Câu hỏi phỏng vấn Data Science

15 Các câu hỏi phỏng vấn Data Science được chia sẻ bởi các ứng viên

Câu hỏi phỏng vấn Data Science về chuyên môn

Câu hỏi 1: 'Data science' là gì?

Data Science (Khoa học dữ liệu) là một dạng phương pháp luận được sử dụng để trích xuất và tổ chức các dữ liệu và thông tin khác nhau từ các nguồn dữ liệu khổng lồ (cả có cấu trúc và không có cấu trúc).

Cách thức hoạt động của dạng khoa học này là nó sử dụng các thuật toán khác nhau và toán học ứng dụng để trích xuất kiến ​​thức, thông tin hữu ích và sắp xếp nó theo cách có ý nghĩa và đưa ra một số cách sử dụng.

Câu hỏi 2: Khác nhau giữa 'Data Science' và 'big data' là gì?

Chắc chắn đây là một trong những câu hỏi phỏng vấn Data Science khó trả lời hơn, rất nhiều người không diễn đạt được sự khác biệt rõ ràng. Điều này chủ yếu là do thiếu thông tin xung quanh chủ đề.

Tuy nhiên, chính câu trả lời rất đơn giản - vì thuật ngữ "dữ liệu lớn" (big data) ngụ ý khối lượng dữ liệu và thông tin khổng lồ, nó cần một phương pháp cụ thể để phân tích. Do vậy, dữ liệu lớn là thứ mà khoa học dữ liệu (Data Science) phân tích.

Câu hỏi 3: 'Data scientist' và 'data analysist' khác nhau như thế nào?

Mặc dù đây cũng là một trong những câu hỏi phỏng vấn Data Science cơ bản, các thuật ngữ vẫn thường có xu hướng lẫn lộn.

Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) khai thác, xử lý và phân tích dữ liệu. Họ quan tâm đến việc cung cấp các dự đoán cho doanh nghiệp về những vấn đề doanh nghiệp có thể gặp phải.

Nhà phân tích dữ liệu (Data Analysist) giải quyết các vấn đề kinh doanh không được hỗ trợ thay vì dự đoán chúng. Họ xác định các vấn đề, thực hiện phân tích thông tin thống kê và ghi lại mọi thứ.

Câu hỏi 4: Đâu là những tính năng căn bản đại diện cho dữ liệu lớn?

Vừa rồi chúng ta đã đề cập đến các định nghĩa, chúng ta có thể chuyển sang các câu hỏi phỏng vấn Data Science cụ thể. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng bạn sẽ nhận được các câu hỏi phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và dữ liệu lớn. Lý do tại sao là bởi vì tất cả các phân nhánh nhỏ hơn này đan xen với nhau.

Năm danh mục đại diện cho dữ liệu lớn và chúng được gọi là “5V”:

  • Giá trị (Value);
  • Đa dạng (Variety);
  • Vận tốc (Velocity);
  • Tính xác thực (Veracity);
  • Âm lượng (Volume).

Tất cả các thuật ngữ này tương ứng với dữ liệu lớn theo cách này hay cách khác.

Câu hỏi 5: 'recommender system' là gì?

Đây là một loại hệ thống được sử dụng để dự đoán mức độ xếp hạng của người dùng đối với một số đối tượng cụ thể (phim, nhạc, hàng hóa, v.v...). Không cần phải nói, có rất nhiều công thức phức tạp liên quan đến một hệ thống như vậy.

Câu hỏi 6: Thử A/B là gì?

Mặc dù thử A/B có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, nhưng nó cũng là một trong những câu hỏi phỏng vấn cho data scientist nổi bật hơn cả. Vậy đó là gì?

Thử A/B là một hình thức thử nghiệm được thực hiện để tìm ra phiên bản của cùng một thứ đáng sử dụng hơn cho mục đích đạt kết quả mong muốn.

