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Preguntas de la entrevista de Ciencia de los Datos

El equipo de DevSkiller produce preguntas de entrevista de Ciencia de Datos para ayudar a los reclutadores que quieren contratar científicos de Datos. Nuestras pruebas están diseñadas para asegurar que usted encuentre el candidato perfecto a través de nuestra gama única de retos y preguntas.

Implementamos RealLifeTesting™ en nuestras preguntas de entrevistas de Ciencia de los Datos. Esta metodología está diseñada para simular escenarios del mundo real y presentar a los candidatos con problemas realistas para resolver. RealLifeTesting™ es un método pionero para el reclutamiento de desarrolladores. Permítanos ayudarle a encontrar su próximo científico de datos hoy, usando nuestra gama de preguntas de entrevista de Ciencia de Datos.

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

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Aprendizaje automático, Aprendizaje por refuerzo

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | PyTorch | Aprendizaje por refuerzo | Redes Q profundas - Completa la implementación del algoritmo DQN.

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

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Python

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | PySpark | ML Logs Transformer - Completa la implementación de la tubería de transformación de los registros.

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

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Scala

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Scala | Spark | ML Logs Transformer - Completa la implementación de la tubería de transformación de los troncos.

Ciencia de los 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 - Seleccione tres sellos (precio y nombre) con el precio más alto.

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | Pandas | Analizador de tablas HTML - Implementa 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

evaluando el conocimiento de Python

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | Pandas | Analizador de tablas HTML - Implementa 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

evaluando el conocimiento de Aprendizaje automático, PyTorch

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | PyTorch, Computer Vision | Model Builder - Completa la implementación de un modelo de entrenamiento.

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

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Python

Tarea de programación - Nivel: Medio

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

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

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Python

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | Pandas | Un inicio de entrega de alimentos - 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

evaluando el conocimiento de Python

Tarea de programación - Nivel: Fácil

Python | Creador de la base de clientes - Implementa la aplicación para recuperar los datos de contacto de los clientes de los mensajes de chat.

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

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de Aprendizaje automático, Python

Tarea de programación - Nivel: Medio

Python | Analizador de ADN | Crear y limpiar cadenas de ADN - Implementar 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

evaluando el conocimiento 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
MIDDLE
Habilidades probadas
Duración
80 minutos como máximo.
Evaluación
Automático
Resumen de la prueba

Preguntas de elección

evaluando el conocimiento de *SQL

Tarea de programación - Nivel: Medio

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

Papeles recomendados para las preguntas de la entrevista de Ciencia de los Datos

  • Científico de datos junior
  • El científico de datos medio
  • Científico de datos de alto nivel
  • Ingeniero de aprendizaje de máquinas
  • Científico de aprendizaje de máquinas
  • Arquitecto de la aplicación
  • Arquitecto de la empresa
  • Arquitecto de datos
  • Arquitecto de infraestructuras
  • Ingeniero de datos
  • Desarrollador de inteligencia empresarial
  • Analista de datos

Cómo funcionan las preguntas de la entrevista de Ciencia de los Datos

La fuerza impulsora de las preguntas de la entrevista de DevSkiller Data Science es la metodología RealLifeTesting™. Impulsa nuestro enfoque único para las pruebas de los desarrolladores. RealLifeTesting™ funciona en torno al principio de que para obtener lo mejor de un desarrollador, hay que presentarle retos similares a su trabajo diario. Utilizamos RealLifeTesting™ para simular el entorno de trabajo de un desarrollador y luego les planteamos retos realistas a superar. De esta manera, podemos ofrecerle una visión general de los puntos fuertes y débiles de un candidato a desarrollador desde la fase inicial de selección.

Despídanse de las interminables horas de pruebas monótonas en casa. En Devskiller, podemos ofrecerle una clara comprensión de los conocimientos de sus candidatos, la capacidad de codificación, el pensamiento crítico, y las habilidades de gestión del tiempo. Nuestro método de pruebas funciona de forma remota y eficiente, ahorrándole horas de tiempo y esfuerzo durante el proceso de reclutamiento.

Características principales

  • Las preguntas de la entrevista de DevSkiller Data Science proporcionan una visión holística de las habilidades de codificación de un solicitante, no sólo de sus conocimientos académicos.
  • Pruebas remotas que le ahorrarán tiempo y dinero.
  • La metodología RealLifeTesting™ ofrece una mayor experiencia de usuario donde los candidatos pueden utilizar su propio IDE, clonar a GIT, ejecutar pruebas unitarias y acceder a Stack Overflow/GitHub/Google para la investigación.
  • Proporcionamos una garantía de prueba con estrictas herramientas antiplagio aplicadas
  • Observar las pruebas individuales en tiempo real
  • Resultados automatizados que los profesionales no técnicos pueden comprender
  • Pruebas disponibles para todos los niveles de experiencia

Las habilidades cubiertas en nuestras preguntas de la entrevista de Ciencia de los Datos

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

Qué buscar en un científico de datos

La Ciencia de los Datos es una forma de tomar decisiones y hacer predicciones a través del análisis causal predictivo, así como el análisis prescriptivo y el aprendizaje automático. Las responsabilidades de un científico de datos incluyen el análisis exploratorio de datos, el aprendizaje automático y los algoritmos avanzados, y la ingeniería de productos de datos.

