Top 50 domande di colloquio Google per ruoli di Data Science

50 domande colloquio Google Data Science

Introduzione

Decifrare il codice per una carriera presso Google è un sogno per molti aspiranti data scientist. Ma cosa serve per superare il rigoroso processo di intervista per data science? Per aiutarti a avere successo nel tuo colloquio, abbiamo compilato una lista completa delle prime 50 domande di intervista di Google che coprono machine learning, statistica, senso del prodotto e aspetti comportamentali. Familiarizza con queste domande e pratica le tue risposte. Possono aumentare le tue possibilità di impressionare gli intervistatori e garantirti una posizione presso Google.

Processo di intervista di Google per ruoli di Data Science

Superare l’intervista per data scientist di Google è un percorso emozionante in cui valutano le tue competenze e abilità. Il processo include diverse fasi per testare la tua conoscenza in data science, problem solving, coding, statistica e comunicazione. Ecco una panoramica di ciò che puoi aspettarti:

Fase Descrizione
Invio dell’applicazione Invia la tua candidatura e il tuo curriculum tramite il sito web delle carriere di Google per avviare il processo di selezione.
Screening tecnico telefonico Se sei selezionato, avrai uno screening tecnico telefonico per valutare le tue competenze di coding, conoscenza statistica ed esperienza nell’analisi dei dati.
Colloqui in sede I candidati selezionati procedono ai colloqui in sede, che di solito consistono in più round con data scientist ed esperti tecnici. Questi colloqui approfondiscono argomenti come l’analisi dei dati, gli algoritmi, la statistica e i concetti di machine learning.
Sfide di coding e analitiche Affronterai sfide di coding per valutare le tue competenze di programmazione e problem solving analitico per valutare la tua capacità di estrarre insight dai dati.
Progettazione del sistema e colloqui comportamentali Alcuni colloqui possono concentrarsi sulla progettazione del sistema, dove ti verrà chiesto di progettare sistemi di elaborazione o analisi dati scalabili. Inoltre, i colloqui comportamentali valutano il tuo lavoro di squadra, comunicazione e approccio alla risoluzione dei problemi.
Revisione del comitato di assunzione Il feedback dai colloqui viene esaminato da un comitato di assunzione, che prende una decisione finale sulla tua candidatura.

Scopri i dettagli del processo di candidatura e intervista nel nostro articolo su come diventare un Data Scientist di Google!

Abbiamo raccolto le prime 50 domande di intervista di Google e le relative risposte per ruoli di Data Science.

Le prime 50 domande di intervista di Google per Data Science

Preparati per il tuo colloquio di data science presso Google con questa lista completa delle prime 50 domande di intervista che coprono machine learning, statistica, coding e altro ancora. Fai un’ottima impressione durante il colloquio padroneggiando queste domande e mostrando la tua esperienza per garantirti una posizione presso Google.

Domande di intervista di Google su Machine Learning e AI

1. Qual è la differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato?

A. L’apprendimento supervisionato consiste nell’addestrare un modello su dati etichettati in cui la variabile target è nota. D’altra parte, l’apprendimento non supervisionato si occupa di dati non etichettati e il modello impara modelli e strutture autonomamente. Per saperne di più, leggi il nostro articolo sull’apprendimento supervisionato e non supervisionato.

2. Spiega il concetto di discesa del gradiente e il suo ruolo nell’ottimizzazione dei modelli di machine learning.

A. La discesa del gradiente è un algoritmo di ottimizzazione utilizzato per minimizzare la funzione di perdita di un modello. Regola iterativamente i parametri del modello calcolando il gradiente della funzione di perdita e aggiornando i parametri nella direzione della discesa più ripida.

3. Cos’è una rete neurale convoluzionale (CNN) e come viene applicata nelle attività di riconoscimento delle immagini?

A. Una CNN è un modello di deep learning progettato appositamente per analizzare dati visivi. È composta da strati convoluzionali che apprendono gerarchie spaziali di modelli, consentendo di estrarre automaticamente caratteristiche dalle immagini e ottenere alta precisione in attività come la classificazione delle immagini.

