أسئلة مقابلة علوم البيانات
يمكن أن يساعدك الدليل الوظيفي لعالم البيانات في BrainStation على اتخاذ الخطوات الأولى نحو مهنة مربحة في علم البيانات. تابع القراءة للحصول على نظرة عامة على أسئلة المقابلة الشائعة لوظائف علوم البيانات وأفضل طريقة للإجابة عليها.
كن عالم بيانات
تحدث إلى مستشار التعلم لمعرفة المزيد حول الكيفية التي يمكن أن تساعدك بها المعسكرات التمهيدية والدورات التدريبية في أن تصبح عالم بيانات.
بالنقر فوق إرسال ، فإنك تقبل شروط .
إرسال
تعذر الإرسال! قم بتحديث الصفحة وحاول مرة أخرى؟
تعرف على المزيد حول المعسكر التدريبي لعلوم البياناتشكرًا لك!
سنكون على اتصال قريبا.
عرض صفحة المعسكر التدريبي لعلوم البيانات
يمكن أن تختلف عمليات المقابلة في علم البيانات اعتمادًا على الشركة والصناعة. عادةً ، سيتضمنون فحصًا أوليًا للهاتف مع مدير التوظيف متبوعًا بواحدة أو عدة مقابلات في الموقع.
سيتعين عليك الإجابة على أسئلة مقابلة علوم البيانات الفنية والسلوكية ومن المحتمل أن تكمل مشروعًا متعلقًا بالمهارات. قبل كل مقابلة ، يجب عليك مراجعة سيرتك الذاتية ومحفظتك ، وكذلك الاستعداد لأسئلة المقابلة المحتملة.
ستختبر أسئلة المقابلة في علوم البيانات مهاراتك ومهاراتك في الإحصاء والبرمجة والرياضيات ونمذجة البيانات. سيقيم أرباب العمل مهاراتك التقنية واللينة ومدى ملاءمتك لشركتهم.
من خلال إعداد بعض أسئلة وأجوبة مقابلة علوم البيانات الشائعة ، يمكنك دخول المقابلة بثقة. هناك عدة أنواع مختلفة من أسئلة عالم البيانات التي يمكن أن تتوقع مواجهتها أثناء مقابلة علوم البيانات.
قائمة أسئلة المقابلة في علوم البيانات: الأسئلة المتعلقة بالبيانات
يبحث أرباب العمل عن مرشحين لديهم معرفة قوية بتقنيات ومفاهيم علوم البيانات. ستختلف أسئلة المقابلة المتعلقة بالبيانات حسب الوظيفة والمهارات المطلوبة.
فيما يلي بعض الأمثلة لأسئلة وأجوبة المقابلة المتعلقة بالبيانات:
ما هو الفرق بين التعلم تحت الإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف؟
يتمثل الاختلاف الأكبر بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف في استخدام مجموعات البيانات المصنفة وغير المصنفة. يستخدم التعلم الخاضع للإشراف بيانات الإخراج والإدخال المصنفة ، ولا تستخدم خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف. الفرق الآخر هو أن التعلم الخاضع للإشراف لديه آلية تغذية راجعة بينما التعلم غير الخاضع للإشراف ليس كذلك. أخيرًا ، تتضمن خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف شائعة الاستخدام الانحدار اللوجستي ، وآلة ناقلات الدعم ، وأشجار القرار ، في حين أن خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف هي تجميع للوسائل k ، والتجميع الهرمي ، وخوارزمية apriori.
ما هو الفرق بين التعلم العميق والتعلم الآلي؟
قد يكون من الصعب الإجابة على هذا السؤال بوضوح لأنه من الواضح أن هناك بعض التداخل هنا. ابدأ بشرح أن التعلم العميق هو في الأساس مجال فرعي من التعلم الآلي وأن كلاهما يقع تحت مظلة الذكاء الاصطناعي. حيث يستخدم التعلم الآلي الخوارزميات لتحليل البيانات وفي النهاية تعلم اتخاذ القرارات بناءً على ما ينتج من البيانات ، فإن التعلم العميق يضع تلك الخوارزميات في طبقات لإنشاء شبكات عصبية اصطناعية قادرة على التعلم واتخاذ قرارات مستنيرة.
