Afbeelding door auteur
 

Als je je niet voorbereidt, bereid je je voor om te falen. Niet mijn woorden, maar die van Benjamin Franklin. Old Beejey was - gezien de vele functies die hij tijdens zijn leven bekleedde - waarschijnlijk een expert in sollicitatiegesprekken. En zijn advies klinkt goed als elk ander voor een data science-interview.

Napoleon Bonaparte volgde het advies van Beejey op, maar besefte, nadat hij het interview bij Waterloo, Inc. niet had gehaald, dat overvoorbereiding de vijand van inspiratie is.

Zoals gewoonlijk ligt de waarheid ergens tussen twee uitersten. Hoe bereik je de balans tussen voldoende voorbereid zijn maar niet genoeg om je persoonlijkheid en spontaniteit te doden?

Ik zal het hebben over wat je grondig wilt voorbereiden en wat je met opzet te weinig moet voorbereiden.

Afbeelding door auteur

Er zijn een aantal zaken waar je goed op moet letten voor het sollicitatiegesprek. Dit zijn fundamenten waarvoor kennis, goed geoefend en nauwkeurig vereist is. En dat kun je alleen worden als je goed voorbereid bent.

1. Onderzoek het bedrijf
2. Onderzoek de functie
3. Leer het interviewproces
4. Oefen technische vaardigheden
5. Bouw de projectenportfolio op

Elk data science sollicitatiegesprek draait om de technische vaardigheden. Alle andere voorbereidingsfasen zijn echter even belangrijk. Hiermee kunt u uw technische vaardigheden efficiënt oefenen en ze laten opvallen in het interview.

1. Onderzoek van het bedrijf

Dit onderdeel van de voorbereiding wordt vaak als noodzakelijk ingekaderd omdat 'het een goede indruk achterlaat'. Je wilt geen goede indruk maken. Je wilt het goed doen tijdens het sollicitatiegesprek. Deze twee worden vaak door elkaar gehaald. Iets doen om een ​​goede indruk te maken, betekent dat je probeert te doen wat je doet denken de interviewer wil horen. En iedereen zegt hetzelfde: de interviewers zien graag dat je onderzoek deed naar een bedrijf en de functie.

Ja dat is waar. Maar een goede indruk achterlaten is slechts het resultaat, niet de reden om het bedrijf grondig te onderzoeken. De reden waarom je het doet, is dat je moet weten hoe jij en je vaardigheden bij elkaar passen als je eenmaal een baan hebt. Als je daar überhaupt wilt passen.

Afbeelding door auteur

Waarnaar te zoeken

Bij het onderzoeken van het bedrijf moet u zich richten op de volgende aspecten van het bedrijf:

• Geschiedenis
• Producten
• Hiërarchie
• Werkgevers
• Financiële prestatie
• concurrenten
• Nieuws

Geschiedenis. Dit is weten wanneer het bedrijf is opgericht, hoe lang het al actief is op uw lokale markt en hoe het door de geschiedenis heen is veranderd (fusies, overnames, eigendomsveranderingen).

Dat wil je graag weten, want misschien wil je niet werken voor een bedrijf met dubieuze eigenaren. Of vind je vooral hoe het bedrijf organisch is gegroeid tot wat het nu is? Het is mogelijk dat u de nieuw opgerichte bedrijven wilt vermijden, omdat u denkt dat bedrijven met een langere geschiedenis u meer zekerheid bieden. Of die start-up is precies wat je zoekt.

Producten. Door te weten wat het bedrijf verkoopt, krijg je meer info over het bedrijfsprofiel. Zijn hun producten goedkoop en van lage kwaliteit? Of staan ​​ze bekend om hun kwaliteit? Welke producten zijn de belangrijkste inkomstenstromen? Gebruik je al een aantal van deze producten, of heb je een extreme afkeer van sommige van hun producten? Wat is het marktaandeel van het bedrijf? Wat zijn hun nieuwste producten?

