Un scientifique des données est un professionnel qui extrait des informations à partir de données pour résoudre des problèmes commerciaux. Pour devenir un scientifique des données, vous devez maîtriser les statistiques, l’apprentissage automatique et la programmation. Mais avant de pouvoir vous attaquer aux problèmes de Big Data, vous devez réussir l’entretien.

Dans cet article, vous trouverez des questions et réponses d’entretien avec un data scientist qui vous aideront à préparer votre entretien.

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Pourquoi voulez-vous travailler en tant que data scientist ?

Cette question peut aider l’intervieweur à mieux vous connaître et à comprendre pourquoi vous êtes passionné par cette carrière. Votre réponse doit refléter votre véritable intérêt pour la science des données, ainsi que la manière dont elle s’inscrit dans vos objectifs généraux.

Exemple: « J’ai toujours été intéressé par les ordinateurs et la technologie, j’ai donc commencé à apprendre le codage quand j’étais adolescent. Quand je suis arrivé à l’université, j’ai suivi un cours d’introduction à la science des données et je suis tombé amoureux du sujet. J’ai réalisé que je pouvais utiliser mes compétences en codage pour résoudre des problèmes du monde réel en utilisant l’analyse de données. Cela m’a inspiré à poursuivre une maîtrise en science des données, ce qui a conduit à ma recherche d’emploi actuelle. »

Quelles sont vos plus grandes forces et comment vous aideraient-elles dans ce rôle ?

Les employeurs posent cette question pour en savoir plus sur votre personnalité et sur la façon dont vous vous intégreriez dans leur culture d’entreprise. Lorsque vous répondez, il peut être utile de penser à quelques exemples spécifiques liés à la description de poste. Cela peut aider à montrer que vous avez fait des recherches sur le rôle et que vous comprenez ce qu’on attend de vous.

Exemple: « Je suis une personne extrêmement organisée qui aime l’analyse de données. Je trouve que mes plus grandes forces sont de trouver des modèles dans de grandes quantités de données et de créer des rapports basés sur ces résultats. Dans mon dernier poste, j’ai aidé à créer un nouveau système de suivi des plaintes des clients en analysant notre base de données actuelle. Ma capacité à analyser les informations m’a amené à découvrir que nous perdions des clients à cause d’erreurs de livraison. En découvrant ces modèles, j’ai pu apporter des modifications pour améliorer notre processus d’expédition. »

Où avez-vous obtenu votre éducation et votre formation?

Les employeurs posent cette question pour en savoir plus sur votre parcours et sur la façon dont vous êtes entré dans le domaine de la science des données. Ils veulent savoir si vous avez un diplôme en informatique ou en statistiques, mais ils veulent aussi voir que vous avez acquis de l’expérience par d’autres moyens. Lorsque vous répondez à cette question, assurez-vous d’inclure toutes les certifications pertinentes que vous pourriez avoir ainsi que les cours de formation que vous avez suivis.

Exemple: « Je suis diplômé de l’Université de Californie avec un baccalauréat en mathématiques. J’ai ensuite obtenu ma maîtrise en statistiques à la même université. Pendant mes études de premier cycle, j’ai pu suivre plusieurs cours qui m’ont aidé à mieux comprendre la science des données. Après avoir obtenu mon diplôme, je me suis inscrit à un cours en ligne pour la certification de data scientist. »

Quels data scientists admirez-vous le plus ?

Cette question peut aider l’intervieweur à en savoir plus sur votre parcours et votre expérience en science des données. Vous pouvez choisir de répondre à cette question en nommant une personne spécifique ou en décrivant ce que vous admirez chez plusieurs personnes différentes qui travaillent en tant que data scientists.

Exemple: « J’admire le plus mon ancien professeur, le Dr Smith. Elle était toujours prête à me rencontrer en tête-à-tête pour discuter de mes projets et me donner des conseils sur la façon dont je pourrais améliorer mon travail. Elle m’a également aidé à trouver des stages qui ont mené à mon poste actuel de data scientist. Un autre data scientist que j’admire est John Doe. Il travaille comme data scientist depuis de nombreuses années, il connaît donc toutes les meilleures pratiques en matière d’analyse de données.

