Sebagai seorang Data Scientist, pasti akan ada beberapa pertanyaan interview yang khusus ditanyakan kepadamu untuk memastikan kamu adalah kandidat yang tepat.
Agar proses interview berjalan lancar dan kamu menjadi kandidat yang terpilih, kamu perlu tahu apa saja pertanyaan interview untuk Data Scientist di bawah ini.
1. Apa itu data science? Apa perbedaan antara supervised dengan unsupervised learning?
Terkadang perekrut menanyakan pengetahuan dasarmu ttg data scientist-EKRUT
Data science adalah campuran dari berbagai algoritma, alat, dan pembelajaran mesin dengan tujuan menemukan pola tersembunyi pada sebuah data mentah.
Apa yang membedakannya dengan yang biasa dilakukan para ahli statistik? Perbedaannya terletak antara “menjelaskan” dan “memprediksi”.
Seorang Data Scientist akan mengolah dan mengerjakan Exploratory Data Analysis, Machine Learning & Advanced Algorithms, dan Data Product Engineering.
Sedangkan untuk perbedaan antara supervised dan unsupervised learning, supervised input datanya diberi label, menggunakan training data set, digunakan untuk memprediksi, dan memungkinkan klasifikasi serta regresi.
Sementara itu, unsupervised learning adalah kebalikannya. Input datanya tidak diberikan label, menggunakan input data set, dan digunakan untuk analisis.
Baca juga: Apa bedanya data science dan data analyst?
2. Menurutmu, keterampilan apa yang perlu dimiliki saat menggunakan Python untuk menganalisis data?
Perekrut juga akan menanyakan kemampuanmu tentang bahasa pemrograman Python-EKRUT
Ada beberapa keterampilan yang setidaknya perlu dimiliki dan akan berguna ketika melakukan analisis data menggunakan Python, berikut adalah beberapa di antaranya.
- Menguasai N-dimensional NumPy Arrays.
- Menguasai Pandas dataframes.
- Paham dengan baik tentang tipe data bawaan terutama daftar, kamus, tupel, dan set.
- Mengetahui kapan harus menggunakan Anaconda distribution dan the conda package manager.
- Mampu melakukan element-wise vector dan matrix operations di NumPy arrays.
- Familiar dengan Scikit-learn.
- Mengetahui cara membuat profil kinerja skrip Python dan cara mengoptimalkan bottlenecks.
- Mampu menulis daftar yang efisien dibandingkan loop yang tradisional.
3. Apa perbedaan dari format data “long” dan “wide”?
Perekrut juga akan menanyakan perbedaan format data long dan wide-EKRUT
Dalam format “wide”, respon berulang subjek akan berada dalam satu baris,dan setiap respon berada dalam kolom terpisah.
Dalam format “long”, setiap baris adalah titik satu kali per subjek. Kamu dapat mengenali data dalam format wide berdasarkan kolom yang umumnya mewakili grup.
4. Bagaimana cara kamu menjelaskan regresi linier kepada Business Executive?
Perekrut juga ingin mengetahui apakah kamu memiliki pengetahuan dengan regresi liner atau tidak-EKRUT
Pertanyaan interview Data Scientist selain untuk mengetahui apakah kamu memiliki pengetahuan yang baik tentang regresi linier dan apakah kamu dapat menjelaskannya kepada mereka yang non-teknis.
Jangan menjawabnya dengan terlalu teknis, bisa-bisa kamu mengacaukan jalannya wawancara karena terlalu membosankan.
Baca juga: Ini alasan data science penting untuk startup
5. Berapa gaji yang kamu inginkan untuk posisi ini?
Gaji Data Scientist terus meningkat setiap tahunnya-EKRUT
Pertanyaan interview seputar gaji selalu menjadi salah satu pertanyaan rumit, sebab bila menetapkan standar gaji yang terlalu tinggi bisa jadi kamu akan ditolak oleh perusahaan tersebut.
Umumnya kenaikan gaji dari perusahaan lama ke perusahaan baru berada pada kisaran 30 persen. Namun kamu juga harus tahu standar gaji Data Scientist.
Menurut tren rekruitmen EKRUT pada tahun 2019 diketahui bahwa standar gaji data scientist dengan pengalaman 3 sampai 5 tahun bisa mencapai Rp 19 juta.
Sementara Data Scientis yang sudah memiliki pengalaman cukup lama lebih dari 5 tahun, biasanya gaji data scientis tersebut sudah mencapai Rp 33 juta sebulan.
Jadikan standar gaji ini sebagai salah satu tolak ukur bagimu saat nego gaji selain dengan membandingkan pengalaman dan keahlianmu di bidang Data Scientist.
5. Apa saja model alternatif untuk regresi linier? Apa yang membuat alternative tersebut lebih baik atau lebih buruk?
Perekrut juga mungkin akan bertanya tentang model regresi liner padamu-EKRUT
Jika pewawancara cukup memahami ilmu data, kamu dapat menjelaskan model lain dan mengapa mereka lebih baik, seperti Random Forest, SVM, dan Neural Nets.
Sebenarnya melalui pertanyaan ini, pewawancara hanya ingin mengetahui pandangan kamu saja.
Baca juga: 4 Fakta menjanjikan menjadi Data Scientist di masa depan, sudah tahu?
Selain mempersiapkan dan meningkatkan kemampuanmu dalam mengolah data, beberapa pertanyaan interview Data Scientist di atas juga penting untuk kamu pelajari. Karena bagaimanapun, kesan pertama dan caramu menjawab pewawancara tentu akan sangat dinilai.
Last update: 01 Maret 2020
Rekomendasi bacaan:
- 5 Cara interview kerja yang baik agar bisa lolos
- 5 Alasan kamu tidak dipanggil interview kedua kalinya
- Ini perbedaan Data Engineer dan Data Scientist
Sumber:
- edureka.com
- medium.com
.jpg)