Hiërarchie. Controleer de hiërarchie van het bedrijf. Hoe lang of plat hun organisatiestructuur is. Zoek hun leidinggevenden, hun ervaring en arbeidsverleden op. Zoek het aantal werknemers. Maak uzelf vertrouwd met de divisies/afdelingen en krijg algemene informatie over het doel van elke divisie. Ontdek het aantal vestigingen en landen waarin ze actief zijn.

Werkgevers. Kijk wat hun huidige en ex-werkgevers zeggen over het bedrijf. Waarom gaan ze weg? Waarom blijven ze? Ook moet u in deze fase proberen het salarisbereik van uw functie te achterhalen.

Financiële prestatie. U hoeft niet alle financiële rapporten van de afgelopen tien jaar door te nemen. Maar blijf op de hoogte van de laatste algemene trends met betrekking tot omzet, winst en aandelenkoers.

Concurrenten. Dit is gekoppeld aan de producten van het bedrijf. Zoek uit met wie hun producten concurreren. Hoe doen ze het in vergelijking met concurrenten? Krimpt of groeit het marktaandeel van het bedrijf? Je verwerft ook kennis over de branche van het bedrijf door meer te weten te komen over de concurrenten.

Nieuws. Door het nieuws over het bedrijf te lezen, kunt u een gevoel krijgen over de toekomst van het bedrijf. Introduceren ze nieuwe producten of stoppen ze met sommige? Gaan ze naar de beurs? Wie wil het bedrijf overnemen? Neemt het bedrijf zijn concurrent over? Neemt de CEO een politiek standpunt in dat u wel of niet bevalt?

Laat me je laten zien hoe belangrijk het voor je is om vertrouwd te raken met de bovenstaande segmenten, niet om de indruk die je achterlaat. Hopelijk ben je in staat om de werkgever te kiezen waarvoor je wilt werken. De werkgevers zijn wanhopig op zoek naar datawetenschappers kan u net zo goed in die positie brengen, dus het is belangrijk dat u zich bewust bent van uw onderhandelingspositie.

En als je het weet, kun je ook je werkgever kiezen. Als je wordt geïnterviewd voor een 2-jarige startup (geschiedenis) dat het meest populaire product op de markt verkoopt, je fan bent van (producten & concurrenten), en waar je maar één baas hebt (hiërarchie), degene die erg vocaal is en iets doet aan de raciale ongelijkheid (nieuws), zou je heel graag voor zo'n bedrijf willen werken. Zeker als ze bovengemiddelde salarissen betalen voor een datawetenschapper (medewerkers).

Van daaruit krijgt u ook een duidelijker beeld van hoe het bedrijf uw technische expertise zou kunnen gebruiken en welke technologie zij gebruiken. Dat wetende geeft je voorbereiding op technische vaardigheden meer richting.

Maar hoe bepaal je of het profiel van het bedrijf bij jou past?

Waar te zoeken?

De bronnen van de informatie die u nodig heeft zijn:

• Bedrijfswebsite
• De sociale media-accounts van het bedrijf
• Relevante mediakanalen
• LinkedIn
• Fora en andere sites waar de (potentiële) werkgevers het bedrijf beoordelen

2. Onderzoek de positie

Nu je alles over het bedrijf weet, kun je specifieker worden: ontdek alles wat je kunt over de functie waarop je hebt gesolliciteerd.

Afbeelding door auteur
 

Neem de functiebeschrijving nog een keer door. Maak aantekeningen over welke technologieën worden genoemd. Op welke vaardigheden richt de advertentie zich? (Die gebruik je bij het oefenen van technische vaardigheden.) Wat wordt je dagelijkse werk? Met welke teams/afdelingen/divisies ga je werken? Aan wie breng je verslag uit?

