「データサイエンスの役割に関するGoogleのトップ50のインタビュー質問」

Google's top 50 interview questions about the role of data science

イントロダクション

Googleでのキャリアを手に入れるためのコードを解読することは、多くのデータサイエンティスト志望者にとっての夢です。しかし、厳しいデータサイエンスの面接プロセスをクリアするにはどうすればよいのでしょうか？面接で成功するために、機械学習、統計学、プロダクトセンス、行動面をカバーするトップ50のGoogleのインタビュー質問の包括的なリストを作成しました。これらの質問に慣れて、回答の練習をしてください。これにより、面接官に印象を与え、Googleでのポジションを確保する可能性が高まります。

データサイエンスのGoogle面接プロセス

Googleのデータサイエンティストの面接を通過することは、あなたのスキルと能力を評価するエキサイティングな旅です。このプロセスには、データサイエンス、問題解決、コーディング、統計学、コミュニケーションなど、さまざまなラウンドが含まれています。以下は、あなたが期待できる内容の概要です：

ステージ 説明
応募の提出 Googleのキャリアウェブサイトを通じて、採用プロセスを開始するために応募と履歴書を提出します。
テクニカルな電話スクリーン 選考された場合、コーディングスキル、統計学の知識、データ分析の経験を評価するためにテクニカルな電話スクリーンが行われます。
オンサイト面接 成功した候補者は、通常、データサイエンティストや技術的な専門家との複数のラウンドからなるオンサイト面接に進みます。これらの面接では、データ分析、アルゴリズム、統計学、機械学習の概念など、より深く掘り下げたトピックについて話し合います。
コーディングと分析の課題 プログラミングスキルを評価するためにコーディングの課題に取り組み、データから洞察を抽出する能力を評価するために分析の課題に直面します。
システム設計と行動面の面接 一部の面接ではシステム設計に焦点を当て、スケーラブルなデータ処理や分析システムの設計を期待されることがあります。また、行動面の面接では、チームワーク、コミュニケーション、問題解決のアプローチを評価します。
採用委員会の審査 面接のフィードバックは採用委員会によって審査され、最終的な採用の決定が行われます。

Googleデータサイエンティストになる方法についての詳細な応募と面接のプロセスについては、当社の記事をご覧ください！

データサイエンスの役職に関するトップ50のGoogleインタビューの質問と回答をまとめました。

データサイエンスのためのトップ50のGoogleインタビュー質問

機械学習、統計学、コーディングなどをカバーするトップ50のインタビュー質問の包括的なリストで、Googleのデータサイエンスの面接に備えてください。これらの質問をマスターし、あなたの専門知識を示して、Googleでのポジションを確保しましょう。

Googleの機械学習とAIに関するインタビューの質問

1. 教師あり学習と教師なし学習の違いは何ですか？

A. 教師あり学習は、ターゲット変数が分かるラベル付きデータでモデルを訓練することを意味します。一方、教師なし学習は、ラベルがないデータを扱い、モデルが自らパターンと構造を学ぶことです。詳細は、教師あり学習と教師なし学習についての記事を読んでください。

2. 勾配降下法の概念と機械学習モデルの最適化における役割を説明してください。

A. 勾配降下法は、モデルの損失関数を最小化するための最適化アルゴリズムです。勾配降下法は、損失関数の勾配を計算し、最も急勾配の方向にパラメータを更新することで、モデルのパラメータを反復的に調整します。

3. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは何であり、画像認識のタスクでどのように適用されますか？

A. CNNは、視覚データを分析するために特別に設計された深層学習モデルです。画像から特徴を自動的に抽出し、画像分類などのタスクで高い精度を実現するために、畳み込み層が空間的なパターンの階層を学習します。

4. 機械学習モデルにおける過学習をどのように扱いますか？

A. 過学習は、モデルが訓練データで優れたパフォーマンスを発揮する一方で、未知のデータでパフォーマンスが低下する状況です。過学習を解決するためには、正則化（L1やL2正則化など）、早期終了、モデルの複雑さの低減（特徴選択や次元削減など）などの手法を使用することができます。

5. 転移学習の概念と機械学習におけるその利点について説明してください。

A. 転移学習は、大規模なデータセットで事前に学習されたモデルを使用して、類似の問題を解決する手法です。これにより、1つのタスクから学習した知識や特徴を別の関連するタスクの性能向上に活用することができます。データが制約されている場合でも、転移学習は有効です。

