logo

Întrebări despre interviul Google Data Science: tot ce trebuie să știți pentru a-l sparge

Principal Știința Datelor Întrebări despre interviul Google Data Science: tot ce trebuie să știți pentru a-l sparge



Acest articol vă oferă o grămadă de Google Data Science Interview Questiosn, procesul de interviu și condițiile prealabile pentru a aplica pentru un loc de muncă la Google.

A fi angajat într-o companie de renume mondial precum Google este o slujbă de vis pentru mulți oameni. Au unii dintre cei mai talentați oameni de știință din domeniul cercetării AI, și in lume. Nu există multe surse pentru Google Întrebări de interviu online și nu este ușor să obțineți un loc de muncă acolo. Așadar, voi acoperi următoarele subiecte în acest articol:

Descrierea postului și cerințe

Cu un salariu mediu de 169.067 dolari , inclusiv bonus. Salariul unui Google Data Scientist variază de la 120.000 $ - 280.000 $ . Cu acest salariu ridicat, trebuie să cunoașteți cerințele corecte pentru postul pe care îl aplicați. Deși cerințele variază de la o poziție la alta, mai jos sunt câteva dintre cele mai comune:

Cerință minimă:





google

  • Master în disciplină cantitativă (statistici, cercetare operațională, informatică)
  • 2 ani de experiență în domeniul analizei datelor
  • Experiență cu software-ul statistic (de exemplu, R , , MATLAB, Pandas) și
  • Experiență cu limbile bazelor de date (de exemplu, SQL )

Responsabilități:



  • Lucrați cu seturi de date mari și complexe. Rezolvați probleme de analiză dificile, non-de rutină, aplicând metode analitice avansate, după cum este necesar
  • Efectuați analize care includ colectarea datelor și specificațiile cerințelor, prelucrarea, analiza, livrabilele în curs și prezentările
  • Construiți și analizați prototipuri conducte iterativ pentru a oferi informații la scară largă
  • Dezvoltați cunoștințe cuprinzătoare despre structurile și valorile datelor Google, susținând schimbări acolo unde este necesar pentru dezvoltarea produsului
  • Interacționați trans-funcțional, făcând recomandări de afaceri (de exemplu, cost-beneficiu, prognoză, analiză experimentală)
  • Căutați și dezvoltați metode de analiză, prognoză și optimizare pentru a îmbunătăți calitatea produselor Google orientate către utilizatori

Google Data Science Interview Process

Ștergerea listei scurte este în sine o sarcină dificilă, care depinde în totalitate de dvs. CV, Scrisoare de intentie si Experienţă . Google Știința datelor Întrebările de interviu sunt un amestec de probleme de creier și întrebări tehnice. De obicei, primul proces este Interviul telefonic.

Interviu telefonic:

Se compune din Întrebări bazate în principal pe (concret și teoretic) și puternic bazat pe . Întrebările variază, de asemenea, în funcție de proiectele la care ați lucrat.
  • Cazul 1: Interviurile au întrebat despre tehnicile de extragere a caracteristicilor, PCA (utilizate în proiecte), analiza corelației, unele tehnici de clasificare care au fost utilizate (SVM, GBM, rețea neuronală). De ce nu regresia logistică, de ce GBM? - Întrebări care se învârt în jurul separabilității de clasă.
  • Cazul 2: De ce să folosiți selecția caracteristicilor? Dacă doi predictori sunt puternic corelați, care este efectul asupra coeficienților din regresia logistică? Care sunt intervalele de încredere ale coeficienților?
  • Cazul 3: Un disc se învârte pe un fus și nu știi direcția în care se învârte discul. Vi se oferă un set de ace. Cum veți folosi pinii pentru a descrie în ce fel se învârte discul?
După interviurile telefonice, este fața în față și rundele de codare. Deci, haideți să discutăm unele dintre cele mai frecvente întrebări de interviu Google Data Science. Deși este posibil ca aceste întrebări să nu fie puse exact așa cum sunt prezentate mai jos, am încercat să le acoper pe multe.

