Top 20 câu hỏi phỏng vấn Data Scientist và cách trả lời hay nhất
Data Scientist đang trở thành một trong những lĩnh vực “hot” nhất thị trường hiện nay. Làm việc trong ngành khoa học dữ liệu là mong ước của nhiều bạn trẻ. Tuy nhiên vượt qua vòng phỏng vấn luôn là một vấn đề khá “nan giải” với nhiều ứng viên. Do đó, thông tin sau đây chuyên gia GrowUpWork sẽ mang tới 20 câu hỏi phỏng vấn Data Scientist điển hình nhất. Hãy tham khảo và bạn sẽ vượt qua vòng phỏng vấn dễ dàng.
Data Scientist là gì? Cần chuẩn bị gì trước khi phỏng vấn Data Scientist
Data Scientist hay nhà khoa học dữ liệu là một vị trí quan trọng trong các công ty công nghệ. Vai trò của Data Scientist là phân tích, xử lý các dữ liệu.
Từ việc phân tích, xử lý này họ sẽ đưa ra định hướng, quyết định có lợi nhất cho công ty.
Những công việc của Data Scientist
Thông thường các câu hỏi phỏng vấn Data Scientist sẽ liên quan và hướng tới mục đích giải quyết công việc của ngành này. Do đó, trước tiên bạn nên định hướng được những gì mà một nhà khoa học dữ liệu cần làm.
- Lọc và xử lý dữ liệu: Các dữ liệu thô ban đầu cần được làm sạch, xử lý và tổ chức lại để có ý nghĩa.
- Nghiên cứu và phân tích: Từ các dữ liệu đã được xử lý, Data Scientist sẽ dùng các phương pháp thống kê để nghiên cứu và phân tích chi tiết.
- Dự đoán tương lai: Từ dữ liệu phân tích được sẽ dùng Machine Learning để dự đoán xu hướng, cơ hội và sự kiện có thể xảy ra với công ty.
- Tư vấn và đưa ra quyết định: Nhà khoa học dữ liệu sẽ dựa vào các phân tích, dự đoán trên để tư vấn và giúp công ty đưa ra các quyết định có lợi.
Điều cần chuẩn bị để trả lời câu hỏi phỏng vấn Data Scientist
Data Scientist không phải là lĩnh vực phổ biến trong mặt bằng chung công việc hiện nay. Tuy nhiên đối với ngành IT thì đây luôn là lĩnh vực hàng đầu.
Theo thống kê từ LinkedIn, mức lương mà các nhà tuyển dụng đề cử cho một ứng viên Data Scientist rơi vào khoảng từ 13 - 25 triệu VNĐ/Tháng. Con số này sẽ được tăng lên theo kinh nghiệm và kỹ năng.
Tất nhiên, để trúng tuyển vị trí hấp dẫn này thì bạn cần phải vượt qua vòng phỏng vấn. Việc này là không hề đơn giản, nhất là với các tập đoàn lớn.
- Xác định vai trò và nhiệm vụ của một Data Scientist: Các công ty mong đợi gì ở một nhà khoa học dữ liệu?
- Nghiên cứu về công ty ứng tuyển: Các sản phẩm và dịch vụ của công ty liên quan đến Data Science.
- Kiến thức nền: Kiến thức về xử lý, phân tích dữ liệu, thuật toán máy học, thống kê và ngôn ngữ lập trình liên quan.
- Kinh nghiệm: Tham gia các dự án liên quan đến Data Science. Mô tả chi tiết về phương pháp và quy trình thực hiện dự án của bạn.
- Luyện tập câu hỏi: Tìm hiểu các câu hỏi thường gặp khi phỏng vấn Data Scientist để hiểu và tìm cách trả lời thông minh nhất.
- Hỏi ngược lại nhà phỏng vấn: Một số câu hỏi về công việc và công ty để giúp bạn hiểu rõ hơn về môi trường làm việc mới.
Tổng hợp 20 câu hỏi phỏng vấn Data Scientist
Phỏng vấn là phần bắt buộc mọi ứng viên cần vượt qua nếu muốn làm ở vị trí Data Scientist. Đương nhiên ai cũng muốn vượt qua vòng này một cách đơn giản nhất.