6. 機械学習モデルのパフォーマンスを評価するにはどのようにしますか？

A. 分類タスクの一般的な評価指標には、正解率、適合率、再現率、F1スコアがあります。回帰タスクでは、平均二乗誤差（MSE）や平均絶対誤差（MAE）などの指標がよく使用されます。また、交差検証やROC曲線はモデルのパフォーマンスに関する詳細な情報を提供することができます。

7. バギングとブースティングのアルゴリズムの違いは何ですか？

A. バギング（ブートストラップ集約）とブースティングのアルゴリズムの主な違いは、アンサンブルモデルの構築方法です。バギングは、訓練データの異なるサブセット上で複数のモデルを独立に訓練し、予測を平均化または投票によって組み合わせます。バギングは分散を減らし、安定性を向上させることを目指しています。一方、AdaBoostやGradient Boostingなどのブースティングアルゴリズムは、シーケンシャルにモデルを訓練し、前のモデルで誤分類されたサンプルに重点を置きます。ブースティングはバイアスを減らし、難しい分類インスタンスにより重みを与えることで、全体的な精度を向上させることを目指します。

8. 機械学習における不均衡なデータセットの扱い方は？

A. 不均衡なデータセットは、クラスラベルの配分が不均等な状況です。これを解決するための手法には、多数派クラスのアンダーサンプリング、少数派クラスのオーバーサンプリング、またはSMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）など、不均衡データに特化したアルゴリズムの使用があります。

Googleデータサイエンティストの統計と確率に関する面接質問

9. 中心極限定理と統計学におけるその重要性を説明してください。

A. 中心極限定理は、大数の法則が成り立つ条件のもとで、独立かつ同一分布に従う多数のランダム変数の平均の標本分布が正規分布に近づくことを述べています。これは、標本平均に基づいて母集団についての推論を行うことを可能にします。

10. 仮説検定とは何であり、データセットに対してどのようにアプローチしますか？

A. 仮説検定は、サンプルデータに基づいて母集団についての推論を行うための統計的手法です。仮説検定には、帰無仮説と対立仮説の設定、適切な検定統計量の選択、有意水準の決定、およびp値に基づいた意思決定が含まれます。

11. 相関の概念と統計学におけるその解釈について説明してください。

A. 相関は2つの変数間の線形関係の強さと方向を測定します。相関は-1から+1までの範囲で表され、-1は完全な負の相関、+1は完全な正の相関、0は相関がないことを示します。相関係数は変数間の関連の程度を評価するのに役立ちます。

12. 信頼区間とは何ですか？仮説検定とはどのような関係がありますか？

A. 信頼区間は、サンプルデータに基づいて母集団パラメータの有り得る値の範囲を提供します。信頼区間は仮説検定と密接な関係があり、区間が特定の値を含むかどうかを調べることで、母集団パラメータに関する仮説を検定することができます。

13. 仮説検定における第I種エラーと第II種エラーの違いは何ですか？

A. Type Iエラーは真の帰無仮説が棄却される場合（偽陽性）に発生し、Type IIエラーは偽の帰無仮説が棄却されない場合（偽陰性）に発生します。Type Iエラーは通常、適切な有意水準（アルファ）を選択することで制御されますが、検定のパワーはType IIエラーを制御します。

14. 2つの母集団の平均を比較するための仮説検定をどのように行いますか？

A. 平均を比較するための一般的な方法には、独立したサンプルのt検定と依存したサンプルの対応t検定があります。これらの検定は、2つのグループ間の観測された平均の差が統計的に有意か、偶然の結果かを評価します。

15. 仮説検定におけるp値の概念とその解釈を説明してください。

A. p値は、帰無仮説が真であると仮定した場合に、観測されたデータ以上に極端な結果を得る確率です。p値が低いほど、帰無仮説に対するより強力な証拠を示し、選択した有意水準を下回る場合には帰無仮説が棄却されます。

16. 分散分析（ANOVA）とは何ですか？また、統計的解析でいつ使用されますか？

A. 分散分析（ANOVA）は、複数の群や処理を比較するために使用される統計的手法です。群間および群内の分散を分割することにより、群の平均間に統計的に有意な差があるかどうかを判断します。

Googleのコーディング面接の質問

17. 与えられた数の階乗を計算するためのPythonの関数を書いてください。

def factorial(n):

    if n == 0:

        return 1

    else:

        return n * factorial(n-1)

