Perguntas da entrevista da ciência de dados do Google: tudo que você precisa saber para decifrá-lo



Este artigo fornece um monte de Questiosn de Entrevistas de Ciência de Dados do Google, o Processo de Entrevista e os pré-requisitos para se candidatar a um emprego no Google.

Ser contratado em uma empresa de renome global como o Google é um trabalho dos sonhos para muitas pessoas. Eles têm alguns dos mais talentosos cientistas em pesquisa de IA, e no mundo. Não existem muitas fontes para o Google Perguntas da entrevista online e não é fácil conseguir um emprego lá. Portanto, cobrirei os seguintes tópicos neste artigo:

Descrição do trabalho e requisitos

Com um salário médio de $ 169.067 , incluindo bônus. O salário de um cientista de dados do Google varia de $ 120.000 - $ 280.000 . Com este alto salário, você precisa saber os requisitos certos para o emprego que está se candidatando. Embora os requisitos variem de posição para posição, abaixo estão alguns dos mais comuns:

Requerimento mínimo:





google

  • Mestrado em Disciplina Quantitativa (Estatística, Pesquisa Operacional, Ciência da Computação)
  • 2 anos de experiência profissional na área relacionada à Análise de Dados
  • Experiência com software estatístico (por exemplo, R , , MATLAB, Pandas) e
  • Experiência com linguagens de banco de dados (por exemplo, SQL )

Responsabilidades:



um algoritmo de classificação pode ser usado para organizar um conjunto de ________ na ordem de ________.
  • Trabalhe com conjuntos de dados grandes e complexos. Resolva problemas de análise difíceis e não rotineiros, aplicando métodos analíticos avançados conforme necessário
  • Realizar análises que incluem coleta de dados e especificação de requisitos, processamento, análise, entregas contínuas e apresentações
  • Construir e desenvolver pipelines de análise de protótipo iterativamente para fornecer insights em escala
  • Desenvolva um conhecimento abrangente das estruturas de dados e métricas do Google, defendendo mudanças quando necessário para o desenvolvimento de produtos
  • Interaja funcionalmente, fazendo recomendações de negócios (por exemplo, custo-benefício, previsão, análise de experimento)
  • Pesquisar e desenvolver métodos de análise, previsão e otimização para melhorar a qualidade dos produtos voltados para o usuário do Google

Processo de entrevista do Google Data Science

Limpar a lista restrita é em si uma tarefa difícil, que depende inteiramente de sua CV, carta de apresentação e a Experiência . Google Ciência de Dados As perguntas da entrevista são uma mistura de provocações cerebrais e consultas técnicas. Normalmente, o primeiro processo é a Entrevista Telefônica.

Entrevista telefônica:

Consiste em perguntas baseadas principalmente em (concreto e teórico) e fortemente baseado em . As perguntas também variam de acordo com os projetos em que você trabalhou.
  • Caso 1: As Entrevistas perguntaram sobre técnicas de extração de características, PCA (Usado em Projetos), análise de correlação, algumas técnicas de classificação que foram usadas (SVM, GBM, rede neural). Por que não regressão logística, por que GBM? - Basicamente questões que giram em torno da separabilidade de classes.
  • Caso 2: Por que usar a seleção de recursos? Se dois preditores são altamente correlacionados, qual é o efeito sobre os coeficientes na regressão logística? Quais são os intervalos de confiança dos coeficientes?
  • Caso 3: Um disco está girando em um eixo e você não sabe a direção em que o disco está girando. Você recebe um conjunto de pinos. Como você usará os pinos para descrever de que maneira o disco está girando?
Depois das entrevistas telefônicas, são as rodadas face a face e de codificação. Então, vamos discutir algumas das perguntas mais comuns da entrevista sobre ciência de dados do Google. Embora essas perguntas possam não ser feitas exatamente como a seguir, tentei abordar muitas delas.