4. Come gestire l’overfitting in un modello di apprendimento automatico?

A. L’overfitting si verifica quando un modello si comporta bene sui dati di addestramento ma male sui dati non visti in precedenza. Tecniche come la regolarizzazione (ad esempio, regolarizzazione L1 o L2), l’arresto anticipato o la riduzione della complessità del modello (ad esempio, selezione delle caratteristiche o riduzione della dimensionalità) possono essere utilizzate per affrontare l’overfitting.

5. Spiega il concetto di trasferimento di apprendimento e i suoi vantaggi nell’apprendimento automatico.

A. Il trasferimento di apprendimento consiste nell’utilizzare modelli pre-addestrati su grandi set di dati per risolvere problemi simili. Consente di sfruttare le conoscenze e le caratteristiche apprese da un compito per migliorare le prestazioni su un compito diverso ma correlato, anche con dati limitati.

6. Come valuteresti le prestazioni di un modello di apprendimento automatico?

A. Le metriche di valutazione comuni per i compiti di classificazione includono precisione, richiamo, F1 score. Per i compiti di regressione, vengono spesso utilizzate metriche come l’errore quadratico medio (MSE) e l’errore medio assoluto (MAE). Inoltre, la cross-validazione e le curve ROC possono fornire ulteriori informazioni sulle prestazioni di un modello.

7. Qual è la differenza tra gli algoritmi di bagging e boosting?

A. La differenza principale tra gli algoritmi di bagging e boosting risiede nel loro approccio alla creazione di modelli di insieme. Il bagging (Bootstrap Aggregating) prevede l’addestramento di più modelli in modo indipendente su diversi sottoinsiemi dei dati di addestramento e la combinazione delle loro previsioni tramite media o votazione. Il suo obiettivo è ridurre la varianza e migliorare la stabilità. D’altra parte, gli algoritmi di boosting, come AdaBoost o Gradient Boosting, addestrano sequenzialmente i modelli, con ciascun modello successivo che si concentra sui campioni che sono stati classificati erroneamente dai modelli precedenti. Il boosting mira a ridurre il bias e migliorare l’accuratezza complessiva dando maggior peso alle istanze difficili da classificare.

8. Come gestiresti set di dati sbilanciati nell’apprendimento automatico?

A. I set di dati sbilanciati presentano una distribuzione sproporzionata delle etichette di classe. Le tecniche per affrontare questo problema includono il sottocampionamento della classe maggioritaria, il sovracampionamento della classe minoritaria o l’utilizzo di algoritmi progettati esplicitamente per dati sbilanciati, come SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique).

Domande di intervista per Data Scientist di Google su statistica e probabilità

9. Spiega il Teorema del Limite Centrale e la sua importanza in statistica.

A. Il Teorema del Limite Centrale afferma che la distribuzione campionaria della media di un grande numero di variabili casuali indipendenti e identicamente distribuite si avvicina a una distribuzione normale, indipendentemente dalla forma della distribuzione originale. È fondamentale perché ci permette di fare inferenze sulla popolazione basate sulla media campionaria.

10. Cosa significa il test di ipotesi e come lo affronteresti per un dataset?

A. Il test di ipotesi è un metodo statistico utilizzato per fare inferenze su una popolazione basate su dati campionati. Coinvolge la formulazione di un’ipotesi nulla e alternativa, la scelta di una statistica di test appropriata, la determinazione del livello di significatività e la presa di una decisione basata sul valore p.

11. Spiega il concetto di correlazione e la sua interpretazione in statistica.

A. La correlazione misura la forza e la direzione della relazione lineare tra due variabili. Varia da -1 a +1, dove -1 indica una correlazione negativa perfetta, +1 indica una correlazione positiva perfetta e 0 indica assenza di correlazione. Il coefficiente di correlazione aiuta a valutare il grado di associazione tra le variabili.