Bạn hoàn toàn có thể tự tin trả lời phần phỏng vấn Data Scientist bằng tổng hợp 20 câu hỏi sau:
Câu hỏi phỏng vấn tình huống
1. Dự án Data Science phức tạp nhất mà bạn đã tham gia là gì?
Đây rõ ràng là câu hỏi để kiểm tra kinh nghiệm của bạn trong lĩnh vực này. Bạn cũng không bắt buộc phải đưa ra các dự án “khủng”.
2. Chúng tôi đưa cho bạn một tệp dữ liệu ngẫu nhiên. Làm sao để bạn biết được nó phù hợp với nhu cầu kinh doanh?
Đây là dạng câu hỏi phỏng vấn Data Scientist mở và rất dễ khiến ứng viên gặp khó khăn.
Đối với câu hỏi này, nếu bạn nắm rõ quy trình xử lý và phân tích dữ liệu thì chắc chắn không thể làm khó được bạn. Bạn có thể yêu cầu thêm các thông tin bổ sung về số liệu dữ liệu.
Tiếp theo, bạn hãy trình bày các thuật toán để xử lý, phân tích và thống kê dữ liệu. Từ quá trình phân tích này sẽ giúp bạn tìm ra độ tương hợp với mục đích kinh doanh của công ty.
Tốt nhất bạn hãy nên đưa ra hướng giải quyết và cải thiện các dữ liệu, hệ thống đó.
3. Bạn sẽ sử dụng các kỹ năng Machine Learning để tạo ra doanh thu như thế nào?
Một câu hỏi tương đối khó về các con số và cách mà Machine Learning tạo ra doanh thu cho các công ty.
Để trả lời câu hỏi này thì buộc lòng bạn cần có sự hiểu biết và những kỹ năng trong việc áp dụng Machine Learning với Data Science.
Bạn hãy áp dụng kiến thức chuyên môn của mình một cách thông minh. Sử dụng học máy để phát triển sứ mệnh của công ty.
Ví dụ: Họ là công ty về Fintech thì hãy đề xuất hệ thống dự báo tăng trưởng, phát hiện gian lận, đề xuất chính sách tăng trưởng khách hàng,...
Câu hỏi phỏng vấn Data Scientist kiến thức nền
1. Bạn thường dùng những Library nào?
Rõ ràng đây là một câu hỏi đơn giản nhưng bạn tuyệt đối không nên chủ quan. Cách trả lời của bạn cần gọn gàng, đúng trọng tâm nhưng không được thiếu sót.
- Tensor Flow
- Pandas
- NumPy
- SciPy
- Scrapy
- Librosa
- MatPlotLib
Tuy nhiên bạn hãy nên trả lời theo đúng kinh nghiệm của bản thân. Biết nhiều là tốt nhưng việc trả lời không đúng sẽ khiến bạn gặp nhiều khó khăn ở các câu hỏi tiếp theo. Không nhà tuyển dụng nào muốn một ứng viên không trung thực.
2. Recurrent Neural Network (RNN) là gì?
Recurrent Neural Network là một thuật toán dùng dữ liệu tuần tự và nó được dùng trong nhận dạng giọng nói, dịch ngôn ngữ, chụp ảnh,...
RNN hiện nay được sử dụng nhiều trong ứng dụng tìm kiếm giọng nói của Siri (Apple) hay Google. Các mạng RNN phổ biến hiện nay như một - một, nhiều - một, một - nhiều, nhiều - nhiều.
3. Làm sao để tính toán độ chính xác với Confusion Matrix?
Tất nhiên để trả lời câu hỏi phỏng vấn Data Scientist này thì bạn cần có kiến thức về Confusion Matrix.
Công thức để tính toán độ chính xác là: Accuracy = (True Positive + True Negative)/Total Observations
4. Lý do Data Visualization sử dụng R?
Đây là câu hỏi tập trung vào ngôn ngữ và các điểm mạnh của nó. Đây chính là cách để các nhà khoa học dữ liệu đáp ứng các nhu cầu cụ thể của công việc.
Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) là cực kỳ quan trọng. Nếu bạn muốn ứng tuyển vào vị trí này thì nên tìm hiểu và thực hiện công đoạn này. Trong đó, ngôn ngữ R được sử dụng nhiều ở Data Visualization.
