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Domande dell'intervista su Google Data Science: tutto ciò che devi sapere per risolverlo

Principale Scienza Dei Dati Domande dell'intervista su Google Data Science: tutto ciò che devi sapere per risolverlo



Questo articolo fornisce una serie di interviste di Google Data Science Questiosn, il processo di intervista e i prerequisiti per candidarsi per un lavoro presso Google.

Essere assunto in un'azienda rinomata a livello mondiale come Google è un lavoro da sogno per molte persone. Hanno alcuni dei più talentuosi scienziati di ricerca sull'intelligenza artificiale, e nel mondo. Non ci sono molte fonti per Google Domande di intervista online e non è facile trovare un lavoro lì. Quindi, tratterò i seguenti argomenti in questo articolo:

Descrizione del lavoro e requisiti

Con uno stipendio medio di $ 169.067 , incluso il bonus. Lo stipendio di un Google Data Scientist varia da $ 120.000 - $ 280.000 . Con questo alto stipendio, devi conoscere i giusti requisiti per il lavoro che stai candidando. Sebbene i requisiti variano da posizione a posizione, di seguito sono riportati alcuni di quelli comuni:

Requisito minimo:





google

  • Master in Disciplina quantitativa (statistica, ricerca operativa, informatica)
  • 2 anni di esperienza lavorativa nel campo relativo all'analisi dei dati
  • Esperienza con software statistico (ad es. R , , MATLAB, Pandas) e
  • Esperienza con i linguaggi di database (ad es. SQL )

Responsabilità:



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  • Lavora con set di dati ampi e complessi. Risolvi problemi di analisi difficili e non di routine, applicando metodi analitici avanzati secondo necessità
  • Condurre analisi che includono la raccolta dei dati e la specifica dei requisiti, l'elaborazione, l'analisi, i risultati finali e le presentazioni
  • Crea e prototipa pipeline di analisi in modo iterativo per fornire informazioni su larga scala
  • Sviluppa una conoscenza completa delle strutture e delle metriche dei dati di Google, sostenendo i cambiamenti ove necessario per lo sviluppo del prodotto
  • Interagire in modo interfunzionale, formulare raccomandazioni aziendali (ad es. Costi-benefici, previsioni, analisi di esperimenti)
  • Ricerca e sviluppa metodi di analisi, previsione e ottimizzazione per migliorare la qualità dei prodotti Google rivolti agli utenti

Processo di intervista di Google Data Science

Cancellare la rosa dei candidati è di per sé un compito difficile, che dipende interamente da te CV, lettera di presentazione e il Esperienza . Google Scienza dei dati Le domande dell'intervista sono un misto di rompicapo e domande tecniche. Di solito, il primo processo è l'intervista telefonica.

Intervista telefonica:

Consiste di domande principalmente basate su (concreto e teorico) e fortemente basato su . Le domande variano anche in base ai progetti su cui hai lavorato.
  • Caso 1: Le interviste avevano chiesto informazioni sulle tecniche di estrazione delle caratteristiche, PCA (utilizzato nei progetti), analisi di correlazione, alcune tecniche di classificazione utilizzate (SVM, GBM, rete neurale). Perché non regressione logistica, perché GBM? - Fondamentalmente domande che ruotano attorno alla separabilità di classe.
  • Caso 2: Perché utilizzare la selezione delle funzionalità? Se due predittori sono altamente correlati, qual è l'effetto sui coefficienti nella regressione logistica? Quali sono gli intervalli di confidenza dei coefficienti?
  • Caso 3: Un disco sta girando su un fuso e non sai in che direzione gira il disco. Ti viene fornito un set di spilli. Come userete i perni per descrivere in che modo gira il disco?
Dopo le interviste telefoniche, sono i round faccia a faccia e di programmazione. Quindi, discutiamo alcune delle più comuni domande dell'intervista sulla scienza dei dati di Google. Sebbene queste domande possano non essere poste esattamente come indicato di seguito, ho cercato di coprirne molte.