Waarom is dit belangrijk? Als u bijvoorbeeld een datawetenschapper bent binnen een productontwikkelingsteam, weet u dat uw voorbereiding op technische vaardigheden meer productgericht zal moeten zijn. 

3. Ken het interviewproces

Zodra u een idee krijgt van het algemene profiel van het bedrijf en uw functie, is de volgende stap om het sollicitatieproces van het bedrijf te leren kennen. 

Hier word je specifieker. U wilt weten wat u kunt verwachten in het interview en wie u kunt verwachten.

Het wat van de interviews

Meestal bestaat het data science-interview uit drie fasen:

• Telefonische screening/online beoordeling
• Face-to-face-interviews
• HR-interview

Afbeelding door auteur
 

De telefoonscreening houdt in dat uw toekomstige teamlid of baas u leert kennen. Je neemt je cv door en praat over je opleiding, arbeidsverleden en professionele interesses. Deze fase bevat meestal een aantal gedragsvragen en mogelijk een of twee algemene technische vragen om er zeker van te zijn dat u een goede kandidaat bent voor de baan. 

Sommige bedrijven testen ook graag je technische kennis en codeerkennis door middel van een online assessment. Het duurt meestal 30 tot 90 minuten.

Het aantal persoonlijke interviews hangt van het bedrijf af. Hoe dan ook, dit is het meest harde deel van het interviewproces. Je wordt gebombardeerd met gedrags- en technische vragen, codeertests en mogelijk zelfs opdrachten om mee naar huis te nemen. Afhankelijk van het bedrijf kan dit ook een interview met een leidinggevende omvatten. 

Als je dat overleeft, is de laatste fase meestal een formaliteit. 

Het HR-gesprek is alleen om een ​​definitieve bevestiging te geven van alles wat de werkgever tijdens de andere interviewfasen over u te weten is gekomen. Verwacht enkele zeer lichte gedragsvragen, soms technische vragen. Deze fase is voornamelijk bedoeld om het salaris, de voordelen en andere technische details met betrekking tot uw dienstverband te bespreken. 

Het wie van de interviews

De WHO? Nee, niet de bende. Hier wil je weten wie de interviewer zal zijn. Als je hun naam krijgt, onderzoek ze dan. 

Zoek ze op op LinkedIn om hun werkgeschiedenis te controleren. Google ze. Probeer hun profielen op sociale media te vinden. Maak je geen zorgen, zij wil jou ook stalken. 

Van wat je ontdekt, kun je er op zijn minst een idee over krijgen. Dit kan u helpen te weten wat u kunt verwachten tijdens het sollicitatiegesprek en hoe u zich kunt aanpassen aan de interviewer. Als de interviewer bijvoorbeeld geen technische achtergrond heeft, kunt u proberen uw antwoorden niet vol te proppen met technisch jargon. En misschien is dat precies wat ze testen: hoe zou je over technische dingen praten met een niet-technisch persoon? Je zou ook kunnen proberen een connectie te maken door het voetbalteam te noemen waar jullie beiden fan van zijn. 

Maar heb enige waardigheid. Probeer de interviewer niet voor de gek te houden. 

4. Oefen technische vaardigheden

Er is geen manier om u de exacte vragen te vertellen die u tijdens het interview zult krijgen. Maar ik kan je vertellen wat voor soort vragen je kunt verwachten.

Mijn team en ik hebben deze analyse in 2021 voor ons gedaan Interviewgids voor gegevenswetenschap. Het is veilig om te zeggen dat er in de tussentijd niet significant is veranderd om wat we hebben geleerd achterhaald te maken.

Onze bevindingen zeggen dat coderen verreweg het meest populaire vraagtype is voor een datawetenschapper. De andere onderwerpen die vaak voorkomen zijn modellering, algoritmen en statistiek.

Afbeelding door auteur
 

De meest voorkomende programmeertalen in datawetenschap zijn

• SQL
• Python,
• R

Je zou je codeerpraktijk moeten richten op die drie talen. Maar dit is ook waar u profiteert van onderzoek naar het bedrijf, de functie en het sollicitatieproces.

