درباره دوره: در دنیای امروز که ماشین‌های هوشمند در حال کار هستند و یادگیری ماشین در همه جای دنیا محبوبیت یافته است، داده‌ها نقش ویژه‌ای دارند. علم داده علمی است که در آن به مدیریت داده‌های با حجم زیاد، خارج کردن اطلاعات از آن‌ها و به‌دست‌آوردن مدل‌های مختلف جهت پیگیری ادامه مسیر پرداخته می‌شود. اهمیت پوزیشن دیتاساینس در کشورهای مختلف به‌قدری زیاد است که در حال حاضر این شغل به یکی از بهترین شغل‌های سال 2021 تبدیل شده است. شرکت‌های بزرگ مانند گوگل، فیس‌بوک، آمازون، مایکروسافت و… اکنون به دنبال متخصصین داده قدر هستند و حقوق‌های بسیار خوبی را برای این پوزیشن پرداخت می‌کنند. به همین دلیل هم هست که در مصاحبه‌های خود قوانین سخت‌گیرانه‌ای را برای موفقیت وضع می‌کنند. در دوره مصاحبه دیتاساینس استاد درس به شما خواهد آموخت که برای موفقیت در مصاحبه‌های استخدامی این شرکت‌ها باید چگونه عمل کنید. علم دیتاساینس علمی است که در آن به مطالعه داده‌های مختلف پرداخته می‌شود تا بتوان خدمات شرکت‌ها را بهبود داد یا تجربه مشتریان در هر زمینه را بررسی کرد. این علم به بررسی رفتار مشتریان در وب‌سایت شرکت یا در زمان خرید پرداخته و با تعیین کاستی‌های فعلی در زمینه محصولات یا طراحی بخش‌های مختلف دستگاه‌ها، خدمات و وب‌سایت تلاش می‌کند که تجربه بهتری را برای مشتریان رقم بزند. به‌این‌ترتیب به رشد تجارت و جذب تعداد بیشتری مشتری کمک خواهد کرد. استخدام در شرکت‌های بزرگی مانند آمازون، نتفلیکس، گوگل و… همان قدر که می‌تواند هیجان‌انگیز باشد و شما را به یک درآمد باورنکردنی برساند، کار بسیار سختی هم هست. این شرکت‌ها در مصاحبه‌های کاری خود هفت‌خوان رستم را طراحی کرده‌اند تا بتوانند شخصی را که ازنظر حرفه‌ای و شخصیتی مناسب پوزیشن موردنظر آن‌هاست پیدا کنند. باتوجه‌به اینکه درخواست استخدام در این شرکت‌ها از سراسر دنیا ارائه می‌شود، موفقیت در مصاحبه آن‌ها کار سختی خواهد بود. اما همیشه سختی به معنای غیرممکن بودن نیست؛ اگر شما زیروبم کار را یاد گرفته و بدانید که مصاحبه گران هر شرکت از چه چیزهایی خوششان می‌آید و به آن‌ها نشان دهید که شما دقیقاً همان چیزها را دارید، می‌توانید مثل آب خوردن این کار دشوار را پشت سر بگذارید. در دوره مصاحبه دیتاساینس شما یاد می‌گیرید که در مصاحبه هر شرکت چگونه رفتار کنید و افرادی را می‌شناسید که اکنون در تیم دیتاساینس هر شرکت مشغول به کار هستند؛ پس می‌توانید برای موفقیت در این مصاحبه این شرکت‌ها آماده شوید. دوره مصاحبه دیتاساینس برای افرادی طراحی شده است که اکنون در داخل کشور یا در کشورهای اروپایی و شرکت‌های کوچک و متوسط مشغول کار در حوزه دیتاساینس هستند و قصد دارند کار خود را با حضور در شرکت‌های بزرگ توسعه دهند. این دوره به آن‌ها می‌آموزد که شرکت‌های بزرگ به دنبال چه افرادی برای ای پوزیشن می‌گردند و چه نکاتی در مصاحبه کاری آن‌ها دارای اهمیت است. این دوره همچنین برای کسانی طراحی شده است که اکنون از رشته تحصیلی دیتاساینس فارغ‌التحصیل شده و به دنبال پیداکردن شغلی عالی در شرکتی بزرگ هستند. این دوره به آن‌ها یاد می‌دهد که در جلسات مصاحبه هر شرکت چگونه صحبت کنند که فردی تازه‌کار به چشم نیایند و بر روی