18. 文字列を反転するためのPythonのコードスニペットを書いてください。

def reverse_string(s):

    return s[::-1]

19. 与えられた整数のリストから、任意の2つの数の最大積を見つけるためのPythonの関数を書いてください。

def max_product(numbers):

    numbers.sort()

    return numbers[-1] * numbers[-2]

20. pushとpopの操作を持つPythonのクラスStackを実装してください。

class Stack:

    def __init__(self):

        self.stack = []

    def push(self, item):

        self.stack.append(item)

    def pop(self):

        if self.is_empty():

            return None

        return self.stack.pop()

    def is_empty(self):

        return len(self.stack) == 0

21. 整数のリストが与えられた場合、リスト内の最も長い増加部分列（連続でなくてもよい）を見つけるためのPythonの関数を書いてください。

def longest_increasing_subsequence(nums):

    n = len(nums)

    lis = [1] * n

    for i in range(1, n):

        for j in range(i):

            if nums[i] > nums[j] and lis[i] < lis[j] + 1:

                lis[i] = lis[j] + 1

    return max(lis)

22. 配列内の要素がソート順序から逸脱している場合に、配列内の逆転数をカウントするためのPythonの関数を実装してください。

def count_inversions(arr):

    count = 0

    for i in range(len(arr)):

        for j in range(i + 1, len(arr)):

            if arr[i] > arr[j]:

                count += 1

    return count

23. 2つのソートされた等しい長さの配列の中央値を求めるためのPythonのコードスニペットを書いてください。

def find_median_sorted_arrays(arr1, arr2):

    merged = sorted(arr1 + arr2)

    n = len(merged)

    if n % 2 == 0:

        return (merged[n // 2] + merged[n // 2 - 1]) / 2

    else:

        return merged[n // 2]

24. 与えられた文字列が回文であるかどうかをチェックするためのPythonのコードスニペットを書いてください。

def is_palindrome(s):

    return s == s[::-1]

25. 1から始まる連続する整数のリストから、欠損している数を見つけるためのPythonの関数を実装してください。

def find_missing_number(nums):

    n = len(nums) + 1

    expected_sum = (n * (n + 1)) // 2

    actual_sum = sum(nums)

    return expected_sum - actual_sum

26. 与えられたリストから重複した要素を削除するためのPythonの関数を書いてください。

def remove_duplicates(nums):

    return list(set(nums))

Googleのプロダクトセンスに関する面接質問

27. Amazonのようなeコマースプラットフォームのためのレコメンデーションシステムを設計するにはどうすればよいですか？

A. レコメンデーションシステムを設計するためには、ユーザーの好み、過去のデータ、およびビジネスの目標を理解することから始めます。個別の推奨を行い、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、協調フィルタリング、コンテンツベースのフィルタリング、ハイブリッドアプローチをお勧めします。

28. ソーシャルメディアプラットフォームでのユーザーエンゲージメントの向上を担当するとします。どのようなメトリックを考慮し、成功をどのように測定しますか？

A. アクティブユーザー数、リテンション、プラットフォームでの時間の経過、ユーザーの相互作用（いいね、コメント、共有）などのメトリックを考慮します。成功の測定には、エンゲージメントイニシアチブを実施する前後でこれらのメトリックの変化を追跡し、ユーザーフィードバックを分析することが含まれます。

29. Netflixのような定額制サービスの価格モデルを設計するにはどうすればよいですか？

A. 定額制サービスの価格モデルを設計するには、コンテンツ提供、市場競争、顧客セグメンテーション、支払い意欲などの要素を考慮する必要があります。市場調査を実施し、顧客の好みを分析し、価格弾力性の研究を行うことで、最適な価格層を決定することができます。

30. Googleのような検索エンジンの検索機能の改善を担当すると想像してください。この課題にどのように取り組みますか？

A. 検索機能の改善には、ユーザーの検索意図の理解、ユーザークエリとフィードバックの分析、自然言語処理（NLP）、クエリ理解、関連性ランキングアルゴリズムなどの技術を活用する必要があります。ユーザーテストとユーザーフィードバックに基づく継続的な改善が、検索体験の向上において重要です。

