datos aumenta la precisión de los modelos utilizados en el aprendizaje automático al tiempo que transforma los datos en un conjunto con el que es fácil trabajar. De hecho, los datos de limpieza pueden tomar hasta el 80 por ciento del tiempo total requerido para un proyecto.

Cualquier dato introducido por una organización puede incluir información redundante, entradas erróneas o datos irrelevantes; el formato puede ser inconsistente y pueden faltar valores para ciertos encuestados. Python proporciona bibliotecas como pandas, Matplotlib, Keras y otras que pueden cargar con eficacia grandes cantidades de datos, limpiarlos y producir análisis extensos. Utilizando bibliotecas Python, podemos producir datos que estén listos para usar y en buena forma para nuestros próximos proyectos.

Si se le hace esta pregunta, esté preparado para escribir código Python simple para mostrar cómo limpiar un conjunto de datos en particular para prepararlo para análisis y modelado adicionales.

Aquí, su respuesta puede centrarse en el tipo de datos que el entrevistador le pide que analice. Si está analizando texto, Python es la opción preferida debido a sus herramientas y bibliotecas de alto rendimiento para análisis de datos y estructuras de datos. Python tiene un rendimiento rápido para todos los tipos de análisis de texto, incluso en grandes conjuntos de datos. Por otro lado, si usted está analizando datos de aprendizaje automático, R puede ser la mejor opción.

Utilice esta pregunta para dar un ejemplo de trabajo que ha hecho en Python o R para analizar un conjunto de datos. Discuta por qué decidió utilizar cualquiera de las herramientas para ese conjunto de datos y muestre el código que utilizó para producir su análisis final.

Pandas es una de las bibliotecas Python de código abierto más utilizadas en ciencia de datos. Desarrollado para el análisis de datos, la biblioteca pandas ayuda a los científicos de datos a cargar, limpiar, manipular, preparar, modelar y analizar datos. En pandas, un marco de datos representa datos en filas y columnas. Diferentes marcos de datos se pueden combinar utilizando diferentes enfoques, incluyendo añadir, concatenar y unir, dependiendo de las características comunes de los datos. Las consultas de Pandas también pueden identificar los valores que faltan y producir datos más limpios para más análisis.

El entrevistador puede pedirle que muestre un ejemplo de código Python que podría utilizar para combinar dos marcos de datos, limpiar un conjunto de datos o eliminar elementos específicos de un marco de datos. Si usted no está familiarizado con estas operaciones, o no tiene suficiente experiencia en su uso, El campo de análisis de datos y visualización en Texas McCombs curriculum cubre la programación de Python, dándote la oportunidad de practicar con la biblioteca de pandas.

Preguntas de entrevistas sobre estadísticas de ciencia de datos

Estas preguntas comunes sobre la ciencia de los datos abordan estadísticas y cómo se manejan con eficacia. Los entrevistadores están buscando entender su comprensión de los conceptos estadísticos y las técnicas que utiliza para implementarlos.

Las preguntas sobre el sesgo de selección ayudan a su entrevistador a entender cómo puede seleccionar mejor los datos para asegurar que sus resultados sean significativos y efectivos. Puede utilizar ejemplos de su educación y/o empleo para indicar su comprensión práctica.

Una forma de responder a esta pregunta es explicar que el sesgo de selección ocurre cuando no se extraen muestras de datos verdaderamente aleatorias:

“La ciencia eficaz de los datos requiere que las muestras sean verdaderamente aleatorias dentro de la categoría que se está estudiando. Al seleccionar una muestra de una base de datos o una tabla en particular, queremos asegurarnos de que nuestros hallazgos no estén sesgados por factores que no incorporamos en el análisis. Por ejemplo, si analizamos abrumadoramente a los clientes en un estado específico o de un grupo de edad específico, cuando tenemos la intención de analizar a todos los clientes que compraron una suscripción, nuestros datos no se aplicarán a todos los clientes, y nuestros resultados podrían ser defectuosos.”

Para contextualizar aún más su comprensión del sesgo de selección, puede transmitir un ejemplo de un proyecto en el que utilizó técnicas como ponderar, remuestrear y aumentar para asegurarse de recuperar una muestra válida y evitar sesgar los resultados hacia un grupo o conjunto de intereses en particular. Luego, discuta los diferentes resultados que observó antes y después de ajustar correctamente sus datos.

Los valores atípicos están presentes en cualquier conjunto de datos, y si no se entienden y se contabilizan adecuadamente, pueden distorsionar los promedios. En algunos casos, como cuando usted está analizando estadísticas deportivas, es posible que desee encontrar valores atípicos para descubrir jugadores excepcionales. Por otro lado, si usted está midiendo la satisfacción del cliente, sus resultados pueden no reflejar el cliente promedio si incluyen a un usuario que pasó 100 horas en la plataforma cuando la gran mayoría pasa sólo dos o tres horas dentro del mismo marco de tiempo.

Al responder a esta pregunta, explique cómo encuentra los valores atípicos y sus métodos prácticos y técnicos. Si es posible, utilice un ejemplo de valores atípicos identificados en su trabajo anterior. Usted podría decir, "Yo analizaría los datos brutos para buscar tendencias generales, incluyendo la aparición de valores atípicos. Luego crearía histogramas, usando cuartiles y cercas interiores y exteriores, para identificar atípicos y estudiarlos más o excluirlos. Los puntos más allá de las cercas interiores en cualquiera de las dos direcciones son leves atípicos, mientras que los que están más allá de las vallas exteriores son extremos atípicos. Con esta base, podemos decidir cómo trabajar con estos valores atípicos en medio de nuestro conjunto general de datos”.

¿Listo para tu entrevista de ciencia de datos? ¡Regístrate hoy!

La ciencia de los datos es una gran carrera con un enorme potencial de crecimiento para el futuro. Si quieres entrar en el campo pero aún no tienes la experiencia adecuada para responder a estas preguntas de la entrevista de ciencia de datos, puedes obtener los conocimientos y habilidades del mundo real que necesitas en El campo de análisis de datos y visualización en Texas McCombs . ¡Prepárate para lanzar tu nueva carrera!

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