Lý do khiến R được dùng nhiều trong trực quan hóa dữ liệu:
- Các thư viện đa dạng như ggplot2, lattice, leaflet của R hỗ trợ rất tốt khi custom.
- R cho phép custom hoặc chỉnh sửa lại các loại biểu đồ. Ưu điểm này vượt trội so với Python.
5. So sánh sự khác nhau giữa Normalization và Standardization
- Kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu theo phương pháp phân phối bình thường.
- Độ lệch chuẩn 1 và giá trị trung bình 0
- Tiêu chuẩn hóa đảm bảo dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn chuẩn (Normal Standard)
- Công thức Standardization Formula: Z = (X - μ) / σ.
- Với Z là giá trị chuẩn hóa của X. X là giá trị ban đầu. μ là giá trị trung bình của biến. σ là độ lệch chuẩn của biến.
- Kỹ thuật biến đổi những giá trị dữ liệu nằm trong khoảng từ 1 đến 0
- Cách gọi khác: Tỷ lệ tối thiểu - tối đa
- Dữ liệu trở về từ phạm vi 0 - 1 được xử lý bằng Normalization (chuẩn hóa).
- Công thức Normalization Formula: X’ = (X – Xmin) / (Xmax – Xmin)
- Trong đó X’ là giá trị chuẩn hóa của giá trị X. X là giá trị ban đầu của biến. Xmin là giá trị tối thiểu của biến, Xmax là giá trị tối đa của biến.
Câu hỏi phỏng vấn Data Scientist về phân tích dữ liệu
1. Lấy mẫu là gì? Có bao nhiêu phương pháp lấy mẫu mà bạn biết?
Lấy mẫu là phương pháp chọn lựa đối tượng trong dữ liệu để tiến hành khảo sát. Điều này giúp các nhà khoa học dữ liệu phân tích được từng dữ liệu nhỏ thay vì phải chọn cả toàn bộ tệp.
Việc biết được bao nhiêu phương pháp lấy mẫu là hoàn toàn phụ thuộc vào bạn. Vì đây là bước đầu tiên cũng là căn bản nhất nên bạn hãy cố gắng tích lũy thật nhiều kinh nghiệm.
- Lấy mẫu phi ngẫu nhiên: mẫu thuận tiện, mẫu phán đoán, mẫu định ngạch.
- Lấy mẫu ngẫu nhiên: mẫu ngẫu nhiên đơn giản, mẫu ngẫu nhiên hệ thống, mẫu cả khối, mẫu phân tầng, mẫu nhiều giai đoạn.
2. Tại sao bạn nên dùng A/B Testing?
Thử nghiệm A/B là dạng test giả thuyết thống kê dành cho các thử nghiệm ngẫu nhiên với 2 biến A và B. Đây là thử nghiệm thường được dùng cho nghiên cứu trải nghiệm người dùng.
Trong Data Science thì A/B Testing thường được dùng để thử nghiệm các mô hình học máy khác nhau. Mỗi mô hình Machine Learning sẽ cho ra các giải pháp khác nhau và công ty sẽ lựa chọn dựa theo phản hồi người dùng.
3. Các giá trị ngoại lệ được xử lý ra sao?
Đây là câu hỏi phỏng vấn Data Scientist khá thường xuyên xuất hiện. Nó không quá khó nhưng lại thường gây ra sự phân vân cho ứng viên.
Giải pháp tốt nhất là hãy loại bỏ ngoại lệ. Các dữ liệu này thường ảnh hưởng không tốt tới quá trình phân tích dữ liệu tổng thể.
Tuy nhiên hãy chắc chắn rằng những dữ liệu ngoại lệ đó là không có giá trị hoặc chỉ là được thêm vào do nhầm lẫn.
- B1: Tiến hành chuẩn hóa dữ liệu.
- B2: Áp dụng StandardScaler hoặc MinMaxScaler.