Ví dụ, nói rằng bạn muốn bán táo. Bạn không chắc loại táo nào - đỏ hay xanh - khách hàng của bạn sẽ thích hơn. Vì vậy, bạn thử cả hai - đầu tiên bạn cố gắng bán những quả táo đỏ, sau đó là những quả xanh. Sau khi hoàn tất, bạn chỉ cần tính toán xem cái nào sinh lợi nhiều hơn và thế là xong - đó là thử A/B!

Câu hỏi 7: 'selection bias' là gì?

Sai lệch lựa chọn là sai lệch được đưa ra bởi việc lựa chọn các cá thể, nhóm hoặc dữ liệu để phân tích theo cách không đạt được ngẫu nhiên thích hợp, do đó đảm bảo rằng mẫu thu được không đại diện cho quần thể dự định phân tích.

Nếu không tính đến sai lệch lựa chọn, thì một số kết luận của nghiên cứu có thể không chính xác.

Câu hỏi 8: Bạn biết gì về 'Normal Distribution'?

Dữ liệu được phân phối theo nhiều cách khác nhau với độ lệch sang trái hoặc sang phải hoặc tất cả có thể bị lộn xộn. Tuy nhiên, có khả năng dữ liệu sẽ đạt đến dạng đường cong hình chuông mà không có bất kỳ độ lệch nào sang trái hoặc sang bên phải.

Các đặc điểm của phân phối chuẩn:

  • Unimodal - một chế độ
  • Đối xứng (Symmetrical) - nửa trái và phải là hình ảnh phản chiếu
  • Hình chuông (Bell-shaped) - chiều cao tối đa ở mức trung bình
  • Mean, Mode, Median đều nằm ở trung tâm
  • Tiệm cận (Asymptotic)

Câu hỏi 9: Hiệu năng thống kê của độ nhạy là gì?

Đây có thể là một trong những câu hỏi phỏng vấn Data Science phức tạp hơn. Độ nhạy thường được sử dụng để xác nhận độ chính xác của một bộ phân loại (classifier), ví dụ: Logistic,Random Forest, SVC.

Độ nhạy là "Sự kiện đúng được dự đoán/Tổng số sự kiện".

Sự kiện Đúng (True Events) là những sự kiện đúng và mô hình cũng dự đoán chúng là đúng.

Việc tính toán thời vụ rất đơn giản. Công thức là Seasonalit = (Khẳng định thật-True positives)/(Khẳng định trong biến phụ thuộc thực tế).

Câu hỏi 10: Cái nào tốt hơn - dữ liệu tốt hay mô hình tốt?

Đây có thể là một trong những câu hỏi phỏng vấn dữ liệu lớn phổ biến hơn, mặc dù nó cũng thuộc loại câu hỏi phỏng vấn cho data scientist.

Câu trả lời cho câu hỏi này thực sự rất chủ quan và phụ thuộc vào từng trường hợp cụ thể. Các công ty lớn hơn có thể thích dữ liệu tốt, vì nó là cốt lõi của bất kỳ doanh nghiệp thành công nào. Mặt khác, không thể tạo ra các mô hình tốt nếu không có dữ liệu tốt.

Bạn có thể chọn theo sở thích cá nhân của mình - không có câu trả lời đúng hay sai (trừ khi công ty đang tìm kiếm cụ thể một trong hai câu trả lời).

Câu hỏi 11: Điều gì sẽ xảy ra nếu hai người dùng truy cập cùng một tệp HDFS cùng lúc?

Đây cũng là một trong những câu hỏi phỏng vấn Data Science phổ biến hơn - và nó hơi khó. Bản thân câu trả lời không khó, nhưng rất dễ kết hợp nó với cách các chương trình tương tự phản ứng.

Nếu hai người dùng đang cố gắng truy cập vào một tệp trong HDFS, người đầu tiên có quyền truy cập, trong khi người dùng thứ hai (hơi muộn hơn) bị từ chối.