- هل يمكنك تقديم شرح مفصل لخوارزمية شجرة القرار؟
- ما هو أخذ العينات؟ كم عدد طرق أخذ العينات التي تعرفها؟
- كيف تفرق بين الخطأ من النوع الأول والنوع الثاني؟
- يرجى تحديد الانحدار الخطي.
- ماذا تعني المصطلحات قيمة p ومعامل وقيمة r التربيعية؟ لماذا كل مكون مهم؟
- يرجى تحديد تحيز الاختيار.
- يرجى تحديد التفاعل الإحصائي.
- هل يمكنك تقديم مثال لمجموعة بيانات بتوزيع غير غاوسي؟
- يرجى شرح معادلة الاحتمال ذي الحدين.
- هل يمكنك شرح الفرق بين k-NN و k-mean clustering؟
- ما هو نهجك لإنشاء نموذج الانحدار اللوجستي؟
- ما هي قاعدة 80/20؟ ما مدى أهمية نموذج التحقق؟
- تحديد الدقة والاستدعاء. كيف ترتبط بمنحنى ROC؟
- يرجى توضيح كيفية التفريق بين طرق تسوية L1 و L2؟
- قبل تطبيق خوارزميات التعلم الآلي ، ما هي خطوات معالجة البيانات وتنظيفها؟
- هل يمكنك شرح الفرق بين الرسم البياني ومخطط الصندوق؟
- كيف تعرف التحقق المتبادل؟
- هل يمكن أن تشرح ما هي النتيجة الإيجابية الزائفة والسلبية الكاذبة؟ ما الذي قد تقول أنه من الأفضل أن يكون لديك: الكثير من الإيجابيات الكاذبة أم الكثير من السلبيات الكاذبة؟
- عند تصميم نموذج التعلم الآلي ، أيهما أكثر أهمية: دقة النموذج أم أداء النموذج؟
- برأيك أيهما أفضل: 50 شجرة قرار صغيرة أم شجرة كبيرة؟
- هل يمكنك التفكير في مشروع علم البيانات في شركتنا قد يثير اهتمامك؟
- هل يمكنك التفكير في بعض الأمثلة لأفضل الممارسات في علم البيانات؟
قائمة أسئلة مقابلات علوم البيانات: أسئلة المهارات الفنية
تُستخدم أسئلة المهارات الفنية في مقابلة علوم البيانات لتقييم معرفتك ومهاراتك وقدراتك في مجال علوم البيانات. ستكون هذه الأسئلة مرتبطة بمسؤوليات الوظيفة المحددة لمنصب عالم البيانات.
قد تحتوي أسئلة مقابلة علوم البيانات الفنية على إجابة واحدة صحيحة أو عدة حلول ممكنة. سترغب في إظهار عملية تفكيرك عند حل المشكلات وشرح بوضوح كيف وصلت إلى إجابة.
تتضمن أمثلة أسئلة مقابلة مهارات علوم البيانات الفنية ما يلي:
ما هي أفضل الأدوات والمهارات التقنية لعالم البيانات؟
يعد علم البيانات مجالًا تقنيًا للغاية ، وستريد أن تُظهر لمدير التوظيف أنك بارع في استخدام أحدث الأدوات والبرامج ولغات البرمجة المتوافقة مع معايير الصناعة. من بين لغات البرمجة الإحصائية المختلفة المستخدمة في علم البيانات ، يستخدم علماء البيانات لغة R و Python بشكل شائع. يمكن استخدام كلاهما للوظائف الإحصائية مثل إنشاء نموذج غير خطي أو خطي ، وتحليل الانحدار ، والاختبارات الإحصائية ، واستخراج البيانات ، والمزيد. أداة أخرى لعلوم البيانات مهمة هي RStudio Server ، بينما يستخدم Jupyter Notebook غالبًا للنمذجة الإحصائية ، وتصورات البيانات ، ووظائف التعلم الآلي ، وما إلى ذلك بالطبع ، هناك عدد من أدوات تصور البيانات المخصصة المستخدمة على نطاق واسع من قبل علماء البيانات ، بما في ذلك Tableau و PowerBI ، بوكيه ، بلوتلي ، وإنفوجرام. يحتاج علماء البيانات أيضًا إلى الكثير من الخبرة في استخدام SQL و Excel.