- B3: Sử dụng các thuật toán không bị tác động bởi ngoại lệ như Random Forests
Câu hỏi phỏng vấn Data Scientist về Machine Learning
Bên cạnh các câu hỏi về kinh nghiệm, quy trình thì Học máy cũng là phần cực kỳ quan trọng. Trong thời đại hiện nay thì Machine Learning được đánh giá rất cao trong việc định hướng, đưa ra quyết định cho lợi ích của công ty.
1. TF-IDF là gì?
Term Frequency Inverse Document Frequency of records (TF-IDF) là phương pháp dùng để xác định mức độ liên quan của một từ trong chuỗi hoặc tệp dữ liệu của văn bản.
TF-IDF đánh giá giá trị của từng thuật ngữ trong tài liệu hoặc kho văn bản. Cách này dùng để vector hóa văn bản. Một dòng hoặc câu của văn bản sẽ được chuyển thành giá trị số để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Chuyên viên Xử lý ảnh Computer Vision (OpenCV)/Machine Learning/Deep Learning tại Hà Nội năm 2020
HYPERLOGY
[Tuyển Gấp] Project Manager HOT
OneTech Asia
![[Tuyển Gấp] Project Manager](https://onetech.vn/frontend/img/other/header-logo-blue-105x60.png){kind=logo}
Tòa nhà QCOOP, 647 Lý Thường Kiệt, Phường 11, Tân Bình, Thành phố Hồ Chí Minh 700000
IT Comtor HOT
CÔNG TY CỔ PHẦN KATSURA VIỆT NAM
Lô 3C-5, Đường số 12, KCN Long Hậu 3 (Giai đoạn 1), xã Long Hậu, huyện Cần Giuộc, tỉnh Long An, Việt Nam.
2. Cách để tránh Overfitting cho mô hình?
Nếu bạn nghiên cứu về AI hay Machine Learning thì chắc chắn sẽ rất quen thuộc với khái niệm Overfitting.
Về cơ bản đây là hiện tượng mà mô hình của bạn không hoạt động trong tệp dữ liệu thực tế cho dù đã làm rất tốt trên tập đào tạo thử nghiệm.
- Giữ mô hình đơn giản,
- Hạn chế đào tạo (training) cho Epocs dài hơi.
- Dùng kỹ thuật tính năng.
- Dùng các kỹ thuật Cross-validation.
- Dùng kỹ thuật Regularization.
- Đánh giá mô hình bằng Shap.
Các câu hỏi phỏng vấn Data Scientist phổ biến khác
Ngoài ra chúng ta còn có thể tìm hiểu cách trả lời một số câu hỏi phổ biến khác về khoa học dữ liệu như sau:
- Trình bày hiểu biết về phương pháp Sliding Window cho ime Series Forecasting?
- Kỹ thuật Gradient Descent luôn hội tụ về những điểm giống nhau là đúng hay sai?
- Error và Residual khác nhau ở điểm gì?
- Trình bày hiểu biết về chuỗi Markov?
- Trình bày ví dụ về dữ liệu phân phối không chuẩn? Lỗi nào khiến dữ liệu phân phối không chuẩn?
- Packages nào bạn quen nhất ở trong ngôn ngữ R? Trình bày điều bạn thích hoặc không thích ở chúng?
- Viết truy vấn SQL để liệt kê toàn bộ đơn hàng chứa thông tin khách hàng?
Trên đây là danh sách 20 câu hỏi phỏng vấn Data Scientist phổ biến nhất của nhà tuyển dụng. Mỗi câu hỏi đều ẩn chứa khá nhiều yếu tố để đánh giá ứng viên. Điều quan trọng là bạn cần có sự chuẩn bị kỹ càng về cả kiến thức lẫn tinh thần. Sự hiểu biết, tự tin chắc chắn sẽ giúp bạn có buổi phỏng vấn thành công.
Tin tức liên quan
Top 5 chứng chỉ dành cho developer uy tín nhất hiện nay
7 chứng chỉ dành cho Tester mà bạn không nên bỏ qua
Top 20 câu hỏi phỏng vấn Mobile Developer và cách trả lời hay nhất
Top 20 câu hỏi phỏng vấn IoT Engineer và cách trả lời hay nhất
Top 20 câu hỏi phỏng vấn IT Comtor và cách trả lời hay nhất
Tổng hợp những mẫu skill sheet trong ngành IT
