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Data Science interview questions

DevSkiller’s team produces Data Science interview questions for assisting recruiters aiming to hire Data scientists. Our tests are designed to ensure you find the perfect candidate through our unique range of challenges and questions.

We implement RealLifeTesting™ into our Data Science interview questions. This methodology is designed to simulate real-world scenarios and present candidates with realistic problems to solve. RealLifeTesting™ is a pioneering method for developer recruitment. Let us help you find your next Data scientist today, using our range of Data Science interview questions.

Python
SENIOR
Habilidades probadas
Duración
110 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Python 3.x, Pensamiento lógico, Secuencia, Habilidades sociales

Tarea de programación - Nivel: Difícil

Python | NumPy | Redes Convolucionales de Grafos - Implementa una simple Red Convolucional de Grafos.

python
MEDIO
Habilidades probadas
Duración
63 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Python 3.x

Lagunas del código

evaluar los conocimientos de Python 3.x

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | Analizador de fármacos - Eres miembro de un equipo de programación de biotecnología responsable de crear un sistema para técnicos de laboratorio, que les ayudará con el análisis de fármacos. Tu objetivo es crear la aplicación que les permitirá introducir sus hallazgos en el sistema, proporcionar un análisis significativo y verificar la corrección de los datos que han enviado.

Python
SENIOR
Habilidades probadas
Duración
82 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Grandes datos, PySpark, Python

Lagunas del código

evaluar los conocimientos de SQL

Tarea de programación - Nivel: Difícil

Python | PySpark | Corporación de gestión de flotas - Detectar eventos de exceso de velocidad y verificar la corrección de un predictor existente.

Python
MEDIO
Habilidades probadas
Duración
70 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Python, Chispa

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | PySpark | Modelo de preferencias del cliente - Implementar una aplicación de Ingeniería de Datos para el preprocesamiento de datos de marketing.

Python
MEDIO
Habilidades probadas
Duración
104 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Keras, Aprendizaje automático, Python

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | NLP, Keras | Análisis de sentimiento de reseñas de clientes - Realizar un análisis de sentimiento y etiquetado de reseñas de clientes de películas y aerolíneas, utilizando un modelo de red neuronal multi-salida.

Python
MEDIO
Habilidades probadas
Duración
72 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Aprendizaje automático, Aprendizaje por refuerzo

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | PyTorch | Aprendizaje por Refuerzo | Deep Q-Network - Completa la implementación del algoritmo DQN.

Python
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
65 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Python

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | PySpark | ML Logs Transformer - Completar la implementación de la tubería de transformación de logs.

Scala
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
66 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Scala

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Scala | Spark | ML Logs Transformer - Completa la implementación del pipeline de transformación de logs.

Ciencia de datos
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
45 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Tarea - Nivel: Fácil

SQL | Catálogo de sellos | Los tres precios más altos - Seleccionar tres sellos (precio y nombre) con el precio más alto.

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | Pandas | HTML table parser - Implementar una función para convertir una tabla HTML en un archivo con formato CSV.

Python
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
35 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Python

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | Pandas | HTML table parser - Implementar una función para convertir una tabla HTML en un archivo con formato CSV.

Python
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
63 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Aprendizaje automático, PyTorch

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | PyTorch, Computer Vision | Model Builder - Completar la implementación de un pipeline de entrenamiento de modelos.

Python
MEDIO
Habilidades probadas
Duración
120 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Python

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | Informe de ventas de vehículos - Implemente una aplicación para crear informes basados en el almacén de datos de ventas de vehículos.

Python
MEDIO
Habilidades probadas
Duración
96 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Python

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | Pandas | Una startup de reparto de comida - Transformar una base de datos de pedidos reduciendo su dimensionalidad y creando una tabla analítica adicional.

Python
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
45 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Python

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | Client Base Creator - Implementar la aplicación para recuperar los datos de contacto del cliente de los mensajes de chat.

Python
MEDIO
Habilidades probadas
Duración
70 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Aprendizaje automático, Python

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | Analizador de ADN | Crear y limpiar cadenas de ADN - Implementa 2 métodos en Python que crean y limpian cadenas de ADN.

Python
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
49 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Aprendizaje automático

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | Analizador de ADN - Implementar un método en Python que genere un informe estadístico de ADN.

