83 Fragen an Kandidaten für ein Vorstellungsgespräch als Datenwissenschaftler in Python

Python-Datenwissenschaftler sind Fachleute, die Python verwenden, um komplexe Datenanalysen durchzuführen. Dazu benötigen sie eine Reihe von Programmierkenntnissen, die ihnen helfen, Datenbankbibliotheken effizient zu nutzen.

Herauszufinden, ob Ihre Bewerber wirklich über die richtigen technischen Kenntnisse verfügen, kann schwierig sein - aber wir können Ihnen dabei helfen. Unser Python-Skill-Test hilft Ihnen, die Fähigkeiten Ihrer Bewerber schnell einzuschätzen; die besten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie den Test mit einem Vorstellungsgespräch kombinieren, um das Wissen der Bewerber zu vertiefen.

Aber welche Fragen können Ihnen helfen, mehr Informationen zu sammeln und die Erfahrung der Bewerber in einem ansprechenden Vorstellungsgespräch zu verbessern?

Entdecken Sie 83 Python-Fragen für ein Vorstellungsgespräch, mit denen Sie herausfinden können, welche Bewerber über die besten Fähigkeiten zur Datenanalyse verfügen. Auf diese Weise treffen Sie garantiert die beste Wahl bei der Einstellung.

26 häufig gestellte Fragen zum Vorstellungsgespräch für Datenwissenschaftler in Python

Stellen Sie Ihren Bewerbern einige dieser häufig gestellten Fragen zum Vorstellungsgespräch für Datenwissenschaftler in Python, um ihre Kenntnisse über Bibliotheken, Datenstrukturen und bewährte Verfahren der Datenanalyse zu beurteilen.

1. Erläutern Sie bitte, wie Sie ein grundlegendes logistisches Regressionsmodell in Python erstellen würden.

2. Können Sie uns sagen, wie Sie lineare Regressionsmodelle in Scikit trainieren und interpretieren würden?

3. Können Sie fünf Bibliotheken nennen, die Programmierer in Python für die Datenanalyse verwenden?

4. Was ist der Vorteil der Verwendung von Seaborn zum Plotten in Python?

5. Was ist der Nachteil der Verwendung von Seaborn zum Plotten in Python?

6. Nennen Sie einen Nachteil der Verwendung von Matplotlib zum Plotten in Python.

7. Wie unterscheidet sich eine Pandas-Serie von einem einspaltigen Datenrahmen in Python?

8. Können Sie uns einen Code schreiben, um einen Datenrahmen in absteigender Reihenfolge anzuordnen?

9. Bitte erklären Sie, wie Sie doppelte Datensatzwerte für eine Variable verwalten würden.

10. Warum sind Detailgenauigkeit und Soft Skills für Python-Datenwissenschaftler wichtig?

11. Inwiefern sind Problemlösungsfähigkeiten für Python-Datenwissenschaftler wichtig?

12. Bitte erklären Sie, was die scatter_matrix-Methode bewirkt.

13. Bitte erklären Sie, was die lag-plot-Methode in Python bewirkt.

14. Ist es für Datenwissenschaftler möglich, einen Datenrahmen mit mehreren Datentypen zu erstellen?

15. Können Datenwissenschaftler Histogramme zeichnen, ohne Matplotlib in Pandas zu verwenden?

16. Bitte erklären Sie, was numpy.loadtx t() in Python tut.

17. Wann sollten Datenwissenschaftler verschachtelte Python-Listen vermeiden und NumPy-Arrays verwenden?

18. Können Sie uns die beste Methode nennen, um in NumPy auf leere Arrays zu prüfen?

19. Nennen Sie bitte zwei Bewertungsmetriken, die Sie für Regressionsprobleme verwenden können.

20. Können Sie erklären, was Data Munging ist?

21. Nennen Sie eine Bibliothek, die Sie für Data Munging verwenden würden.

22. Bitte schreiben Sie den Code, um ein Array nach der n-ten Spalte zu sortieren.

23. Können Sie erklären, wie NumPy mit SciPy verwandt ist?

24. Können Sie uns ein paar Funktionen von Pandas nennen, die Sie mögen?

25. Können Sie uns ein paar Funktionen von Pandas nennen, die Sie nicht mögen?

26. Bitte erklären Sie, was PyLab ist.

5 Beispielantworten auf wichtige und häufig gestellte Interviewfragen für Python-Datenwissenschaftler

Hier finden Sie fünf Beispielantworten auf einige der wichtigsten und am häufigsten gestellten Interviewfragen für Python-Datenwissenschaftler. Nutzen Sie die Antworten, um die Antworten Ihrer Bewerber zu bewerten.

