গুগল ডেটা বিজ্ঞান সাক্ষাত্কারের প্রশ্ন: এটিকে ক্র্যাক করার জন্য আপনার সমস্ত কিছু জানতে হবে



এই নিবন্ধটি আপনাকে গুগলের কোনও কাজের জন্য আবেদন করার জন্য গুগল ডেটা সায়েন্স ইন্টারভিউ কাস্টিওসন, সাক্ষাত্কার প্রক্রিয়া এবং পূর্বশর্তাদি সরবরাহ করে।

গুগলের মতো বিশ্বব্যাপী নামকরা প্রতিষ্ঠানে ভাড়া নেওয়া অনেক মানুষের কাছে স্বপ্নের কাজ। তাদের কাছে কিছু গুণী এআই গবেষণা বিজ্ঞানী রয়েছে, এবং এ পৃথিবীতে. গুগলের জন্য খুব বেশি উত্স নেই সাক্ষাত্কারের প্রশ্নগুলি অনলাইনে এবং সেখানে চাকরি পাওয়া সহজ নয়। সুতরাং, আমি এই নিবন্ধে নিম্নলিখিত বিষয়গুলি আবরণ করব:

কাজের বিবরণ এবং প্রয়োজনীয়তা

গড় বেতন সহ 9 169,067 বোনাস সহ গুগল ডেটা সায়েন্টিস্টের বেতন থেকে শুরু করে $ 120,000 - 0 280,000 । এই উচ্চ বেতনের সাথে, আপনার যে চাকরীর জন্য আবেদন করছেন তার সঠিক প্রয়োজনীয়তাগুলি জানতে হবে। যদিও প্রয়োজনগুলি পজিশনে পরিবর্তিত হয় তবে নীচে কিছু সাধারণ বিষয় রয়েছে:

নুন্যতম যোগ্যতা:





google

  • কোয়ান্টেটিভ ডিসিপ্লিনে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি (পরিসংখ্যান, অপারেশনস গবেষণা, কম্পিউটার বিজ্ঞান)
  • ডেটা বিশ্লেষণ সম্পর্কিত ক্ষেত্রে 2 বছরের কাজের অভিজ্ঞতা
  • পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফ্টওয়্যার (যেমন, আর , , ম্যাটল্যাব, পান্ডাস) এবং
  • ডাটাবেস ভাষার অভিজ্ঞতা (যেমন, এসকিউএল )

দায়িত্ব:



  • বৃহত, জটিল ডেটা সেট সহ কাজ করুন। প্রয়োজন মতো উন্নত বিশ্লেষণ পদ্ধতি প্রয়োগ করে, কঠিন, নিত্য-নিয়মিত বিশ্লেষণ সমস্যাগুলি সমাধান করুন
  • বিশ্লেষণ পরিচালনা করুন যাতে ডেটা সংগ্রহ এবং প্রয়োজনীয়তার স্পেসিফিকেশন, প্রক্রিয়াকরণ, বিশ্লেষণ, চলমান বিতরণযোগ্য এবং উপস্থাপনা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে
  • স্কেলতে অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করতে পুনরাবৃত্তিমূলক বিশ্লেষণ পাইপলাইনগুলি তৈরি করুন এবং প্রোটোটাইপ করুন
  • গুগল ডেটা স্ট্রাকচার এবং মেট্রিকের বিস্তৃত জ্ঞান বিকাশ করুন, যেখানে পণ্য বিকাশের জন্য প্রয়োজন সেখানে পরিবর্তনের পক্ষে হবে
  • ব্যবসায়ের প্রস্তাবনা তৈরি করে (উদাঃ, ব্যয়-বেনিফিট, পূর্বাভাস, পরীক্ষামূলক বিশ্লেষণ) ক্রস-ক্রিয়ামূলকভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করুন
  • গুগলের ব্যবহারকারী-মুখোমুখি পণ্যের মান উন্নত করতে বিশ্লেষণ, পূর্বাভাস এবং অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতিগুলি গবেষণা ও বিকাশ করুন

গুগল ডেটা বিজ্ঞান সাক্ষাত্কার প্রক্রিয়া

শর্টলিস্ট সাফ করা নিজেই একটি কঠিন কাজ, যা সম্পূর্ণ আপনার উপর নির্ভর করে সিভি, কভার লেটার এবং অভিজ্ঞতা । গুগল তথ্য বিজ্ঞান সাক্ষাত্কার প্রশ্নগুলি মস্তিষ্কের টিজার এবং প্রযুক্তিগত প্রশ্নের মিশ্রণ। সাধারণত, প্রথম প্রক্রিয়াটি হচ্ছে টেলিফোনিক সাক্ষাত্কার।

