初心者のデータサイエンスの面接を成功させるためのヒント

初心者のデータサイエンスの面接を成功させるためのキーアイテム

 

データサイエンス。それは刺激的です。神経をすり減らすものです。

データサイエンスは学際的であり、絶えず進化を遂げています。それはデータの謎を解き明かし、革新的な解決策を必要とします。それがデータサイエンスを魅力的にしています。もちろん、高給も忘れてはいけません。

データサイエンスは同じ理由で時にがっかりすることもあります。競争が激しく、期待が高く、目標が絶えず変わり、倫理的なジレンマがあるからです。

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それに取り組むと、髪の毛を抜きたくなります。そして、不思議なことに、それを楽しむことがあります。まるでテック系の人たちをTwitterでフォローするかのような感じです。すみません、Elon、X。

これは特に初心者が初めてのデータサイエンスの仕事を得るために行う就職面接に参加する場合に当てはまります。

しかし、適切な準備と心構えを持っていれば、自信を持ってこれらの面接を乗り切り、印象を残すことができます。以下は、初心者のデータサイエンスの求人面接で成功するためのいくつかのポイントです。

 

1. 基礎を徹底的に理解する

 

統計学、線形代数、プログラミングなどの基礎的な概念をしっかりと把握する必要があります。面接官は通常、より複雑なトピックに踏み込む前にこれらの基本をテストします。

これらのスキルは通常、次のものを含みます：

• 統計学
• プログラミング
• データ操作
• データ可視化
• 関係データベース
• 機械学習

 

 

統計学

 

面接官は、初心者であっても、以下の統計学の概念を理解していることを期待しています。

• 記述統計学：

• 中心傾向の指標 – 平均、中央値、モード

• ばらつきの指標 – 範囲、分散、標準偏差、四分位範囲

• 形状の指標 – 歪度、尖度

• 確率：

• 基本的な確率の概念

• 条件付き確率とベイズの定理

• 確率分布 – 正規分布、二項分布、ポアソン分布など

• 推測統計学：

• サンプリング – 母集団、標本、サンプリング手法

• 仮説検定 – 帰無仮説と対立仮説、第Ⅰ種および第Ⅱ種の誤り、p値、有意水準

• 信頼区間 – サンプルデータに基づいて母集団パラメータを推定する

• 相関と共分散：

• 2つの変数間の関係と共変関係の理解

• ピアソンの相関係数

• 回帰分析：

• 単回帰分析 – 2つの連続変数の関係

• 重回帰分析 – 複数の独立変数を含む

• 分布：

• 正規分布
• 二項分布
• ポアソン分布
• 指数分布

 

プログラミング

 

データサイエンスでよく使用されるプログラミング言語を習得する必要があります。最も人気のある3つの言語は次の通りです：

• SQL
• Python
• R

3つの言語すべてにおいて達人である必要はありません。通常、1つの言語に精通し、他の2つの言語の基本に通じているだけで十分です。

すべては求人の要件によります。異なる企業や職種には異なる言語が必要です。データサイエンスでは、通常、前述の3つのいずれかが必要です。

もし1つだけ選ぶと言われたら、私はSQLを選ぶでしょう。データベースへのクエリは、データサイエンティストが生き残るために不可欠です。SQLはそれに特化して設計されており、他の言語ではこのようなクエリとデータの整理を行うことができません。

他の言語とも簡単に統合できます。その方法で、SQLに適さないタスクに他の言語を活用することができます。たとえば、モデルの構築やデータの可視化などです。

 

データの操作

 

データのクリーニングや変換、欠損データや外れ値の処理、変数の変換など、データのクリーンアップと変換の能力を指します。

これには以下の最も人気のあるデータ操作ライブラリを知っておく必要があります：

• pandas and NumPy – Python用
• dplyr – R用

 

データの可視化

 

さまざまな種類のデータやインサイトに対する最適な可視化技術を理解する必要があります。そして、可視化ツールを使用して実践する方法を知る必要があります：

• matplotlib and seaborn – Python用
• ggplot2 – R用

 

リレーショナルデータベース

 

データサイエンティストとして、リレーショナルデータベースとその動作について一般的な理解が必要です。SQLを使用してクエリを実行する基本的な知識があればなお良いです。

多くの人気のあるデータ管理システムには、次のようなものがあります：

• PostgreSQL
• MySQL
• SQL Server
• Oracle

 

機械学習

 

機械学習の基礎について理解している必要があります。たとえば、教師あり学習と教師なし学習の違いを知っていることです。

また、分類、クラスタリング、回帰にも精通している必要があります。これには、線形回帰、決定木、SVM、ナイーブベイズ、およびk-meansなどの基本的なアルゴリズムの知識も含まれます。