12. Cosa sono gli intervalli di confidenza e come si relazionano al test di ipotesi?

A. Gli intervalli di confidenza forniscono un intervallo di valori plausibili per un parametro di popolazione basato sui dati campionati. Sono strettamente correlati al test di ipotesi poiché possono testare ipotesi sui parametri di popolazione esaminando se l’intervallo contiene un valore specifico.

13. Qual è la differenza tra gli errori di tipo I e di tipo II nel test di ipotesi?

A. L’errore di tipo I si verifica quando si rifiuta una vera ipotesi nulla (falso positivo), mentre l’errore di tipo II si verifica quando non si rifiuta una falsa ipotesi nulla (falso negativo). L’errore di tipo I è tipicamente controllato selezionando un livello di significatività appropriato (alfa), mentre la potenza del test controlla l’errore di tipo II.

14. Come si esegue il test di ipotesi per confrontare due medie di popolazione?

A. I metodi comuni per confrontare le medie includono il t-test per campioni indipendenti e il t-test accoppiato per campioni dipendenti. Questi test valutano se la differenza media osservata tra i due gruppi è statisticamente significativa o è avvenuta per caso.

15. Spiega il concetto di valore p e la sua interpretazione nel test di ipotesi.

A. Il valore p è la probabilità di ottenere risultati altrettanto estremi o più estremi dei dati osservati, assumendo che l’ipotesi nulla sia vera. Un valore p più basso indica una maggiore evidenza contro l’ipotesi nulla, portando al suo rifiuto se è al di sotto del livello di significatività scelto.

16. Cos’è l’ANOVA (Analisi della Varianza) e quando viene utilizzata nell’analisi statistica?

A. L’ANOVA è un metodo statistico utilizzato per confrontare più gruppi o trattamenti. Determina se ci sono differenze statisticamente significative tra le medie dei gruppi suddividendo la varianza totale in varianza tra gruppi e varianza all’interno dei gruppi.

Domande di colloquio di Google sulla programmazione

17. Scrivi una funzione in Python per calcolare il fattoriale di un numero dato.

def fattoriale(n):

    if n == 0:

        return 1

    else:

        return n * fattoriale(n-1)

18. Scrivi un frammento di codice in Python per invertire una stringa.

def reverse_string(s):

    return s[::-1]

19. Scrivi una funzione in Python per trovare il prodotto massimo di due numeri in una lista data di interi.

def max_product(numbers):

    numbers.sort()

    return numbers[-1] * numbers[-2]

20. Implementa una classe Python chiamata Stack con operazioni di push e pop.

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. Data una lista di interi, scrivi una funzione in Python per trovare la sottosequenza crescente più lunga (non necessariamente contigua) all’interno della lista.

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. Implementa una funzione Python per contare il numero di inversioni in un array. Un’inversione si verifica quando due elementi nella collezione sono fuori dall’ordine ordinato.

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. Scrivi un frammento di codice Python per trovare la mediana di due array ordinati della stessa lunghezza.

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. Scrivi un frammento di codice Python per verificare se una determinata stringa è un palindromo.

def is_palindrome(s):

    return s == s[::-1]

25. Implementa una funzione Python per trovare il numero mancante in una data lista di numeri interi consecutivi a partire da 1.

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. Scrivi una funzione Python per rimuovere gli elementi duplicati da una data lista.

def remove_duplicates(nums):

    return list(set(nums))

Domande di intervista di Google sul senso del prodotto

27. Come progetteresti un sistema di raccomandazione per una piattaforma di e-commerce come Amazon?

A. Per progettare un sistema di raccomandazione, inizierei comprendendo le preferenze dell’utente, i dati storici e gli obiettivi aziendali. Raccomando tecniche collaborative, filtraggio basato sui contenuti e approcci ibridi per personalizzare le raccomandazioni e migliorare l’esperienza dell’utente.

28. Supponi che ti venga assegnato il compito di migliorare l’coinvolgimento degli utenti su una piattaforma di social media. Quali metriche considereresti e come misureresti il successo?

