Data Science Fragen im Vorstellungsgespräch

Unternehmen erkennen schnell die Bedeutung von Daten und die Notwendigkeit, die riesige Menge an Informationen, die sie sammeln, zu analysieren, zu konsolidieren und zu kontextualisieren. Um diesen Bedarf zu decken, setzen sie auf Datenwissenschaftler.

Die Harvard Business Review bezeichnete Datenwissenschaftler als den "attraktivsten Job des 21. Jahrhunderts".

Während die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern weiter steigt, gibt es weltweit einen gravierenden Mangel an qualifizierten Fachkräften.

Wenn Sie sich entschlossen haben, diesen Weg einzuschlagen, müssen Sie gut vorbereitet sein, um potenzielle Personalverantwortliche mit Ihren Fähigkeiten und Kenntnissen zu beeindrucken. Sie müssen nicht nur zeigen, dass Sie verstehen, warum Data Science wichtig ist, sondern auch Ihre technischen Fähigkeiten in Bezug auf Frameworks, Anwendungen und Big-Data-Konzepte unter Beweis stellen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit verhaltensbezogenen und technischen Fragen umgehen und schließlich auch das intensivste Data-Science-Interview mit Bravour meistern.

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Interview Fragen

Wenn Sie sich vor einem Vorstellungsgespräch nervös fühlen, sind Sie nicht allein. Ganz gleich, wie viele Vorstellungsgespräche Sie in Ihrem Leben absolviert haben oder wie erfahren Sie sind, ein bevorstehendes Vorstellungsgespräch hat oft diese Wirkung.

Aber keine Sorge, wir sind für Sie da. Im Folgenden finden Sie einen umfassenden Leitfaden, wie Sie Ihr Vorstellungsgespräch in den Datenwissenschaften erfolgreich meistern können.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch in den Datenwissenschaften vorbereitet

Schritt 1: Analysieren Sie die Stellenbeschreibung

Sie kennen die Stellenbezeichnung, aber haben Sie sich auch mit den genauen Anforderungen dieser speziellen Data-Scientist-Stelle befasst? Gehen Sie die Stellenbeschreibung durch, analysieren Sie sie und stellen Sie sicher, dass Sie gut zu ihr passen. Informieren Sie sich über die täglichen Aufgaben und fragen Sie sich, ob Sie dazu in der Lage sind. Prüfen Sie, ob die Unternehmenskultur Ihren Vorstellungen entspricht. Vergewissern Sie sich, dass die Stellenbeschreibung Sie tatsächlich interessiert, bevor Sie sich bewerben.

Schritt 2: Recherchieren Sie das Unternehmen

Es reicht nicht aus, die "Über uns"-Seite auf der Website des Unternehmens zu lesen. Recherchieren Sie gründlich über den Hintergrund des Unternehmens, seine Prozesse und Dienstleistungen. Dazu können Sie den Namen des Unternehmens googeln, die Facebook-Seite und den Twitter-Feed des Unternehmens überprüfen, mit ehemaligen und aktuellen Mitarbeitern auf LinkedIn Kontakt aufnehmen und deren Feedback zur Kenntnis nehmen. Vergewissern Sie sich, dass die Arbeitsethik und -kultur des Unternehmens Ihren Erwartungen entspricht.  

Schritt 3: Informieren Sie sich über Ihre Gesprächspartner

Das ist nicht immer eine Option, aber die Wahrscheinlichkeit ist groß, dass Ihr Gesprächspartner auf LinkedIn ist. Sie können LinkedIn nutzen, um einen Einblick in seinen Hintergrund, seine Interessen und Fähigkeiten zu erhalten. So können Sie besser mit ihm in Kontakt treten und gleichzeitig Ihr Fachwissen im Bereich Datenwissenschaft unter Beweis stellen.

Schritt 4: Haben Sie keine Angst zu prahlen

Sie haben eine Reihe starker Qualitäten, die Sie zu einem talentierten Datenwissenschaftler machen. Aber welche Ihrer Qualitäten werden für die Stelle nützlich sein? Es ist wichtig, dass Sie sich selbst loben, aber halten Sie es für das Stellenprofil relevant. Vergewissern Sie sich, dass Sie sich Ihrer Stärken bewusst sind, bevor Sie zum Vorstellungsgespräch gehen.