NumPy
MEDIO
Habilidades probadas
Duración
80 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de *SQL

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | NumPy | Procesamiento de datos de mediciones de aeronaves - Completa aplicación de procesamiento de datos que agrega y comprime flujos de datos utilizando NumPy, Python y Análisis de Datos.

Python
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
54 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de SQL

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | Analizador de ADN - Implementar un método en Python que genere un informe estadístico de ADN.

Python
MEDIO
Habilidades probadas
Duración
70 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Python

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | NumPy | Procesamiento de datos de mediciones de aeronaves - Completa aplicación de procesamiento de datos que agrega y comprime flujos de datos utilizando NumPy, Python y Análisis de Datos.

Python
MEDIO
Habilidades probadas
Duración
80 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Aprendizaje automático, Python

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | Analizador de ADN | Crear y limpiar cadenas de ADN - Implementa 2 métodos en Python que crean y limpian cadenas de ADN.

Python
JUNIOR
Habilidades probadas
Duración
69 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Python

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | Analizador de ADN - Implementar un método en Python que genere un informe estadístico de ADN.

Python
MEDIO
Habilidades probadas
Duración
80 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Aprendizaje automático, Python

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python Extracción, Procesamiento de Datos - Completar y actualizar el código del programa que extrae procesa archivos PDF y los convierte a un formato específico para su visualización/salida.

Android
MEDIO
Habilidades probadas
Duración
102 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluar los conocimientos de Aprendizaje automático, Android

Tarea de programación - Nivel: Medio

Android | Inicio de sesión en redes sociales - Implementar las secciones que faltan de LoginActivity y MainActivity, LoginManager y CredentialsStorage.

Recommended roles for Data Science interview questions

  • Científico de datos junior
  • Científico de datos intermedio
  • Científico de datos senior
  • Ingeniero de aprendizaje automático
  • Científico de aprendizaje automático
  • Arquitecto de aplicaciones
  • Arquitecto de empresa
  • Arquitecto de datos
  • Arquitecto de infraestructuras
  • Ingeniero de datos
  • Desarrollador de inteligencia empresarial
  • Analista de datos

How our Data Science interview questions work

The driving force behind DevSkiller Data Science interview questions is the RealLifeTesting™ methodology. It powers our unique approach to developer testing. RealLifeTesting™ functions around the principle that to get the best out of a developer, you need to present them with challenges similar to their everyday work. We use RealLifeTesting™ to simulate a developer’s work environment and then set them realistic challenges to overcome. In this way, we are able to offer you a thorough overview of a developer candidate’s strengths and weaknesses from the initial screen stage of recruitment.

Say goodbye to endless hours of monotonous, in-house testing. At Devskiller, we can offer you a clear understanding of your applicants’ knowledge, coding ability, critical thinking, and time-management skills. Our testing method works remotely and efficiently, saving you hours of time and effort during the recruitment process.

Características principales

  • DevSkiller Data Science interview questions provide a holistic view of an applicant’s coding skills, not just their academic knowledge.
  • Remote testing that will save you time and money.
  • The RealLifeTesting™ methodology offers a greater user experience where candidates can use their own IDE, clone to GIT, run unit tests, and access Stack Overflow/GitHub/Google for research.
  • We provide test assurance with strict anti-plagiarism tools enforced
  • Observe las pruebas individuales en tiempo real
  • Resultados automatizados comprensibles para profesionales no técnicos
  • Tests available for all levels of experience

Skills covered in our Data Science interview questions

  • Ingeniería de datos
  • ciencia de datos
  • ETL
  • PySpark
  • Python
  • Scala
  • Análisis de datos
  • HSQL
  • DB
  • MySQL
  • Pandas
  • SQL
  • Visión por ordenador
  • Aprendizaje automático
  • PyTorch
  • Análisis de datos con Python
  • SQLite
  • Modelización dimensional
  • Python 3.x
  • Estructuras de datos
  • NumPy
  • Android
  • extracción de datos
  • OCR
  • Procesamiento de PDF

What to look for in a Data scientist

Data Science is a way of making decisions and predictions through predictive causal analytics, as well as prescriptive analytics, and machine learning. A data scientist’s responsibilities include looking at exploratory data analysis, machine learning and advanced algorithms, and data product engineering.

DevSkiller’s Data Science interview questions can help you to whittle down the candidates who are the best critical thinkers. Data scientists need to possess the ability to objectively analyze the data presented to them before forming an opinion. The Data Science candidate you choose to recruit will need to show their proficiency in coding and be comfortable with a variety of programming tasks.