1. Können Sie fünf Bibliotheken nennen, die Programmierer in Python für die Datenanalyse verwenden?

Die Bewerber sollten fünf Bibliotheken nennen, die sie für die Datenanalyse mit Python verwenden können, um ihr technisches Wissen zu beweisen.

Es ist aber auch wichtig, dass sie erklären, was die einzelnen Bibliotheken tun und einige der beliebtesten Funktionen nennen. Dies ist wichtig, weil die beliebten Bibliotheken mit ihren vorgefertigten Funktionen und Methoden den Programmierern helfen, Zeit und Aufwand bei der Datenanalyse zu reduzieren.

Einige Beispiele für Bibliotheken, die sie nennen könnten, sind:

• Matplotlib: Diese Python-Bibliothek ist ideal für die Erstellung statischer und interaktiver Visualisierungen, wie 2D-Diagramme und Plots. Datenbankanalysten verwenden Python-Skripte, um Diagramme aus Daten zu erstellen.

• Seaborn: Diese Python-Bibliothek basiert auf Matplotlib. Ihre High-Level-Schnittstelle hilft Datenanalysten beim Zeichnen statistischer Grafiken.

• Pandas: Diese Python-Bibliothek bietet Datenstrukturen und Operationen für Datenwissenschaftler, um numerische Tabellen zu manipulieren.

• NumPy: Mit seinen mathematischen Funktionen auf hohem Niveau unterstützt NumPy große, mehrdimensionale Arrays. Es ist auch ideal für numerische Berechnungen.

• SciKit: Diese Bibliothek bietet effiziente Werkzeuge, die sich ideal für Aufgaben des maschinellen Lernens und der statistischen Modellierung eignen. Sie ist eine praktische Option für Datenwissenschaftler, die prädiktive Datenanalysen durchführen wollen.

Die besten Kandidaten werden in der Lage sein, darüber zu sprechen, wie diese Python-Bibliotheken ihnen bei ihrer Arbeit geholfen haben, sei es durch die Erleichterung von Aufgaben der linearen Algebra oder der Datenvisualisierung. Sie wissen vielleicht auch, dass mehr als die Hälfte (60%) der Datenwissenschaftler Python verwenden und 55% Pandas.

Fragen Sie sie nach Beispielen für Projekte, bei denen sie mit Python-Bibliotheken gearbeitet haben. Sie können auch Tests vor der Einstellung verwenden, wie z. B. unseren SciKit-Learn-Test, um ihre Kenntnisse zu bewerten.

2. Bitte erklären Sie uns, was die lag-plot-Methode in Python bewirkt.

Wenn Sie für Ihre Stellenausschreibung einen Bewerber mit starken technischen Python-Kenntnissen suchen, hilft Ihnen diese Frage bei der Bewertung seiner Kenntnisse.

Die Bewerber sollten erklären, dass Lag-Plot-Methoden Streudiagramme mit X- und Y-Achsen sind. In den Diagrammen zeigt die X-Achse die Zeitreihendaten und die Y-Achse die Verzögerung der Zeitreihe an.

Datenwissenschaftler können die Lag-Plot-Methode verwenden, um zu prüfen, ob die Datensätze zufällig sind. Sie helfen bei der Überprüfung der Autokorrelation in Zeitreihendaten; außerdem können die Kandidaten mit dieser Methode beurteilen, ob der Datensatz eine bestimmte Struktur hat.

Ihre Kandidaten sollten verstehen, dass sie, wenn der Lag-Plot des Datensatzes keine Struktur zeigt und die Daten kein erkennbares Muster aufweisen, zu dem Schluss kommen können, dass die Daten zufällig sind.

Diese Methode ist besonders nützlich für Datenanalysten, die Vorhersagen aus Daten für Finanzprojekte und Funktionen in Fallstudien wie Verfolgung von Google-Aktiendaten oder Wirtschaftswissenschaften machen müssen.

3. Inwiefern sind Problemlösungsfähigkeiten für Python-Datenwissenschaftler unerlässlich?

Wie das US Bureau of Labor Statistics feststellt, sind Problemlösungsfähigkeiten für Datenwissenschaftler unerlässlich, damit sie verschiedene statistische Methoden und Algorithmen zur Analyse der Daten entwickeln können.

Suchen Sie nach Bewerbern, die verstehen, wie spezifische Problemlösungsfähigkeiten, wie z. B. die genaue Analyse von Daten, ihnen helfen können, Trends vorherzusagen oder Anomalien zu erkennen.

Wenn Sie ein kompetenzbasiertes Interview mit Datenwissenschaftlern führen, stellen Sie sicher, dass sie konkrete Beispiele für ihre Problemlösungserfahrung nennen können. So erfahren Sie, wie sie arbeiten und ob sie sich an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens anpassen können.