টেলিফোনিক সাক্ষাত্কার:

এটি বেশিরভাগ ভিত্তিতে প্রশ্নগুলি নিয়ে গঠিত (কংক্রিট এবং তাত্ত্বিক) এবং ভারি ভিত্তিক । আপনি যে প্রকল্পগুলিতে কাজ করেছেন তার উপরও প্রশ্নগুলি পৃথক হয়।
  • মামলা 1: সাক্ষাত্কারগুলিতে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন কৌশল, পিসিএ (প্রজেক্টগুলিতে ব্যবহৃত), পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ, কিছু শ্রেণিবিন্যাস কৌশল ব্যবহৃত হয়েছিল (এসভিএম, জিবিএম, নিউরাল নেট) সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করেছিল। কেন লজিস্টিক রিগ্রেশন নয়, কেন জিবিএম? - মূলত প্রশ্নগুলি শ্রেণিবিন্যাসের চারদিকে ঘুরছে।
  • কেস 2: বৈশিষ্ট্য নির্বাচন কেন ব্যবহার করবেন? যদি দুটি ভবিষ্যদ্বাণী অত্যন্ত সংযুক্ত থাকে তবে লজিস্টিক রিগ্রেশনে সহগের উপর কী প্রভাব পড়বে? সহগের আস্থা অন্তরগুলি কী কী?
  • কেস 3: একটি ডিস্ক একটি স্পিন্ডিতে ঘুরছে এবং আপনি জানেন না যে ডিস্কটি কীভাবে ঘুরছে। আপনাকে পিনের সেট সরবরাহ করা হবে। কীভাবে ডিস্কটি ঘুরছে তা বর্ণনা করতে আপনি পিনগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন?
টেলিফোনিক সাক্ষাত্কারের পরে, এটি মুখোমুখি এবং কোডিং রাউন্ডগুলি। সুতরাং, আসুন কয়েকটি সাধারণ গুগল ডেটা বিজ্ঞান সাক্ষাত্কার প্রশ্নাবলী আলোচনা করি। যদিও এই প্রশ্নগুলি নীচে দেওয়া ঠিক যেমন জিজ্ঞাসা করা হচ্ছে না, তবুও আমি তাদের অনেকগুলি কভার করার চেষ্টা করেছি।

