Pertanyaan Wawancara Ilmu Data Google: Semua yang perlu Anda ketahui untuk memecahkannya



Artikel ini memberi Anda sekumpulan Google Data Science Interview Questiosn, Proses Wawancara dan prasyarat untuk melamar pekerjaan di Google.

Dipekerjakan di Perusahaan Terkenal Secara Global seperti Google adalah Pekerjaan Impian bagi banyak orang. Mereka memiliki beberapa Ilmuwan Riset AI paling berbakat, dan Di dalam dunia. Tidak banyak sumber untuk Google Pertanyaan Wawancara online dan tidak mudah mendapatkan pekerjaan di sana. Jadi, saya akan membahas topik-topik berikut dalam artikel ini:

Deskripsi Pekerjaan dan Persyaratan

Dengan gaji rata-rata $ 169.067 , termasuk bonus. Gaji Google Data Scientist berkisar dari $ 120.000 - $ 280.000 . Dengan gaji yang tinggi ini, Anda perlu mengetahui persyaratan yang tepat untuk pekerjaan yang Anda lamar. Meskipun persyaratannya bervariasi dari satu posisi ke posisi lain, Berikut adalah beberapa yang umum:

Persyaratan Minimum:





perbedaan antara java dan class

google

  • Gelar Master dalam Disiplin Kuantitatif (Statistik, Riset Operasi, Ilmu Komputer)
  • 2 tahun pengalaman kerja di bidang terkait Analisis Data
  • Pengalaman dengan perangkat lunak statistik (mis., R , , MATLAB, Pandas) dan
  • Pengalaman dengan bahasa database (misalnya, SQL )

Tanggung jawab:



  • Bekerja dengan kumpulan data yang besar dan kompleks. Memecahkan masalah analisis yang sulit dan tidak rutin, menerapkan metode analisis lanjutan sesuai kebutuhan
  • Melakukan analisis yang mencakup pengumpulan data dan spesifikasi persyaratan, pemrosesan, analisis, kiriman yang sedang berlangsung, dan presentasi
  • Buat dan buat prototipe pipeline analisis secara berulang untuk memberikan wawasan dalam skala besar
  • Kembangkan pengetahuan komprehensif tentang struktur dan metrik data Google, dorong perubahan jika diperlukan untuk pengembangan produk
  • Berinteraksi lintas fungsi, membuat rekomendasi bisnis (mis., Manfaat biaya, perkiraan, analisis eksperimen)
  • Meneliti dan mengembangkan metode analisis, perkiraan, dan pengoptimalan untuk meningkatkan kualitas produk yang dapat dilihat pengguna Google

Proses Wawancara Ilmu Data Google

Menghapus daftar pendek itu sendiri merupakan tugas yang sulit, yang sepenuhnya bergantung pada Anda CV, Surat Pengantar dan Pengalaman . Google Ilmu Data Pertanyaan Wawancara adalah campuran dari asah Otak dan Pertanyaan Teknis. Biasanya, proses pertama adalah Wawancara Telepon.

Wawancara Telepon:

Ini terdiri dari Pertanyaan yang sebagian besar didasarkan pada (konkret dan teoritis) dan sangat didasarkan pada . Pertanyaannya juga bervariasi berdasarkan proyek yang Anda kerjakan.
  • Kasus 1: Wawancara menanyakan tentang teknik ekstraksi ciri, PCA (Digunakan dalam Proyek), analisis korelasi, beberapa teknik klasifikasi yang digunakan (SVM, GBM, neural net). Mengapa tidak regresi logistik, mengapa GBM? - Pada dasarnya pertanyaan seputar pemisahan kelas.
  • Kasus 2: Mengapa menggunakan pemilihan fitur? Jika dua prediktor berkorelasi tinggi, apa pengaruhnya terhadap koefisien dalam regresi logistik? Berapa interval kepercayaan dari koefisien?
  • Kasus 3: Disk berputar pada porosnya dan Anda tidak tahu ke arah mana cakram tersebut berputar. Anda diberikan satu set pin. Bagaimana Anda akan menggunakan pin untuk menjelaskan ke arah mana disk berputar?
Setelah Wawancara Melalui Telepon, ini adalah Putaran Tatap Muka dan Pengodean. Jadi, Mari Diskusikan beberapa Pertanyaan Wawancara Sains Data Google yang paling umum. Meskipun pertanyaan-pertanyaan ini mungkin tidak ditanyakan persis seperti yang diberikan di bawah ini, saya telah mencoba membahas banyak dari mereka.