Schritt 5: Präsentieren Sie diese Fähigkeiten

Auch wenn Sie in Ihrem Lebenslauf alle Ihre Abschlüsse und Zertifizierungen im Bereich Datenwissenschaft hervorgehoben haben, reicht das möglicherweise nicht aus, um Ihre Kompetenz zu beweisen. Konkrete Beweise für Ihre Leistungen sind von Vorteil. Listen Sie einige Data-Science-Projekte (etwa 3-5 Projekte) auf, die Sie durchgeführt haben, und erstellen Sie ein Portfolio. Sie können auch Projekte hinzufügen, die für das Stellenprofil relevante Fähigkeiten demonstrieren, z.B. ein Python- oder R-Projekt.

Sobald Sie all diese Informationen haben, können Sie Ihren Gesprächspartnern ganz einfach und ohne Stress zeigen, was Sie getan haben.

Schritt 6: Bereiten Sie sich auf gängige Fragen im Vorstellungsgespräch vor

Wir sagen "gängig", weil wir nicht genau wissen, welche Fragen Ihnen in Ihrem Vorstellungsgespräch gestellt werden. Aber wenn Sie wissen, wie Sie diese gängigen Fragen beantworten können, sind Sie besser darauf vorbereitet, verschiedene Varianten davon zu beantworten, wenn sie auftauchen.

Wir haben eine Liste mit 20 Vorstellungsgesprächsfragen zusammengestellt. Bei den ersten 8 handelt es sich um verhaltensbezogene Fragen, bei den übrigen um technische Fragen aus dem Bereich der Datenwissenschaft.

Was sind verhaltensbezogene Fragen?

Verhaltensmuster aus der Vergangenheit sind ein guter Indikator für zukünftige Verhaltensweisen. In Vorstellungsgesprächen im Bereich Datenwissenschaft werden verhaltensbezogene Fragen von den Gesprächspartnern verwendet, um Ihre bisherigen Arbeitserfahrungen zu untersuchen und sich ein Bild davon zu machen, wie Sie in die Unternehmenskultur passen. Diese Fragen befassen sich mit der Art und Weise, wie Sie in der Vergangenheit mit einer schwierigen Arbeitssituation umgegangen sind.

Sie können davon ausgehen, dass Sie in Ihrem Data-Science-Interview Folgendes gefragt werden:

1. Beschreiben Sie eine Situation bei der Arbeit, in der Sie unter Druck standen und trotzdem gute Leistungen erbracht haben.
2. Beschreiben Sie eine Situation bei der Arbeit, die Sie als stressig empfunden haben. Wie haben Sie sie gemeistert?
3. Erzählen Sie mir von einer Situation, in der Sie Ihre Vorgesetzten und Kollegen von einer Idee überzeugen mussten, die Sie hatten.
4. Erzählen Sie mir von einem unglücklichen Vorfall bei der Arbeit, der Ihre Schuld war. Wie haben Sie ihn bewältigt?
5. Erzählen Sie mir von dem schwierigsten Problem, das Sie bei der Arbeit zu bewältigen hatten. Wie haben Sie es gemeistert?
6. Erzählen Sie mir von einer Situation, in der Sie ein Risiko eingegangen sind. Wie hat sich das auf Sie und Ihre Kollegen ausgewirkt?
7. Erzählen Sie mir von einem Zeitpunkt, an dem Sie einen Konflikt mit einem Kollegen hatten. Wie haben Sie ihn gelöst?
8. Sind Sie ein Teamplayer oder ein Einzelkämpfer? Erzählen Sie mir von einem Projekt, das Sie im Team abgeschlossen haben.

Es gibt keine richtigen Antworten auf diese Fragen, und sie stehen auch nicht in direktem Zusammenhang mit Ihren datenwissenschaftlichen Kenntnissen. Es gibt jedoch eine Struktur, die für die Beantwortung solcher Fragen entwickelt wurde und Ihnen helfen wird, Verhaltensfragen zu beantworten. Diese Struktur oder Methode ist als STAR-Methode bekannt. S in STAR steht für Situation, T für Aufgabe (Task) , A für Aktion oder Ansatz und R für Ergebnis (Result).

Nehmen wir die erste Frage und zeigen wir Ihnen, wie Sie sie mit der STAR-Methode beantworten können.

Interviewer: "Beschreiben Sie eine Situation bei der Arbeit, in der Sie unter Druck standen und trotzdem außergewöhnlich gut gearbeitet haben."

Schritt 1: Beschreiben Sie die Situation.

