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Preguntas de la entrevista sobre ciencia de datos de Google: todo lo que necesita saber para resolverlo

Principal Ciencia De Los Datos Preguntas de la entrevista sobre ciencia de datos de Google: todo lo que necesita saber para resolverlo



Este artículo le proporciona un montón de preguntas sobre entrevistas de ciencia de datos de Google, el proceso de entrevista y los requisitos previos para solicitar un trabajo en Google.

Ser contratado en una empresa de renombre mundial como Google es un trabajo de ensueño para mucha gente. Tienen algunos de los científicos de investigación de IA más talentosos, y en el mundo. No hay muchas fuentes para Google Entrevista Preguntas en línea y no es fácil conseguir un trabajo allí. Entonces, cubriré los siguientes temas en este artículo:

Descripción del puesto y requisitos

Con un salario medio de 9,067 , incluida la bonificación. El salario de un científico de datos de Google varía entre 0,000 – 0,000 . Con este salario alto, necesita conocer los requisitos adecuados para el trabajo que está solicitando. Aunque los requisitos varían de un puesto a otro, a continuación se muestran algunos de los más habituales:

Requerimiento mínimo:





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  • Maestría en Disciplina Cuantitativa (Estadística, Investigación Operativa, Informática)
  • 2 años de experiencia laboral en el campo relacionado con el análisis de datos
  • Experiencia con software estadístico (por ejemplo, R , , MATLAB, Pandas) y
  • Experiencia con lenguajes de bases de datos (por ejemplo, SQL )

Responsabilidades:



  • Trabaje con conjuntos de datos grandes y complejos. Resuelva problemas de análisis difíciles y no rutinarios, aplicando métodos analíticos avanzados según sea necesario
  • Realizar análisis que incluyan la recopilación de datos y la especificación de requisitos, procesamiento, análisis, entregables en curso y presentaciones.
  • Cree y haga prototipos de canalizaciones de análisis de forma iterativa para proporcionar información a escala
  • Desarrollar un conocimiento integral de las estructuras y métricas de datos de Google, abogando por cambios donde sea necesario para el desarrollo de productos
  • Interactuar de manera transversal, haciendo recomendaciones comerciales (por ejemplo, costo-beneficio, pronóstico, análisis de experimentos)
  • Investigar y desarrollar métodos de análisis, previsión y optimización para mejorar la calidad de los productos de Google orientados al usuario.

Proceso de entrevista sobre ciencia de datos de Google

Borrar la lista corta es en sí mismo una tarea difícil, que depende completamente de su CV, carta de presentación y el Experiencia . Google Ciencia de los datos Las preguntas de la entrevista son una mezcla de acertijos y consultas técnicas. Por lo general, el primer proceso es la entrevista telefónica.

Entrevista telefónica:

Consiste en Preguntas basadas principalmente en (concreto y teórico) y fuertemente basado en . Las preguntas también varían según los proyectos en los que haya trabajado.
  • Caso 1: Las entrevistas habían preguntado sobre técnicas de extracción de características, PCA (utilizado en proyectos), análisis de correlación, algunas técnicas de clasificación que se utilizaron (SVM, GBM, red neuronal). ¿Por qué no la regresión logística, por qué GBM? - Básicamente preguntas que giran en torno a la separabilidad de clases.
  • Caso 2: ¿Por qué utilizar la selección de funciones? Si dos predictores están altamente correlacionados, ¿cuál es el efecto sobre los coeficientes en la regresión logística? ¿Cuáles son los intervalos de confianza de los coeficientes?
  • Caso 3: Un disco gira sobre un eje y no sabe la dirección en la que gira el disco. Se le proporciona un juego de alfileres. ¿Cómo utilizará los pines para describir de qué manera gira el disco?
Después de las entrevistas telefónicas, son las rondas cara a cara y de codificación. Entonces, analicemos algunas de las preguntas más comunes de las entrevistas sobre ciencia de datos de Google. Aunque es posible que estas preguntas no se hagan exactamente como se indica a continuación, he tratado de cubrir muchas de ellas.