31. モバイルアプリの新機能リリースの影響と成功をどのように測定しますか？

A. 新機能リリースの影響と成功を測定するために、ユーザーの採用率、エンゲージメントメトリック（機能の使用時間など）、ユーザーフィードバックと評価、および機能の目標に関連する主要パフォーマンス指標（KPI）などのメトリックを分析します。定量と定性の両方の分析を組み合わせることで、効果の洞察が得られます。

32. ソフトウェアプラットフォームのユーザーオンボーディングプロセスの改善を担当するとします。この課題にどのように取り組みますか？

改善ユーザーオンボーディングには、ユーザーの痛点の理解、ユーザー調査の実施、ユーザーフレンドリーなインターフェース、チュートリアル、ツールチップの実装が必要です。ユーザーフィードバックの収集、ユーザーの行動の分析、オンボーディングプロセスの反復的な改善によって、ユーザーの採用と定着を最適化することができます。

33. 競合する締切のある複数のデータサイエンスプロジェクトをどのように優先順位付けし、管理しますか？

A. 複数のデータサイエンスプロジェクトの優先順位付けと管理には、実践的なプロジェクト管理スキルが必要です。プロジェクトの目標、リソースの可用性、依存関係、ビジネス目標への潜在的な影響を評価します。アジャイルな手法、プロジェクトのスコープ設定、ステークホルダーとの効果的なコミュニケーションなどの技術を利用して、締切を管理し達成します。

34. オンライン決済プラットフォームのための不正検出システムを設計するよう依頼された場合、どのようにアプローチしますか？

A. 不正検出システムの設計には、機械学習アルゴリズム、異常検知技術、トランザクションデータの分析が必要です。トランザクション金額、ユーザーの行動パターン、デバイス情報、IPアドレスなどの特徴を探索します。正確な不正検出のために、継続的なモニタリング、モデルの繰り返し改良、ドメインエキスパートとの協力が必要です。

追加の練習問題

35. A/Bテストの概念とデータに基づく意思決定への適用を説明してください。

A. A/Bテストは、ウェブページ、機能、キャンペーンの2つのバージョン（AとB）を比較し、どちらがより良いパフォーマンスを示すかを判断するための手法です。ユーザーをランダムに異なるバージョンに割り当て、メトリックを計測し、統計的有意性を判断することで、変更を評価し、データに基づく意思決定を行うのに役立ちます。

36. 分析プロセス中にデータセットの欠損データをどのように扱いますか？

A. 欠損データの扱いには、欠損値の補完、欠損観測値の削除、欠損を別のカテゴリとして考慮するなどの技術があります。選択する方法は、欠損の性質、分析への影響、統計的手法の基本的な仮定によって異なります。

37. 機械学習モデルにおける過学習と未学習の違いを説明してください。

A. 過学習は、モデルがトレーニングデータで良いパフォーマンスを示すが、新しいデータでのパフォーマンスが悪くなる現象です。これは、ノイズや関係のないパターンを捉えることが原因です。一方、未学習は、モデルがデータの基本的なパターンを捉えることができず、トレーニングデータと新しいデータの両方でパフォーマンスが悪い状態です。

38. 正則化技術とは何か、そして機械学習モデルにおいて過学習を防ぐのにどのように役立ちますか？

A. 正則化技術（例：L1正則化、L2正則化）は、モデルのコスト関数にペナルティ項を追加することで、過学習を防ぎます。このペナルティは、複雑なモデルを抑制し、関係のない特徴の影響を減らし、モデルの複雑さと性能のトレードオフをバランスさせることで一般化を促進します。

39. 機械学習における次元の呪いとは何ですか、そしてモデルのパフォーマンスにどのような影響を与えますか？

A. 次元の呪いとは、高次元データの取り扱いに伴う課題と制約を指します。これには、計算の複雑さの増加、データの疎さ、有意なパターンの発見の難しさが含まれます。特徴選択、次元削減、正則化などの技術が、これらの課題を緩和するのに役立ちます。

40. 機械学習モデルにおけるバイアスとバリアンスのトレードオフの概念を説明してください。

A. バイアスとバリアンスのトレードオフは、モデルがトレーニングデータに適合する能力（低バイアス）と新しい未知のデータに対して一般化する能力（低バリアンス）のバランスを指します。モデルの複雑さを増すとバイアスが減りますが、バリアンスが増加し、複雑さを減らすとバイアスが増加し、バリアンスが減少します。