A. Considererei metriche come il numero di utenti attivi, la retention, il tempo trascorso sulla piattaforma e le interazioni degli utenti (like, commenti, condivisioni). La misurazione del successo comporterebbe il monitoraggio dei cambiamenti in queste metriche prima e dopo l’implementazione delle iniziative di coinvolgimento e l’analisi del feedback degli utenti.

29. Come progetteresti un modello di prezzo per un servizio basato su abbonamento come Netflix?

A. Progettare un modello di prezzo per un servizio basato su abbonamento comporterebbe la considerazione di fattori come l’offerta di contenuti, la concorrenza di mercato, la segmentazione dei clienti e la volontà di pagare. La conduzione di ricerche di mercato, l’analisi delle preferenze dei clienti e la conduzione di studi di elasticità dei prezzi aiuterebbero a determinare i livelli di prezzo ottimali.

30. Immagina che ti venga assegnato il compito di migliorare la funzionalità di ricerca di un motore di ricerca come Google. Come affronteresti questa sfida?

A. Migliorare la funzionalità di ricerca comporterebbe la comprensione dell’intento di ricerca dell’utente, l’analisi delle query e dei feedback degli utenti e l’utilizzo di tecniche come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la comprensione delle query e gli algoritmi di ranking della rilevanza. I test degli utenti e il miglioramento continuo basato sul feedback degli utenti sarebbero fondamentali per migliorare l’esperienza di ricerca.

31. Come misureresti l’impatto e il successo di un nuovo rilascio di funzionalità in un’app mobile?

A. Per misurare l’impatto e il successo di un nuovo rilascio di funzionalità, analizzerei metriche come il tasso di adozione degli utenti, le metriche di coinvolgimento (ad esempio, il tempo trascorso utilizzando la funzionalità), il feedback e le valutazioni degli utenti e gli indicatori chiave di prestazione (KPI) legati agli obiettivi della funzionalità. Una combinazione di analisi quantitative e qualitative fornirebbe informazioni sulla sua efficacia.

32. Supponi che ti venga assegnato il compito di migliorare il processo di onboarding dell’utente per una piattaforma software. Come affronteresti questo?

A. Migliorare l’accoglienza dell’utente implicherebbe comprendere i punti critici dell’utente, condurre ricerche utente e implementare interfacce amichevoli, tutorial e tooltip. Raccogliere feedback dagli utenti, analizzare il comportamento degli utenti e raffinare iterativamente il processo di accoglienza aiuterebbe a ottimizzare l’adozione e il mantenimento degli utenti.

33. Come prioriteresti e gestiresti più progetti di data science contemporaneamente con scadenze concorrenti?

A. Prioritizzare e gestire più progetti di data science richiede competenze pratiche di project management. Valuterei gli obiettivi del progetto, la disponibilità delle risorse, le dipendenze e l’impatto potenziale sugli obiettivi aziendali. Tecniche come le metodologie Agile, la definizione del progetto e una comunicazione efficace con gli stakeholder aiutano a gestire e rispettare le scadenze.

34. Supponiamo ti venga chiesto di progettare un sistema di rilevamento delle frodi per una piattaforma di pagamento online. Come affronteresti questo compito?

A. Progettare un sistema di rilevamento delle frodi implicherebbe l’utilizzo di algoritmi di machine learning, tecniche di rilevamento delle anomalie e analisi dei dati transazionali. Esplorerei caratteristiche come l’importo delle transazioni, i modelli di comportamento degli utenti, le informazioni sui dispositivi e gli indirizzi IP. Il monitoraggio continuo, l’iterazione del modello e la collaborazione con esperti del settore sarebbero essenziali per un rilevamento accurato delle frodi.

Ulteriori Domande di Pratica

35. Spiega il concetto di test A/B e la sua applicazione nella presa di decisioni basata sui dati.

A. Il test A/B è un metodo utilizzato per confrontare due versioni (A e B) di una pagina web, funzionalità o campagna al fine di determinare quale performa meglio. Aiuta a valutare i cambiamenti e a prendere decisioni basate sui dati assegnando casualmente gli utenti a diverse versioni, misurando metriche e determinando la significatività statistica.