Überlegen Sie, ob die Kandidaten andere Szenarien nennen können, in denen sie technische Datenprobleme gelöst haben, um Unternehmen bei datengesteuerten Entscheidungen zu helfen. Erkundigen Sie sich nach den Ansätzen, die sie verwendet haben, z. B.:

• Analyse komplexer Datensätze

• Verwendung von Daten zur Validierung ihrer Erkenntnisse

• Bereinigung von Daten

Sie können die Problemlösungsfähigkeiten Ihrer Bewerber mit einem Problemlösungsfähigkeitstest bewerten. Mit diesem Eignungstest erhalten Sie einen objektiven Einblick in die Fähigkeiten Ihrer Bewerber, der Ihnen hilft, die fähigsten Python-Problemlöser auszuwählen.

4. Warum sind Detailgenauigkeit und Soft Skills für Python Data Scientists wichtig?

Um erfolgreich zu sein, müssen Bewerber bestimmte Soft Skills wie Detailgenauigkeit, Kommunikation und zwischenmenschliche Fähigkeiten besitzen - und in der Lage sein, zu erklären, warum diese wichtig sind.

Detailgenauigkeit ist zum Beispiel sehr wichtig, weil sie die Leistung Ihrer Kandidaten verbessern kann und sicherstellt, dass sie keine Details in ihren Daten übersehen.

Bewerber sollten auch erwähnen, dass Detailgenauigkeit Datenwissenschaftlern in vielen Szenarien hilft, z. B. wenn sie Folgendes tun müssen

• Trends in Daten erkennen, die nicht sofort offensichtlich sind

• Mit großen Datensätzen arbeiten, die Inkonsistenzen enthalten können

• Sicherstellen, dass die Datensätze keine fehlenden Daten enthalten

Problemlösungen sind ebenfalls entscheidend, Laut einer empirischen Analyse von Patrick Mikalef und John Krogstie rangiert an dritter Stelle der 17 wichtigsten Soft Skills für Datenwissenschaftler. Diese Fähigkeit hilft den Kandidaten bei einigen der oben genannten Ziele, indem sie ihnen hilft zu verstehen, warum Datensätze Inkonsistenzen enthalten oder Daten fehlen.

Fragen Sie während des Vorstellungsgesprächs, ob der Vorgesetzte Ihres Kandidaten dessen Soft Skills und Detailgenauigkeit hoch einschätzen würde. Sie können die Soft Skills Ihrer Kandidaten auch ganz einfach überprüfen, indem Sie eine Referenzprüfung bei ihrem derzeitigen Arbeitgeber durchführen.

Sie können diese Fähigkeit auch mit einem Test zur Detailgenauigkeit überprüfen, der von unseren Experten erstellt wurde.

5. Nennen Sie bitte zwei Bewertungsmetriken, die Sie für Regressionsprobleme verwenden können.

Datenwissenschaftler benötigen verschiedene Bewertungsmetriken für Regressionsprobleme, um die Leistung ihrer Modelle objektiv zu messen, Datenmodelle anzupassen und genaue Vorhersagen über neue Daten zu treffen.

Diese Vorhersagen helfen Datenwissenschaftlern dabei, die Entscheidungsfindung zu verbessern, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und Risiken zu verringern.

Die Kandidaten können ihr Wissen unter Beweis stellen, indem sie auf diese Interviewfrage mit zwei Beispielen für von ihnen verwendete Bewertungsmetriken antworten:

• Mittlerer quadratischer Fehler (MSE): Diese Evaluierungsmetrik misst die quadratische Differenz zwischen vorhandenen und vorhergesagten Werten von Regressionsmodellen

• R-Quadrat: Diese Evaluierungsmetrik misst den Anteil der Varianz in der abhängigen Variable, den die unabhängige Variable in einem Regressionsmodell erklärt

Vergessen Sie nicht, Ihre Kandidaten zu fragen, wie diese Metriken ihnen geholfen haben, ihre Modelle in der Vergangenheit anzupassen und zu überprüfen, ob sie die Beziehung zwischen zwei oder mehreren Variablen in früheren Projekten genau vorhersagen konnten.

Wenn sie auch konkrete Fälle nennen können, in denen dies nützlich ist, wie z. B. die Vorhersage von Aktienkursen im Finanzwesen, sind sie möglicherweise eine gute Ergänzung für Ihr Unternehmen.

32 Grundlegende Fragen zu Python für Data Scientists

Um die Python-Kenntnisse Ihrer Bewerber zu beurteilen, stellen Sie ihnen einige grundlegende Fragen zu Python für Data Scientists.

