להתראיין לתפקיד Data Scientist זה להיכנס לחדר שבו מצפים ממך להיות שילוב של סטטיסטיקאי, מתכנת ואיש עסקים. התחום הזה הוא לא רק על בניית מודלים מדויקים, אלא על היכולת לשאול את השאלות הנכונות, להבין את הבעיה העסקית ולתרגם נתונים גולמיים לתובנות אסטרטגיות. המראיינים יבחנו את עומק הידע התיאורטי שלכם, את הניסיון המעשי שלכם ואת היכולת שלכם לתקשר תוצאות מורכבות.
שאלות על סטטיסטיקה ותיאוריה
- מהו P-value?
- מה ההבדל בין Correlation (מתאם) ל-Causation (סיבתיות)?
- מה זה Overfitting? איך אפשר לזהות את זה ומהן הדרכים להתמודד עם זה?
- מה ההבדל בין Supervised Learning ל-Unsupervised Learning? תן דוגמה לכל אחד.
שאלות על אלגוריתמים (Machine Learning)
- מה ההבדל בין מודל רגרסיה (Regression) למודל סיווג (Classification)?
- הסבר בפשטות איך עובד אלגוריתם Random Forest או K-Means.
- מהם המדדים (Metrics) שבהם תשתמש כדי להעריך מודל סיווג? (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score).
- מתי תעדיף להשתמש ב-Precision ומתי ב-Recall? (שאלת מפתח!)
שאלות טכניות (Code ו-Data)
- באיזו רמה אתה מכיר SQL?
- מהם השימושים העיקריים בספריית Pandas בפייתון?
- איך היית מטפל בנתונים חסרים (Missing Values) ב-Dataset?
- מהו תהליך ה-Feature Engineering?
שאלות תרחיש ועסקיות
- קיבלת מאגר נתונים גולמי. מהם השלבים הראשונים שתבצע לפני שבכלל תתחיל לבנות מודל?
- איך היית בונה מודל לחיזוי נטישת לקוחות (Churn)?
- איך תסביר למנהל שיווק שאינו טכני את התוצאות של המודל שבנית?
היכולת החשובה ביותר עבור מדען נתונים היא לא רק לבנות מודל עם 99% דיוק, אלא להבין את ההקשר העסקי, לדעת מתי המודל “טוב מספיק”, ולהשפיע על קבלת החלטות בארגון. בראיון, חשוב להראות שאתם סקרנים, ביקורתיים כלפי הנתונים שלכם, וממוקדים ביצירת ערך עסקי אמיתי.
