データサイエンスの面接質問

DevSkillerのチームは、データサイエンティストの採用を目指す採用担当者を支援するためのデータサイエンスの面接問題を作成しています。当社のテストは、当社独自の課題と質問を通して、完璧な候補者を確実に見つけることができるように設計されています。

当社では、データサイエンスの面接問題にRealLifeTesting™を導入しています。この方法論は、現実世界のシナリオをシミュレートし、候補者に現実的な問題を提示して解決するように設計されています。RealLifeTesting™は、開発者採用のための先駆的な手法です。次のデータサイエンティストを探す際には、当社のデータサイエンスの面接問題をご利用ください。

パイソン
シニア
テストされたスキル
持続時間
82 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 ビッグデータ, パイスパーク, パイソン

コードギャップ

知識評価 エスエッチエル

プログラミングタスク - レベル: ハード

Python|PySpark|フリートマネジメント企業 - スピード違反のイベントを検出し、既存の予測器の正しさを検証する。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
70 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 パイソン, スパーク

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|PySpark|顧客嗜好モデル - マーケティングデータを前処理するためのデータエンジニアリングアプリケーションを実装します。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
104 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 Keras, 機械学習, パイソン

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|NLP|Keras|カスタマーレビューのセンチメント分析 - 映画や航空会社のカスタマーレビューのセンチメント分析とタグ付けを、多出力のニューラルネットワークモデルを用いて行います。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
72 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 機械学習, 強化学習

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|PyTorch|強化学習|Deep Q-Network - DQNアルゴリズムの実装を完成させる。

パイソン
ジュニア
テストされたスキル
持続時間
65 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 パイソン

プログラミングタスク - レベル。簡単

Python | PySpark | ML Logs Transformer - ログ変換パイプラインの実装を完了します。

スカラ
ジュニア
テストされたスキル
持続時間
66 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 スカラ

プログラミングタスク - レベル。簡単

Scala|Spark|ML Logs Transformer - ログの変換パイプラインの実装を完了します。

データサイエンス
ジュニア
テストされたスキル
持続時間
45 分以内
評価
自動
テストの概要

タスク - レベル。簡単

SQL|切手カタログ|最高価格の3つの切手 - 最高価格の3つの切手(価格と名前)を選択します。

プログラミングタスク - レベル。簡単

Python|Pandas|HTML table parser - HTMLのテーブルをCSV形式のファイルに変換する機能を実装します。

パイソン
ジュニア
テストされたスキル
持続時間
35 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 パイソン

プログラミングタスク - レベル。簡単

Python|Pandas|HTML table parser - HTMLのテーブルをCSV形式のファイルに変換する機能を実装します。

パイソン
ジュニア
テストされたスキル
持続時間
63 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 機械学習, ピートーチ

プログラミングタスク - レベル。簡単

Python|PyTorch|コンピュータビジョン|モデルビルダ - モデルトレーニングパイプラインの実装を完了します。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
120 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 パイソン

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|車両販売レポート - 車両販売データウェアハウスに基づいてレポートを作成するアプリケーションを実装します。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
96 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 パイソン

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|Pandas|フードデリバリーのスタートアップ - 注文のデータベースを次元を下げて分析テーブルを追加作成することで変換します。

パイソン
ジュニア
テストされたスキル
持続時間
45 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 パイソン

プログラミングタスク - レベル。簡単

Python | Client Base Creator - チャットメッセージから顧客の連絡先データを取得するアプリケーションを実装します。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
70 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 機械学習, パイソン

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|DNA Analyzer|DNA鎖を作成してきれいにする - DNA鎖を作成してきれいにする2つのメソッドをPythonで実装します。

パイソン
ジュニア
テストされたスキル
持続時間
49 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 機械学習

プログラミングタスク - レベル。簡単

Python | DNA Analyzer - DNA統計レポートを生成するメソッドを Python で実装したもの。

ナムパイ
ミドル
テストされたスキル
持続時間
80 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

の知識を評価するエスエッチエル

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|NumPy|航空機計測データ処理 - NumPy、Python、データ解析を用いてデータストリームを集約・圧縮する完全データ処理アプリケーション。

パイソン
ジュニア
テストされたスキル
持続時間
54 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 エスエッチエル

プログラミングタスク - レベル。簡単

Python | DNA Analyzer - DNA統計レポートを生成するメソッドを Python で実装したもの。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
70 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 パイソン

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|NumPy|航空機計測データ処理 - NumPy、Python、データ解析を用いてデータストリームを集約・圧縮する完全データ処理アプリケーション。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
80 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 機械学習, パイソン