1. Bitte erklären Sie, wie Sie ein Objekt in Python kopieren würden.

2. Bitte sagen Sie uns, was Python ist.

3. Können Sie fünf wichtige Merkmale von Python nennen?

4. Können Sie erklären, was Experten meinen, wenn sie sagen, Python sei objektorientiert?

5. Bitte erklären Sie, was Python-Module sind.

6. Was ist ein veränderbares Objekt?

7. Was ist ein unveränderbares Objekt?

8. Was macht die Generatorfunktion in Python?

9. Bitte erklären Sie die Map-Funktion.

10. Bitte erklären Sie die reduce Funktion.

11. Bitte erklären Sie die Filterfunktion.

12. Bitte erklären Sie, was ein Tupel in Python ist.

13. Können Sie uns sagen, was eine Liste in Python ist?

14. Bitte erklären Sie, was PEP 8 ist.

15. Können Sie erklären, ob der gesamte Speicher freigegeben wird, wenn Python beendet wird?

16. Bitte erklären Sie, was _init_.py tut.

17. Was wissen Sie über die Funktion range () in Python?

18. Was wissen Sie über die Funktion xrange () in Python?

19. Bitte sagen Sie uns, welche Methode Sie verwenden würden, um aufgelistete Elemente in Python zu randomisieren.

20. Können Sie erklären, was pass in Python bedeutet?

21. Wie würden Sie die Vor- und Nachnamen von Kandidaten in Python speichern?

22. Bitte erklären Sie, was monkey patching in Python bedeutet.

23. Können Sie uns sagen, was Pylint ist?

24. Können Sie erklären, was Pychecker macht?

25. In welcher Situation würden Sie Dekoratoren in Python verwenden?

26. Bitte erklären Sie, wie Sie prüfen würden, ob ein Pandas-Datenrahmen leer ist.

27. Können Sie erklären, was Listenverständnis bedeutet?

28. Können Lambda-Formen in Python Anweisungen enthalten?

29. Können Sie uns erklären, was pickling in Python bedeutet?

30. Können Sie uns erklären, was unpickling in Python bedeutet?

31. Warum sind NumPy-Kenntnisse für Python-Datenwissenschaftler wichtig?

32. Warum sind Python-Kenntnisse für Python-Datenwissenschaftler wichtig?

5 Beispielantworten auf die wichtigsten grundlegenden Fragen für Python-Datenwissenschaftler

Hier finden Sie fünf Beispielantworten auf die fünf wichtigsten grundlegenden Fragen für Python-Datenwissenschaftler aus dem vorherigen Abschnitt. Ziehen Sie diese bei der Bewertung der Antworten Ihrer Bewerber heran.

1. Erläutern Sie bitte, wie Sie ein Objekt in Python kopieren würden.

Mit dieser Frage können Sie herausfinden, ob Ihre Bewerber mit einigen wichtigen Python-Funktionen und Codeblöcken vertraut sind, die bestimmte Aufgaben erfüllen, z. B. das Kopieren von Objekten.

In den besten Antworten auf diese Frage werden zwei Funktionen genannt:

• Copy.copy() ****: Diese Funktion ist ideal zum Kopieren von Kopien. Sie erzeugt eine oberflächliche Kopie der Liste, die der Datenwissenschaftler benötigt.

• Copy.deepcopy() ****: Diese Funktion ist ideal für das Kopieren von tiefen Kopien. Sie erzeugt einen tiefen Klon des Objekts.

Die Kandidaten sollten auch verstehen, dass shallow copy neue zusammengesetzte Objekte konstruiert und Referenzen aus der Originalkopie einfügt, während deep copy neue zusammengesetzte Objekte konstruiert und Kopien von Objekten in sie einfügt.

Dies ist nützlich und hilft, Zeit zu sparen, da Datenwissenschaftler bei der Codierung kein völlig neues Objekt erstellen müssen. Es eignet sich für Projekte in Branchen wie dem Finanzwesen, in denen häufige Sicherungen wichtiger Daten erforderlich sind.

Da Datenwissenschaftler mit diesen Python-Funktionen jedoch nicht jedes Python-Objekt kopieren können, sollten die Kandidaten alternative technische Python-Methoden kennen und beschreiben können, um dies zu erreichen. Dazu kann das Slicing gehören, mit dem Datenwissenschaftler Sequenzen in Python kopieren können.

2. Erläutern Sie bitte, was PEP 8 ist.

PEP 8 ist ein Dokument, das spezifische Codierungspraktiken für Python bietet und den Kandidaten hilft, die Konsistenz ihres Codes zu verbessern, indem es einen lesbaren Codierungsstil fördert. Dies ist nützlich, weil es anderen Python-Entwicklern hilft, die Codebasis zu debuggen, zu ändern und zu verstehen.

Qualifizierte Datenwissenschaftler in Ihrem Bewerberpool, die qualitativ hochwertigen Code produzieren, sollten wissen, dass dieser umfassende Leitfaden Informationen zu den folgenden Punkten bietet:

• Namenskonventionen: Datenwissenschaftler sollten niemals die Kleinbuchstabenversion von "L", das Großbuchstaben-"O" oder das Großbuchstaben-"I" verwenden, da sie in manchen Schriftarten nicht von Eins und Null zu unterscheiden sind.

