Skip to content

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
Compétences testées
La durée
110 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Python 3.x, Pensée logique, Séquence, Compétences non techniques

Tâche de programmation - Niveau : Difficile

Python | NumPy | Réseaux convolutifs graphiques - Implémenter un réseau convolutif graphique simple.

python
MOYEN
Compétences testées
La durée
63 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Python 3.x

Lacunes du code

l'évaluation des connaissances Python 3.x

Tâche de programmation - Niveau : Moyen

Python | Drug Analyzer - Vous êtes membre d'une équipe de programmation en biotechnologie qui est responsable de la création d'un système pour les techniciens de laboratoire, qui les assistera dans l'analyse des médicaments. Votre objectif est de créer l'application qui leur permettra d'entrer leurs résultats dans le système, de fournir une analyse significative et de vérifier l'exactitude des données qu'ils ont envoyées.

Python
SENIOR
Compétences testées
La durée
82 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Big Data, PySpark, Python

Lacunes du code

l'évaluation des connaissances SQL

Tâche de programmation - Niveau : Difficile

Python | PySpark | Société de gestion de flotte - Détecter les excès de vitesse et vérifier l'exactitude d'un prédicteur existant.

Python
MOYEN
Compétences testées
La durée
70 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Python, Etincelle

Tâche de programmation - Niveau : Moyen

Python | PySpark | Modèle de préférence client - Implémentation d'une application d'ingénierie des données pour le prétraitement des données marketing.

Python
MOYEN
Compétences testées
La durée
104 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Keras, Apprentissage automatique, Python

Tâche de programmation - Niveau : Moyen

Python | NLP, Keras | Analyse des sentiments dans les commentaires des clients - Effectuer une analyse des sentiments et un marquage des commentaires des clients de films et de compagnies aériennes, en utilisant un modèle de réseau neuronal multi-sorties.

Python
MOYEN
Compétences testées
La durée
72 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Apprentissage automatique, Apprentissage par renforcement

Tâche de programmation - Niveau : Moyen

Python | PyTorch | Reinforcement Learning | Deep Q-Network - Terminer l'implémentation de l'algorithme DQN.

Python
JUNIOR
Compétences testées
La durée
65 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Python

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Python | PySpark | ML Logs Transformer - Terminer l'implémentation du pipeline de transformation des logs.

Scala
JUNIOR
Compétences testées
La durée
66 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Scala

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Scala | Spark | ML Logs Transformer - Complete the implementation of the logs' transformation pipeline.

Science des données
JUNIOR
Compétences testées
La durée
45 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Tâche - Niveau : Facile

SQL | Catalogue de timbres | Les trois prix les plus élevés - Sélectionne trois timbres (prix et nom) ayant le prix le plus élevé.

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Python | Pandas | HTML table parser - Implémentation d'une fonction pour convertir un tableau HTML en un fichier au format CSV.

Python
JUNIOR
Compétences testées
La durée
35 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Python

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Python | Pandas | HTML table parser - Implémentation d'une fonction pour convertir un tableau HTML en un fichier au format CSV.

Python
JUNIOR
Compétences testées
La durée
63 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Apprentissage automatique, PyTorch

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Python | PyTorch, Computer Vision | Model Builder - Achever la mise en œuvre d'un pipeline d'entraînement de modèles.

Python
MOYEN
Compétences testées
La durée
120 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Python

Tâche de programmation - Niveau : Moyen

Python | Rapport sur les ventes de véhicules - Mettre en œuvre une application permettant de créer des rapports basés sur l'entrepôt de données sur les ventes de véhicules.

Python
MOYEN
Compétences testées
La durée
96 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Python

Tâche de programmation - Niveau : Moyen

Python | Pandas | Une startup de livraison de nourriture - Transformer une base de données de commandes en réduisant sa dimensionnalité et en créant une table analytique supplémentaire.

Python
JUNIOR
Compétences testées
La durée
45 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Python

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Python | Client Base Creator - Implémenter l'application pour récupérer les données de contact des clients à partir des messages de chat.

Python
MOYEN
Compétences testées
La durée
70 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Apprentissage automatique, Python

Tâche de programmation - Niveau : Moyen

Python | Analyseur d'ADN | Créer et nettoyer des brins d'ADN - Implémenter 2 méthodes en Python qui créent et nettoient des brins d'ADN.