U moet weten welke programmeertaal (talen) worden gebruikt door datawetenschappers in het betreffende bedrijf. Misschien zijn ze alle drie even belangrijk? Misschien gebruiken ze slechts één van die talen. Als je dat weet, kun je je daarop concentreren en geen tijd verliezen aan de programmeertaal die ze niet eens gebruiken. Of je kunt je voorbereiding verbreden omdat je weet dat het bedrijf wil dat je een extra programmeertaal gebruikt. 

Als je 'data science interview questions' googelt, krijg je genoeg bronnen met min of meer generieke vragen. Meestal zijn het vragen uit een van de vier meest populaire categorieën. 

Lees ze gerust door, begrijp hun antwoorden en ontcijfer de code. U kunt ook enkele actuele vragen vinden op de sites zoals Glassdoor, Quoraof reddit.

Dit kan een goed begin zijn, maar meestal is het niet genoeg.

Er is een reden waarom er 'oefenen' in de naam van deze sectie staat. Het beantwoorden van technische vragen vereist oefening, vooral als het om coderen gaat. 

Aangezien coderen het meest populaire onderwerp is, raad ik je aan om zoveel mogelijk codeeruitdagingen op te lossen. Hierdoor word je niet alleen beter in belangrijke codeerconcepten. Het zal ook je snelheid ontwikkelen. U zult wennen aan de manieren waarop de vraag gesteld kan worden. Door te oefenen, kunt u ook uw eigen systematische aanpak ontwikkelen voor het oplossen van de codeervragen. 

Enkele goede bronnen voor interviewvragen over datawetenschap zijn:

5. Projectportfolio

Hoewel de sollicitatiegesprekken overweldigend kunnen lijken, kunnen ze slechts een indicatie geven van de vaardigheden van de kandidaat en de algehele geschiktheid voor de functie. 

Nogmaals, je maakt geen portfolio om de interviewer per se te plezieren. Het hebben van een portfolio met data science-projecten is een goed idee, omdat het de ultieme test is van hoe je alle data science-vaardigheden toepast op echte problemen.

Terwijl u uw portfolio opbouwt, tilt u uw voorbereiding op technische vaardigheden naar een geheel nieuw niveau. 

Natuurlijk is niet elk project het waard om in je portfolio te laten zien. Wanneer u kiest welke projecten u wilt doen, zou het goed zijn als het gaat om:

Afbeelding door auteur
 

• Actuele gegevens gebruiken (API's en andere technologieën)
• Databases gebruiken om gegevens op te slaan, bij voorkeur clouddatabases
• Een model bouwen
• Een model implementeren/visualisatietools gebruiken om afbeeldingen te maken
• Je werk posten om feedback te krijgen (reddit, GitHub)

Als je projecten doet die dit allemaal vereisen, betekent dit zeker dat je alle noodzakelijke vaardigheden op het gebied van datawetenschap beheerst.

Neem vóór het interview uw portfolio door. Verwijder enkele van al je oude beginnersprojecten. Laat alleen degenen over waarvan u denkt dat ze uw huidige vaardigheden adequaat laten zien. 

Als je portfolio enorm is, pas het dan aan voor de functie waarvoor je solliciteert. Selecteer meerdere projecten die het beste bij de functieomschrijving passen. 

Laten we nu eens kijken naar wat u opzettelijk te weinig moet voorbereiden om het beste te presteren tijdens het interview. 

Wat bedoel ik met onvoldoende voorbereiding? Ik bedoel niet met volledig onvoorbereid. Ik bedoel, je moet alleen algemene uitschieters voorbereiden. Heb een algemeen beeld van wat u kunt verwachten en wat u kunt zeggen. 