• Verwendung von Leerzeichen: Datenwissenschaftler sollten Leerzeichen in einigen wenigen Situationen vermeiden, einschließlich innerhalb von Klammern, zwischen abschließenden Kommas und schließenden Klammern und vor einem Komma oder Semikolon

• Code-Layout: Datenwissenschaftler sollten ihre Codezeilen auf maximal 79 Zeichen begrenzen

Datenwissenschaftler sollten die grundlegenden Spezifikationen in PEP 8 kennen, z. B. Anweisungen in Bezug auf Einrückung, Kommentare und die Verwendung von abschließenden Kommas. Diese Empfehlungen helfen den Entwicklern auch dabei, neue Funktionen zu ihren Anwendungen hinzuzufügen, wenn sie ihren Code pflegen.

Laut der Python-Community-Dokumentation verwenden einige Datenwissenschaftler automatische Formatierer für die automatische Codeformatierung. PEP 8 ist jedoch nach wie vor unverzichtbar. Viele Datenwissenschaftler verwenden es, und es ist immer noch beliebt, wobei die Ingenieure die Dokumentation im Jahr 2023 aktualisieren.

3. Bitte erklären Sie, was _init_.py macht.

Die Kandidaten sollten verstehen, dass _init_.py eine Datei in Python ist, die Datenwissenschaftler benutzen, um Verzeichnisse als Python-Pakete zu markieren. Sie signalisiert dem Python-Interpreter, dass ein Verzeichnis Code für Module enthält und stellt sicher, dass Python Verzeichnisse als Module behandelt.

Es ist wichtig, dass die Kandidaten einige der Vorteile von _init_.py Dateien nennen können, da sie beim Modulimport aus verschiedenen Teilen des Codes helfen. Dies ist in der Finanzbranche hilfreich, wenn Datenwissenschaftler Finanzmodelle organisieren müssen, und im Gesundheitswesen, wenn sie medizinische Aufzeichnungen organisieren.

Bewerber, die über gute technische Kenntnisse in Python verfügen, wissen, dass _init_.py Dateien auch dabei helfen, den Code in wiederverwendbaren Modulen für verschiedene Projekte zu organisieren. Sie eignen sich ideal für Aufgaben im Bereich der Datenwissenschaft, bei denen gute Programmierkenntnisse erforderlich sind.

4. Warum sind NumPy-Kenntnisse für Python-Datenwissenschaftler wichtig?

Da NumPy das grundlegende Paket ist, das Datenwissenschaftler für Berechnungen in Python verwenden, müssen Ihre Kandidaten wissen, wie man es für verschiedene Aufgaben einsetzt, z. B. für die Arbeit mit Matrizen aus numerischen Daten.

NumPy-Kenntnisse sind auch ein Muss für Datenwissenschaftler, die große Arrays mit einem leistungsstarken N-dimensionalen Array-Objekt in Bibliotheken manipulieren müssen.

Die ausführlichsten Antworten könnten sich auch auf spezifische Fälle beziehen, die beweisen, wie wichtig NumPy für Data-Science-Projekte ist, wie z. B. DeepLabCut's Nutzung der Array-Manipulationsfunktionen von NumPy für die Bildverarbeitung und schnelle Berechnungen.

Sie könnten auch auf frühere erfolgreiche Datenmanipulationsprojekte verweisen und darüber sprechen, wie ihre NumPy-Kenntnisse ihnen geholfen haben, ihre Ziele zu erreichen.

Vergessen Sie nicht, einen NumPy Online-Test zu verwenden, um die NumPy-Kenntnisse Ihrer Kandidaten zu bewerten, einschließlich ihrer Fähigkeit, NumPy-Arrays zu erstellen und zu manipulieren.

5Warum sind Python-Kenntnisse für Data Scientists so wichtig?

Starke Python-Kenntnisse sind für die Arbeit von Datenwissenschaftlern unerlässlich, da sie ihnen helfen, die vielen Vorteile dieser Sprache zu nutzen, darunter:

• Die große aktive Gemeinschaft von Programmierern

• Bibliotheken wie TensorFlow und scikit-learn

Die Verwendung dieser Bibliotheken mit den richtigen Kenntnissen ermöglicht es Datenwissenschaftlern, mit großen Datensätzen zu arbeiten und Daten effizient mit der richtigen Struktur zu speichern. Darüber hinaus verfügt Python über eine starke Programmierer-Community, die Entwicklern eine Fülle von Ressourcen und Unterstützung bietet.