Domande dell'intervista su Google Data Science

Queste domande non sono enigmatiche, poiché Google ha smesso di fare quelle domande invece, hanno domande simili che chiamano Domande per la risoluzione dei problemi . Vengono poste molte domande sull'apprendimento automatico, da quelle generiche a quelle pratiche. Google fondamentalmente copre l'ampiezza degli argomenti piuttosto che la profondità. Q1. Sei in un casinò e hai due dadi con cui giocare. Vinci $ 10 ogni volta che ottieni 5. Se giochi finché non vinci e poi ti fermi, qual è la vincita prevista? Q2. Stai per prendere un aereo per Londra, vuoi sapere se devi portare un ombrello oppure no. Chiami tre dei tuoi amici casuali e come ognuno di loro se piove. La probabilità che il tuo amico stia dicendo la verità è 2/3 e la probabilità che ti stia facendo uno scherzo mentendo è 1/3. Se tutti e 3 dicono che sta piovendo, qual è la probabilità che stia effettivamente piovendo a Londra. Q3. Come aggiungerei nuovo Facebook membri al database dei membri e codificare le loro relazioni con gli altri nel database? Q4. Come testerai che c'è una maggiore probabilità che un utente rimanga attivo dopo 6 mesi dato che un utente ha più amici ora? Q5. Ti vengono fornite 40 carte con quattro colori diversi: 10 carte verdi, 10 carte rosse, 10 carte blu e 10 carte gialle. Le carte di ogni colore sono numerate da uno a dieci. Due carte vengono scelte a caso. Scopri la probabilità che le carte scelte non siano dello stesso numero e dello stesso colore. Q6. Crea un programma in una lingua a tua scelta per leggere un file di testo con vari tweet. L'output dovrebbe essere 2 file di testo, uno che contiene l'elenco di tutte le parole univoche tra tutti i tweet insieme al conteggio delle parole ripetute e il secondo file dovrebbe contenere il numero medio di parole univoche per tutti i tweet. Q7. Cosa farai se la rimozione dei valori mancanti da un set di dati causa errori? Q8. Un disco sta girando su un fuso e non sai in che direzione gira il disco. Ti viene fornito un set di spilli. Come userete i perni per descrivere in che modo gira il disco? Q9. Come progetterai un motore di raccomandazione per i lavori? Q10. Che tipo di prodotto vuoi realizzare in Google? Q11. Le auto sono dotate di tracker di velocità in modo che le compagnie di assicurazione possano monitorare il nostro stato di guida. Sulla base di questo nuovo schema, che tipo di domande aziendali è possibile rispondere? Q12. Come puoi decidere se un algoritmo è migliore dell'altro? Q13. Una scatola ha 12 carte rosse e 12 carte nere. Un'altra scatola ha 24 carte rosse e 24 carte nere. Vuoi pescare due carte a caso da una delle due caselle, quale casella ha una maggiore probabilità di ottenere carte dello stesso colore e perché? Q14. Qual è la differenza tra un modello in sacchi e un modello potenziato? Q15. Stai creando un rapporto per i caricamenti dei contenuti degli utenti ogni mese e osservi un improvviso aumento del numero di caricamenti per il mese di gennaio. L'aumento dei caricamenti è, in particolare, dei caricamenti di immagini. Quale pensi che sarà la causa di questo e come testerai questo picco improvviso? Q16. Possiedi un'azienda di abbigliamento e desideri migliorare la tua posizione nel mercato. Come lo farai dal livello del suolo? Q17. Come deciderete quali versioni delle due degli algoritmi di determinazione del prezzo Surge stanno funzionando meglio per qualsiasi compagnia aerea? Q18. Qual è il grado di libertà per il lazo? Q19. Qual è la differenza tra un iteratore, generatore e comprensione di liste in Python? Q20. Dato un insieme di pagine web e modifiche sul sito web, come testerai la nuova funzionalità del sito web per determinare se la modifica funziona positivamente? Q21. Data una matrice di dimensione MxN con ogni cella contenente un alfabeto, trova se una stringa è contenuta o meno. Q22. Come costruirai un sistema di caching utilizzando una struttura dati avanzata come hashmap? Q23. Se potessi ottenere il set di dati su qualsiasi argomento di interesse, indipendentemente dai metodi o dalle risorse di raccolta, come sarebbe il set di dati e cosa ne farai? Q24. Quali sono i metodi di rilevamento delle anomalie? Q25. Come funziona la memorizzazione nella cache e come viene utilizzata nella scienza dei dati? Quindi ragazzi, con questo arriviamo alla fine di questo articolo. Le domande dell'intervista di Google Data Science sono per lo più basato sullo scenario e richiedono che tu abbia Capacità di problem solving e inoltre devi sapere come applicare la Data Science a queste situazioni. Spero che questo ti dia una prospettiva per essere preparato per qualsiasi intervista sulla scienza dei dati in futuro. Che si tratti di Google, Microsoft, Apple o Uber. Tutti i giganti della tecnologia pongono domande di tipo simile quando si tratta di Data Science in quanto è un campo vasto e allo stesso tempo nuovo. ti rende esperto negli strumenti e nei sistemi utilizzati dai professionisti della scienza dei dati. Include formazione su Statistica, Data Science, Python, Apache Spark e Scala, Tensorflow e Tableau. Il curriculum è stato determinato da ricerche approfondite su oltre 5000 descrizioni di lavoro in tutto il mondo. In caso di domande, non esitare a menzionarlo nella sezione commenti qui sotto.
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