Questions d'entrevue Google Data Science: tout ce que vous devez savoir pour le résoudre

Cet article vous présente un ensemble de questions d'entrevue Google Data Science, le processus d'entrevue et les conditions préalables pour postuler à un emploi chez Google.

Être embauché dans une entreprise de renommée mondiale comme Google est un travail de rêve pour beaucoup de gens. Ils ont certains des scientifiques les plus talentueux en recherche sur l'IA, et dans le monde. Il n'y a pas beaucoup de sources pour Google Interviewez des questions en ligne et il n'est pas facile d'y trouver un emploi. Je vais donc aborder les sujets suivants dans cet article:



Description du poste et exigences

Avec un salaire moyen de 169 067 $ , y compris les bonus. Le salaire d'un Data Scientist Google varie de 120 000 $ - 280 000 $ . Avec ce salaire élevé, vous devez connaître les bonnes exigences pour l'emploi que vous postulez. Bien que les exigences varient d'un poste à l'autre, voici quelques-unes des plus courantes:

Minimum requis:



table html dans une table

google

  • Master en discipline quantitative (statistiques, recherche opérationnelle, informatique)
  • 2 ans d'expérience de travail dans un domaine lié à l'analyse de données
  • Expérience avec des logiciels statistiques (par exemple, R , , MATLAB, Pandas) et
  • Expérience avec les langues de base de données (par exemple, SQL )

Responsabilités:



  • Travaillez avec des ensembles de données volumineux et complexes. Résoudre des problèmes d'analyse difficiles et non courants, en appliquant des méthodes analytiques avancées au besoin
  • Effectuer une analyse qui comprend la collecte de données et la spécification des exigences, le traitement, l'analyse, les livrables en cours et les présentations
  • Créer et prototyper des pipelines d'analyse de manière itérative pour fournir des informations à grande échelle
  • Développer une connaissance approfondie des structures de données et des mesures de Google, en préconisant des changements lorsque cela est nécessaire pour le développement de produits
  • Interagir de manière interfonctionnelle, en formulant des recommandations commerciales (par exemple, coûts-avantages, prévisions, analyse d'expérimentation)
  • Rechercher et développer des méthodes d'analyse, de prévision et d'optimisation pour améliorer la qualité des produits de Google destinés aux utilisateurs

Processus d'entrevue Google Data Science

Effacer la liste restreinte est en soi une tâche difficile, qui dépend entièrement de votre CV, lettre de motivation et le Expérience . Google Science des données Les questions d'entrevue sont un mélange de casse-tête et de requêtes techniques. Habituellement, le premier processus est l'entrevue téléphonique.

Entretien téléphonique:

Il se compose de questions principalement basées sur (concret et théorique) et fortement basé sur . Les questions varient également en fonction des projets sur lesquels vous avez travaillé.
  • Cas 1: Les entretiens avaient posé des questions sur les techniques d'extraction de caractéristiques, l'ACP (utilisé dans les projets), l'analyse de corrélation, certaines techniques de classification utilisées (SVM, GBM, réseau neuronal). Pourquoi pas la régression logistique, pourquoi GBM? - Fondamentalement, des questions tournées autour de la séparabilité des classes.
  • Cas 2: Pourquoi utiliser la sélection de fonctionnalités? Si deux prédicteurs sont fortement corrélés, quel est l'effet sur les coefficients de la régression logistique? Quels sont les intervalles de confiance des coefficients?
  • Cas 3: Un disque tourne sur une broche et vous ne connaissez pas la direction dans laquelle le disque tourne. Un jeu de broches vous est fourni. Comment allez-vous utiliser les broches pour décrire la manière dont le disque tourne?
Après les interviews téléphoniques, c’est le face à face et les cycles de codage. Parlons donc de certaines des questions d'entrevue Google Data Science les plus courantes. Bien que ces questions puissent ne pas être posées exactement comme indiqué ci-dessous, j'ai essayé d'en couvrir un grand nombre.