Pertanyaan Wawancara Ilmu Data Google

Pertanyaan-pertanyaan ini tidak membingungkan, karena Google telah berhenti menanyakan pertanyaan-pertanyaan itu, mereka memiliki pertanyaan serupa yang mereka sebut Pertanyaan Pemecahan Masalah . Banyak Pertanyaan Pembelajaran Mesin, mulai dari yang umum hingga yang praktis ditanyakan. Google pada dasarnya mencakup luasnya topik daripada Kedalaman. P1. Anda berada di Kasino dan memiliki dua dadu untuk dimainkan. Anda memenangkan $ 10 setiap kali Anda melempar 5. Jika Anda bermain sampai menang dan kemudian berhenti, berapa pembayaran yang diharapkan? P2. Anda akan naik pesawat ke London, Anda ingin tahu apakah Anda harus membawa payung atau tidak. Anda memanggil tiga teman acak Anda dan sebagai masing-masing dari mereka jika hujan. Probabilitas teman Anda mengatakan yang sebenarnya adalah 2/3 dan probabilitas bahwa mereka mempermainkan Anda dengan berbohong adalah 1/3. Jika ketiganya mengatakan bahwa sedang hujan, lalu berapa probabilitas bahwa sebenarnya hujan di London. P3. Bagaimana menambahkan baru Facebook anggota ke database anggota, dan kode hubungan mereka dengan orang lain di database? P4. Bagaimana Anda menguji bahwa ada peningkatan kemungkinan pengguna untuk tetap aktif setelah 6 bulan karena pengguna memiliki lebih banyak teman sekarang? P5. Anda diberi 40 kartu dengan empat warna berbeda - 10 kartu hijau, 10 kartu merah, 10 kartu biru, dan 10 kartu kuning. Kartu dari setiap warna diberi nomor dari satu hingga sepuluh. Dua kartu dipilih secara acak. Cari tahu kemungkinan bahwa kartu yang dipilih tidak memiliki nomor dan warna yang sama. P6. Buat program dalam bahasa pilihan Anda untuk membaca file teks dengan berbagai tweet. Keluarannya harus 2 file teks-satu berisi daftar semua kata unik di antara semua tweet bersama dengan jumlah kata yang berulang dan file kedua harus berisi jumlah sedang kata unik untuk semua tweet. P7. Apa yang akan Anda lakukan jika menghapus nilai yang hilang dari kumpulan data menyebabkan bias? P8. Disk berputar pada porosnya dan Anda tidak tahu ke arah mana cakram tersebut berputar. Anda diberikan satu set pin. Bagaimana Anda akan menggunakan pin untuk menjelaskan ke arah mana disk berputar? P9. Bagaimana Anda akan mendesain mesin rekomendasi untuk pekerjaan? P10. Jenis produk apa yang ingin Anda buat di Google? P11. Mobil ditanamkan dengan pelacak kecepatan sehingga perusahaan asuransi dapat melacak keadaan mengemudi kita. Berdasarkan skema baru ini, pertanyaan bisnis seperti apa yang bisa dijawab? P12. Bagaimana Anda bisa memutuskan jika satu algoritma lebih baik dari yang lain? P13. Sebuah kotak memiliki 12 kartu merah dan 12 kartu hitam. Kotak lain memiliki 24 kartu merah dan 24 kartu hitam. Anda ingin menggambar dua kartu secara acak dari salah satu dari dua kotak, kotak mana yang memiliki kemungkinan lebih tinggi untuk mendapatkan kartu dengan warna yang sama dan mengapa? P14. Apa perbedaan antara model bagged dan model boosted? P15. Anda membuat laporan untuk upload konten pengguna setiap bulan dan mengamati peningkatan mendadak dalam jumlah upload untuk bulan Januari. Peningkatan unggahan terutama terjadi pada unggahan gambar. Menurut Anda, apa yang akan menjadi penyebabnya dan bagaimana Anda akan menguji lonjakan yang tiba-tiba ini? P16. Anda memiliki perusahaan pakaian dan ingin meningkatkan tempat Anda di pasar. Bagaimana Anda akan melakukannya dari permukaan tanah? P17. Bagaimana Anda memutuskan versi mana dari dua Algoritma Harga Surge yang bekerja lebih baik untuk Perusahaan Penerbangan mana pun? P18. Berapa derajat kebebasan untuk laso? P19. Apa perbedaan antara pemahaman iterator, generator, dan daftar dengan Python? P20. Mengingat sekumpulan halaman web dan perubahan di situs web, bagaimana Anda akan menguji fitur situs web baru untuk menentukan apakah perubahan tersebut bekerja secara positif? P21. Diberikan matriks dimensi MxN dengan setiap sel berisi alfabet, temukan apakah ada string di dalamnya atau tidak. P22. Bagaimana Anda akan membangun sistem caching menggunakan struktur data lanjutan seperti hashmap? P23. Jika Anda bisa mendapatkan kumpulan data tentang topik minat apa pun, terlepas dari metode pengumpulan atau sumber daya, bagaimana kumpulan data tersebut akan terlihat dan apa yang akan Anda lakukan dengannya? P24. Apa itu metode deteksi anomali? P25. Bagaimana cara kerja caching dan bagaimana Anda menggunakannya dalam ilmu Data? Jadi guys, dengan ini kita mengakhiri artikel ini. Pertanyaan Wawancara Google Data Science kebanyakan berbasis skenario dan mengharuskan Anda memiliki Kemampuan Pemecahan Masalah dan terlebih lagi Anda perlu tahu bagaimana menerapkan Ilmu Data pada situasi ini. Saya berharap ini akan memberi Anda perspektif untuk bersiap menghadapi Wawancara Ilmu Data di masa mendatang. Baik itu Google, Microsoft, Apple atau Uber. Semua raksasa teknologi menanyakan jenis Pertanyaan serupa ketika datang ke Ilmu Data karena ini adalah bidang yang luas dan pada saat yang sama merupakan bidang baru. membuat Anda mahir dalam alat dan sistem yang digunakan oleh Data Science Professionals. Ini mencakup pelatihan tentang Statistik, Ilmu Data, Python, Apache Spark & ​​Scala, Tensorflow, dan Tableau. Kurikulum telah ditentukan oleh penelitian ekstensif pada 5000+ deskripsi pekerjaan di seluruh dunia. Jika Anda memiliki pertanyaan, silakan sebutkan di bagian komentar di bawah.