کدام‌یک از مهارت‌های خود تاکید داشته باشند. همچنین با شرکت در این دوره یاد می‌گیرید که چگونه رزومه خود را برای هر شرکت تنظیم کنید تا آن‌ها به صحبت با شما علاقه‌مند شوند. در پایان دوره مصاحبه دیتاساینس یاد می‌گیرید که در مصاحبه‌های کاری شرکت‌های بزرگ چطور صحبت کنید و کدام مهارت‌های خود را به نمایش بگذارید. همچنین اصول نوشتن رزومه برای این شرکت‌ها و نحوه دریافت پوزیشن بدون سابقه کاری را یاد خواهید گرفت. در پایان دوره شما می‌دانید که راز موفقیت در مصاحبه کاری هر شرکت چیست و چگونه باید مصاحبه‌کنندگان را تحت تأثیر قرار دهید. دنیای داده گسترده و پیچیده است، اما کشف گنجینه‌های نهفته در آن می‌تواند بسیار هیجان‌انگیز باشد. دیتا ساینتیست یا دانشمند داده کسی است که این مهارت را دارد و با استفاده از ابزارهای مختلف، داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند تا به بینش‌های ارزشمند دست یابد. آموزش سوالات مصاحبه دیتا ساینس با هدف کمک به این افراد برای ورود به این حوزه در مکتب خونه ارائه شده است. همچنین در مکتب خونه انواع دوره آموزش هوش مصنوعی، آموزش دیتا ساینس (Data scientist)، آموزش پایتون، آموزش پایگاه داده و آموزش برنامه نویسی به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است. اگر به این حوزه علاقه‌مند هستید و می‌خواهید به عنوان یک تحلیلگر داده حرفه‌ای فعالیت کنید، قطعا باید خود را برای مصاحبه‌های شغلی آماده کنید. در این مصاحبه‌ها، کارفرمایان توانایی‌های شما را در زمینه‌های مختلفی از جمله آمار، مهارت‌های برنامه‌نویسی، تفکر تحلیلی و دانش کلی در مورد داده‌کاوی و یادگیری ماشین می‌سنجند. در این توضیحات به عنوان مکمل دوره آموزش سوالات مصاحبه علم داده، قصد داریم شما را با سوالات مصاحبه دیتا ساینس که به طور معمول پرسیده می‌شوند آشنا کنیم. با بررسی این سوالات و پاسخ‌های جامع آن‌ها، می‌توانید با اعتماد به نفس بیشتری در مصاحبه شرکت کنید و فرصت شغلی مورد نظر خود را به دست آورید. یکی از بخش‌های مهم آموزش سوالات مصاحبه دیتا ساینس، ارزیابی مهارت‌های فنی شماست. کارفرمایان می‌خواهند بدانند که آیا با ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی مورد نیاز برای این حوزه آشنا هستید یا خیر. در ادامه به برخی از سوالات متداول در زمینه ديتا ساينتيست اشاره می‌کنیم: پاسخ: باید به صورت خلاصه اما روشن در مورد تجربه خود با این زبان‌ها صحبت کنید. به دوره‌ها یا پروژه‌هایی که در آن‌ها از پایتون و R استفاده کرده‌اید اشاره کرده و سطح تسلط خود را بر کتابخانه‌های مهمی مانند NumPy، Pandas و Matplotlib در پایتون یا بسته‌های کاربردی مانند ggplot2 و dplyr در R بیان کنید. پاسخ: دانستن کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای (Relational Database) مانند MySQL یا PostgreSQL برای یک دیتا ساینتیست ضروری است. همچنین آشنایی با پایگاه‌های داده غیر رابطه‌ای (NoSQL Database) مانند MongoDB نیز می‌تواند امتیاز مثبتی باشد. پاسخ: SQL زبان پرس و جوی ساختاریافته است که برای برقراری ارتباط با پایگاه‌های داده رابطه‌ای استفاده می‌شود. توانایی نوشتن کوئری‌های (Query) پیچیده برای بازیابی و