 

2.ツールを知る

 

面接前に、一般的なデータサイエンスツールを把握してください。これにはすでに言及したプログラミング言語だけでなく、他のプラットフォームも含まれます。

すべてを知る必要はありませんが、各カテゴリーから少なくとも1つのツールについて経験があると理想的です。

 

 

3.コーディングと技術的な質問の準備をする

 

コーディングや技術的な質問に備えるために、StrataScratch、LeetCodeなどのプラットフォームを利用してください。

また、YouTubeのチャンネル、ブログ、その他のリソースを使って、他の技術的な概念の知識を復習してください。もし「基礎を十分に理解する」という項目に集中するならば、問題ありません。

モックインタビューは非常に役立ちます。オンラインプラットフォームを利用するか、友人やメンターと練習してください。

これらの準備技術は、面接の形式に慣れることや回答を改善するのに役立ちます。

 

4. 実務経験をアピールしよう

 

個人プロジェクトやインターンシップでの経験がある場合は、それらを利用してください。面接中にそれらについて話し、直面した課題、実施した解決策、達成した結果を強調しましょう。

 

5. 行動面接の質問を復習しましょう

 

技術的なスキルは、採用プロセスの大部分を占めることが多いです。しかし、企業は通常、少なくとも一部の時間を行動面接の質問に割り当てます。

これは、あなたがチームで働くことになるためです。面接官は、あなたが同僚とどのようにコミュニケーションを取り、チームワークを理解し、プレッシャーや紛争に対処し、問題に取り組むかを知りたいと思うでしょう。

過去の経験から、ソフトスキルと問題解決能力を示す例を準備しましょう。

 

6. 最新情報を入手しましょう

 

データサイエンスは急速に変化しています。最新のトレンド、ツール、テクニックを把握するために最新情報を追いかけましょう。それらについて読んだり、オンラインのフォーラムに参加したり、ウェビナーやワークショップに参加したりして、自己情報を最新の状態に保ちましょう。

ただし、新しい「必須」や「必要な」製品について知る必要があると思って執着してしまうことは避けましょう。

 

7. 質問をしましょう

 

面接の形式によっては、面接中または最後に質問をする機会が与えられることがあります。

これは、あなたがその役割や会社に対する熱意を見せるチャンスです。また、彼らが求めているものを理解していることも示せます。

チームの現在のプロジェクト、会社のデータインフラ、計画、そして直面している課題について質問しましょう。

 

8. ソフトスキルを忘れずに

 

技術的なスキルだけではあまり進展しません。あなたの仕事では、技術的および非技術的なチームメンバーや関係者とコミュニケーションや協力をすることになります。

面接では、回答を明確かつ簡潔にしましょう。複雑なトピックを簡潔な言葉で説明する能力を示しましょう。これにより、面接官に非技術的なチームメンバーと効果的に協力できることを示すことができます。データサイエンスは独立して存在せず、その成果は非技術的な人々によって頻繁に使用されるため、このスキルは非常に重要です。

 

9. 冷静でいましょう

 

緊張するのは自然なことです。ただし、緊張するために緊張しないでください！いつでも面接官は最良の候補者を探しており、完璧な候補者ではありません。最良の候補者とは、これまでに述べたすべてのポイントの最良の組み合わせを指します。

面接のある段階でミスを犯しても、気持ちを失わないようにしましょう。候補者はしばしば自分自身のミスの影響を過大評価しますが、面接官の印象に（ほとんど）負の影響を与えることはほとんどありません。

面接はあなたの会社を知るだけでなく、彼らがあなたを知るためのものでもあります。冷静になり、深呼吸をし、自信を持って各質問に取り組んでください。

もちろん、自信は偽装できません。最初の8つのヒントに従ったしっかりとした準備によって最もよく得られます。

 

結論

 

データサイエンスの役割には技術的な知識が不可欠ですが、初心者レベルでも同様です。ただし、ソフトスキル、実務経験、そしてその分野への真の情熱も同様に重要です。

面接官は主に全体のパッケージを探しています。これらの9つのヒントでカバーされます。

さあ、しっかりと準備するために自分自身に時間を与えましょう。準備が整っていると自信を持って面接に臨むことができます。それにより、初めてのデータサイエンスの仕事への道が開けるでしょう。

幸運を祈ります！ ネイト・ロシディNate Rosidiはデータサイエンティストであり、製品戦略においても活躍しています。彼はまた、分析を教える非常勤教授でもあり、トップ企業からの実際の面接質問を使ってデータサイエンティストが面接に備えるのを支援するプラットフォームであるStrataScratchの創設者です。彼とつながるためのTwitter：StrataScratchまたはLinkedInをご覧ください。

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