يجب أن تذكر إجابتك أيضًا أي أدوات محددة أو كفاءات فنية تتطلبها الوظيفة التي تجري مقابلة معها. راجع الوصف الوظيفي وإذا كانت هناك أي أدوات أو برامج لم تستخدمها ، فقد يكون من المفيد التعرف عليها قبل المقابلة.
كيف تتعامل مع القيم الخارجية؟
يمكن إزالة بعض أنواع القيم المتطرفة. يمكن إسقاط القيم أو القيم غير الصحيحة التي تعرف أنها لا يمكن أن تكون صحيحة. يمكن أيضًا إزالة القيم المتطرفة ذات القيم المتطرفة خارج بقية نقاط البيانات المجمعة في مجموعة. إذا لم تتمكن من حذف القيم المتطرفة ، يمكنك إعادة النظر فيما إذا كنت قد اخترت النموذج الصحيح ، يمكنك استخدام الخوارزميات (مثل الغابات العشوائية) التي لن تتأثر بشدة بالقيم المتطرفة ، أو يمكنك محاولة تطبيع بياناتك.
- من فضلك أخبرنا عن الخوارزمية الأصلية التي قمت بإنشائها.
- ما هو برنامجك الإحصائي المفضل ولماذا؟
- هل عملت في مشروع علم بيانات يتطلب مكون برمجة أساسي؟ ما الذي أخذته من التجربة؟
- وصف كيفية تمثيل البيانات بخمسة أبعاد بشكل فعال.
- تحتاج إلى إنشاء نموذج تنبؤي باستخدام الانحدار المتعدد. ما هي عمليتك للتحقق من هذا النموذج؟
- كيف تتأكد من أن التغييرات التي تجريها على خوارزمية ما هي تحسين؟
- يرجى تقديم طريقتك للتعامل مع مجموعة بيانات غير متوازنة يتم استخدامها للتنبؤ (أي فئات سلبية أكثر بكثير من الفئات الإيجابية).
- ما هو نهجك للتحقق من صحة النموذج الذي أنشأته لإنشاء نموذج تنبؤي لمتغير نتيجة كمي باستخدام الانحدار المتعدد؟
- لديك نموذجان مختلفان للأداء والدقة الحسابية القابلة للمقارنة. يرجى توضيح كيف تقرر أيها تختار للإنتاج ولماذا.
- يتم إعطاؤك مجموعة بيانات تتكون من متغيرات مع جزء كبير من القيم المفقودة. ما هو نهجك؟
قائمة أسئلة مقابلة علوم البيانات: أسئلة شخصية
إلى جانب اختبار معرفتك ومهاراتك في مجال علوم البيانات ، من المرجح أيضًا أن يطرح أصحاب العمل أسئلة عامة للتعرف عليك بشكل أفضل. ستساعدهم هذه الأسئلة على فهم أسلوب عملك وشخصيتك وكيف يمكن أن تتناسب مع ثقافة الشركة.