دستکاری داده‌ها از الزامات این حوزه است. پاسخ: ابزارهای دیگری مانند Apache Spark برای کار با داده‌های حجیم (Big Data)، Apache Hadoop برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها و Tableau یا Power BI برای داده‌نگاری (Data Visualization) وجود دارند که آشنایی با آن‌ها می‌تواند به رزومه شما اعتبار بیشتری ببخشد. علاوه بر مهارت‌های فنی در سوالات مصاحبه تحلیل داده، کارفرمایان به دنبال افرادی هستند که تفکر تحلیلی قوی داشته باشند. این توانایی به شما کمک می‌کند تا روندها و الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کنید و بر اساس آن‌ها، نتایج و راه‌حل‌های ارزشمندی ارائه دهید. پاسخ: این سوال فرصت مناسبی است تا مهارت‌های حل مسئله خود را به رخ بکشید. تجربه‌ای را تعریف کنید که در آن با یک مجموعه داده روبرو بودید، آن را پاکسازی و آماده‌سازی کردید، مدل‌های مختلفی را برای تحلیل به کار گرفتید و در نهایت به یک راه‌حل مبتنی بر داده رسیدید. پاسخ: داده‌های خام اغلب حاوی خطا و ناقصی هستند. توضیح دهید که چگونه داده‌ها را بررسی می‌کنید، مقادیر گم‌شده را مدیریت می‌کنید و داده‌های تکراری را حذف می‌کنید پاسخ: آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی شامل مراحل مختلفی مانند مقیاس‌بندی (Scaling)، استانداردسازی (Normalization) و انتخاب ویژگی‌های (Feature Selection) مناسب است. توضیح دهید که با چه روشی این مراحل را انجام می‌دهید و به چه نکاتی توجه می‌کنید. پاسخ: باید با الگوریتم‌های رایج یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی (Linear Regression)، درخت تصمیم (Decision Tree) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) آشنا باشید و بتوانید در مورد کاربرد آن‌ها در زمینه‌های مختلف توضیح دهید. پاسخ: مهارت ارتباط (Communication) نیز در این حوزه بسیار مهم است. شما باید بتوانید یافته‌های خود را به صورت واضح و مختصر به افراد غیر فنی نیز ارائه دهید و از ابزارهای مصورسازی(Data Visualization) برای تسهیل درک مفاهیم پیچیده استفاده کنید. علاوه بر مهارت‌های فنی و تفکر تحلیلی، آشنایی با مفاهیم کلیدی در حوزه داده‌کاوی و یادگیری ماشین نیز از اهمیت بالایی در آموزش سوالات مصاحبه دیتا ساینس برخوردار است. در این بخش به برخی از سوالات متداول در این زمینه اشاره می‌کنیم: پاسخ: داده‌کاوی به فرآیند استخراج اطلاعات و الگوهای مفید از حجم عظیمی از داده‌ها اشاره دارد، در حالی که یادگیری ماشین بر روی آموزش الگوریتم‌ها برای انجام وظایف خاص مانند پیش‌بینی یا طبقه‌بندی تمرکز دارد. پاسخ: هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که به ساخت ماشین‌های هوشمند می‌پردازد. یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) و بینایی کامپیوتر (Computer Vision) از زیرشاخه‌های مهم هوش مصنوعی هستند. پاسخ: یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی پیچیده برای حل چالش‌های پیچیده مانند تشخیص تصویر، ترجمه ماشینی و تولید متن استفاده می‌کند. پاسخ: استفاده از داده‌ها باید با رعایت اصول اخلاقی مانند حفظ حریم خصوصی و امنیت اطلاعات همراه باشد. آشنایی با این چالش‌ها و