Mga Katanungan sa Panayam sa Data ng Google Data: Ang kailangan mo lang malaman upang ma-crack ito



Nagbibigay sa iyo ang artikulong ito ng isang pangkat ng Google Data Science Interview Questiosn, ang Proseso ng Panayam at mga paunang kinakailangan upang mag-apply para sa isang trabaho sa Google.

Ang pagkuha sa isang Pandaigdigang Kilala na Kumpanya tulad ng Google ay isang Pangarap na Trabaho para sa maraming tao. Mayroon silang ilan sa mga pinaka-talento na AI Research Scientists, at sa mundo. Walang maraming mga mapagkukunan para sa Google Mga Katanungan sa Panayam sa online at hindi madaling makakuha ng trabaho doon. Kaya, sasakupin ko ang mga sumusunod na paksa sa artikulong ito:

Paglalarawan at Mga Kinakailangan sa Trabaho

Na may average na suweldo ng $ 169,067 , kasama ang bonus. Ang Salary ng isang Google Data Scientist ay mula sa $ 120,000 - $ 280,000 . Sa mataas na sahod na ito, kailangan mong malaman ang tamang mga kinakailangan para sa Job na iyong inilalapat. Bagaman nag-iiba ang mga kinakailangan sa bawat posisyon, Nasa ibaba ang ilan sa mga karaniwan:

Minimum na Kinakailangan:





ano ang isang ideyang java

google

pangunahing programa sa pagpapakilala ng sas sas
  • Master's Degree in Quantitative Discipline (Statistics, Operations Research, Computer Science)
  • 2 taon ng karanasan sa trabaho sa patlang na nauugnay sa Pagsusuri ng Data
  • Karanasan sa istatistika ng software (hal., R , , MATLAB, Pandas) at
  • Karanasan sa mga wika ng database (hal., SQL )

Mga Pananagutan:



  • Makipagtulungan sa malalaki at kumplikadong mga hanay ng data. Malutas ang mahirap, di-nakagawiang mga problema sa pagtatasa, paglalapat ng mga advanced na pamamaraang pampanalikal kung kinakailangan
  • Pag-uugali ng pag-uugali na kasama ang pangangalap ng data at mga pagtutukoy ng kinakailangan, pagproseso, pag-aaral, patuloy na paghahatid, at mga presentasyon
  • Bumuo at prototype ng pagtatasa ng mga pipeline nang paulit-ulit upang magbigay ng mga pananaw sa sukat
  • Bumuo ng komprehensibong kaalaman sa mga istruktura at sukatan ng data ng Google, na nagtataguyod para sa mga pagbabago kung saan kinakailangan para sa pag-unlad ng produkto
  • Makipag-ugnayan nang cross-functionally, gumagawa ng mga rekomendasyon sa negosyo (hal. Cost-benefit, forecasting, eksperimento sa eksperimento)
  • Magsaliksik at bumuo ng mga pamamaraan ng pagtatasa, pagtataya, at pag-optimize upang mapabuti ang kalidad ng mga produktong nakaharap sa gumagamit ng Google

Proseso ng Pakikipanayam ng Google Data Science

Ang pag-clear ng shortlist ay isang matigas na gawain, na ganap na nakasalalay sa iyo CV, Cover Letter at ang Karanasan . Google Agham sa Data Ang Mga Katanungan sa Panayam ay pinaghalong mga utak ng Brain at Mga Teknikal na Query. Karaniwan, ang unang proseso ay Telephonic Interview.

Panayam sa Telephonic:

Ito ay binubuo ng mga Katanungan na nakabatay sa (kongkreto at teoretikal) at mabigat batay sa . Nag-iiba rin ang mga katanungan batay sa mga proyekto na iyong pinaghirapan.
  • Kaso 1: Ang mga Panayam ay nagtanong tungkol sa mga diskarte sa pagkuha ng tampok, PCA (Ginamit sa Mga Proyekto), pagtatasa ng ugnayan, ilang mga diskarte sa pag-uuri na ginamit (SVM, GBM, neural net). Bakit hindi logistic regression, bakit GBM? - Karaniwang mga katanungan na umiikot sa pagkakahiwalay ng klase.
  • Kaso 2: Bakit gagamit ng pagpili ng tampok? Kung ang dalawang tagahula ay lubos na naiuugnay, ano ang epekto sa mga coefficients sa logistic regression? Ano ang mga agwat ng kumpiyansa ng mga coefficients?
  • Kaso 3: Ang isang disc ay umiikot sa isang suliran at hindi mo alam ang direksyon sa kung aling paraan umiikot ang disc. Binigyan ka ng isang hanay ng mga pin. Paano mo magagamit ang mga pin upang ilarawan sa kung aling paraan umiikot ang disc?
Matapos ang Mga Panayam sa Telephonic, ito ang Face to Face at Coding Rounds. Kaya, Talakayin Natin ang ilan sa mga pinaka-karaniwang Mga Tanong sa Pakikipanayam sa Google Data Science. Bagaman maaaring hindi tanungin ang mga katanungang ito nang eksakto tulad ng ibinigay sa ibaba, sinubukan kong sakupin ang marami sa kanila.