Python
JUNIOR
Compétences testées
La durée
49 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Apprentissage automatique

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Python | Analyseur d'ADN - Implémentation d'une méthode en Python qui génère un rapport statistique sur l'ADN.

NumPy
MOYEN
Compétences testées
La durée
80 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances *SQL

Tâche de programmation - Niveau : Moyen

Python | NumPy | Traitement des données de mesures aéronautiques - Application complète de traitement des données qui agrège et compresse les flux de données en utilisant NumPy, Python et l'analyse de données.

Python
JUNIOR
Compétences testées
La durée
54 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances SQL

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Python | Analyseur d'ADN - Implémentation d'une méthode en Python qui génère un rapport statistique sur l'ADN.

Python
MOYEN
Compétences testées
La durée
70 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Python

Tâche de programmation - Niveau : Moyen

Python | NumPy | Traitement des données de mesures aéronautiques - Application complète de traitement des données qui agrège et compresse les flux de données en utilisant NumPy, Python et l'analyse de données.

Python
MOYEN
Compétences testées
La durée
80 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Apprentissage automatique, Python

Tâche de programmation - Niveau : Moyen

Python | Analyseur d'ADN | Créer et nettoyer des brins d'ADN - Implémenter 2 méthodes en Python qui créent et nettoient des brins d'ADN.

Python
JUNIOR
Compétences testées
La durée
69 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Python

Tâche de programmation - Niveau : Facile

Python | Analyseur d'ADN - Implémentation d'une méthode en Python qui génère un rapport statistique sur l'ADN.

Python
MOYEN
Compétences testées
La durée
80 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Apprentissage automatique, Python

Tâche de programmation - Niveau : Moyen

Extraction et traitement de données en Python - Compléter et mettre à jour le code du programme qui extrait les fichiers PDF et les convertit dans un format spécifique pour l'affichage/la sortie.

Android
MOYEN
Compétences testées
La durée
102 minutes max.
L'évaluation
Automatique
Aperçu du test

Questions à choix

l'évaluation des connaissances Apprentissage automatique, Android

Tâche de programmation - Niveau : Moyen

Android | Social Network login - Implémentation des sections manquantes de LoginActivity et MainActivity, LoginManager et CredentialsStorage.

Recommended roles for Data Science interview questions

  • Junior data scientist
  • Middle data scientist
  • Senior data scientist
  • Machine learning engineer
  • Machine learning scientist
  • Application architect
  • Enterprise architect
  • Data architect
  • Infrastructure architect
  • Ingénieur de données
  • Business intelligence developer
  • Analyste de données

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.

Caractéristiques 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
  • Observer les tests individuels en temps réel
  • Des résultats automatisés compréhensibles par des professionnels non techniques
  • Tests available for all levels of experience

Skills covered in our Data Science interview questions

  • Ingénierie des données
  • science des données
  • ETL
  • PySpark
  • Python
  • Scala
  • Analyse des données
  • HSQL
  • DB
  • MySQL
  • Pandas
  • SQL
  • Vision par ordinateur
  • Apprentissage automatique
  • PyTorch
  • Analyse de données avec Python
  • SQLite
  • Modélisation dimensionnelle
  • Python 3.x
  • Structures de données
  • NumPy
  • Android
  • l'extraction des données
  • OCR
  • Traitement des 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.

Les candidats n'ont plus besoin de cloner le code, d'attendre que les dépendances s'installent ou que les index se construisent. Ils peuvent littéralement commencer à coder dès qu'ils ouvrent l'invitation au test. Cette fonctionnalité unique n'est qu'une des innovations qui distinguent DevSkiller TalentScore de la concurrence en matière de sélection des développeurs.

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 - Spécialiste de l'acquisition de talents chez 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 - Responsable de l'ingénierie chez Ada Health

"DevSkiller nous a permis de gagner un temps précieux sur le terrain pour les candidats qui sont déjà susceptibles de convenir. Nous économisons 3 heures par candidat - c'est le temps que nous passions auparavant avec les candidats sur une tâche technique".

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que 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.

Que pensent les candidats des tests 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.