36. Come gestiresti i dati mancanti in un dataset durante il processo di analisi?

A. Gestire i dati mancanti può comportare tecniche come l’imputazione (sostituzione dei valori mancanti), l’eliminazione (rimozione delle osservazioni mancanti) o considerare la mancanza come una categoria separata. La scelta dipende dalla natura della mancanza, dal suo impatto sull’analisi e dalle ipotesi sottostanti dei metodi statistici.

37. Spiega la differenza tra l’overfitting e l’underfitting nei modelli di machine learning.

A. L’overfitting si verifica quando un modello si comporta bene sui dati di addestramento ma male su nuovi dati a causa della cattura di rumore o pattern irrilevanti. D’altra parte, l’underfitting si verifica quando un modello non riesce a catturare i pattern sottostanti dei dati e si comporta male sia sui dati di addestramento che su quelli nuovi.

38. Cosa sono le tecniche di regolarizzazione e come aiutano a prevenire l’overfitting nei modelli di machine learning?

A. Le tecniche di regolarizzazione (ad esempio, la regolarizzazione L1 e L2) aiutano a prevenire l’overfitting aggiungendo un termine di penalità alla funzione di costo del modello. Questa penalità scoraggia i modelli complessi, riduce l’impatto delle caratteristiche irrilevanti e promuove la generalizzazione bilanciando il compromesso tra complessità del modello e performance.

39. Cos’è il problema della dimensionalità in machine learning e come influisce sulla performance del modello?

A. Il problema della dimensionalità si riferisce alle sfide e ai limiti nell’elaborazione di dati ad alta dimensionalità. Ciò porta a una complessità computazionale aumentata, scarsità di dati e difficoltà nel trovare pattern significativi. Tecniche come la selezione delle caratteristiche, la riduzione della dimensionalità e la regolarizzazione aiutano a mitigare queste sfide.

40. Spiega il concetto di trade-off tra bias e varianza nei modelli di machine learning.

A. Il trade-off tra bias e varianza si riferisce al bilanciamento tra la capacità di un modello di adattarsi ai dati di addestramento (basso bias) e di generalizzare a nuovi dati inosservati (bassa varianza). Aumentare la complessità del modello riduce il bias ma aumenta la varianza, mentre diminuire la complessità aumenta il bias ma riduce la varianza.

41. Qual è la differenza tra gli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato?

A. L’apprendimento supervisionato consiste nell’addestrare un modello con dati etichettati, in cui la variabile target è nota, per fare previsioni o classificazioni su nuovi dati non osservati. D’altra parte, l’apprendimento non supervisionato consiste nel trovare pattern e strutture in dati non etichettati senza variabili target predefinite.

42. Che cos’è la validazione incrociata e perché è importante nella valutazione dei modelli di apprendimento automatico?

A. La validazione incrociata è una tecnica utilizzata per valutare le prestazioni di un modello suddividendo i dati in più sottoinsiemi (fold) e addestrando ed valutando iterativamente il modello su diverse combinazioni di fold. Aiuta a stimare la capacità di generalizzazione di un modello verso nuovi dati e fornisce informazioni sulla sua robustezza e prestazioni.

Domande comportamentali

43. Raccontami di quando hai dovuto risolvere un problema complesso nel tuo ruolo precedente. Come l’hai affrontato?

A. Nel mio ruolo precedente come data scientist, mi sono trovato di fronte a un problema complesso in cui il nostro modello predittivo non stava funzionando bene. L’ho affrontato conducendo un’analisi approfondita dei dati, identificando potenziali problemi e collaborando con il team per generare soluzioni. Attraverso test iterativi e miglioramenti, abbiamo migliorato le prestazioni del modello e raggiunto gli obiettivi desiderati.

44. Descrivi una situazione in cui hai dovuto lavorare su un progetto con una scadenza stretta. Come hai gestito il tuo tempo e consegnato i risultati?