Python war im Jahr 2022 die Programmiersprache Nummer 1. Sie ist so beliebt, weil sie relativ einfach zu erlernen ist und es Datenwissenschaftlern leicht macht, komplizierte Datensätze zu verstehen, wenn sie Daten verarbeiten - 2021 wurde Python in 51 % aller Projekte mit dieser Programmiersprache für die Datenanalyse verwendet.

Sie ist auch ideal für die Visualisierung von Daten in Grafiken und Diagrammen. Dies erleichtert die Weitergabe an nicht-technische Teams, da diese die Daten schnell verstehen und Muster erkennen können.

Bewerten Sie die Fähigkeiten der Bewerber mit einem Eignungstest für Daten Python Data Structures & Objects. So können Sie feststellen, ob die Fähigkeiten der Bewerber Ihren Anforderungen an einen Python Data Scientist entsprechen.

25 Fragen zum Vorstellungsgespräch für fortgeschrittene Python-Datenwissenschaftler

Bewerten Sie das Fachwissen älterer Bewerber, indem Sie ihnen während eines Vorstellungsgesprächs einige dieser 25 Fragen zum Vorstellungsgespräch für fortgeschrittene Python-Datenwissenschaftler stellen.

1. Schreiben Sie bitte die Syntax zum Importieren von CSV-Dateien von einer URL über Pandas.

2. Welche Methode würden Sie verwenden, um NumPy-Arrays zu transponieren?

3. Können Sie erklären, was universelle Funktionen für n-dimensionale Arrays sind?

4. Können Sie uns sagen, was Boolesche Arrays sind?

5. Bitte erklären Sie, was Fancy Indexing bedeutet.

6. Bitte erklären Sie, was NaT in der Pandas-Bibliothek bedeutet.

7. Können Sie erklären, was Broadcasting für NumPy-Arrays bedeutet?

8. Nennen Sie bitte zwei Bedingungen, die Datenwissenschaftler erfüllen müssen, um zwei Arrays zu übertragen.

9. Was bedeutet das Akronym PEP in Python?

10. Definieren Sie bitte, was Overfitting eines Datensatzes bedeutet.

11. Definieren Sie bitte, was Unteranpassung eines Datensatzes bedeutet.

12. Könnten Sie erklären, wie sich Test- und Validierungssätze unterscheiden?

13. Was verstehen Sie unter F1-Ergebnissen für binäre Klassifizierer?

14. Bitte erklären Sie, was Störfaktoren sind.

15. Bitte erklären Sie, was Namespace in Python bedeutet.

16. Was wissen Sie über den Ausdruck try-except-finally in Python?

17. Was bewirkt die Funktion append () in Python?

18. Was bewirkt die Funktion extend () in Python?

19. Erklären Sie den Unterschied zwischen append () und extend () in Python.

20. Was bewirkt die Funktion enumerate () in Python?

21. Bitte erklären Sie, was negative Indizierung in Python bedeutet.

22. Wie würde Ihr Vorgesetzter Ihre Matplotlib-Kenntnisse bewerten?

23. Wie würde Ihr Vorgesetzter Ihre Array-Kenntnisse bewerten?

24. Wie würde Ihr Team Ihre Scikit-Learn-Kenntnisse bewerten?

25. Wie würde Ihr Team Ihre Pandas-Kenntnisse bewerten?

5 Beispielantworten auf die wichtigsten Interviewfragen für fortgeschrittene Python-Datenwissenschaftler

Prüfen Sie diese Beispielantworten auf die fünf wichtigsten fortgeschrittenen Interviewfragen aus dem vorherigen Abschnitt. Verwenden Sie diese, wenn Sie die Genauigkeit der Antworten Ihrer Bewerber beurteilen.

1. Erklären Sie den Unterschied zwischen append () und extend () in Python.

Die Kandidaten sollten verstehen, was diese Funktionen bewirken, wenn sie Python in anspruchsvollen Projekten verwendet haben, wie z. B. das Sammeln und Verarbeiten großer Datenmengen zum Aufbau einer E-Commerce-Empfehlungsmaschine.

Die besten Kandidaten werden wissen, dass append () ein einzelnes Element an das Ende einer bestehenden Liste anfügt und extend () mehrere Elemente hinzufügt. Die Kandidaten können auch Beispiele dafür geben, wie diese Funktionen funktionieren.

Wenn ein Datenwissenschaftler zum Beispiel eine Liste mit Preiskäufen hat und ein Element hinzufügen möchte, könnte er append () in der Syntax this_list.append (5.5) verwenden, um dies zu erreichen. Wenn ein Datenwissenschaftler alle neuen Elemente in einer anderen Liste zu seiner bestehenden Liste hinzufügen wollte, könnte er extend () in der Syntax this_list.extend(different list) .

