Tóm Gọn Câu Hỏi Phỏng Vấn Data Scientist - Ôn Bài Trúng Tủ

Để đón được cơ hội việc làm đó, bạn hãy chuẩn bị sẵn sàng việc “ôn tập” trước ở những câu hỏi phỏng vấn Data Science có thể sẽ được nhà tuyển dụng đặt ra. 

1. Nhóm câu hỏi kiểm tra về kiến thức chuyên ngành cơ bản của Data Science

Kiến thức ngành Data Science sẽ có nhiều nội dung quan trọng, những người không được đào tạo đương nhiên sẽ không có chút hiểu biết nào về cơ sở dữ liệu thuộc ngành này. Do đó, chỉ cần đặt ra các câu hỏi kiểm tra kiến thức cơ bản là nhà tuyển dụng đã có thể biết được ứng viên có trình độ năng lực như thế nào.

Vậy nhà tuyển dụng sẽ đưa ra những câu hỏi như thế nào?

1.1. Bạn có thể trình bày hiểu biết về các thuật toán học máy cơ bản không? Chẳng hạn như K-Means, Decision?

Xét về giá trị nội dung, câu hỏi này là kiến thức vô cùng cơ bản vì những thuật toán của ngành học máy là kiến thức nền tảng tạo nên bản chất của lĩnh vực này. Do đó, đòi hỏi cơ bản ứng viên cần hiểu rõ cách hoạt động của các học máy, nắm rõ cách áp dụng chúng vào các bài toán cụ thể. Chẳng hạn bạn có thể trình bày điểm cốt lõi ở những học máy cơ bản như Linear Regression phục vụ dự đoán giá trị liên tục, Decision Trees dùng phục vụ bài toán hồi quy, phân loại. Chỉ cần trình bày được các khái niệm cơ bản như vậy cũng đã đủ giúp bạn đạt được thêm một điểm đánh giá tốt trong mắt nhà tuyển dụng.

1.2. Phân biệt Supervised learning và unsupervised learning

Hai khái niệm này đối ngược nhau với dấu hiệu nhận biết ở chữ “un”. Trong đó Supervised learning thực hiện việc dự đoán cho các dữ liệu mới khi đã có dữ liệu nhãn và mô hình học. UnSupervised learning là khi có dữ liệu không nhãn, mô hình tìm những cấu trúc hoặc mẫu ẩn bên trong dữ liệu đó, không cần nhãn.

1.3. Trình bày hiểu biết về Định lý Bayes, áp dụng trong học máy như thế nào?

Giải thích một định lý trong ngành Data Scientist sẽ thể hiện mức độ hiểu biết chuyên sâu. Đây là điều kiện tiêu chuẩn của một chuyên gia Data Scientist. Do đó không chỉ là Bayes mà có thể nhà tuyển dụng sẽ đưa đến cho bạn một định lý nào khác để nghe được câu trả lời của bạn. Điều này giúp cho nhà tuyển dụng đánh giá được mức độ chuyên môn sâu của bạn.

2. Các câu hỏi về kỹ năng lập trình

Data scientist được yêu cầu phải có kỹ năng lập trình, nhà tuyển dụng sẽ không thể bỏ qua việc kiểm tra năng lực này. Trước khi trả lời các câu hỏi liên quan, bạn có tự tin vào vào kiến thức của mình về các ngôn ngữ lập trình cơ bản như SQL, Python hay R không.

Một vài câu hỏi về khả năng lập trình từ cơ bản có thể được đưa ra như sau:

2.1. Bạn có thể viết mã Python phục vụ việc xử lý missing values hay không?

Câu hỏi này được đánh giá là rất phổ biến khi phỏng vấn việc làm  Data scientist, thể hiện mục đích của nhà tuyển dụng muốn kiểm tra khả năng xử lý dữ liệu lỗi. Câu trả lời chỉ cần đơn giản, hướng tới việc dùng các thư viện Python để xử lý thông qua việc thay thế hoặc loại bỏ.