قد تتضمن أسئلة مقابلة عالم البيانات الشخصية ما يلي:
ما الذي يجعل عالم البيانات جيدًا؟
ستخبر إجابتك على هذا السؤال مدير التوظيف الكثير عن كيفية رؤيتك لدورك والقيمة التي تجلبها للمؤسسة. في إجابتك ، يمكنك التحدث عن كيف أن علم البيانات يتطلب مجموعة نادرة من الكفاءات والمهارات. يحتاج عالم البيانات الجيد إلى الجمع بين المهارات التقنية اللازمة لتحليل البيانات وإنشاء نماذج مع الحس التجاري الضروري لفهم المشكلات التي يعالجونها بالإضافة إلى التعرف على الرؤى القابلة للتنفيذ في بياناتهم. في إجابتك ، يمكنك أيضًا مناقشة عالم البيانات الذي تبحث عنه ، سواء كان زميلًا تعرفه شخصيًا أو شخصية بارزة في المجال.
- لو سمحت اخبرني عن نفسك.
- ما هي افضل صفاتك مهنيا؟ ما هي نقاط ضعفك؟
- هل هناك عالم بيانات واحد تحبه أكثر من غيرك؟
- ما الذي ألهمك اهتمامك بعلوم البيانات؟
- ما هي المهارات أو الخصائص الفريدة التي تقدمها والتي من شأنها أن تساعد الفريق؟
- ما الذي جعلك تقرر ترك وظيفتك السابقة؟
- ما هو مستوى التعويض الذي تتوقعه من هذه الوظيفة؟
- هل تفضل العمل بمفردك أو كجزء من فريق علماء البيانات؟
- أين ترى حياتك المهنية بعد خمس سنوات؟
- ما هو نهجك للتعامل مع الضغط في الوظيفة؟
- كيف تجد الدافع؟
- ما هي طريقتك لقياس النجاح؟
- كيف تصف بيئة عملك المثالية؟
- ما هي شغفك أو هواياتك خارج علم البيانات؟
قائمة أسئلة المقابلة في علوم البيانات: القيادة والتواصل
تعد القيادة والتواصل مهارتين قيمتين لعلماء البيانات. يقدّر أصحاب العمل المرشحين للوظائف الذين يمكنهم إظهار المبادرة ومشاركة خبراتهم مع أعضاء الفريق وتوصيل أهداف واستراتيجيات علوم البيانات.
فيما يلي بعض الأمثلة على أسئلة المقابلة الخاصة بعلوم بيانات الاتصال والقيادة:
ما الذي يعجبك في العمل ضمن فريق متعدد التخصصات؟
يتعاون عالم البيانات مع مجموعة متنوعة من الأشخاص في الأدوار التقنية وغير الفنية. ليس من غير المألوف أن يعمل عالم البيانات مع المطورين والمصممين والمتخصصين في المنتجات ومحللي البيانات وفرق المبيعات والتسويق والمديرين التنفيذيين رفيعي المستوى ، ناهيك عن العملاء. لذا في إجابتك على هذا السؤال ، تحتاج إلى توضيح أنك لاعب فريق يستمتع بفرصة الالتقاء والتعاون مع الأشخاص عبر المؤسسة. اختر مثالًا لموقف أبلغت فيه أعلى مستوى في الشركة لإظهار ليس فقط أنك مرتاح للتواصل مع أي شخص ، ولكن أيضًا لإظهار مدى قيمة رؤيتك المستندة إلى البيانات في الماضي.
- هل يمكنك التفكير في وضع مهني حيث أتيحت لك الفرصة لإظهار القيادة؟
- ما هو نهجك لحل الصراع؟
- ما هو نهجك لبناء علاقات مهنية مع الزملاء؟
- ما هو مثال على عرض تقديمي ناجح قدمته؟ لماذا كانت مقنعة جدا؟
- إذا كنت تتحدث إلى زميل أو عميل من خلفية غير تقنية ، كيف تشرح المشاكل أو التحديات التقنية المعقدة؟
- يرجى تذكر موقف كان عليك فيه التعامل مع معلومات حساسة. كيف تعاملت مع الموقف؟
- من وجهة نظرك الخاصة ، كيف تقيم مهارات الاتصال الخاصة بك؟
قائمة أسئلة المقابلة في علوم البيانات: السلوكية
مع أسئلة المقابلة السلوكية ، يبحث أصحاب العمل عن مواقف محددة تعرض مهارات معينة. يريد القائم بإجراء المقابلة أن يفهم كيف تعاملت مع المواقف في الماضي ، وما تعلمته ، وما يمكنك تقديمه لشركته.