2. Bitte erklären Sie, was negative Indizierung in Python bedeutet.

Datenwissenschaftler, die Python verwendet haben, wissen, dass es eine der wenigen Sprachen ist, die negative Indizierungsfunktionen bietet.

Negative Indizierung in Python bezieht sich auf den Zugriff auf Elemente am Ende einer Sequenz, die Strings, Tupel oder Listen umfassen kann.

Es gibt einige Gründe, warum Datenwissenschaftler die negative Sequenzierung verwenden möchten, wie z. B. die Notwendigkeit:

• Elemente vom Ende von Sequenzen zu entfernen, was besonders wichtig für die Bereinigung von Daten in Data Science-Projekten ist, die irrelevante Datenpunkte enthalten. Es ist ideal, wenn ein Datenwissenschaftler die jüngsten Datenpunkte entfernen möchte, weil sie unvollständig sind.

• Schneiden Sie eine Sequenz vom Ende her auf oder extrahieren Sie Teilmengen von Elementen, was ideal ist, wenn Sie mit Datentypen arbeiten, die in umgekehrter chronologischer Reihenfolge gespeichert sind. Mit dieser Option können Datenwissenschaftler die Position des Elements in der Sequenz angeben, bevor sie es zerschneiden.

• Sequenzen in umgekehrter Reihenfolge durchlaufen, was unerlässlich ist und effizienter sein kann, weil es Datenwissenschaftlern hilft, auf Elemente zuzugreifen, ohne die Reihenfolge der Daten umzukehren.

Es ist ideal, wenn Ihre Kandidaten wissen, wie man auf die Elemente am Ende einer Sequenz zugreift und negative Indizierung verwendet: Dieses Wissen beweist, dass sie mit Daten unterschiedlicher Länge umgehen und mit Zeitreihen arbeiten können.

Scheuen Sie sich nicht, nach Beispielen für datenwissenschaftliche Projekte zu fragen, in denen die Kandidaten negative Indizierung verwendet haben, und erkundigen Sie sich nach den Ergebnissen ihrer Datenmanipulation.

3. Wie würde Ihr Manager Ihre Matplotlib-Kenntnisse bewerten?

Ihre Kandidaten sollten über fortgeschrittene Matplotlib-Kenntnisse und -Fähigkeiten verfügen und wissen, wie man Diagramme erstellt, einschließlich fortgeschrittener statistischer Diagramme. Dies ermöglicht ihnen die Erstellung von Visualisierungen ihrer Daten, einschließlich Streudiagrammen, Liniendiagrammen, Box-Plots und Histogrammen.

Wenn sie wissen, wie man diese Diagramme erstellt und Daten in einem visuellen Format präsentiert, können Datenwissenschaftler ihre Ergebnisse leicht mit nichttechnischen Mitarbeitern teilen. Dieser Prozess ist einfacher als die Präsentation von Rohdaten, da er es nicht-technischen Mitarbeitern ermöglicht, Trends in den Daten sofort zu erkennen.

Matplotlib ist eine der beliebtesten Bibliotheken für Python und die Grundlage für viele andere visuelle Bibliotheken; sie ist auch mit der numerischen Erweiterung von NumPy kompatibel und bildet die Basis dafür.

Ihre Bewerber benötigen Matplotlib-Kenntnisse, um auf große Datenmengen zuzugreifen, Diagramme mit einzigartigen, anpassbaren Funktionen zu erstellen und die Matplotlib-Bibliothek auf verschiedenen Plattformen auszuführen. Wenn die Rolle hauptsächlich Matplotlib verwendet, sollten Sie eine Matplotlib-Stellenbeschreibung verwenden, um die besten Kandidaten zu finden.

Wenn einen Matplotlib-Entwickler einstellt, empfehlen wir die Verwendung eines datengesteuerten Tests vor der Einstellung, wie z. B. unseren Matplotlib-Test, um die Fähigkeiten Ihrer Kandidaten zu bewerten.

4Wie würde Ihr Team Ihre Pandas-Kenntnisse einschätzen?

Pandas-Kenntnisse, wie z. B. grundlegende Datenmanipulation, Indizierung und Datenaggregation, sind für Data Scientists von entscheidender Bedeutung und ermöglichen ihnen das Auswählen, Sortieren, Analysieren und Filtern von Daten. Es gibt viele Vorteile dieser Bibliothek, wie z. B. die einfache Funktion zur Datenzusammenführung.

Zweidimensionale Datenrahmenstrukturen in Panda erleichtern die Datenmanipulation, während die kalkulationsähnliche Struktur es Datenwissenschaftlern ermöglicht, Daten einfach zu analysieren. Kandidaten, denen es an Pandas-Kenntnissen mangelt, werden es schwer haben, diese Vorteile zu nutzen.