41. 教師あり学習と教師なし学習のアルゴリズムの違いは何ですか？

A. 教師あり学習は、ラベル付きデータでモデルをトレーニングし、新しい未知のデータに対して予測や分類を行う手法です。一方、教師なし学習は、定義済みのターゲット変数なしに、非ラベルのデータからパターンや構造を見つける手法です。

42. クロスバリデーションとは何ですか？それは機械学習モデルの評価においてなぜ重要なのですか？

A. クロスバリデーションは、データを複数のサブセット（フォールド）に分割し、それぞれの組み合わせでモデルを反復的にトレーニングおよび評価することによって、モデルの性能を評価するための技術です。新しいデータへの一般化能力を推定し、堅牢性とパフォーマンスに関する洞察を提供します。

行動面に関する質問

43. 以前の役割で複雑な問題を解決しなければならなかった経験について教えてください。どのように対処しましたか？

A. 私の以前の役割で、予測モデルの性能が低いという複雑な問題に直面しました。徹底的なデータ分析を実施し、潜在的な問題を特定し、チームと協力して解決策を考えました。反復的なテストと改善を通じて、モデルの性能を向上させ、目標の成果を達成しました。

44. 締め切りの厳しいプロジェクトで作業しなければならなかった経験について説明してください。どのように時間を管理し、結果を提供しましたか？

A. 以前のプロジェクトで機械学習モデルを開発するために締め切りが厳しかったです。タスクを分解し、重要な要素を優先し、タイムラインを作成することで時間を管理しました。ステークホルダーとのコミュニケーションを図り、現実的な期待を設定し、チームメンバーからのサポートを得ました。

45. チーム内で意見の相違や紛争に直面した経験を共有できますか？どのように対処しましたか？

A. チームプロジェクトで、問題の解決方法について意見の相違がありました。私はオープンで尊重のある議論を開始し、みんなの意見を聞くようにしました。積極的に聴き、異なる視点を認め、協力を促しました。共通の土台を見つけ、さまざまなアイデアの長所を組み合わせることで合意に達しました。紛争解決のプロセスはチームワークを強化し、効果的な解決策につながりました。

46. 大規模なプロジェクトや作業環境の変化に適応しなければならなかった経験について教えてください。どのように対処しましたか？

A. 以前の役割で、プロジェクトの要件が途中で変更され、アプローチや技術の変更が必要となりました。私は変化を受け入れ、ツールや技術について調査し学習しました。積極的にチームとコミュニケーションを取り、修正された目標やマイルストーンが理解されるようにしました。変化をうまく乗り越え、プロジェクトの成功を達成しました。

47. 難しいチームメンバーやステークホルダーと一緒に働かなければならなかった経験について説明してください。どのように対処しましたか？

A. 私は異なる働き方やコミュニケーションスタイルを持つ難しいチームメンバーと出会いました。そのため、私は積極的に関係を構築し、オープンなコミュニケーションを確立することを始めました。彼らの懸念を聞き、共通の土台を見つけ、協力に焦点を当てました。

48. 限られた情報や時間の制約下で困難な決断をしなければならなかった経験を共有できますか？

A. 時間的に迫ったプロジェクトで、重要なデータが欠落しており、緊急の決断をしなければなりませんでした。利用可能な情報を収集し、専門家と協議し、潜在的なリスクと結果を評価しました。利用可能な証拠とプロジェクトの目標を考慮して、その時点での最善の判断を下しました。困難ではありましたが、その決断は潜在的な問題の緩和に効果的であることが証明されました。

49. 以前の仕事でプロセスを改善したり、革新的な解決策を実施した経験について教えてください。

A. 私の以前の役割では、データの前処理パイプラインに非効率性があることに気付きました。これは全体的なプロジェクトのタイムラインに影響を与えました。私はPythonスクリプトを使用した自動化されたデータクリーニングおよび前処理ソリューションを研究し提案しました。チームと協力してソリューションを実装しテストし、手作業の手間を大幅に削減しデータ品質を向上させました。この取り組みにより、プロジェクトの効率が向上し、私の問題解決能力が示されました。

