Data Analitikləri üçün müsahibə sualları

Bir çoxlarımızı maraqlandıran mövzulardan biri də iş müsahibələrində verilən suallardır ki, buna da qabaqcadan hazırlaşmaq lazım gəlir. Qeyd etmək istərdim ki, müsahibəyə hazırlaşmaq heç də göründüyü kimi asan deyil. Sizin nə qədər iş təcrübənizin və ya hər hansı Data analitikası ilə bağlı sertifikatlarınızın olmasından asılı olmayaraq , müsahibəçi siz gözləmədiyiniz bir sıra sualları sizə verə bilər. Müsahibədə veriləcək sualları şərti olaraq 6 kateqoriyaya ayıraraq sizə təqdim etməyi düşündüm. Bu, sizin suallara hansı istiqamətdə cavab tapmağınıza kömək olacaqdır.

1. Statistik suallar.

2. Proqramlaşdırma(ümumi, Python, R, SQL)

3. Modelləşdirmə

4. Davranışçı

5. Problemlərin həlli(problem-solving)

6. Ümumi suallar

Statistik suallar

Statistik suallar kateqoriyasına əsasən sizin nəzəri olaraq bilgilərinizi yoxlamaq üçün verilən suallar daxildir. Məsələn:

1. Mərkəzi Limit teoremi nədir və bu nə üçün vacibdir?

2. Nümunə (sampling) nədir?

3. Binomial Ehtimal Formulası nədir?(Binomial Probability Formula)

4. P-dəyəri nədir? Nə üçün istifadə olunur?

5. Z-dəyəri, T-dəyəri nə deməkdir? Bu komponentlərin hər birinin əhəmiyyəti nədir?

6. Logistik Reqressiya nədir?

7. Korelyasiya nədir? və s. bu tipli suallar verilə bilər.

Proqramlaşdırma

Proqramlaşdırma kateqoriyasında əsasən sizin proqram bacarıqlarınızı test etmək üçün istifadə edilir. Sizə bu kateqoriya üzrə həm proqramlaşdırmaya aid ümumi nəzəri suallar, həm də praktiki suallar verilə bilər.

Ümumi suallar:

1. Ən sevdiyiniz proqramlaşdırma dili hansıdır? Niyə?

2. Sevdiyiniz statistik proqram haqqında 3 müsbət və 3 mənfi fikir söyləyə bilərsinizmi?

3. Yaratdığınız orijinal alqoritm barədə danışın.

4. Bir data seti necə təmizləyərdiniz?

5. Son layihənizdə etdiyiniz kodlaşdırma barədə danışın?

6. SAS, R, Python müqayisə edin.

7. İşlədiyiniz ən böyük data hansı olub və onu necə işləmişdiniz? Nəticəsi necə olmuşdur?

8. Universal yaxşı bir model varmı?

9. “Yaxşı məlumat” yoxsa “yaxşı model”? Fikrinizi əsaslandıra bilərsinizmi?

Python müsahibə sualları

1. Python nədir və niyə bu vacibdir?

2. Ən çox hansı modul / kitabxanalarla tanışsınız? Onlarda nə xoşunuza gəlir?

3. Standart Kitabxanada mövcud olan əlavə məlumat strukturlarını bilirsinizmi?

Pythonun standart kitabxanası aşağıdakı məlumat strukturlarına malikdir:

• Bisect

• Boolean

• Deque

• Float

• Heapq

• Integers

4. Python-da yaddaş necə idarə olunur?

5. Python-da dəstəklənən data növləri hansılardır?

6. Python-da qərar ağacını yarada bilərsinizmi?

7. Python və ya R - Bir mətn analizi üçün hansı birini seçərdiniz?

Aşağıdakı səbəblərdən ötəri Python-u seçəcəyik:

• Python ən yaxşı seçimdir, çünki Pandas kitabxanası məlumat strukturlarını və yüksək performanslı məlumat təhlili vasitələrini asanlıqla təmin edir.

• R yalnız mətn təhlili üçün - maşın öyrənmək üçün daha münasibdir.

• Python, bütün mətn analitikləri üçün daha sürətli çıxış edir.

Sonuncu sual R kateqoriyasında da verilə bilər.

R müsahibə sualları

1. R-nin bəzi üstünlükləri hansılardır?

2. R-nin mənfi cəhətləri hansılardır?

3. R və Python arasında olan oxşarlıqlar və fərqlər hansılardır?

(Bunlara - hər ikisi də pulsuzdur. Hər ikisi də güclü modelləşdirmə imkanlarına malikdirlər. Python ümumiyyətlə daha təhlükəsiz və öyrənmək üçün asan hesab olunur, lakin R adətən daha yaxşı vizuallaşdırma alətləri və kitabxanalara malik olacağı düşünülür.)

4. Ən çox istifadə etdiyiniz obyektlər hansılardır?

Bu sual, R-da yaşadığınız təcrübənin bir mənasını toplamaq üçün nəzərdə tutulur. Sadəcə olaraq, R-da etdiyiniz son işlərlə bağlı düşünün və ən çox istifadə etdiyiniz məlumat obyektlərini izah edin.