Die besten Kandidaten werden in der Lage sein, Beispiele dafür zu geben, wie sie ihre Pandas-Kenntnisse in Projekten eingesetzt haben, z. B. um mit fehlenden Datenwerten zu arbeiten oder diese zu verwalten oder einfache Datenzusammenführungen durchzuführen, wenn sie komplexe Datensätze kombinieren. Sie sind in der Lage, die Funktionen von Pandas zum Füllen konstanter Werte oder zur Unterstützung der optimalen Datensatzleistung zu nutzen.

Kurz gesagt, Pandas kann für Datenwissenschaftler sehr nützlich sein. Um sicherzustellen, dass Ihre Bewerber über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, können Sie ihre Fähigkeiten mit einem Pandas Online-Test vor der Einstellung

5. Wie würde Ihr Team Ihre Scikit-Learn-Kenntnisse einschätzen?

Scikit-Learn ist eine Bibliothek, die bei der Datenverarbeitung, der Erstellung linearer Modelle und der Datenbereinigung hilft und daher für Experten, die Datenanalysen durchführen, von grundlegender Bedeutung ist. Sie erleichtert die Klassifizierung und das Clustering und hilft Datenwissenschaftlern dabei, ähnliche Dateninstanzen zu gruppieren und Daten zu beschriften.

Geeignete Bewerber sollten ihre Scikit-Learn-Kenntnisse nachweisen können, indem sie über Projekte sprechen, in denen sie diese Bibliothek verwendet haben. Sie können scikit-learn zum Beispiel für Datenverarbeitungsaufgaben eingesetzt haben, um sicherzustellen, dass sie die Daten effektiv bereinigen.

Sie werden auch wissen, dass scikit-learn mit vielen Algorithmen arbeitet, wie zum Beispiel Regression und Clustering, die ideal für die Erstellung von Vorhersagemodellen und die Identifizierung von Mustern in Daten sind. Beide Algorithmen sind in den Bereichen Marketing und Finanzen von Vorteil und ermöglichen die genaue Analyse von Daten.

Wenn scikit-learn-Kenntnisse für Ihr Unternehmen wertvoll sind, stellen Sie sicher, dass Ihr Bewerber über genügend Erfahrung mit dieser Bibliothek verfügt, indem Sie einen Scikit-learn-Eignungstest verwenden.

Warum sollten Sie Python-Fähigkeitstests verwenden, um Ihre Bewerber zu beurteilen?

Fähigkeitstests sind datengesteuert, genau, schnell und zuverlässig. Sie ermöglichen es Ihnen, schnell und präzise die Fähigkeiten von Bewerbern zu bewerten - einschließlich Soft Skills wie Kommunikation und Problemlösung sowie technische Fähigkeiten wie Python, Programmier- und SQL-Kenntnisse oder Erfahrung mit bestimmten Bibliotheken. Sie sind auch ideal, um das Fachwissen Ihrer Kandidaten und sogar ihre Persönlichkeitsmerkmale und Werte zu testen.

Assessments können Ihrem Unternehmen dabei helfen, die Zeit bis zur Einstellung zu verkürzen und die kognitive Vielfalt Ihres Teams zu erhöhen, indem sie unbewusste Voreingenommenheit während des Auswahlprozesses verringern.

Mit einem Python-Fähigkeitstest können Sie Kandidaten leicht vergleichen und die fähigsten potenziellen Mitarbeiter für ein Vorstellungsgespräch auswählen. Im Vorstellungsgespräch können Sie die besten Fähigkeiten Ihrer Kandidaten erörtern, mögliche Bedenken über fehlende Fähigkeiten ausräumen oder ein tieferes Verständnis für ihre bisherigen Erfahrungen gewinnen.

Es ist auch ein idealer Weg, um Ihre Einführungs- und Schulungsbemühungen zu unterstützen, da Sie automatisch wissen, welche Art von Schulung Sie neuen Mitarbeitern anbieten sollten, basierend auf ihren Ergebnissen der Kompetenzbewertung.

Stellen Sie besser ein mit Kompetenztests und den richtigen Python Data Scientist Interviewfragen

Die Befragung von Bewerbern ist der beste Weg, um die Fähigkeiten Ihrer Bewerber zu beurteilen, weshalb die richtigen Python Data Scientist Interviewfragen entscheidend sind.

Um Ihren Rekrutierungsprozess zu verbessern und ihn effizienter und objektiver zu gestalten, sollten Sie jedoch Kompetenzbewertungen in Betracht ziehen. Damit können Sie die Kenntnisse Ihrer Bewerber leicht überprüfen und feststellen, wer wirklich über die Fähigkeiten verfügt, die für Ihre offene Stelle erforderlich sind. Wenn Sie bei der Bewertung der Fähigkeiten Ihrer Bewerber eine datenbasierte Methode anwenden, können Sie die besten Python-Datenwissenschaftler einstellen.

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