A. Avevamo una scadenza stretta per lo sviluppo di un modello di apprendimento automatico durante un progetto precedente. Ho gestito il mio tempo suddividendo i compiti, dando priorità ai componenti critici e creando una pianificazione temporale. Ho comunicato con gli stakeholder per stabilire aspettative realistiche e ho ottenuto supporto dai membri del team.

45. Puoi condividere un’esperienza in cui hai affrontato un disaccordo o un conflitto all’interno di un team? Come l’hai gestito?

A. In un progetto di squadra, abbiamo avuto un disaccordo riguardo all’approccio per risolvere un problema. Ho avviato una discussione aperta e rispettosa, permettendo a tutti di esprimere le proprie opinioni. Ho ascoltato attivamente, riconosciuto punti di vista diversi e incoraggiato la collaborazione. Abbiamo raggiunto un consenso trovando un terreno comune e combinando i punti di forza delle diverse idee. Il processo di risoluzione del conflitto ha rafforzato il nostro lavoro di squadra e ha portato a una soluzione più efficace.

46. Raccontami di quando hai dovuto adattarti a un cambiamento significativo di progetto o ambiente di lavoro. Come l’hai gestito?

A. In un ruolo precedente, i requisiti del nostro progetto sono cambiati a metà strada, richiedendo una modifica del nostro approccio e delle tecnologie utilizzate. Ho accolto il cambiamento facendo ricerche e imparando gli strumenti e le tecniche necessarie. Ho comunicato attivamente con il team, assicurandomi che tutti comprendessero gli obiettivi e le tappe di lavoro riviste. Siamo riusciti a gestire il cambiamento con successo e ad ottenere il successo del progetto.

47. Descrivi una situazione in cui hai dovuto lavorare con un membro del team o un stakeholder difficile. Come l’hai gestita?

A. Mi sono trovato di fronte a un membro del team difficile con un diverso stile di lavoro e approccio comunicativo. Ho preso l’iniziativa di instaurare un rapporto e stabilire linee di comunicazione aperte. Ho ascoltato le loro preoccupazioni, trovato un terreno comune e focalizzato le attività di collaborazione.

48. Puoi condividere un’esperienza in cui hai dovuto prendere una decisione difficile basata su informazioni limitate o sotto pressione del tempo?

A. In un progetto con scadenze strette, mi sono trovato di fronte a una situazione in cui mancavano dati critici e doveva essere presa una decisione urgentemente. Ho raccolto le informazioni disponibili, consultato esperti della materia e valutato i rischi e le conseguenze potenziali. Ho preso una decisione basata sul mio miglior giudizio in quel momento, considerando le prove disponibili e gli obiettivi del progetto. Nonostante fosse difficile, la decisione si è dimostrata efficace nel mitigare eventuali problemi.

49. Raccontami di quando hai preso l’iniziativa per migliorare un processo o implementare una soluzione innovativa nel tuo lavoro.

A. Nel mio ruolo precedente, ho notato inefficienze nel processo di pre-elaborazione dei dati, che influivano sulla tempistica complessiva del progetto. Ho preso l’iniziativa di proporre una soluzione automatizzata per la pulizia e la pre-elaborazione dei dati utilizzando script Python. Ho collaborato con il team per implementare e testare la soluzione, riducendo significativamente lo sforzo manuale e migliorando la qualità dei dati. Questa iniziativa ha migliorato l’efficienza del progetto e ha messo in mostra le mie capacità di problem solving.

50. Descrivi una situazione in cui hai dovuto gestire contemporaneamente più compiti. Come hai dato priorità e assicurato il completamento tempestivo?

A. Ho dovuto gestire contemporaneamente più progetti con scadenze sovrapposte durante un periodo intenso. Pertanto, ho organizzato i miei compiti valutando l’urgenza, le dipendenze e l’impatto sulle tappe dei progetti. Ho creato una lista di priorità e ho assegnato slot di tempo dedicati ad ogni compito. Inoltre, ho comunicato con gli stakeholder dei progetti per gestire le aspettative e negoziare scadenze realistiche. Ho completato tutti i compiti in tempo rimanendo organizzato, utilizzando tecniche di gestione del tempo e mantenendo una comunicazione aperta.