تتضمن أمثلة الأسئلة السلوكية في مقابلة علوم البيانات ما يلي:
هل تتذكر موقفًا كان عليك فيه تنظيف مجموعة بيانات ضخمة وتنظيمها؟
أظهرت الدراسات أن علماء البيانات يقضون معظم وقتهم في إعداد البيانات ، بدلاً من التنقيب عن البيانات أو النمذجة. لذلك إذا كانت لديك أي خبرة كعالم بيانات ، فمن شبه المؤكد أن لديك خبرة في تنظيف وتنظيم مجموعة البيانات الضخمة. من الصحيح أيضًا أن هذه مهمة يستمتع بها القليل من الناس حقًا. لكن تنظيف البيانات يعد أيضًا أحد أهم الخطوات لأي شركة. لذلك يجب أن تأخذ مدير التوظيف خلال العملية التي تتبعها في إعداد البيانات: إزالة الملاحظات المكررة ، وإصلاح الأخطاء الهيكلية ، وتصفية القيم المتطرفة ، ومعالجة البيانات المفقودة ، والتحقق من صحة البيانات.
- فكر مرة أخرى في مشروع البيانات الذي عملت فيه حيث واجهت مشكلة أو تحديًا. ما هو الوضع وماذا كانت العقبة وكيف تغلبت عليها؟
- يرجى تقديم مثال محدد لاستخدام البيانات للارتقاء بتجربة العميل أو أصحاب المصلحة؟
- يرجى تقديم موقف محدد حققت فيه هدفًا. كيف حققته؟
- يرجى تقديم موقف محدد فشلت فيه في تحقيق هدف. ماذا حصل؟
- ما هو نهجك لإدارة المواعيد النهائية الضيقة والالتزام بها؟
- هل يمكنك تذكر وقت واجهت فيه صراعًا في العمل؟ كيف تتكيف معها؟
قائمة أسئلة مقابلة علوم البيانات من أفضل الشركات (أمازون ، وجوجل ، وفيسبوك ، ومايكروسوفت)
لإعطائك فكرة عن بعض الأسئلة الأخرى التي قد تظهر في مقابلة ، قمنا بتجميع قائمة بأسئلة مقابلة علوم البيانات من بعض أفضل شركات التكنولوجيا.
- ما هو الفرق بين آلة المتجه الداعمة والانحدار اللوجستي؟ يرجى تقديم أمثلة على المواقف التي قد تختار فيها استخدام أحدهما بدلاً من الآخر.
- إذا تسببت إزالة القيم المفقودة من مجموعة البيانات في حدوث انحياز ، فماذا ستفعل؟
- عند النظر إلى صحة المنتج أو مشاركته أو نموه ، ما المقاييس التي ستقيّمها؟
- عند محاولة معالجة أو حل مشاكل العمل المتعلقة بمنتجنا ، ما المقاييس التي ستقيّمها؟
- كيف تحكم على أداء المنتج؟
- كيف تعرف ما إذا كانت الملاحظة الجديدة شاذة؟
- كيف يمكنك تحديد مقايضة التباين التحيز؟
- ما هي طريقتك لاختيار عينة عشوائيًا من مجتمع مستخدمي المنتج؟
- ما هي عمليتك لمعالجة البيانات وتنظيفها قبل تطبيق خوارزميات التعلم الآلي؟
- كيف ستتعامل مع التصنيف الثنائي غير المتوازن؟
- كيف تفرق بين تصور البيانات الجيدة والسيئة؟
- يرجى إنشاء وظيفة تتحقق مما إذا كانت الكلمة متطابقة.