Câu hỏi 12: 'cluster sampling' là gì?

Cluster sampling (Lấy mẫu theo cụm) có nghĩa là một loại phương pháp lấy mẫu. Với lấy mẫu theo cụm, nhà nghiên cứu chia tổng thể thành các nhóm riêng biệt, được gọi là cụm. Sau đó, một mẫu cụm ngẫu nhiên đơn giản được chọn từ tổng thể. Nhà nghiên cứu tiến hành phân tích dữ liệu từ các cụm được lấy mẫu.

Nhưng lưu ý khi đi phỏng vấn vị trí Data Science

Chuẩn bị Kiến thức Cơ bản

Đảm bảo bạn có kiến thức cơ bản về Machine Learning, Statistical Analysis, và các công cụ phổ biến như Python và R. Các câu hỏi về kiến thức cơ bản thường xuất hiện trong phỏng vấn DData Science.

Hiểu Vị trí và Công Ty

Nắm rõ mục tiêu và yêu cầu của vị trí Data Science mà bạn đang phỏng vấn. Nghiên cứu về công ty để hiểu về môi trường làm việc, văn hóa công ty, và dự án họ đang thực hiện.

Xây dựng Portfolios và Dự án Thực Tế

Nếu có thể, đưa ra ví dụ về các dự án Data Sciencee mà bạn đã thực hiện. Một portfolio mạnh có thể là một ấn tượng lớn trong quá trình phỏng vấn.

Kỹ năng Lập Trình

Làm việc với Python và/hoặc R là quan trọng. Hãy chuẩn bị để trình bày kỹ năng lập trình của bạn và làm rõ là bạn đã sử dụng chúng trong các dự án thực tế.

Kỹ năng Trình bày và Giao tiếp

Data Scientists cần có khả năng trình bày kết quả phân tích một cách dễ hiểu cho đồng nghiệp và các bên liên quan. Hãy chuẩn bị để diễn đạt ý kiến của bạn một cách rõ ràng và tổ chức.

Suy luận Logic và Giải quyết Vấn đề

Thường có các câu hỏi về khả năng suy luận logic và giải quyết vấn đề. Hãy luyện tập trước để trả lời một cách logic và có hệ thống.

Trả lời câu hỏi về Kinh nghiệm

Chuẩn bị câu trả lời cụ thể về kinh nghiệm làm việc trong các dự án Data Science trước đây, bao gồm cả thành công và thất bại. Sự chân thành và khả năng học hỏi từ kinh nghiệm là quan trọng.

Thái độ Tìm kiếm và Sáng tạo

Data Science thường đòi hỏi sự sáng tạo và khả năng tự tìm kiếm giải pháp. Hãy thể hiện thái độ tích cực và khả năng tìm kiếm giải pháp trong phỏng vấn.

Hỏi Câu hỏi

Khi bạn có cơ hội, hãy đặt câu hỏi về vị trí công việc, đội ngũ làm việc, và dự án mà bạn sẽ tham gia. Điều này cho thấy bạn quan tâm và đã xem xét kỹ vị trí này.

Thận trọng với Câu hỏi Lương

Thường thì câu hỏi về lương nên được đặt ở giai đoạn sau khi bạn đã nhận được lời mời làm việc hoặc khi cuộc phỏng vấn đã tiến triển đến giai đoạn cuối. Trước đó, tập trung vào thể hiện khả năng và giá trị của bạn đối với công ty.

Câu hỏi phỏng vấn

Data Science được hỏi... 07/11/2023

"Bạn có kinh nghiệm trong việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn từ nguồn khác nhau như SQL, NoSQL, hoặc các nguồn dữ liệu khác không?"

1 câu trả lời

Tôi có kinh nghiệm đáng kể trong việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau như SQL, NoSQL cũng như các nguồn dữ liệu đa dạng khác. Qua các dự án và trải nghiệm làm việc, tôi đã có cơ hội áp dụng kiến thức vững về các công cụ và ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu, cùng kỹ năng phân tích dữ liệu để hiểu và trích xuất thông tin quan trọng từ các nguồn dữ liệu đa dạng, hỗ trợ trong việc xây dựng các mô hình và giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực Data Science.