50. 複数のタスクを同時に管理する必要があった状況を説明してください。どのように優先順位をつけ、タイムリーに完了することを確認しましたか？

A. 私は忙しい期間中に、期限が重なる複数のプロジェクトを並行して進める必要がありました。そのため、タスクの緊急性、依存関係、プロジェクトのマイルストーンへの影響を評価して、タスクを整理しました。優先順位リストを作成し、各タスクに専用の時間枠を割り当てました。さらに、プロジェクトの関係者とコミュニケーションを取り、期待管理と現実的なスケジュール調整を行いました。組織的に取り組み、時間管理のテクニックを活用し、オープンなコミュニケーションを保つことで、すべてのタスクをタイムリーに完了しました。

Googleで面接官に質問する内容

  1. Googleのデータサイエンティストの日々の責任について、詳細を教えてください。
  2. Googleはデータサイエンティスト間のコラボレーションと知識共有をどのように促進していますか？
  3. Googleのデータサイエンスチームは現在どのような課題やプロジェクトに取り組んでいますか？
  4. Googleはデータサイエンティストの専門的な成長とキャリアのサポートをどのように行っていますか？
  5. Googleでは、データサイエンティストが一般的に使用するツールや技術について教えていただけますか？
  6. Googleはデータサイエンスのプロジェクトや意思決定プロセスに倫理的な考慮をどのように組み込んでいますか？
  7. 他のチームや部門との横断的なコラボレーションの機会はありますか？
  8. Googleでのデータサイエンティストの典型的なキャリアの進展について説明していただけますか？
  9. Googleはデータサイエンスや機械学習のイノベーションの最前線にどのようにしていますか？
  10. Googleでのデータサイエンティストの企業文化はどのようなものであり、チーム全体の成功にどのように貢献していますか？

Googleのデータサイエンティスト面接の成功のためのヒント

  1. 企業を理解する: Googleのデータサイエンスの取り組み、プロジェクト、技術について調査しましょう。データに基づくアプローチや企業文化に精通してください。
  2. 技術的なスキルを強化する: 機械学習アルゴリズム、統計分析、PythonやSQLなどのプログラミング言語の知識を深めましょう。データサイエンスの問題やコーディングの課題を解く練習をしましょう。
  3. 実務経験を示す: 過去のデータサイエンスプロジェクトを強調し、その影響や使用した手法を示しましょう。大規模なデータセットの扱い、洞察の抽出、具体的な提案の能力を強調しましょう。
  4. 批判的思考を示す: 複雑な分析問題を解決する準備をし、批判的思考を行い、自身の思考プロセスを説明できるようにしましょう。問題を小さなコンポーネントに分解し、革新的な解決策を提案する能力を示しましょう。
  5. 効果的なコミュニケーション: テクニカルインタビューでアイデア、手法、結果を明確に伝えるようにしましょう。複雑な概念を簡潔に説明する練習をしましょう。
  6. 行動面接の質問に備える: チームワーク、問題解決、リーダーシップのスキルを評価する行動面接の質問に備えましょう。STAR法（Situation, Task, Action, Result）を使って回答を構築しましょう。
  7. 最新情報を把握する: データサイエンス、機械学習、AIの最新の進歩について常に最新の情報を把握しましょう。業界のトレンドに追従し、研究論文を読み、Googleのデータサイエンス関連の出版物に関心を持ちましょう。
  8. 適応力と柔軟性を持つ: Googleは、状況の変化に適応し、曖昧さに対しても適応できる個人を評価しています。素早く学び、新しい技術に取り組み、ダイナミックな環境で成功する能力を示しましょう。
  9. 考え深い質問をする: 面接官に対して、役割やチームのダイナミクス、会社のデータサイエンスの取り組みについて考え深い質問を準備しましょう。これにより、自身の関心や関与を示すことができます。
  10. 練習しましょう: モック面接やコーディングの課題など、利用可能なリソースを活用して、面接体験をシミュレートしましょう。時間管理、問題解決、効果的なコミュニケーションの練習をして、自信をつけてパフォーマンスを向上させましょう。

Googleのデータサイエンティストに会ってみよう

出典：Life at Google

結論

これらのGoogleの面接質問を練習し、一度で面接に合格しましょう！これらの概念のいくつかが高度すぎると感じる場合や、それらをマスターするためのガイダンスが必要な場合は、Blackbeltプログラムが最適なオプションです。基礎から高度なデータサイエンスのトピックを学び、業界のリーダーからの1対1のメンターシップセッションを通じて実生活のプロジェクトを解決しましょう。今すぐプログラムを探索してください！

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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