Preguntas de la entrevista sobre ciencia de datos de Google

Estas preguntas no son enigmas, ya que Google ha dejado de hacer esas preguntas, tienen preguntas similares a las que llaman Preguntas de resolución de problemas . Se hacen muchas preguntas de aprendizaje automático, desde las genéricas hasta las prácticas. Google básicamente cubre la amplitud de temas en lugar de la profundidad. Q1. Estás en un casino y tienes dos dados para jugar. Usted gana $ 10 cada vez que saca un 5. Si juega hasta ganar y luego se detiene, ¿cuál es el pago esperado? Q2. Estás a punto de subirte a un avión a Londres, quieres saber si tienes que traer paraguas o no. Llamas a tres de tus amigos al azar y como cada uno de ellos si está lloviendo. La probabilidad de que tu amigo diga la verdad es 2/3 y la probabilidad de que te esté gastando una broma mintiendo es 1/3. Si los 3 dicen que está lloviendo, ¿cuál es la probabilidad de que realmente esté lloviendo en Londres? Q3. ¿Cómo agregaría nuevo Facebook miembros a la base de datos de miembros y codificar sus relaciones con otros en la base de datos? Q4. ¿Cómo probará que existe una mayor probabilidad de que un usuario permanezca activo después de 6 meses dado que un usuario tiene más amigos ahora? Q5. Se le dan 40 tarjetas con cuatro colores diferentes: 10 tarjetas verdes, 10 tarjetas rojas, 10 tarjetas azules y 10 tarjetas amarillas. Las cartas de cada color están numeradas del uno al diez. Se eligen dos cartas al azar. Averigüe la probabilidad de que las cartas elegidas no sean del mismo número y del mismo color. Q6. Cree un programa en el idioma de su elección para leer un archivo de texto con varios tweets. El resultado debe ser 2 archivos de texto, uno que contenga la lista de todas las palabras únicas entre todos los tweets junto con el recuento de palabras repetidas y el segundo archivo debe contener el número medio de palabras únicas para todos los tweets. Q7. ¿Qué hará si eliminar los valores perdidos de un conjunto de datos causa sesgo? Q8. Un disco gira sobre un eje y no sabe la dirección en la que gira el disco. Se le proporciona un juego de alfileres. ¿Cómo utilizará los pines para describir de qué manera gira el disco? Q9. ¿Cómo diseñará un motor de recomendación para trabajos? Q10. ¿Qué tipo de producto desea crear en Google? Q11. Los coches están implantados con rastreador de velocidad para que las compañías de seguros puedan realizar un seguimiento de nuestro estado de conducción. Con base en este nuevo esquema, ¿qué tipo de preguntas comerciales se pueden responder? Q12. ¿Cómo puede decidir si un algoritmo es mejor que el otro? Q13. Una caja tiene 12 tarjetas rojas y 12 tarjetas negras. Otra caja tiene 24 tarjetas rojas y 24 tarjetas negras. Quieres sacar dos cartas al azar de una de las dos casillas, ¿cuál casilla tiene una mayor probabilidad de obtener cartas del mismo color y por qué? Q14. ¿Cuál es la diferencia entre un modelo en bolsa y un modelo potenciado? Q15. Está creando un informe para las cargas de contenido de los usuarios cada mes y observa un aumento repentino en el número de cargas para el mes de enero. El aumento en las cargas es, particularmente en las cargas de imágenes. ¿Cuál crees que será la causa de esto y cómo probarás este pico repentino? Q16. Eres dueño de una empresa de ropa y quieres mejorar tu lugar en el mercado. ¿Cómo lo harás desde el suelo? Q17. ¿Cómo decidirá qué versiones de los dos algoritmos de precios de sobretensión funcionan mejor para cualquier empresa de aviación? Q18. ¿Cuál es el grado de libertad del lazo? Q19. ¿Cuál es la diferencia entre un iterador, generador y comprensión de listas en Python? Q20. Dado un conjunto de páginas web y cambios en el sitio web, ¿cómo probará la nueva función del sitio web para determinar si el cambio funciona positivamente? Q21. Dada una matriz de dimensiones MxN con cada celda que contiene un alfabeto, averigüe si contiene una cadena o no. Q22. ¿Cómo creará un sistema de almacenamiento en caché utilizando una estructura de datos avanzada como hashmap? Q23. Si pudiera obtener el conjunto de datos sobre cualquier tema de interés, independientemente de los métodos o recursos de recopilación, ¿cómo se vería el conjunto de datos y qué haría con él? Q24. ¿Qué son los métodos de detección de anomalías? Q25. ¿Cómo funciona el almacenamiento en caché y cómo se usa en la ciencia de datos? Entonces chicos, con esto llegamos al final de este artículo. Las preguntas de la entrevista sobre ciencia de datos de Google son en su mayoría basado en escenarios y requiero que tengas Habilidades de resolución de problemas y, además, necesita saber cómo aplicar la ciencia de datos a estas situaciones. Espero que esto le brinde una perspectiva para estar preparado para cualquier entrevista de ciencia de datos en el futuro. Ya sea Google, Microsoft, Apple o Uber. Todos los gigantes de la tecnología hacen preguntas similares cuando se trata de ciencia de datos, ya que es un campo vasto y al mismo tiempo nuevo. le permite dominar las herramientas y los sistemas que utilizan los profesionales de la ciencia de datos. Incluye capacitación en estadísticas, ciencia de datos, Python, Apache Spark & ​​Scala, Tensorflow y Tableau. El plan de estudios ha sido determinado por una extensa investigación sobre más de 5000 descripciones de puestos en todo el mundo. Si tiene alguna consulta, no dude en mencionarla en la sección de comentarios a continuación.
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