راهکارهای مقابله با آن‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. دنیای دیتا ساینس پر از فرصت‌های هیجان‌انگیز است. با آمادگی کامل برای مصاحبه و تسلط بر مهارت‌های فنی، تفکر تحلیلی و دانش عمومی، می‌توانید گامی بلند در مسیر موفقیت در این حوزه بردارید. به یاد داشته باشید که اعتماد به نفس، اشتیاق و علاقه به یادگیری از مهم‌ترین ویژگی‌های یک دیتا ساینتیست موفق هستند. منابع آنلاین و آفلاین متعددی برای یادگیری دیتا ساینس و آموزش داده کاوی وجود دارند. دوره‌های آموزشی آنلاین (دوره دیتا آنالیز)، کتاب‌های تخصصی، وب‌سایت‌ها و انجمن‌های آنلاین می‌توانند اطلاعات و دانش مورد نیاز شما را در این زمینه فراهم کنند. علاوه بر مهارت‌های فنی و دانش عمومی، خلاقیت، حل مسئله، تفکر انتقادی و توانایی کار تیمی نیز از جمله مهارت‌های کلیدی برای موفقیت در این حوزه هستند. با توجه به رشد روزافزون اهمیت داده‌ها در کسب و کارها، تقاضا برای دیتا ساینتیست در ایران نیز رو به افزایش است. فرصت‌های شغلی متنوعی در این حوزه وجود دارد و متخصصان با تجربه و دارای مهارت‌های لازم می‌توانند از حقوق و مزایای بالایی برخوردار شوند. برای ورود به این حوزه، مدرک تحصیلی خاصی الزامی نیست. با این حال، داشتن مدرک کارشناسی یا کارشناسی ارشد در رشته‌های مرتبط مانند آمار، علوم کامپیوتر، ریاضیات یا مهندسی کامپیوتر می‌تواند به شما در یافتن شغل مناسب کمک کند. رزومه شما باید به طور واضح و مختصر مهارت‌ها، تجربیات و دستاوردهای شما را در زمینه دیتا ساینس نشان دهد. از کلمات کلیدی مرتبط در رزومه خود استفاده کرده و نمونه کارهای خود را (اگر دارید) به آن اضافه کنید. دنیای دیتا ساینس پر از رمز و راز و چالش‌های جذاب است. اگر به این حوزه علاقه‌مند هستید و از حل مسائل پیچیده با استفاده از قدرت داده‌ها لذت می‌برید، دیتا ساینس می‌تواند مسیر شغلی ایده‌آل شما باشد. با تلاش و پشتکار، می‌توانید در این حوزه به موفقیت‌های چشمگیری دست پیدا کنید و نقش مهمی در دنیای امروز ایفا کنید. برای این هدف دوره آموزش سوالات مصاحبه دیتا ساینس به شما پیشنهاد می‌شود.همچنین برای یادگیری دیتا ساینس مکتب خونه انواع دوره آموزشی ارائه داده است. آموزش علم داده در مکتب خونه بسیار آسانتر از آن چیزی است که فکرش را می‌کنید. مصاحبه‌ی شرکت‌های بزرگ جهان: 1 – پرسش‌های مصاحبه علوم داده فیس بوک 2 – سوالات مصاحبه علوم داده لینکدین 3 – سوالات مصاحبه‌ی علوم داده گوگل 4 – سوالات مصاحبه‌ی علوم داده آمازون 5 – سوالات مصاحبه‌ی علوم داده مایکروسافت 6 – سوالات مصاحبه‌ی علوم داده نتفلیکس 7 – سوالات مصاحبه علوم داده شرکت اپل 8 – مصاحبه‌ علوم داده شرکت اوبر 9 – سوالات مصاحبه‌ی هوش تجاری شرکت آمازون تقویت مصاحبه: 1 – تقویت مصاحبه علوم داده‌ مربوط به محصول 2 – تقویت سوالات مصاحبه علوم داده مربوط به پایتون 3 – سوالات مصاحبه‌ی یادگیری ماشین 4 – تقویت سوالات مصاحبه علوم داده مرتبط با SQL 5 – با چه تمرین‌هایی در خانه می‌توان برای مصاحبه آماده شد؟ 6 – با چه تمرین‌هایی در خانه می‌توان برای مصاحبه آماده شد؟ قسمت دوم 7 – 10 نوع متفاوت سوالات مصاحبه‌ی علوم داده 8 – 5 قدم برای تقویت شما در مصاحبه‌های بعد