Veri bilimcisi mülakatlarına nasıl hazırlanılır?

Veri bilimi mülakat hazırlığı, a’dan z’ye herkes için büyük bir meseledir. Veri bilimcisi pozisyonunda işe alımcı, kodlama ve algoritmik hesaplama içeren sorular sorabilir, hazırlıklar buna göre yapılmalıdır. Bu yazımızda kodlama, davranışsal sorunlar, makine öğrenimi, modelleme ve istatistik gibi belirli konularda ipuçları bulacaksınız.
 

Kodlama

Kodlama sorularının tek amacı teknik becerilerinizi test etmek değildir, bununla birlikte karmaşık soruları daha basit çözümlere ayırmak için kullandığınız düşünce yönteminizi, yaklaşımınızı, mantıklı bir çözüm kullanıp kullanmadığınızı, tek bir sorun için birden fazla çözüm üretilip üretilemeyeceğini, optimum sonuca en kısa nasıl varılacağını da karşı tarafa verir. Bu nedenle önemlidir. 

Kodlama pratiğini nasıl elde edersiniz?

Mümkün olduğunca fazla mülakata girmek, çeşitli online uygulamalarla kendinizi test etmek ve iletişim becerilerinizi geliştirmek burada önemli faktörler. İletişim becerinizi geliştirmek pratik yapmakla mümkün. Çevrenizden mülakatınızla ilgili destek isteyebilir, onlara anlatabilir ve internetteki mülakat tecrübelerine göz atabilirsiniz.
 

Davranışsal sorunlar

Bu sorular, farklı durumlara nasıl cevap vereceğinizi ve başarılı bir sonuç elde etmek için sorunları nasıl çözdüğünüzü daha iyi anlamak için sorulmaktadır.

Bunlara veri bilimi çerçevesinde şu örnekler verilebilir;

• Bir veri bilimi takım projesinde hiç bulundunuz mu? Göreviniz neydi? Hata yaptınız mı? Nasıl önlem aldınız?
• Müşteri deneyimini geliştirmek için verileri nasıl kullanırsınız?

Kendi kişisel hikayelerinizi görüşmeye girmeden önce pratik yapmanız önemlidir. Dört-beş tane hikayeye sahip olmak elinizi güçlendirecektir. Hikayeleri STAR tekniği ile anlatmak etki yaratan yöntemlerden biridir. Star tekniği nasıl uygulanır?

S: Durum: Bir işi yaptığınız veya işte bir zorlukla karşılaştığınız bağlamı tanımlayın.

T: Görev: Bu aşamada bu durumdaki sorumluluğunuzu tanımlayın. 

A: Eylem: Burada  görevi nasıl tanımladığınızı veya başardığınızı açıklayın.

R: Sonuç: Yapılan işin üretiminden ve çıktılarından bahsedin.
 

Makine Öğrenimi, İstatistik ve Modelleme Soruları

Buradan gelecek sorular genellikle kodlama içermez. Ancak hem teorisini hem de uygulamasını detaylı anlatmanız beklenir.

İstatistik sorusuna örnek olarak

• Doğrusal regresyon ve t testi arasındaki fark nedir?
• Ortalamaya karşı medyan ne zaman kullanıyorsunuz?
• Çoklu doğrusallığı değerlendirmek için farklı teknikler nelerdir?

Modellemeye örnek sorular

• Müşterinin tekrar ne zaman satın alacağı nasıl tahmin edilir?
• Örneklerin yalnızca küçük bir bölümünün etiketlendiği büyük bir veri kümesi kullanarak bir sınıflandırıcıyı eğitmek için hangi teknikler kullanılabilir?
• Bias-Variance Tradeoff'u açıklayın

Makine öğrenimine örnek sorular

• K-means kümelemesinde k değeri nasıl seçilir?
• Doğrusal bir regresyon modeline uyduğunuz eski bir veri kümeniz var. Katsayılarınız var ama artık veri setiniz yok. Doğrusal bir regresyon modelini yeni bir veri kümesine nasıl uydurursunuz?
• Aşırı öğrenme sorunuyla nasıl baş edersiniz?

Veri bilimci olma yolunda Miuul Data Scientist Path sizlere gerçek datalarla çalışma imkanını vermekle birlikte soft skillerinizi geliştirmenize ortam sağlayarak mülakatlara hazırlanmanızı sağlayacaktır. FLO, THY ve Scoutium gibi şirketlerin gerçek hayat verileri ile projeler yapmak için Data Scientist Path eğitimine kayıt olabilir ve mentorluk sistemi ile oluşturulmuş kariyer yolculuklarımızda yerinizi alabilirsiniz.

Kaynaklar

• Master Coding for Data Science, Stratascratch