プログラミングタスク - レベル。中程度

Python|DNA Analyzer|DNA鎖を作成してきれいにする - DNA鎖を作成してきれいにする2つのメソッドをPythonで実装します。

パイソン
ジュニア
テストされたスキル
持続時間
69 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 パイソン

プログラミングタスク - レベル。簡単

Python | DNA Analyzer - DNA統計レポートを生成するメソッドを Python で実装したもの。

パイソン
ミドル
テストされたスキル
持続時間
80 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 機械学習, パイソン

プログラミングタスク - レベル。中程度

Pythonデータ抽出、処理 - PDFファイルを抽出して処理し、表示/出力用の特定の形式に変換するプログラムのコードを完成させ、更新します。

アンドロイド
ミドル
テストされたスキル
持続時間
102 分以内
評価
自動
テストの概要

選択問題

知識評価 機械学習, アンドロイド

プログラミングタスク - レベル。中程度

Android | ソーシャルネットワークログイン - LoginActivity と MainActivity、LoginManager、CredentialsStorage の欠落しているセクションを実装しました。

データサイエンスの面接質問におすすめの役割

  • ジュニアデータサイエンティスト
  • ミドルデータサイエンティスト
  • シニアデータサイエンティスト
  • 機械学習エンジニア
  • 機械学習科学者
  • アプリケーションアーキテクト
  • エンタープライズアーキテクト
  • データアーキテクト
  • インフラストラクチャアーキテクト
  • データエンジニア
  • ビジネスインテリジェンス開発者
  • データアナリスト

データサイエンスの面接質問の仕組み

DevSkiller データサイエンスの面接問題の原動力となっているのは、RealLifeTesting™の方法論です。この手法は、開発者テストに対する当社独自のアプローチの原動力となっています。RealLifeTesting™ は、開発者の能力を最大限に引き出すためには、開発者に日常業務と同様の課題を提示する必要があるという原則に基づいて機能します。当社では、RealLifeTesting™ を使用して開発者の作業環境をシミュレートし、その上で克服すべき現実的な課題を設定しています。このようにして、開発者候補者の長所と短所を採用の最初の画面の段階から徹底的に把握することができます。

単調な社内テストの果てしない時間に別れを告げましょう。Devskillerでは、応募者の知識、コーディング能力、批判的思考力、時間管理能力を明確に把握することができます。当社のテスト方法はリモートで効率的に動作するため、採用プロセス中の時間と労力を節約することができます。

主な特徴

  • DevSkillerデータサイエンスの面接問題では、学術的な知識だけでなく、応募者のコーディングスキルを全体的に見ることができます。
  • 時間と費用を節約できるリモートテスト。
  • RealLifeTesting™の方法論は、受験者が自分のIDEを使用したり、GITにクローンを作成したり、ユニットテストを実行したり、Stack Overflow/GitHub/Googleにアクセスして研究をしたりすることができる、より優れたユーザー体験を提供します。
  • 厳格な盗作防止ツールを用いたテスト保証を提供します。
  • 個々のテストをリアルタイムで観察
  • 技術者でなくてもわかる自動化された結果
  • すべてのレベルの経験者が利用可能なテスト

データサイエンスの面接問題でカバーされているスキル

  • データエンジニアリング
  • データサイエンス
  • イーティーエル
  • パイスパーク
  • パイソン
  • スカラ
  • データ分析
  • HSQL
  • データベース
  • MySQL
  • パンダ
  • エスエッチエル
  • コンピュータビジョン
  • 機械学習
  • ピートーチ
  • Pythonを使ったデータ分析
  • エスエスキューライト
  • 次元モデリング
  • パイソン3.x
  • データ構造
  • ナムパイ
  • アンドロイド
  • データ抽出
  • オーシーアール
  • ピーディーエフしょり

データサイエンティストに求めるもの

データサイエンスとは、予測的な因果関係分析や、処方的な分析、機械学習を用いて意思決定や予測を行う方法のことです。データサイエンティストの責任は、探索的なデータ分析、機械学習や高度なアルゴリズムを見て、データプロダクトエンジニアリングを行うことです。

DevSkillerのデータサイエンスの面接問題は、批判的思考に優れた候補者を絞り込むのに役立ちます。データサイエンティストには、意見を述べる前に提示されたデータを客観的に分析する能力が求められます。採用するデータサイエンスの候補者には、コーディングに精通し、様々なプログラミング作業に慣れていることが求められます。

データサイエンスの候補者は、様々なプログラミング言語に精通していることが望ましいですが、主にPythonやRを使用しています。

最後に、候補者が機械学習、ディープラーニング、AIの能力を証明できれば、それが有利に働くでしょう。これらの分野の進歩は急速に進んでいますので、データサイエンティストが業界の進歩を常に把握していると有利になります。

独自のカスタムデータサイエンステストを構築する

過去のクライアントの中には、ビジネスのニーズに合わせて独自の面接質問を作成した方もいます。おそらく、あなたも同じことをしてみたいと思いませんか?