Mga Katanungan sa Panayam sa Data ng Google Data

Ang mga katanungang ito ay hindi palaisip, dahil tumigil ang Google sa pagtatanong sa mga katanungang iyon, mayroon silang mga katulad na katanungan na tinawag nila Mga Katanungan sa paglutas ng problema . Maraming mga Katanungan sa Pag-aaral ng Makina, lahat ng paraan mula sa generic hanggang sa mga praktikal ay tinanong. Google karaniwang sumasaklaw sa lawak ng mga paksa kaysa sa Lalim. Q1. Nasa isang Casino ka at mayroong dalawang dices na mapaglalaruan. Manalo ka ng $ 10 tuwing magpapalabas ka ng 5. Kung maglalaro ka hanggang manalo ka at pagkatapos ay huminto, ano ang inaasahang pagbabayad? Q2. Malapit ka nang sumakay sa isang eroplano patungong London, nais mong malaman kung kailangan mong magdala ng payong o hindi. Tatawagan mo ang tatlo sa iyong mga random na kaibigan at bilang bawat isa sa kanila kung umuulan. Ang posibilidad na nagsasabi ng totoo ang iyong kaibigan ay 2/3 at ang posibilidad na maglaro sila ng kalokohan sa iyo sa pamamagitan ng pagsisinungaling ay 1/3. Kung lahat ng 3 sa kanila ay nagsasabi na umuulan, kung gayon ano ang posibilidad na umuulan talaga sa London. Q3. Paano magdagdag ng bago Facebook mga miyembro sa database ng mga miyembro, at nai-code ang kanilang mga relasyon sa iba sa database? Q4. Paano mo masusubukan na mayroong isang mas mataas na posibilidad ng isang gumagamit na manatiling aktibo pagkatapos ng 6 na buwan na ibinigay na ang isang gumagamit ay may maraming mga kaibigan ngayon? Q5. Bibigyan ka ng 40 cards na may apat na magkakaibang kulay- 10 Green cards, 10 Red Card, 10 Blue cards, at 10 Yellow cards. Ang mga kard ng bawat kulay ay binibilang mula isa hanggang sampu. Dalawang card ang pipiliin nang sapalaran. Alamin ang posibilidad na ang mga kard na napili ay hindi magkapareho ng bilang at parehong kulay. Q6. Lumikha ng isang programa sa isang wika na iyong pinili upang mabasa ang isang text file na may iba't ibang mga tweet. Ang output ay dapat na 2 mga file ng teksto-isa na naglalaman ng listahan ng lahat ng mga natatanging salita sa lahat ng mga tweet kasama ang bilang para sa paulit-ulit na mga salita at ang pangalawang file ay dapat maglaman ng katamtamang bilang ng mga natatanging salita para sa lahat ng mga tweet. Q7. Ano ang gagawin mo kung ang pag-alis ng mga nawawalang halaga mula sa isang dataset ay sanhi ng pagkiling? Q8. Ang isang disc ay umiikot sa isang suliran at hindi mo alam ang direksyon sa kung aling paraan umiikot ang disc. Binigyan ka ng isang hanay ng mga pin. Paano mo magagamit ang mga pin upang ilarawan sa kung aling paraan umiikot ang disc? Q9. Paano mo idisenyo ang isang rekomendasyong engine para sa mga trabaho? Q10. Anong uri ng produkto ang nais mong buuin sa Google? Q11. Ang mga kotse ay naitatanim ng speed tracker upang ang mga kumpanya ng seguro ay maaaring subaybayan ang tungkol sa aming estado sa pagmamaneho. Batay sa bagong pamamaraan na ito anong uri ng mga katanungan sa negosyo ang maaaring masagot? Q12. Paano mo mapagpasyahan kung ang isang algorithm ay mas mahusay kaysa sa isa pa? Q13. Ang isang kahon ay may 12 pulang kard at 12 itim na card. Ang isa pang kahon ay may 24 na pulang card at 24 na itim na card. Nais mong gumuhit ng dalawang kard nang sapalaran mula sa isa sa dalawang kahon, aling kahon ang may mas mataas na posibilidad na makakuha ng mga kard na may parehong kulay at bakit? Q14. Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng isang naka-bag na modelo at isang pinalakas na modelo? Q15. Lumilikha ka ng isang ulat para sa mga pag-upload ng nilalaman ng gumagamit buwan buwan at sinusunod ang isang biglaang pagtaas sa bilang ng pag-upload para sa buwan ng Enero. Ang pagtaas sa mga pag-upload ay, partikular sa mga pag-upload ng imahe. Ano sa palagay mo ang magiging sanhi nito at paano mo masusubukan ang biglaang pagtaas na ito? Q16. Nagmamay-ari ka ng isang negosyo na damit at nais na mapabuti ang iyong lugar sa merkado. Paano mo ito gagawin mula sa antas ng lupa? Q17. Paano ka magpapasya kung aling mga bersyon ng dalawa sa Surge Pricing Algorithms ang gumagana nang mas mahusay para sa anumang Aviation Company? Q18. Ano ang antas ng kalayaan para kay lasso? Q19. Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng isang iterator, generator at pag-unawa sa listahan sa Python? Q20. Dahil sa isang hanay ng mga webpage at pagbabago sa website, paano mo masusubukan ang bagong tampok sa website upang matukoy kung positibo ang pagbabago? Q21. Dahil sa isang MxN dimension matrix sa bawat cell na naglalaman ng isang alpabeto, hanapin kung ang isang string ay nakapaloob dito o hindi. Q22. Paano ka magtatayo ng isang sistema ng pag-cache gamit ang isang advanced na istraktura ng data tulad ng hashmap? Q23. Kung makukuha mo ang dataset sa anumang paksa ng interes, hindi alintana ang mga pamamaraan ng koleksyon o mapagkukunan kung gayon paano magiging hitsura ang dataset at ano ang gagawin mo dito? Q24. Ano ang mga pamamaraan ng pagtuklas ng anomalya? Q25. Paano gumagana ang pag-cache at paano mo ito magagamit sa Agham ng data? Kaya guys, sa pamamagitan nito natapos tayo sa artikulong ito. Karamihan sa Mga Katanungan sa Panayam sa Data ng Google batay sa senaryo at kailangan mong magkaroon Mga kakayahan sa paglutas ng problema at bukod dito kailangan mong malaman kung paano ilapat ang Data Science sa mga sitwasyong ito. Inaasahan kong bibigyan ka nito ng isang pananaw upang maging handa para sa anumang Panayam sa Agham ng Data sa hinaharap. Maging ang Google, Microsoft, Apple o Uber. Ang lahat ng mga tech Giants ay nagtanong ng magkatulad na uri ng Mga Katanungan pagdating sa Data Science dahil ito ay isang malawak at sabay na isang bagong larangan. Ginagawa kang sanay sa mga tool at system na ginamit ng Data Science Professionals. Kabilang dito ang pagsasanay sa Statistics, Data Science, Python, Apache Spark & ​​Scala, Tensorflow at Tableau. Ang kurikulum ay natutukoy ng malawak na pagsasaliksik sa 5000+ na paglalarawan sa trabaho sa buong mundo. Kung mayroon kang anumang mga query, huwag mag-atubiling banggitin sa seksyon ng komento sa ibaba.