Data Science được hỏi... 07/11/2023

"Hãy chia sẻ về kỹ năng của bạn trong việc sử dụng các công cụ và ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R, và công cụ thống kê như Jupyter, Pandas, hay NumPy."

1 câu trả lời

Tôi có kỹ năng vững trong việc sử dụng các công cụ và ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python và R, cùng với các thư viện như Jupyter, Pandas và NumPy. Qua quá trình làm việc và dự án thực tế, tôi đã áp dụng thành công những kiến thức này để xử lý và phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình và trình bày kết quả một cách hiệu quả. Tôi luôn học hỏi và cập nhật kiến thức mới để nắm vững các công nghệ mới nhằm nâng cao khả năng làm việc trong lĩnh vực Data Science.

Data Science được hỏi... 07/11/2023

"Làm thế nào bạn có thể áp dụng kiến thức về Machine Learning và các mô hình dữ liệu để giải quyết các vấn đề thực tế trong lĩnh vực của Data Science?"

1 câu trả lời

Để áp dụng kiến thức về Machine Learning và các mô hình dữ liệu vào giải quyết các vấn đề thực tế trong lĩnh vực Data Science, tôi sẽ tiếp cận mỗi vấn đề với việc thu thập và xử lý dữ liệu cẩn thận để xác định các yếu tố quan trọng. Tôi sẽ lựa chọn các mô hình phù hợp, điều chỉnh chúng và thử nghiệm để tối ưu hóa hiệu suất. Bên cạnh đó, tôi sẽ sử dụng kỹ năng phân tích kết quả mô hình và trích xuất thông tin quan trọng để đưa ra giải pháp hiệu quả cho từng vấn đề cụ thể trong lĩnh vực Data Science.

Data Science được hỏi... 09/11/2023

Bạn nghĩ gì về việc làm tăng ca với vị trí Data Science?

1 câu trả lời

Việc tăng ca thường xảy ra trong lĩnh vực làm việc nơi tiến độ và thời gian là quan trọng. Điều này có thể được coi là một phần của cuộc sống nghề nghiệp.

 

 

Data Science được hỏi... 09/11/2023

Cách làm việc của bạn với vị trí Data Science?

1 câu trả lời

"Tôi thích làm việc theo kế hoạch vì nó giúp tôi đạt hiệu quả cao hơn, đồng thời giúp theo dõi tiến độ công việc một cách cụ thể."

 

 

Data Science được hỏi... 09/11/2023

Bạn làm thế nào để hoàn thành công việc đúng thời hạn với vị trí Data Science?

1 câu trả lời

Tôi luôn thể hiện sự cam kết đối với chất lượng và tiến độ công việc. Tôi biết cách tự quản lý và đảm bảo rằng mọi thứ diễn ra theo kế hoạch.

 

 

Data Science được hỏi... 09/11/2023

Khi nào bạn cảm thấy hài lòng trong công việc với vị trí Data Science?

1 câu trả lời

Trong môi trường làm việc trước đây, tôi thấy thích thú nhất khi có thể tương tác với khách hàng. Việc này giúp tôi hiểu sâu hơn về họ và mang lại cơ hội để giải quyết vấn đề, cải thiện sản phẩm và dịch vụ để làm hài lòng khách hàng.

 

 

Data Science được hỏi... 09/11/2023

Mức lương bạn mong muốn với vị trí Data Science?

1 câu trả lời

Khi đề cập đến mức lương mong muốn, tránh việc đưa ra số liệu quá cao hoặc không thực tế, nhưng cũng không nên tự giới hạn quá thấp. Thay vào đó, nên đề xuất một mức lương hợp lý phản ánh đúng giá trị của bạn trong ngành nghề đó.