2.2. Có cách nào để kiểm tra độ chính xác của một mô hình học máy hay không?

Câu hỏi này khá quan trọng để đánh giá sự nhận diện mô hình học máy có trong bạn. Bạn có thể đưa ra câu trả lời có nhắc đến các chỉ số như Precision, Recall, Roc-AUC và các kỹ thuật phổ biến như CV. 

3. Các câu hỏi kiểm tra kỹ thuật xử lý dữ liệu

Trong nghiệp vụ của Data science, chuyên gia không chỉ cần có hiểu biết về học máy mà còn phải thực hiện tốt công việc về thu thập và xử lý dữ liệu. Nhà tuyển dụng sẽ đưa ra các câu hỏi về kỹ thuật trong xử lý dữ liệu bằng một số câu hỏi phổ biến như:

- Khi đối diện với hàng triệu bản ghi, bạn sẽ xử lý lượng dữ liệu này như thế nào? Câu hỏi rất điển hình đặt ra để biết khả năng xử lý dữ liệu của ứng viên. Trả lời tốt bạn chính là ứng viên tiềm năng. Để chiếm cảm tình tốt hơn từ nhà tuyển dụng, bạn có thể đề cập đến kinh nghiệm sử dụng các công cụ như Spark, Hadoop hay cách vận dụng cơ sở dữ liệu phân tán phục vụ công cuộc phân tích và xử lý dữ liệu. 

- Kỹ thuật xử lý vấn đề overfitting bên trong mô hình học máy là gì?

- Bạn xử lý dữ liệu không đồng nhất thế nào?

4. Nhóm câu hỏi kiểm tra kinh nghiệm 

Các câu hỏi sau đây sẽ giúp kiểm tra rõ kinh nghiệm làm việc thực tế của bạn.

4.1. Kể về dự án Data science đã từng làm

Câu hỏi cụ thể về dự án thực tế của bạn từng làm. Bạn đưa ra câu trả lời theo hướng trình bày các vấn đề đã giải quyết kèm theo thông tin kỹ thuật sử dụng hỗ trợ cho dự án. Nêu rõ ràng từ mục tiêu cho đến kết quả đạt được. Chắc chắn tất cả thông tin đều được giải thích một cách dễ hiểu.

4.2. Khi phải đối diện với bộ dữ liệu nhiều lỗi, không đầy đủ, bạn giải quyết thế nào?

Vượt qua câu hỏi này, bạn có thể mô tả chi tiết quy trình làm sạch dữ liệu chi tiết. Dựa trên kiến thức vốn có của mình để chiếm lấy sự hài lòng của nhà tuyển dụng. Vậy nếu chưa biết rõ nên giải quyết vấn đề này ra sao, hãy tham khảo hướng dẫn trả lời của chuyên gia Timviec365.vn. Hãy bắt đầu nêu ra từ khâu xác định lỗi tồn tại bên trong dữ liệu và trình bày chi tiết các bước cần xử lý để tối giản quy trình mà vẫn hợp lý. 

4.3. Bạn làm gì khi mô hình không đạt được độ chính xác cần đạt?

Câu hỏi này kiểm tra khả năng giải quyết vấn đề của ứng viên. Bạn cần đưa ra một câu trả lời linh hoạt và sáng tạo. Có thể đề cập tới việc thử nghiệm trên nhiều mô hình khác hay tiến hành cải thiện trên nền tảng cơ sở dữ liệu.

Trên đây chỉ là một số các câu hỏi phỏng vấn Data Scientist có thể được đưa ra, cũng có thể bạn sẽ không bắt gặp trong buổi phỏng vấn thực tế của mình. Timviec365.vn hy vọng bạn sẽ nhận được từ bộ câu hỏi tham khảo này cách thức trả lời sao cho thuyết phục. Hãy chú ý đến cả phong thái, luôn tươi cười và trả lời bằng sự bình tĩnh, tự tin nhất. Điều đó cũng sẽ giúp cho bạn dễ dàng tạo nên cảm tình tốt trong mắt nhà tuyển dụng khi tham gia phỏng vấn Data Scientist.