It will be preferable if your Data Science candidate is privy to various programming languages, but mainly Python and R. They will be analyzing data on a daily basis so they will need to demonstrate their proficiency in both mathematics and statistics.

Finally, if your candidate can demonstrate ability in machine learning, deep learning, or AI, then this will all work in their favor. Advances in these areas are happening rapidly so it will be advantageous if your Data scientist is up to date with advances in the industry, in order to remain ahead of the curve.

Build your own custom Data Science test

Some of our past clients have created their own interview questions, tailored to their business’s needs. Perhaps you would like to do the same?

Our range of Data Science coding tests can be altered to your needs. Opt for a test duration that suits you better, choose which questions are the most relevant, and even alter the difficulty level of each test.

Remote testing means you can conveniently assess candidates from all corners of the globe. Did we mention that you can even observe tests in real-time? That’s right, you can choose to observe how well each candidate is performing even while they are taking their test!

Built-in Pycharm IDE

To improve candidate experience during our Python online tests, Devskiller has implemented a built-in Pycharm IDE directly into the browser. Our already warmed up, ready to use Pycharm IDE will reduce time during testing. This will increase the user experience for your candidates and help to reduce candidate drop-off during the hiring process.

Los candidatos ya no tienen que clonar el código ni esperar a que se instalen las dependencias o se creen los índices. Literalmente, pueden empezar a codificar en cuanto abren la invitación a la prueba. Esta característica única es solo una de las innovaciones que distinguen a DevSkiller TalentScore de la competencia en lo que respecta a la selección de desarrolladores.

Still unsure about our Data Science interview questions?

If you’re still not completely convinced by our Data Science coding tests, check out what others are saying about us:

Patrycja Kiljańska - Especialista en adquisición de talentos en Spartez

“We’ve replaced a high-maintenance in-house solution with DevSkiller. Our process looks the same, however, the product gives us better performance. The results are also way easier to assess.

Michael Gerwig - Director de ingeniería en Ada Health

"DevSkiller nos ayudó a ahorrar un tiempo precioso in situ para los solicitantes que ya tienen probabilidades de encajar. Estamos ahorrando 3 horas por candidato: ese era el tiempo que antes dedicábamos a los candidatos en una tarea técnica."

Preguntas más frecuentes

¿Qué es RealLifeTestingTM?

The RealLifeTestingTM methodology is behind all of DevSkiller’s Data Science interview questions and coding tests. We don’t use traditional game-like quizzes or algorithmic puzzles that don’t accurately assess how well a developer will actually perform in the role. Instead, we use RealLifeTestingTM to recreate a Data scientist’s everyday work environment and assess them using challenges that reflect those they usually encounter. RealLifeTestingTM provides us and our clients with a holistic view of each applicant’s entire skillset. When the challenges mirror real issues, then the responses reflect how well that candidate will cope.

Our Data Science interview questions expect candidates to possess the critical thinking needed to determine the best method for resolving problems they may encounter. Results are automatically generated and are assessed on the candidate’s decision-making and problem-solving skills.

How do candidates undertake Data Science interview questions?

One of the main advantages of DevSkiller testing is that our Data Science interview questions are easily accessible online. Recruiters can send test invites to their candidates and then the tests themselves can be taken from anywhere they choose. This is a great time-saver, as your Data Science candidates can send their tests back as soon as they’ve finished, no more waiting around for in-house tests to be completed.

Even better is that our tests are assessed automatically as well. Once the candidate has finished, our system gets to work on their answers and then produces an automated, non-technical report detailing how they performed. Meaning all the recruiter has to do is send out the invites and await the results.

¿Qué opinan los candidatos de las pruebas DevSkiller?

The feedback we get from developer candidates is that they love how closely our tests resemble the real work they do. Developers often grow tired of developer testing involving algorithmic tests and tasks reciting coding patterns, as this method doesn’t allow them to really show off their skills. Once they realize our tests aren’t following the same pattern, they relish being given the chance to perform.

Our tests allow candidates to work on our state of the art in-browser IDE, or to use their own, and they can run unit tests, much like they would in their real work. Developers are awarded a chance to prove their actual software development skills and to use normal coding tools and conventions that reflect their work. It is refreshing for candidates to be able to prove their skills in a fair setting.