Профессия Data Scientist приобрела огромную популярность и значимость: компании всех масштабов ищут талантливых специалистов, способных превращать сырые данные в ценные инсайты и инновационные решения.

Однако путь к заветной должности лежит через сложное испытание — техническое собеседование. Мы решили собрать наиболее распространенные типы задач, которые предлагают кандидатам на позицию Data Scientist, и покажем эффективные подходы к их решению.

Заключение:
Регулярная практика решения подобных — и более сложных — задач не только повысит ваши шансы на успешное прохождение интервью, но и сделает вас более компетентным специалистом в области науки о данных.

Стоит отметить, что требования к дата-сайентистам широко варьируются: каждая компания подразумевает под Data Science что-то свое.

Поэтому при подготовке к собеседованию обязательно нужно учитывать специфику деятельности работодателя. Кроме того, успех на интервью зачастую зависит не только от знания конкретных алгоритмов или техник: решающим фактором, как правило, является способность мыслить аналитически, применять знания в нестандартных ситуациях и эффективно доносить свои выводы.

Если вы хотите научиться работать с большим объемом данных, решать сложные задачи и усилить свои компетенции, то сейчас самое время начать. А наш Онлайн курс по математике разработанный преподавателями МГУ поможет в этом. На курсе мы сделали упор на оттачивания практических навыках.

А если вы предпочитаете самостоятельно оттачивать свои практические навыки, то советуем наш медиа ресурс Библиотека программиста. Где мы постоянно публикуем много полезных материалов и советов не только для Data Science.