Domande da fare all’intervistatore a Google

  1. Puoi fornire ulteriori dettagli sulle responsabilità quotidiane di un data scientist presso Google?
  2. Come Google promuove la collaborazione e la condivisione delle conoscenze tra i data scientist all’interno dell’azienda?
  3. Su quali sfide o progetti attuali sta lavorando il team di data science?
  4. Come Google supporta lo sviluppo professionale e la crescita dei suoi data scientist?
  5. Puoi parlarmi degli strumenti e delle tecnologie comunemente utilizzati dai data scientist presso Google?
  6. Come Google integra considerazioni etiche nei suoi progetti di data science e nei processi decisionali?
  7. Quali opportunità esistono per la collaborazione interfunzionale con altri team o dipartimenti?
  8. Puoi descrivere la tipica progressione di carriera di un data scientist presso Google?
  9. Come Google rimane all’avanguardia dell’innovazione nella data science e nell’apprendimento automatico?
  10. Come è la cultura aziendale per i data scientist presso Google e come contribuisce al successo complessivo del team?

Consigli per superare il colloquio per data scientist presso Google

  1. Comprendi l’azienda: Ricerca le iniziative, i progetti e le tecnologie di data science di Google. Familiarizza con il loro approccio basato sui dati e con la cultura aziendale.
  2. Rafforza le competenze tecniche: Approfondisci la tua conoscenza degli algoritmi di apprendimento automatico, dell’analisi statistica e dei linguaggi di programmazione come Python e SQL. Esercitati a risolvere problemi di data science e sfide di programmazione.
  3. Mostra esperienze reali: Metti in evidenza i tuoi progetti passati di data science, inclusi il loro impatto e le metodologie utilizzate. Sottolinea la tua capacità di gestire grandi set di dati, estrarre insight e fornire raccomandazioni efficaci.
  4. Dimostra pensiero critico: Sii preparato a risolvere problemi analitici complessi, pensare in modo critico e spiegare il tuo processo di pensiero. Mostra la tua capacità di scomporre i problemi in componenti più piccole e proporre soluzioni innovative.
  5. Comunica in modo efficace: Articola chiaramente le tue idee, le metodologie e i risultati durante i colloqui tecnici. Esercitati a spiegare concetti complessi in modo semplice e conciso.
  6. Esercita con domande comportamentali: Preparati per domande comportamentali che valutano le tue competenze di lavoro di squadra, risoluzione dei problemi e leadership. Utilizza il metodo STAR (Situazione, Task, Azione, Risultato) per strutturare le tue risposte.
  7. Resta aggiornato: Mantieniti al passo con gli ultimi sviluppi nella data science, nell’apprendimento automatico e nell’IA. Segui le tendenze del settore, leggi articoli di ricerca e mantieniti informato sulle pubblicazioni di Google legate alla data science.
  8. Sii adattabile e agile: Google valuta le persone che sanno adattarsi a situazioni mutevoli e che si sentono a loro agio con l’ambiguità. Mostra la tua capacità di imparare velocemente, abbracciare nuove tecnologie e prosperare in un ambiente dinamico.
  9. Fai domande pertinenti: Prepara domande interessanti da rivolgere all’intervistatore sul ruolo, la dinamica del team e le iniziative di data science dell’azienda. Questo dimostra il tuo interesse e coinvolgimento.
  10. Esercitati, esercitati, esercitati: Utilizza le risorse disponibili, come simulazioni di colloqui e sfide di programmazione, per simulare l’esperienza del colloquio. Esercitati nella gestione del tempo, nella risoluzione dei problemi e nella comunicazione efficace per costruire fiducia e migliorare le prestazioni.

Incontra i Data Scientist presso Google

Fonte: Life at Google

Conclusione

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