Quels langages de programmation connaissez-vous le mieux ?

Cette question peut aider l’intervieweur à déterminer votre niveau d’expertise avec les langages de programmation de la science des données. Vous devez énumérer ceux que vous connaissez et expliquer pourquoi ils sont importants pour vous ou comment vous les utilisez dans votre travail.

Exemple: « Je suis plus à l’aise avec Python, R et SQL. Je trouve que ces trois langages sont les plus utiles pour mes projets car ils me permettent d’analyser rapidement et efficacement de grandes quantités de données. Dans mon dernier rôle, j’ai utilisé Python pour créer un algorithme d’apprentissage automatique qui analysait les habitudes d’achat des clients et déterminait quels produits étaient susceptibles de bien se vendre ensemble. Cela nous a permis de prendre des décisions plus éclairées concernant notre inventaire.

Quelle est votre expérience avec SQL ?

SQL est un langage de programmation utilisé pour stocker et récupérer des données. Il s’agit d’une compétence essentielle pour tout spécialiste des données. Les enquêteurs peuvent donc poser cette question pour voir si vous avez l’expérience nécessaire avec SQL. Dans votre réponse, expliquez ce qu’est SQL et comment vous l’utilisez dans votre travail quotidien. Si vous n’avez pas beaucoup d’expérience avec SQL, pensez à expliquer pourquoi c’est le cas et avec quels autres langages vous êtes familier.

Exemple: « J’utilise SQL depuis le début de ma carrière en tant que data scientist. Je trouve que c’est l’un des outils les plus utiles lorsque je travaille avec de grandes quantités de données, car il me permet de trier rapidement les informations et de créer des rapports. J’aime aussi le fait qu’il soit facile à apprendre et à comprendre, ce qui le rend accessible à tous ceux qui ont besoin de l’utiliser.

Comment testeriez-vous si les réponses au sondage ont été remplies au hasard par opposition à des sélections véridiques ?

Cette question teste votre capacité à utiliser des techniques d’analyse de données pour tester les résultats de l’enquête. Utilisez des exemples d’expériences passées où vous avez utilisé des méthodes similaires pour analyser les données et assurer l’intégrité des résultats d’une enquête.

Exemple: « Dans mon dernier rôle, j’étais chargé d’analyser les réponses à un sondage pour un client qui voulait savoir si ses clients étaient satisfaits de son produit. L’entreprise avait récemment changé son emballage, nous devions donc voir si la satisfaction des clients augmentait ou diminuait après le changement. Pour tester si les réponses au sondage étaient véridiques, j’ai créé un groupe témoin qui a reçu l’ancien emballage et un autre groupe qui a reçu le nouvel emballage. Ensuite, j’ai comparé les réponses au sondage des deux groupes pour déterminer s’il y avait une augmentation de la satisfaction de la clientèle. »

Pouvez-vous expliquer le concept de datamining ?

Cette question est l’occasion de montrer votre connaissance du domaine. Vous pouvez définir l’exploration de données et expliquer comment elle est utilisée dans un environnement professionnel.

Exemple: « L’exploration de données est le processus d’analyse de grandes quantités de données pour trouver des modèles, des tendances ou d’autres informations utiles. C’est important pour les entreprises car cela leur permet de prendre de meilleures décisions en fonction du comportement des clients. Par exemple, si vous gérez un magasin de vêtements, vous pouvez utiliser l’exploration de données pour analyser les produits que les clients achètent ensemble. Cela vous permettrait de créer des campagnes marketing plus efficaces qui ciblent des groupes spécifiques de personnes. »

Quelle est la différence entre les données structurées et non structurées ?

Cette question teste vos connaissances sur les types de données et leur utilisation sur le lieu de travail. Cela montre également que vous comprenez l’importance de les différencier lors de l’analyse des informations. Lorsque vous répondez à cette question, définissez chaque type de données et expliquez leurs différences.