Perguntas da entrevista do Google Data Science

Essas perguntas não são enigmáticas, já que o Google parou de fazer essas perguntas, eles têm perguntas semelhantes que chamam Perguntas de resolução de problemas . Muitas questões de aprendizado de máquina, desde as genéricas às práticas são feitas. Google cobre basicamente a amplitude dos tópicos, e não a profundidade. T1. Você está em um cassino e tem dois dados para jogar. Você ganha $ 10 toda vez que lançar um 5. Se você jogar até ganhar e depois parar, qual é o pagamento esperado? 2º trimestre. Você está prestes a embarcar em um avião para Londres, quer saber se precisa ou não de guarda-chuva. Você chama três de seus amigos aleatórios e como cada um deles se estiver chovendo. A probabilidade de seu amigo estar dizendo a verdade é de 2/3 e a probabilidade de ele estar pregando uma peça em você mentindo é de 1/3. Se todos os três disserem que está chovendo, qual é a probabilidade de que esteja realmente chovendo em Londres? 3º trimestre. Como adicionaria novo Facebook membros para o banco de dados de membros e codificar seus relacionamentos com outros no banco de dados? Q4. Como você testará se há uma probabilidade maior de um usuário permanecer ativo após 6 meses, uma vez que ele tem mais amigos agora? Q5. Você recebe 40 cartas com quatro cores diferentes - 10 cartas verdes, 10 cartas vermelhas, 10 cartas azuis e 10 cartas amarelas. As cartas de cada cor são numeradas de um a dez. Duas cartas são escolhidas aleatoriamente. Descubra a probabilidade de que as cartas escolhidas não sejam do mesmo número e da mesma cor. Q6. Crie um programa em um idioma de sua escolha para ler um arquivo de texto com vários tweets. A saída deve ser 2 arquivos de texto - um que contém a lista de todas as palavras exclusivas entre todos os tweets junto com a contagem de palavras repetidas e o segundo arquivo deve conter o número médio de palavras exclusivas para todos os tweets. Q7. O que você fará se a remoção de valores ausentes de um conjunto de dados causar distorção? Q8. Um disco está girando em um eixo e você não sabe a direção em que o disco está girando. Você recebe um conjunto de pinos. Como você usará os pinos para descrever de que maneira o disco está girando? Q9. Como você projetará um mecanismo de recomendação para trabalhos? Q10. Que tipo de produto você deseja desenvolver no Google? Q11. Os carros são implantados com rastreador de velocidade para que as seguradoras possam acompanhar o estado de condução. Com base neste novo esquema, que tipo de perguntas de negócios podem ser respondidas? Q12. Como você pode decidir se um algoritmo é melhor que o outro? Q13. Uma caixa contém 12 cartões vermelhos e 12 cartões pretos. Outra caixa contém 24 cartões vermelhos e 24 cartões pretos. Você quer tirar duas cartas aleatoriamente de uma das duas caixas, qual caixa tem maior probabilidade de obter cartas da mesma cor e por quê? Q14. Qual é a diferença entre um modelo ensacado e um modelo reforçado? Q15. Você está criando um relatório para uploads de conteúdo do usuário todos os meses e observa um aumento repentino no número de uploads no mês de janeiro. O aumento nos uploads ocorre, principalmente nos uploads de imagens. Qual você acha que será a causa disso e como você testará esse pico repentino? Q16. Você é dono de uma empresa de confecções e quer se destacar no mercado. Como você fará isso do nível do solo? Q17. Como você decidirá quais versões dos dois algoritmos de preço de pico estão funcionando melhor para qualquer empresa de aviação? Q18. Qual é o grau de liberdade do laço? Q19. Qual é a diferença entre um iterador, gerador e compreensão de lista em Python? Q20. Dado um conjunto de páginas da Web e alterações no site, como você testará o novo recurso do site para determinar se a alteração funciona positivamente? Q21. Dada uma matriz de dimensão MxN com cada célula contendo um alfabeto, descubra se uma string está contida nela ou não. Q22. Como você construirá um sistema de cache usando uma estrutura de dados avançada como hashmap? Q23. Se você pudesse obter o conjunto de dados sobre qualquer tópico de interesse, independentemente dos métodos ou recursos de coleta, como seria o conjunto de dados e o que você faria com ele? Q24. O que são métodos de detecção de anomalias? Q25. Como funciona o cache e como você o usa na ciência de dados? Então pessoal, com isso chegamos ao fim deste artigo. As perguntas da entrevista sobre ciência de dados do Google são principalmente baseado em cenário e exige que você tenha Habilidades de resolução de problemas Além disso, você precisa saber como aplicar a Ciência de Dados a essas situações. Espero que isso lhe dê uma perspectiva para estar preparado para qualquer entrevista de ciência de dados no futuro. Seja Google, Microsoft, Apple ou Uber. Todos os gigantes da tecnologia fazem perguntas semelhantes quando se trata de Ciência de Dados, pois é um campo vasto e, ao mesmo tempo, novo. torna você proficiente nas ferramentas e sistemas usados ​​por profissionais de ciência de dados. Inclui treinamento em estatística, ciência de dados, Python, Apache Spark & ​​Scala, Tensorflow e Tableau. O currículo foi determinado por extensa pesquisa em mais de 5.000 descrições de cargos em todo o mundo. Se você tiver alguma dúvida, sinta-se à vontade para mencioná-lo na seção de comentários abaixo.