Вопросы для собеседования в Google для Data Scientist с ответами

Должность Data Scientist – одна из самых востребованных в технологической отрасли. Это связано с тем, что специалисты по анализу данных отвечают за некоторые из самых важных проектов компании, таких как разработка алгоритмов для улучшения результатов поиска. В Google, к примеру, это совершенствование Google Maps и разработка новых функций для таких продуктов, как Gmail и YouTube.

Чтобы получить должность Data Scientist в Google, вам необходимо успешно пройти собеседование.

В этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных вопросов, задаваемых на собеседовании с Google Data Scientist, а также пошаговые решения, которые помогут вам подготовиться.

Обзор собеседования по Data Science

Процесс собеседования по науке о данных в Google состоит из двух частей:

Часть 1: Первая часть собеседования направлена на проверку ваших технических навыков. Вам будут заданы вопросы по SQL, статистике, продуктам, анализу и машинному обучению, аналогично собеседованиям для менеджеров по продуктам и аналитиков данных.

Часть 2: Вторая часть собеседования направлена на оценку ваших способностей к решению проблем. Вам будут задавать вопросы о реальных наборах данных и ожидать от вас решений проблем, с которыми обычно сталкиваются специалисты по анализу данных.

Теперь, когда мы получили общее представление о процессе собеседования, давайте рассмотрим некоторые конкретные вопросы, которые вам могут задать в каждой части собеседования.

Вопросы, которые вам могут задать в первой части собеседования

В первой части собеседования вам будут задавать вопросы о ваших технических навыках. Вот некоторые примеры вопросов, которые вам могут задать:

1. Что такое SQL?
2. Как бы вы вычислили медиану в SQL?
3. Что такое дерево решений?
4. Как вы можете использовать дерево решений для прогнозирования оттока клиентов?
5. Что такое градиентное усиление?
6. Как бы вы использовали градиентное усиление для повышения точности модели машинного обучения?

Решения на вопросы собеседования с Google Data Scientist. Часть 1

Теперь, когда мы рассмотрели примеры вопросов, которые вам могут задать на собеседовании с Google Data Scientist, давайте рассмотрим некоторые конкретные решения этих вопросов.

1. Что такое SQL?

SQL (Structured Query Language) – это язык программирования, который используется для манипулирования и запроса данных, хранящихся в базах данных. SQL можно использовать для добавления, удаления и обновления данных в базе данных, а также для получения данных из базы данных.

2. Как вычислить медиану в SQL?

Для вычисления медианы в SQL используется функция PERCENTILE_CONT(). Эта функция принимает два аргумента: имя столбца, для которого вы хотите вычислить медиану, и значение 0,5 (которое соответствует медиане).

Например, чтобы вычислить медианную зарплату для всех сотрудников в таблице, вы можете использовать следующий запрос:

			SELECT

PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS median_salary

FROM employees;
		

3. Что такое дерево решений?

Дерево решений – это тип модели машинного обучения, которая используется для прогнозирования значения целевой переменной. Деревья решений создаются путем разбиения набора данных на все более мелкие подмножества, пока каждое подмножество не будет содержать только одну точку данных.

4. Как бы вы использовали дерево решений для прогнозирования оттока клиентов?

Чтобы использовать дерево решений для прогнозирования оттока клиентов, необходимо обучить модель на данных, содержащих информацию о клиентах, которые уже оттокались. После того как модель будет обучена, вы сможете использовать ее для прогнозирования оттока новых клиентов.

5. Что такое градиентный бустинг?

Градиентное усиление – это тип алгоритма машинного обучения, который используется для повышения точности модели машинного обучения. Градиентное усиление работает путем обучения серии слабых моделей, а затем объединения прогнозов этих моделей для создания окончательного прогноза.

6. Как бы вы использовали градиентный бустинг для повышения точности модели машинного обучения?

Чтобы использовать градиентное усиление для повышения точности модели машинного обучения, необходимо обучить ряд слабых моделей на различных подмножествах данных. Затем вы можете объединить прогнозы этих моделей для создания окончательного прогноза, который будет более точным, чем прогнозы каждой отдельной модели.

Вопросы, которые вам могут задать во второй части собеседования

Во второй части собеседования вам будут задавать вопросы о ваших способностях решать проблемы. Вот некоторые примеры вопросов, которые вам могут задать:

1. Как бы вы поступили, получив набор данных, чтобы найти наиболее важные факторы, способствующие оттоку клиентов?
2. Как бы вы разработали модель машинного обучения для прогнозирования того, купит ли клиент продукт или нет?
3. Вам предоставлен набор данных, содержащий информацию о том, когда пользователи нажимают на рекламу. Как бы вы использовали эти данные для оптимизации рекламных кампаний?
4. Вам предоставлен набор данных, содержащий данные о транзакциях на сайте электронной коммерции. Как бы вы использовали эти данные для повышения коэффициента конверсии?
5. Напишите запрос, чтобы узнать название третьей по высоте горы для каждой страны. Убедитесь, что страны расположены в порядке ASC.