 

 

Data Science được hỏi... 09/11/2023

Khả năng chịu áp lực trong công việc với vị trí Data Science?

1 câu trả lời

Tôi thường tham gia các khóa học hoặc học các kỹ năng mới để giảm stress và phát triển bản thân.

 

 

Data Science được hỏi... 09/11/2023

Lý do nào sẽ khiến bạn từ bỏ công việc ngay trong tháng đầu tiên với vị trí Data Science?

1 câu trả lời

"Tôi tin rằng sự phù hợp với môi trường là yếu tố quan trọng đối với mỗi nhân viên. Nếu tôi nhận thấy rằng công ty không đáp ứng đúng những gì đã cam kết hoặc không hỗ trợ việc phát triển cá nhân của tôi, tôi sẽ cân nhắc một cách cẩn trọng về sự phù hợp tiếp tục công việc của mình tại đó."

 

 

Data Science được hỏi... 09/11/2023

Tại sao chúng tôi nên tuyển bạn với vị trí Data Science?

1 câu trả lời

Trong lĩnh vực mà tôi đang ứng tuyển, kỹ năng giao tiếp là yếu tố quan trọng không thể phủ nhận. Tôi đã có kinh nghiệm làm việc trong môi trường đa văn hóa và đã tham gia vào nhiều dự án đòi hỏi giao tiếp liên tục với đội ngũ đa quốc gia. Điều này đã giúp tôi phát triển khả năng giao tiếp mạnh mẽ và linh hoạt, là yếu tố quan trọng trong việc xây dựng mối quan hệ làm việc tích cực và hiệu quả với đồng nghiệp và khách hàng.

 

 

Data Science được hỏi... 09/11/2023

Làm sao công ty tuyển dụng bạn khi bạn chưa có kinh nghiệm với vị trí Data Science?

1 câu trả lời

"Tôi tự tin về khả năng làm việc nhóm, được củng cố thông qua các vị trí trước đó. Tôi đã từng làm thêm tại một quán cà phê và cũng tham gia vào một dự án thực tập tại trường đại học. Trong cả hai trường hợp, tôi đã học cách tương tác và làm việc cùng đồng nghiệp để đảm bảo sự hòa hợp và hiệu quả trong công việc hàng ngày."

 

 

Data Science được hỏi... 09/11/2023

Bạn có nghĩ là năng lực của bạn vượt so với yêu cầu của chúng tôi với vị trí Data Science?

1 câu trả lời

Tôi rất muốn được cơ hội làm việc tại công ty của bạn và tôi tin rằng tôi có kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết để đảm nhận công việc này.

 

 

Data Science được hỏi... 09/11/2023

Mức lương ở công ty cũ của bạn với vị trí Data Science?

1 câu trả lời

Lúc tôi mới gia nhập công ty, mức lương khởi điểm của tôi ở vị trí nhân viên kỹ thuật là 8 triệu đồng. Hiện tại, tôi đang nhận mức lương 12 triệu đồng.

 

 

Data Science được hỏi... 08/11/2023

Mục tiêu nghề nghiệp của bạn với vị trí Data Science?

1 câu trả lời

Bạn chắc chắn phải lưu ý rằng nguyên tắc trả lời phỏng vấn về mục tiêu nghề nghiệp là mục tiêu đó phải có khả năng thực hiện được. Những mục tiêu nghe quá "đao to búa lớn" chắc chắn không phải là "ngầu", là "ấn tượng" mà ngược lại, dễ tạo cảm giác không "biết mình biết ta", thậm chí là gây phản cảm. Ví dụ, bạn vừa mới ra trường thì nói về mục tiêu học hỏi, phát triển chuyên môn và kỹ năng, cho thấy sự cầu tiến sẽ tốt hơn là "chém gió" rằng mình sẽ sớm trở thành CEO sau 3 - 5 năm nữa.