Maar ga niet verder! Dit deel van het interview hangt sterk af van de interactie tussen jou en de interviewer. Het hangt af van de richting waarin het interview gaat. Het is onvoorspelbaar. Dat kun je niet verantwoorden! 

Probeer dus te ontspannen, wees je bewust van je omgeving en reageer op wat je hoort en ziet. Dit is de beste 'voorbereiding' die je kunt hebben.

Vragen voor de interviewer 

Het is natuurlijk 'mogen' om na te denken over verschillende scenario's en wat je je interviewer zou moeten vragen. Als je je realiseert dat je van tevoren goede vragen hebt voor de interviewer, onthoud deze dan en stel ze tijdens het interview.

Als je geen vragen klaar hebt, raak dan niet in paniek. Ten eerste is het een leugen dat er geen domme vragen zijn. Ja er zijn. (Als ik dom zeg, bedoel ik iets vragen om het te vragen.) Het is dus beter om vooraf geen vragen te hebben dan domme vragen te hebben.

Ten tweede komen de vragen vanzelf naar je toe in een gesprek met de interviewer. Als de interviewer een database noemt, is er uw kans om te vragen welke database en SQL-smaak ze gebruiken. Ze zeiden dat je lid wordt van een data science team. Vraag hen hoeveel teamleden er zijn en wie je baas zal zijn.

Zie je hoe natuurlijk het komt? Het punt van de vragen is niet om te doen alsof je oplet. Opletten leidt tot vragen. Bedenk dat ook al wordt het een sollicitatiegesprek genoemd, het in werkelijkheid een gesprek is. En in een gesprek beweegt elke deelnemer zich tussen het stellen en beantwoorden van vragen. 

Gedragsvragen

Ik heb hierboven al vermeld dat er naast de technische vragen ook gedragsvragen zullen zijn tijdens het interview.

Die moet je ook niet in detail voorbereiden. Er zijn geen juiste antwoorden op deze vragen. De antwoorden moeten daaruit voortkomen jouw ervaring, jouw omgaan met de situatie, en jouw denken. Kortom, vanuit je persoonlijkheid. 

De interviewer wil je leren kennen. Sta ze zo toe. Laat wat ruimte over voor spontaniteit, stilte en denken. Wees niet bang om twee weken geleden te pauzeren en niet elk woord klaar te hebben.

Ja, het is goed om vooraf globaal na te denken over hoe je een conflict met een teamlid hebt opgelost. Of bedenk een voorbeeld dat laat zien hoe jij reageert onder stress. Maar doe het alleen in algemene termen, zodat je algemene uitschieters van het verhaal hebt. Leer niet alles wat je erover wilt zeggen uit je hoofd. 

Uw antwoorden op deze vragen mogen niet mechanisch zijn. Ook waarderen interviewers het, in tegenstelling tot wat vaak wordt gedacht, als iemand de tijd neemt om na te denken voordat hij antwoord geeft. Zeker, sommigen van hen niet. Maar zou je willen werken voor een bedrijf waar je niet mag nadenken? Als datawetenschapper? Ik ook niet. 

De voorbereiding van data science-interviews is niet per se ingewikkeld, vooral gezien het aantal bronnen dat u hierbij kan helpen. Wat het relatief moeilijk maakt, is dat het tijd kost om het goed te doen. 

En het vereist dat je een balans vindt tussen goed voorbereid zijn en je persoonlijkheid laten zien.

Probeer deze algemene tips toe te passen bij je volgende sollicitatiegesprek en kijk hoe het gaat.

 
 
Nate Rosidi is een datawetenschapper en in productstrategie. Hij is ook een adjunct-professor onderwijsanalyse en is de oprichter van StrataScratch, een platform dat datawetenschappers helpt bij het voorbereiden van hun interviews met echte interviewvragen van topbedrijven. Maak contact met hem op Twitter: StrataScratch or LinkedIn.
 

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/2022/12/prepare-data-science-interview.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-to-prepare-for-a-data-science-interview