Решения на вопросы собеседования с Google Data Scientist. Часть 2

1. Как бы вы поступили, получив набор данных, чтобы найти наиболее важные факторы, способствующие оттоку клиентов?

Существует множество способов найти наиболее важные факторы, способствующие оттоку клиентов. Одним из способов является использование дерева решений для выявления наиболее важных характеристик. Другой способ заключается в использовании такой техники, как градиентное усиление, для поиска наиболее важных характеристик.

2. Как разработать модель машинного обучения для прогнозирования того, купит ли клиент продукт или нет?

Чтобы разработать модель машинного обучения для прогнозирования того, купит ли клиент продукт, вам нужно будет обучить модель на данных, которые включают информацию о клиентах, уже купивших продукт. После того как модель будет обучена, вы сможете использовать ее для прогнозирования того, будут ли новые клиенты покупать этот продукт.

3. Вам предоставлен набор данных, содержащий информацию о том, когда пользователи нажимают на рекламу. Как бы вы использовали эти данные для оптимизации рекламных кампаний?

Есть много способов использовать эти данные для оптимизации рекламных кампаний. Один из способов – использовать данные для создания модели, которая предсказывает, когда пользователи с большей вероятностью нажмут на рекламу. Другой способ – использовать данные для сегментации пользователей на группы в зависимости от их вероятности клика на рекламу.

4. Вам предоставлен набор данных, содержащий данные о транзакциях с сайта электронной коммерции. Как бы вы использовали эти данные для повышения коэффициента конверсии?

Существует множество способов использования этих данных для повышения конверсии. Одним из способов является использование данных для создания модели, которая предсказывает, какие пользователи с большей вероятностью будут покупать товары. Другой способ – использовать данные для сегментации пользователей на группы в зависимости от вероятности приобретения ими товаров.

5. Напишите запрос, чтобы узнать название третьей по высоте горы для каждой страны. Пожалуйста, убедитесь, что страны расположены в порядке ASC.

			Table: mountains
+---------------------+------+-------------+
|name                 |height|country      |
+---------------------+------+-------------+
|Denalli              |20310 |United States|
|Saint Elias          |18008 |United States|
|Foraker              |17402 |United States|
|Pico de Orizab       |18491 |Mexico       |
|Popocatépetl         |17820 |Mexico       |
|Iztaccihuatl         |17160 |Mexico       |
+---------------------+------+-------------+
		

Вывод:

			+-------------+------------+
|country      |name        |
+-------------+------------+
|Mexico       |Iztaccihuatl|
|United States|Foraker     |
+-------------+------------+
		

Решение:

			SELECT "country", "name"
FROM (
  SELECT "country", "name", RANK() OVER (PARTITION BY "country" ORDER BY "height" DESC) as "rank"
  FROM mountains
  ) as m
WHERE "rank" = 3
ORDER BY country ASC
		

Мы делаем подзапрос, потому что хотим вычислить ранг каждой горы в каждой стране, прежде чем отфильтровать только третью по высоте гору. В подзапросе мы используем функцию RANK(), чтобы присвоить каждой горе ранг в своей стране, причем самая высокая гора будет иметь ранг 1.

Затем во внешнем запросе мы отфильтровываем только те горы, которые имеют ранг 3. Наконец, мы упорядочиваем результаты по странам в порядке возрастания.

Советы по прохождению собеседования с Google Data Scientist

1. Будьте готовы ответить на вопросы о ваших технических навыках.

Первая часть собеседования, скорее всего, будет посвящена вашим техническим навыкам, поэтому вы должны быть готовы ответить на вопросы о SQL, машинном обучении и анализе данных.

2. Будьте готовы решать проблемы.

Вторая часть собеседования будет посвящена вашим способностям решать проблемы. Вы должны быть готовы решать задачи, основанные на реальных наборах данных.

3. Отрабатывайте навыки проведения собеседования.

Помимо отработки технических навыков, вам также следует отработать навыки проведения собеседования. Это означает умение четко и кратко излагать свои мысли и идеи.

4. Будьте самим собой.

Лучший способ успешно пройти собеседование – это просто быть самим собой. Google ищет умных, творческих и увлеченных кандидатов.

Заключительное резюме для собеседования в Google Data Science

Это лишь некоторые примеры вопросов, которые вам могут задать во второй части собеседования с Google Data Scientist. Не забудьте придумать свои собственные решения на эти вопросы до собеседования, чтобы вы были готовы произвести впечатление на интервьюера.

Специалисты по обработке данных Google являются одними из лучших в мире в своем деле, поэтому вам нужно быть на высоте, чтобы получить эту работу. Удачи!