5. Nəyə görə R?

6. R-da ən çox sevdiyiniz funksiyalar hansılardır?

7. R-da bir paketi necə quraşdırırsınız?( install.packages("package_name")daha sonra isə library(package_name)yazmaqla)

8. Faktor dəyişən nədir və nədən istifadə edirsiniz?

9. R-da CSV faylını necə oxuyursunuz?

Sadəcə bu funksiyanı istifadə edin .read.csv()

yourRDateHere <- read.csv("Data.csv", header = TRUE)

10. R-da üç çeşidli alqoritm nədir?

11. R-da qərar ağacını yarada bilərsinizmi? və s.

SQL müsahibə sualları

1. SQL və MySQL və ya SQL Server arasında fərq nədir?

2. SQL-də qrup funksiyalarının məqsədi nədir? Qrup funksiyalarının bəzi nümunələrini verin.

3. Daxili birləşmə(inner join), sol qoşulma / sağ qoşulma(left join/right join)  və birliyin(union) arasındakı fərqi deyin.

4. UNİON nə edir? və digər bu tipli suallar.

Modelləşdirmə

Aşağıdakı suallar qrupu müxtəlif modelləşdirmə texnikalarınızın formal təhsilini aşkar etmək üçün hazırlanmışdır.

1. Keçmiş işəgötürən və ya müştəriniz üçün  hazırladığınız hər hansı bir model barədə danışın.

2. Sevdiyiniz məlumatlarınızı görselləşdirmə üsulları hansılardır?

3. 5 ölçülü məlumatları necə təsirli şəkildə təmsil edirsiniz?

4. Bir logistik reqressiya modelini necə yaradacaqsınız?

5. 80/20 qaydasını izah edin və model doğrulamasında onun əhəmiyyəti barədə danışın.

6. Kök səbəb analizi(root cause analysis) nədir?

7. 50 kiçik qərar ağacının(decision tree) böyük ağaclardan daha yaxşı olduğunu düşünürsünüz? Niyə?

8. Həssaslıq təhlili(sensitivity analysis) nədir? Yaxşı cross-validation necə həyata keçirilir? Modellərinizin həssaslığını test etmək üçün data setinizdə səs-küy yaratma fikri barədə nə düşünürsünüz?

Keçmiş davranış

İşəgötürənlər davranış suallarını sevirlər. Bu tip müsahibə sualarında bir namizədin keçmişdə yaşanan vəziyyətlərə necə reaksiya göstərdiyini, rollarının nə qədər yaxşı olduğunu və təcrübələrindən öyrəndiklərini necə ifadə edə biləcəyini görmək üçün istifadə olunur. avranış suallarının bir neçə kateqoriyası vardır:

1. Komanda işi (Teamwork)

2. Liderlik

3. Münaqişələrin idarə olunması

4. Problemlərin həlli

5. Xəta

Müsahibəyə başlamadan əvvəl bu mövzularla bağlı iş təcrübələrindən nümunələr yazaraq yaddaşınızı yeniləyin - sualları yaxşı cavablandırmaq üçün xüsusi nümunələri geri çağırmalısınız. Təcrübələrinizi detallaşdırmaq üçün bir hekayəni qısa və məntiqli şəkildə hazırlamaq vacibdir.

1. Hər hansı bir münaqişəni həll etdiyiniz dövr barədə danışın.

2. Mənə uğursuz vaxtdan və öyrəndiklərinizdən danışın.

3. Zəhmli, darıxdırıcı bir işlə qarşılaşdığınız zaman, bununla necə məşğul olursunuz və bunu tamamlamaq üçün özünüzü həvəsləndirirsiniz?

4. Keçmişdə bir müştəri məmnun / xoşbəxt etmək üçün nə etdiniz?

5. Əvvəlki işinizdə həqiqətən qürur duyduğunuzu nələr etdiniz?

Problem həlli

Bu tipli suallar işəgötürən tərəfindən əsasən işçinin bu və ya digər problemi nece həll edə bilmə və düzgün qərar vermə qabiliyyətini yoxlamaq üçün istifadə olunur. Məsələn:

1. Bir milyon elektron post (marketinq kampaniyası) göndərmək niyyətindəsiniz. Təslimatı necə optimize edərsiniz? Cavabınızı necə optimallaşdırırsınız? Ayrı-ayrılıqda optimize edə bilərsinizmi? (cavab: həqiqətən deyil)

2. Verilən məlumatlar real vaxt ərzində işlənilməlidir?Niyə? Hansı kontekstlərdə?

Ümumi suallar

Son olaraq aşağıdakı ümumi suallar verilə bilər.

1. Analitika və ya komputer elm layihələri haqqında 2 uğur hekayənizi deyə bilərsinizmi? Uğurunuzu necə ölçürsünüz?

2. Növbəti 20 il üçün ən yaxşı 5 proqnozunuz hansılardır?

3. Sevdiyiniz Data science veb saytları hansılardır? Data science ictimaiyyətində ən çox kimə heyran qalırsınız və nə üçün? Hansı şirkəti çox sevirsiniz?

4. İşlədiyiniz datalardan tapdığınız ən maraqlı şey nədir?

Bu son sual, namizədin özləri və məlumat elmləri peşəsi ilə sərbəst danışmasına imkan vermək üçün açıq söhbətə başlamaq üçün nəzərdə tutulmuşdur. Bu sual daha mübahisəyə səbəb ola bilər və ya daha çox sual yarada bilər.