গুগল ডেটা বিজ্ঞান ইন্টারভিউ প্রশ্ন

এই প্রশ্নগুলি গুগল নয়, গুগল যেহেতু এই প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করা বন্ধ করেছে, তাদের অনুরূপ প্রশ্ন রয়েছে যা তারা কল করে সমস্যা সমাধানের প্রশ্নসমূহ । জেনেরিক থেকে শুরু করে ব্যবহারিকের কাছে প্রচুর মেশিন লার্নিং প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা হয়। গুগল মূলত গভীরতার চেয়ে বিষয়গুলির প্রস্থকে কভার করে। প্রশ্ন 1। আপনি একটি ক্যাসিনোতে রয়েছেন এবং সাথে খেলতে দুটি ডাইস পান। প্রতিবার আপনি যখন রোল করেন আপনি $ 10 জিতেন you. আপনি জয়ের আগ পর্যন্ত খেলেন এবং তারপর থামেন, প্রত্যাশিত বেতন কী হবে? প্রশ্ন 2। আপনি লন্ডনে একটি বিমানে উঠতে চলেছেন, আপনাকে ছাতা আনতে হবে কিনা তা আপনি জানতে চান। আপনার তিনজন এলোমেলো বন্ধুকে কল করুন এবং বৃষ্টি হলে তাদের প্রত্যেককেই বলে। আপনার বন্ধু যে সত্য বলছে তার সম্ভাবনাটি 2/3 এবং তারা মিথ্যা বলে আপনার উপর ঝাঁকুনি খেলে সম্ভাবনাটি 1/3। যদি তাদের তিনটিই যদি বলে যে এটি বৃষ্টি হচ্ছে, তবে লন্ডনে আসলে বৃষ্টি হওয়ার সম্ভাবনা কী। প্র 3। কিভাবে নতুন যুক্ত হবে ফেসবুক সদস্যদের ডাটাবেসে সদস্য এবং ডেটাবেজে অন্যদের সাথে তাদের সম্পর্ক কোড করে? প্র 4। আপনি কীভাবে পরীক্ষা করবেন যে একজন ব্যবহারকারীর এখন আরও বেশি বন্ধুবান্ধব থাকার কারণে months মাস পরে একজনের সক্রিয় থাকার সম্ভাবনা বেড়েছে? প্রশ্ন 5। আপনাকে চারটি ভিন্ন রঙের সাথে 40 টি কার্ড দেওয়া হবে - 10 গ্রিন কার্ড, 10 রেড কার্ড, 10 নীল কার্ড এবং 10 টি হলুদ কার্ড। প্রতিটি রঙের কার্ডগুলি এক থেকে দশ পর্যন্ত গণনা করা হয়। দুটি কার্ড এলোমেলোভাবে নেওয়া হয়। সম্ভাব্যতার সন্ধান করুন যে বাছাই করা কার্ডগুলি একই সংখ্যা এবং একই বর্ণের নয়। প্রশ্ন 6। বিভিন্ন টুইটের মাধ্যমে একটি পাঠ্য ফাইল পড়তে আপনার পছন্দের ভাষায় একটি প্রোগ্রাম তৈরি করুন। আউটপুটে 2 টি পাঠ্য ফাইল হওয়া উচিত - এটিতে প্রতিটি বার্তার মধ্যে বারবার শব্দের জন্য গণনা সহ সমস্ত টুইটের মধ্যে সমস্ত অনন্য শব্দের তালিকা থাকে এবং দ্বিতীয় ফাইলটিতে সমস্ত টুইটের জন্য স্বতন্ত্র শব্দের মাঝারি সংখ্যা থাকা উচিত। প্রশ্ন 7। ডেটাসেট থেকে অনুপস্থিত মানগুলি পক্ষপাতদুষ্ট হয়ে গেলে আপনি কী করবেন? প্রশ্ন 8। একটি ডিস্ক একটি স্পিন্ডিতে ঘুরছে এবং আপনি জানেন না যে ডিস্কটি কীভাবে ঘুরছে। আপনাকে পিনের সেট সরবরাহ করা হবে। কোনভাবে ডিস্কটি ঘুরছে তা বর্ণনা করতে আপনি পিনগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন? প্রশ্ন 9। আপনি কীভাবে কাজের জন্য একটি প্রস্তাব ইঞ্জিন ডিজাইন করবেন? প্রশ্ন 10। গুগলে আপনি কোন ধরণের পণ্য বানাতে চান? প্রশ্ন 11। স্পিড ট্র্যাকার দিয়ে গাড়িগুলি রোপণ করা হয় যাতে বীমা সংস্থাগুলি আমাদের ড্রাইভিং রাষ্ট্র সম্পর্কে জানতে পারে। এই নতুন স্কিমের ভিত্তিতে কোন ধরণের ব্যবসায়িক প্রশ্নের উত্তর দেওয়া যেতে পারে? প্রশ্ন 12 একটি অ্যালগরিদম অন্যটির চেয়ে ভাল হলে কীভাবে আপনি সিদ্ধান্ত নিতে পারেন? প্রশ্ন 13 একটি বাক্সে 12 টি লাল কার্ড এবং 12 টি কালো কার্ড রয়েছে। অন্য বাক্সে 