弊社のデータサイエンスコーディング試験の範囲はあなたのニーズに合わせて変更することができます。自分に合った試験時間を選択したり、最も関連性の高い問題を選択したり、各試験の難易度を変更することもできます。

リモートテストは、世界中のどこからでも受験者を評価することができることを意味します。リアルタイムでテストを観察することができることをご存知でしたか?そう、受験者がテストを受けている間も、各受験者のパフォーマンスを観察することができます。

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.

受験者は、コードをクローンしたり、依存関係がインストールされるのを待ったり、インデックスが構築されるのを待ったりする必要はもうありません。テストの招待状を開いたら、すぐにコーディングを始めることができます。このユニークな機能は、DevSkiller TalentScoreが開発者のスクリーニングにおいて競合他社と一線を画している革新的な機能の一つです。

データサイエンスの面接の質問がまだわからない?

弊社のデータサイエンスコーディングテストにまだ完全に納得していない方は、他の方の評価をチェックしてみてください。

パトリチャ・キルヤンスカ - Spartezでの人材獲得のスペシャリスト

"メンテナンス性の高い社内ソリューションをDevSkillerに置き換えました。私たちのプロセスは同じように見えますが、製品の方がパフォーマンスが向上しています。また、結果を評価するのがより簡単になりました。

マイケル・ガーウィグ エイダヘルスのエンジニアリングマネージャー

"DevSkillerのおかげで、すでに適合する可能性の高い応募者のための貴重な現場時間を節約できました。以前は技術的なタスクで応募者と一緒に過ごしていた時間が、候補者1人あたり3時間短縮されました。"

よくある質問

RealLifeTestingTMとは?

RealLifeTestingTM の手法は、DevSkiller のデータサイエンスの面接問題とコーディングテストの背後にあります。従来のゲームのようなクイズやアルゴリズムパズルでは、開発者が実際にどの程度の能力を発揮できるかを正確に評価することはできません。その代わりに、RealLifeTestingTMを使用して、データサイエンティストの日常の作業環境を再現し、通常遭遇する問題を反映した課題を使用して評価します。RealLifeTestingTM は、当社とお客様に各応募者のスキルセット全体の全体像を提供します。課題が実際の問題を反映したものであれば、その回答はその候補者がどれだけうまく対処できるかを反映します。

当社のデータサイエンスの面接問題は、受験者が遭遇する可能性のある問題を解決するための最善の方法を決定するために必要な批判的思考力を持っていることを期待しています。結果は自動的に生成され、候補者の意思決定と問題解決能力が評価されます。

候補者はどのようにしてデータサイエンスの面接の質問を引き受けるのですか?

DevSkillerのテストの主な利点の一つは、データサイエンスの面接問題にオンラインで簡単にアクセスできることです。採用担当者は受験者に試験の案内状を送り、受験者が選んだ場所から試験を受けることができます。データサイエンスの受験者は、テストが終了したらすぐにテストを返送することができるので、社内テストの終了を待つ必要がないため、時間の節約になります。

さらに優れているのは、当社のテストが自動的に評価されることです。候補者が終了すると、当社のシステムは回答に取り掛かり、回答者のパフォーマンスの詳細を記載した非技術的なレポートを自動で作成します。つまり、採用担当者は招待状を送り、結果を待つだけです。

受験生はDevSkillerのテストをどのように考えているのでしょうか?

開発者候補者からのフィードバックは、私たちのテストが実際の作業に近いことが気に入っているというものです。開発者は、アルゴリズムテストやコーディングパターンを暗唱するタスクを含む開発者テストに飽き飽きしてしまうことがよくありますが、この方法では自分のスキルを十分に発揮することができません。私たちのテストが同じパターンに沿っていないことに気づくと、開発者は実行する機会を与えられることを楽しみにしています。

当社のテストでは、候補者は当社の最先端のインブラウザIDEで作業することも、独自のIDEを使用することもでき、実際の仕事と同じようにユニットテストを実行することができます。開発者には、実際のソフトウェア開発スキルを証明する機会が与えられ、自分の仕事を反映した通常のコーディングツールや慣習を使用することができます。公平な場で自分のスキルを証明することができるのは、受験生にとっては新鮮なことです。

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