Sie: "Bei meiner letzten Arbeitsstelle wurde ich einmal schwer krank und musste ins Krankenhaus eingeliefert werden. Ich wurde mit einem extrem wichtigen Projekt beauftragt und hatte einen Monat Zeit bis zum Abgabetermin. Ich war hilflos. Ich konnte nichts mehr tun."

Das Szenario kann sich auf ein bestimmtes Data-Science-Projekt beziehen, muss es aber nicht.

Schritt 2: Beschreiben Sie die Aufgabe.

Sie: "Es hat zwei Wochen gedauert, bis ich wieder gesund war. Da es sich um ein wichtiges Projekt handelte, konnte mein Vorgesetzter keine Nachsicht walten lassen. Ich hatte nur 14 Tage Zeit, um das Projekt abzuschließen, anstatt eines Monats.

Beschreiben Sie relevante externe Faktoren, auch wenn sie nicht direkt mit einem Data-Science-Problem zu tun haben.

Schritt 3: Erzählen Sie dem Gesprächspartner von den getroffenen Maßnahmen.

Sie: "Da dieses Projekt Priorität hatte, bat ich um eine Reduzierung meiner Tagesziele, die mir auch gewährt wurde. Meine Teamkollegen waren damals eine große Hilfe. Sie halfen mir bei meinen täglichen Zielen, und ich konnte mich auf dieses wichtige Projekt konzentrieren.

Eine Antwort wie diese könnte Aufschluss darüber geben, wie Sie mit Konflikten oder Herausforderungen in einem Data-Science-Team umgehen würden.

Schritt 4: Sprechen Sie über die Ergebnisse.

Sie: "Da meine täglichen Ziele reduziert wurden, konnte ich mehr Zeit in das Projekt investieren, das ich schließlich pünktlich abschließen konnte. Meine harte Arbeit wurde von meinem Manager und meinem Vorgesetzten gewürdigt. Dieses Projekt verhalf mir zu einer Beförderung und einer Gehaltserhöhung."

Sicherlich ist das eine recht lange Antwort, aber Ihr Gesprächspartner erwartet das. Er möchte eine detaillierte Antwort. Befolgen Sie die STAR-Methode, und Sie werden Ihr Vorstellungsgespräch meistern. Achten Sie nur darauf, dass Ihre Antwort authentisch und konkret ist und einen klaren Punkt enthält.

Technische Fragen im Vorstellungsgespräch

Mit den verhaltensbezogenen Fragen werden Ihre Soft Skills getestet, während mit den technischen Fragen ermittelt wird, ob Sie über die für die Stelle erforderlichen technischen Kenntnisse verfügen. Sie sind ziemlich einfach. Wenn Sie sich für eine Stelle im Bereich Datenwissenschaft bewerben, beziehen sich die technischen Fragen auf die Grundlagen der Datenwissenschaft und Programmierkonzepte (wie Python und R).

Sie können damit rechnen, dass Ihnen die folgenden Fragen gestellt werden:

1. Denken Sie, dass die Datengröße ein Parameter ist, der bei einem datenwissenschaftlichen Projekt berücksichtigt werden muss?
2. Welches Paket werden Sie für den Import von Daten in Python und R verwenden?
3. Können Sie ein Programm in Python oder R schreiben, um eine benutzerdefinierte Funktion zu erstellen?
4. Wie würden Sie zwischen SELECT- und UPDATE-Abfragen unterscheiden? Können Sie uns ein Beispiel zeigen?
5. Wissen Sie, was eine API ist? Können Sie uns das erklären?
6. Was sind JSON und XML? Wie unterscheiden sie sich?
7. Können Sie einen Graphen benennen? Können Sie ein Programm in Python schreiben, um einen Graphen zu erstellen?
8. Wissen Sie, was ein RDBMS ist? Können Sie uns einige Beispiele nennen?
9. Was ist eine lineare Regression?
10. Warum ist eine Vorverarbeitung in der Datenwissenschaft notwendig?
11. Was ist die Imputation fehlender Werte? Wie kann man sie in R oder Python handhaben?

Wenn Sie wissen, wie Sie all diese Fragen mit der STAR-Methode beantworten können, sind Sie mehr als gut auf Ihr Vorstellungsgespräch vorbereitet. Mehr Vorbereitung bedeutet weniger Stress, so dass Sie das Vorstellungsgespräch genießen können, anstatt es zu fürchten.