Întrebări despre interviul Google Data Science

Aceste întrebări nu sunt nedumeritoare, deoarece Google a încetat să mai pună aceste întrebări, au întrebări similare pe care le numesc Întrebări pentru rezolvarea problemelor . Sunt puse multe întrebări de învățare automată, de la cele generice la cele practice. Google acoperă, practic, lărgimea subiectelor, mai degrabă decât adâncimea. Q1. Sunteți la un cazinou și aveți două zaruri cu care să vă jucați. Câștigi 10 $ de fiecare dată când dai un 5. Dacă joci până câștigi și apoi te oprești, care este plata așteptată? Q2. Ești pe cale să urci într-un avion spre Londra, vrei să știi dacă trebuie să aduci o umbrelă sau nu. Îți suni trei dintre prietenii tăi întâmplători și ca fiecare dintre ei dacă plouă. Probabilitatea ca prietenul tău să spună adevărul este de 2/3, iar probabilitatea că îți fac o farsă mințind este de 1/3. Dacă toți trei spun că plouă, atunci care este probabilitatea ca de fapt să plouă în Londra. Q3. Cum s-ar adăuga noi Facebook membrii în baza de date a membrilor și codificați relațiile lor cu ceilalți din baza de date? Q4. Cum veți testa dacă există o probabilitate crescută ca un utilizator să rămână activ după 6 luni, având în vedere că un utilizator are mai mulți prieteni acum? Q5. Vi se oferă 40 de cărți cu patru culori diferite - 10 cărți verzi, 10 cărți roșii, 10 cărți albastre și 10 cărți galbene. Cărțile de fiecare culoare sunt numerotate de la unu la zece. Două cărți sunt alese la întâmplare. Aflați probabilitatea ca cărțile alese să nu aibă același număr și aceeași culoare. Q6. Creați un program într-o limbă la alegere pentru a citi un fișier text cu diferite tweets. Ieșirea trebuie să fie de 2 fișiere text - unul care conține lista tuturor cuvintelor unice dintre toate tweet-urile, împreună cu numărul de cuvinte repetate, iar al doilea fișier trebuie să conțină numărul mediu de cuvinte unice pentru toate tweet-urile. Q7. Ce veți face dacă eliminarea valorilor lipsă dintr-un set de date provoacă prejudecăți? Q8. Un disc se învârte pe un fus și nu știi direcția în care se învârte discul. Vi se oferă un set de ace. Cum veți folosi pinii pentru a descrie în ce fel se învârte discul? Q9. Cum veți proiecta un motor de recomandare pentru locuri de muncă? Q10. Ce fel de produs doriți să creați la Google? Q11. Mașinile sunt implantate cu tracker de viteză, astfel încât companiile de asigurări să poată urmări starea noastră de conducere. Pe baza acestei noi scheme la ce fel de întrebări de afaceri se poate răspunde? Q12. Cum puteți decide dacă un algoritm este mai bun decât celălalt? Q13. O cutie are 12 cărți roșii și 12 cărți negre. O altă cutie are 24 de cărți roșii și 24 de cărți negre. Vrei să tragi două cărți la întâmplare dintr-una din cele două cutii, care casetă are o probabilitate mai mare de a primi cărți de aceeași culoare și de ce? Q14. Care este diferența dintre un model în saci și un model stimulat? Q15. În fiecare lună creați un raport pentru încărcarea conținutului utilizatorului și observați o creștere bruscă a numărului de încărcări pentru luna ianuarie. Creșterea încărcărilor este, în special a încărcărilor de imagini. Care credeți că va fi cauza pentru acest lucru și cum veți testa această creștere bruscă? Q16. Dețineți o întreprindere de îmbrăcăminte și doriți să vă îmbunătățiți locul pe piață. Cum o veți face de la nivelul solului? Q17. Cum veți decide ce versiuni ale celor două algoritmi de prețuri de supratensiune funcționează mai bine pentru orice companie de aviație? Q18. Care este gradul de libertate pentru laso? Q19. Care este diferența dintre un iterator, un generator și o înțelegere a listei în Python? Q20. Având în vedere un set de pagini web și modificări pe site, cum veți testa noua funcție a site-ului web pentru a determina dacă schimbarea funcționează pozitiv? Q21. Având în vedere o matrice de dimensiuni MxN cu fiecare celulă care conține un alfabet, găsiți dacă un șir este conținut în ea sau nu. Q22. Cum veți construi un sistem de cache utilizând o structură de date avansată, cum ar fi hashmap? Q23. Dacă ați putea obține setul de date despre orice subiect de interes, indiferent de metodele sau resursele de colectare, atunci cum ar arăta setul de date și ce veți face cu el? Q24. Ce sunt metodele de detectare a anomaliilor? Q25. Cum funcționează cache-ul și cum îl utilizați în știința datelor? Așadar, băieți, cu aceasta ajungem la sfârșitul acestui articol. Întrebările Google despre știința datelor sunt în mare parte pe baza scenariului și cer să aveți Abilități de rezolvare a problemelor și, în plus, trebuie să știți cum să aplicați știința datelor în aceste situații. Sper că acest lucru vă va oferi o perspectivă pentru a fi pregătiți pentru orice interviu de știință a datelor în viitor. Fie că este vorba de Google, Microsoft, Apple sau Uber. Toți giganții tehnologici pun tipuri similare de întrebări atunci când vine vorba de știința datelor, deoarece este un domeniu vast și, în același timp, un nou domeniu. vă face să cunoașteți instrumentele și sistemele utilizate de profesioniștii în știința datelor. Include instruire despre statistici, știința datelor, Python, Apache Spark & ​​Scala, Tensorflow și Tableau. Curriculum-ul a fost determinat de cercetări aprofundate asupra a peste 5000 de descrieri de posturi de pe tot globul. Dacă aveți întrebări, nu ezitați să menționați în secțiunea de comentarii de mai jos.
Știința Datelor

Categorii

Popular Articles

Cele mai importante instrumente de marketing digital pe care ar trebui să le cunoașteți

Java Regex - Ce sunt expresiile regulate și cum se utilizează?

Cum se implementează injecția de dependență în AngularJs

Tutorial AWS Snowball și Snowmobile

Care sunt avantajele și dezavantajele importante ale Python?

Model de proiectare expus: Model de strategie

Tot ce trebuie să știți despre ITIL V3 vs ITIL V4

Instalare Node JS - Știți cum să descărcați și să instalați Node.js

Top 10 oameni de știință de date Mituri cu privire la rolurile din India

Care este salariul mediu al unui dezvoltator SQL?