Las preguntas de la entrevista de DevSkiller's Data Science pueden ayudarte a reducir los candidatos que son los mejores pensadores críticos. Los científicos de datos necesitan poseer la habilidad de analizar objetivamente los datos que se les presentan antes de formar una opinión. El candidato de ciencias de los datos que elija para contratar tendrá que demostrar su competencia en la codificación y estar cómodo con una variedad de tareas de programación.

Será preferible que su candidato a Ciencias de la Información conozca varios lenguajes de programación, pero principalmente Python y R. Analizarán los datos a diario, por lo que tendrán que demostrar su competencia tanto en matemáticas como en estadística.

Finalmente, si tu candidato puede demostrar habilidad en el aprendizaje de la máquina, aprendizaje profundo o IA, entonces todo esto trabajará a su favor. Los avances en estas áreas están ocurriendo rápidamente, por lo que será ventajoso si su científico de datos está al día con los avances en la industria, para mantenerse a la vanguardia.

Construye tu propio test de Ciencia de Datos personalizado

Algunos de nuestros clientes anteriores han creado sus propias preguntas para la entrevista, adaptadas a las necesidades de su negocio. ¿Quizás le gustaría hacer lo mismo?

Nuestra gama de pruebas de codificación de Ciencia de Datos puede ser alterada según sus necesidades. Elija la duración de la prueba que más le convenga, elija las preguntas más relevantes, e incluso altere el nivel de dificultad de cada prueba.

Las pruebas a distancia permiten evaluar convenientemente a los candidatos de todos los rincones del mundo. ¿Mencionamos que incluso puede observar los exámenes en tiempo real? Así es, puede elegir observar el rendimiento de cada candidato, incluso cuando están haciendo su prueba.

¿Todavía no está seguro de las preguntas de la entrevista de Ciencia de los Datos?

Si aún no te convencen del todo las pruebas de codificación de la Ciencia de los Datos, mira lo que otros dicen de nosotros:

Patrycja Kiljańska - Especialista en adquisición de talentos en Spartez

"Hemos reemplazado una solución interna de alto mantenimiento con DevSkiller. Nuestro proceso se ve igual, sin embargo, el producto nos da un mejor rendimiento. Los resultados también son mucho más fáciles de evaluar.

Michael Gerwig - Gerente de ingeniería en Ada Health

"DevSkiller" nos ayudó a ahorrar un tiempo precioso en el sitio para los solicitantes que ya son probables de ser aptos. Ahorramos 3 horas por candidato - ese fue el tiempo que pasamos con los solicitantes en una tarea técnica antes."

Preguntas frecuentes

¿Qué es RealLifeTestingTM?

La metodología de RealLifeTestingTM está detrás de todas las preguntas de entrevista y pruebas de codificación de DevSkiller's Data Science. No usamos pruebas tradicionales de juego o rompecabezas algorítmicos que no evalúan con precisión lo bien que un desarrollador se desempeñará en el papel. En su lugar, utilizamos RealLifeTestingTM para recrear el entorno de trabajo cotidiano de un científico de datos y evaluarlos utilizando desafíos que reflejan los que suelen encontrar. RealLifeTestingTM nos proporciona a nosotros y a nuestros clientes una visión holística de todo el conjunto de habilidades de cada solicitante. Cuando los desafíos reflejan problemas reales, las respuestas reflejan lo bien que el candidato se las arreglará.

Las preguntas de la entrevista de Ciencia de los Datos esperan que los candidatos posean el pensamiento crítico necesario para determinar el mejor método para resolver los problemas que puedan encontrar. Los resultados se generan automáticamente y se evalúan en función de la capacidad del candidato para tomar decisiones y resolver problemas.

¿Cómo realizan los candidatos las preguntas de la entrevista de Ciencias de la Información?

Una de las principales ventajas de las pruebas del DevSkiller es que las preguntas de la entrevista de Data Science son fácilmente accesibles en línea. Los reclutadores pueden enviar invitaciones a sus candidatos y luego las pruebas pueden ser tomadas desde cualquier lugar que elijan. Esto es un gran ahorro de tiempo, ya que los candidatos de Ciencias de la Información pueden enviar sus pruebas tan pronto como hayan terminado, sin tener que esperar a que se completen las pruebas internas.

Aún mejor es que nuestras pruebas también se evalúan automáticamente. Una vez que el candidato ha terminado, nuestro sistema se pone a trabajar en sus respuestas y luego produce un informe automatizado, no técnico, que detalla cómo se desempeñaron. Lo que significa que todo lo que el reclutador tiene que hacer es enviar las invitaciones y esperar los resultados.

¿Qué piensan los candidatos de los tests de DevSkiller?

Los candidatos a desarrolladores nos dicen que les encanta que nuestras pruebas se parezcan al trabajo real que hacen. Los desarrolladores a menudo se cansan de las pruebas de desarrollo que implican pruebas algorítmicas y tareas de recitación de patrones de codificación, ya que este método no les permite realmente mostrar sus habilidades. Una vez que se dan cuenta de que nuestras pruebas no siguen el mismo patrón, les gusta que se les dé la oportunidad de realizarlas.

Nuestros tests permiten a los candidatos trabajar en nuestro IDE de última generación en el navegador, o utilizar el suyo propio, y pueden realizar pruebas unitarias, de forma muy similar a como lo harían en su trabajo real. Los desarrolladores tienen la oportunidad de demostrar sus habilidades reales de desarrollo de software y de usar herramientas de codificación normales y convenciones que reflejen su trabajo. Es refrescante para los candidatos poder demostrar sus habilidades en un entorno justo.