Questions d'entretiens chez Google Data Science

Ces questions ne sont pas des énigmes, car Google a cessé de poser ces questions à la place, ils ont des questions similaires qu'ils appellent Questions de résolution de problèmes . De nombreuses questions d'apprentissage automatique, du générique au pratique, sont posées. Google couvre essentiellement l'étendue des sujets plutôt que la profondeur. Q1. Vous êtes dans un casino et avez deux dés avec lesquels jouer. Vous gagnez 10 $ à chaque fois que vous obtenez un 5. Si vous jouez jusqu'à ce que vous gagniez et que vous vous arrêtez, quel est le paiement attendu? Q2. Vous êtes sur le point de prendre l'avion pour Londres, vous voulez savoir si vous devez apporter un parapluie ou non. Vous appelez trois de vos amis au hasard et comme chacun d’eux s’il pleut. La probabilité que votre ami dise la vérité est de 2/3 et la probabilité qu'il vous fasse une farce en mentant est de 1/3. Si tous les 3 disent qu'il pleut, quelle est la probabilité qu'il pleuve réellement à Londres? Q3. Comment ajouterait un nouveau Facebook membres dans la base de données des membres et coder leurs relations avec les autres dans la base de données? Q4. Comment allez-vous tester qu'il existe une probabilité accrue pour un utilisateur de rester actif après 6 mois étant donné qu'un utilisateur a maintenant plus d'amis? Q5. Vous recevez 40 cartes avec quatre couleurs différentes: 10 cartes vertes, 10 cartes rouges, 10 cartes bleues et 10 cartes jaunes. Les cartes de chaque couleur sont numérotées de un à dix. Deux cartes sont choisies au hasard. Découvrez la probabilité que les cartes choisies ne soient pas du même nombre et de la même couleur. Q6. Créez un programme dans la langue de votre choix pour lire un fichier texte avec divers tweets. La sortie doit être 2 fichiers texte - l'un contenant la liste de tous les mots uniques parmi tous les tweets avec le nombre de mots répétés et le deuxième fichier doit contenir le nombre moyen de mots uniques pour tous les tweets. Q7. Que ferez-vous si la suppression des valeurs manquantes d'un ensemble de données entraîne un biais? Q8. Un disque tourne sur une broche et vous ne connaissez pas la direction dans laquelle le disque tourne. Un jeu de broches vous est fourni. Comment allez-vous utiliser les broches pour décrire la manière dont le disque tourne? Q9. Comment allez-vous concevoir un moteur de recommandation pour les emplois? Q10. Quel type de produit souhaitez-vous concevoir chez Google? Q11. Les voitures sont implantées avec un tracker de vitesse afin que les compagnies d'assurance puissent suivre notre état de conduite. Sur la base de ce nouveau schéma, à quel type de questions commerciales peut-on répondre? Q12. Comment pouvez-vous décider si un algorithme est meilleur que l'autre? Q13. Une boîte contient 12 cartes rouges et 12 cartes noires. Une autre boîte contient 24 cartes rouges et 24 cartes noires. Vous souhaitez tirer deux cartes au hasard dans l'une des deux cases, quelle case a une probabilité plus élevée d'obtenir des cartes de la même couleur et pourquoi? Q14. Quelle est la différence entre un modèle en sac et un modèle boosté? Q15. Vous créez un rapport sur les téléchargements de contenu utilisateur chaque mois et observez une augmentation soudaine du nombre de téléchargements pour le mois de janvier. L'augmentation des téléchargements est, en particulier dans les téléchargements d'images. Selon vous, quelle en sera la cause et comment allez-vous tester ce pic soudain? Q16. Vous êtes propriétaire d'une entreprise de vêtements et souhaitez améliorer votre place sur le marché. Comment allez-vous le faire au niveau du sol? Q17. Comment déciderez-vous quelles versions des deux algorithmes de tarification de surtension fonctionnent le mieux pour une compagnie aérienne? Q18. Quel est le degré de liberté du lasso? Q19. Quelle est la différence entre un itérateur, un générateur et une compréhension de liste en Python? Q20. Compte tenu d'un ensemble de pages Web et de modifications sur le site Web, comment allez-vous tester la nouvelle fonctionnalité du site Web pour déterminer si le changement fonctionne de manière positive? Q21. Étant donné une matrice de dimension MxN avec chaque cellule contenant un alphabet, recherchez si une chaîne y est contenue ou non. Q22. Comment allez-vous construire un système de mise en cache en utilisant une structure de données avancée comme hashmap? Q23. Si vous pouviez obtenir l'ensemble de données sur n'importe quel sujet d'intérêt, quelles que soient les méthodes de collecte ou les ressources, à quoi ressemblerait l'ensemble de données et que feriez-vous avec? Q24. Quelles sont les méthodes de détection des anomalies? Q25. Comment fonctionne la mise en cache et comment l'utiliser dans la science des données? Alors les gars, avec cela, nous arrivons à la fin de cet article. Les questions d'entrevue Google Data Science sont principalement basé sur un scénario et exiger que vous ayez Capacité de résolution de problèmes et de plus, vous devez savoir comment appliquer la Data Science à ces situations. J'espère que cela vous donnera une perspective pour vous préparer à tout entretien Data Science à l'avenir. Que ce soit Google, Microsoft, Apple ou Uber. Tous les géants de la technologie posent des types de questions similaires en ce qui concerne la science des données, car il s'agit d'un domaine vaste et en même temps nouveau. vous permet de maîtriser les outils et les systèmes utilisés par les professionnels de la science des données. Il comprend une formation sur les statistiques, la science des données, Python, Apache Spark & ​​Scala, Tensorflow et Tableau. Le programme a été déterminé par des recherches approfondies sur plus de 5000 descriptions de poste à travers le monde. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à les mentionner dans la section commentaires ci-dessous.