24 টি লাল কার্ড এবং 24 টি কালো কার্ড রয়েছে। আপনি দুটি বাক্সের মধ্যে একটি থেকে এলোমেলোভাবে দুটি কার্ড আঁকতে চান, কোন বাক্সে একই রঙের কার্ড পাওয়ার সম্ভাবনা বেশি এবং কেন? প্রশ্ন 14। ব্যাগযুক্ত মডেল এবং একটি বুস্টেড মডেলের মধ্যে পার্থক্য কী? প্রশ্ন 15। আপনি প্রতি মাসে ব্যবহারকারীর সামগ্রী আপলোডের জন্য একটি প্রতিবেদন তৈরি করছেন এবং জানুয়ারী মাসের জন্য আপলোডের সংখ্যায় হঠাৎ বৃদ্ধি দেখুন। আপলোডগুলির বৃদ্ধি হ'ল বিশেষত চিত্র আপলোডগুলিতে। আপনি কী ভাবেন যে এর কারণ হয়ে উঠবে এবং আপনি কীভাবে এই হঠাৎ স্পাইকটি পরীক্ষা করবেন? প্রশ্ন 16। আপনি একটি পোশাক উদ্যোগের মালিক এবং বাজারে আপনার জায়গা উন্নত করতে চান। আপনি কিভাবে এটি স্থল স্তর থেকে করবেন? প্রশ্ন 17। আপনি কীভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন যে সার্ভিস প্রাইসিং অ্যালগরিদমসের দুটি সংস্করণ কোন এভিয়েশন সংস্থার জন্য আরও ভাল কাজ করছে? প্রশ্ন 18। লসোর স্বাধীনতার ডিগ্রি কত? প্রশ্ন 19। পাইথনে একটি পুনরুক্তিকারী, জেনারেটর এবং তালিকা বোঝার মধ্যে পার্থক্য কী? প্রশ্ন 20। ওয়েবসাইটে ওয়েবপৃষ্ঠাগুলি এবং পরিবর্তনের একটি সেট দেওয়া, আপনি পরিবর্তনটি ইতিবাচকভাবে কাজ করে কিনা তা নির্ধারণ করতে নতুন ওয়েবসাইট বৈশিষ্ট্যটি কীভাবে পরীক্ষা করবেন? প্রশ্ন 21 বর্ণমালা সমেত প্রতিটি কক্ষের সাথে একটি এমএক্সএন মাত্রিক ম্যাট্রিক্স দেওয়া, এটিতে একটি স্ট্রিং রয়েছে কিনা তা সন্ধান করুন। প্রশ্ন 22। আপনি কীভাবে হ্যাশম্যাপের মতো উন্নত ডেটা স্ট্রাকচার ব্যবহার করে ক্যাচিং সিস্টেম তৈরি করবেন? প্রশ্ন 23। আপনি যদি সংগ্রহের পদ্ধতি বা সংস্থান নির্বিশেষে আগ্রহের কোনও বিষয়ে যদি ডেটাসেটটি পেতে পারেন তবে ডেটাসেটটি কেমন হবে এবং আপনি এটি দিয়ে কী করবেন? প্রশ্ন 24 অসাধারণ সনাক্তকরণ পদ্ধতি কী কী? প্রশ্ন 25। ক্যাচিং কীভাবে কাজ করে এবং আপনি এটি ডেটা বিজ্ঞানে কীভাবে ব্যবহার করবেন? তাই বলছি, এটির সাথে আমরা এই নিবন্ধটি শেষ করছি। গুগল ডেটা বিজ্ঞান সাক্ষাত্কারের প্রশ্নগুলি বেশিরভাগই পরিস্থিতি ভিত্তিক এবং আপনার প্রয়োজন আছে সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা এবং তদতিরিক্ত, আপনাকে এই পরিস্থিতিতে ডেটা সায়েন্স প্রয়োগ করতে হবে তাও জানতে হবে know আমি আশা করি এটি ভবিষ্যতে যে কোনও ডেটা সায়েন্স ইন্টারভিউয়ের জন্য প্রস্তুত হওয়ার জন্য একটি দৃষ্টিভঙ্গি দেবে। তা গুগল, মাইক্রোসফ্ট, অ্যাপল বা উবার হোন। ডেটা সায়েন্সের কথা যখন আসে তখন সমস্ত প্রযুক্তিবিদ জায়ান্ট একই ধরণের প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে কারণ এটি একটি বিশাল এবং একই সাথে একটি নতুন ক্ষেত্র। ডেটা সায়েন্স পেশাদারদের দ্বারা ব্যবহৃত সরঞ্জাম এবং সিস্টেমে আপনাকে দক্ষ করে তোলে। এটি পরিসংখ্যান, ডেটা সায়েন্স, পাইথন, অ্যাপাচি স্পার্ক এবং স্কেল, টেনসরফ্লো এবং ঝালর উপর প্রশিক্ষণ অন্তর্ভুক্ত করে। পাঠ্যক্রমটি বিশ্বজুড়ে 5000+ কাজের বিবরণ নিয়ে বিস্তৃত গবেষণা দ্বারা নির্ধারিত হয়েছে। আপনার যদি কোনও প্রশ্ন থাকে তবে নিচে মন্তব্য বিভাগে নির্দ্বিধায় উল্লেখ করুন।