Exemple: « Les données structurées sont organisées en tableaux ou en listes avec des lignes et des colonnes. Cela facilite l’analyse car je peux utiliser une base de données pour le stocker et l’organiser. Les données non structurées sont plus complexes car elles ne sont pas stockées sous forme de tableau. Au lieu de cela, il se trouve généralement dans des documents, des e-mails, des images et des vidéos. Pour analyser des données non structurées, je dois d’abord les convertir en données structurées. »

Avec quels outils et technologies êtes-vous le plus à l’aise ?

Cette question peut aider l’intervieweur à déterminer votre niveau de confort avec divers outils et technologies. Vous devez mettre en évidence ceux avec lesquels vous êtes le plus à l’aise, mais également inclure quelques autres avec lesquels vous avez de l’expérience pour montrer la polyvalence.

Exemple: « Je suis plus à l’aise avec Python et R, car j’utilise les deux depuis plusieurs années maintenant. Cependant, j’ai également une certaine expérience avec SQL, Hadoop et Spark, que j’ai apprise dans le cadre de mon emploi précédent. Je cherche toujours à apprendre de nouvelles choses, donc je serais ouvert à apprendre n’importe lequel d’entre eux si nécessaire. »

Comment restez-vous au courant des dernières nouvelles et tendances de l’industrie ?

Les employeurs veulent savoir que vous êtes passionné par votre travail et désireux d’en savoir plus. Ils veulent également voir que vous avez les compétences en gestion du temps nécessaires pour suivre l’actualité de l’industrie tout en accomplissant vos tâches quotidiennes. Montrez-leur comment vous restez informé en mentionnant quelques-unes de vos sources préférées d’actualités en science des données et en expliquant pourquoi elles sont importantes pour vous.

Exemple: « Je suis abonné à plusieurs blogs et newsletters, dont Data Science Weekly et The Big Data Gazette. Je trouve ces ressources utiles car elles me donnent de nouvelles perspectives sur le domaine et m’aident à découvrir de nouveaux outils et techniques. J’aime aussi assister à des conférences et à des webinaires où je peux rencontrer d’autres professionnels de l’industrie. »

Êtes-vous à l’aise de présenter vos découvertes à de grands groupes ?

Cette question peut aider l’intervieweur à déterminer dans quelle mesure vous êtes à l’aise avec la prise de parole en public et si vous seriez ou non en mesure de présenter vos conclusions à un grand groupe de personnes. Si vous avez de l’expérience dans la présentation devant des groupes, partagez cette information avec l’intervieweur. Si vous n’avez aucune expérience de prise de parole en public, expliquez quelles mesures vous prendriez pour vous préparer à un tel événement.

Exemple: « Je suis très à l’aise de présenter mes découvertes à de grands groupes. En fait, j’ai présenté mon analyse de données à plusieurs publics différents tout au long de ma carrière. Lors de la préparation de ces présentations, je m’assure d’abord que toutes mes données sont organisées et faciles à comprendre. Ensuite, je crée une présentation à l’aide d’un logiciel comme Microsoft PowerPoint. Enfin, je pratique ma livraison plusieurs fois jusqu’à ce que je me sente en confiance.

Décrivez un moment où vous avez fait une erreur au travail et ce que vous avez fait pour la corriger.

Cette question peut aider l’intervieweur à déterminer comment vous répondez aux défis et à apprendre de vos erreurs. Utilisez des exemples de moments où vous avez fait une erreur, mais utilisez-les également comme des opportunités d’apprentissage pour montrer que vous êtes désireux de vous améliorer.

Exemple: « Dans mon rôle précédent, j’étais chargé de créer un nouvel algorithme pour le site Web de notre entreprise. J’ai travaillé dessus toute la semaine et je l’ai présenté à mon équipe en fin de semaine. Cependant, après l’avoir présenté, j’ai réalisé qu’il y avait des erreurs dans le code. J’ai passé le reste du week-end à corriger les erreurs et à le présenter à nouveau à mon équipe le lundi suivant. Bien que cela puisse sembler beaucoup de travail en une semaine, cela m’a aidé à réaliser que je devais être plus minutieux lors du test de mes algorithmes avant de les présenter. »

Avez-vous déjà eu un désaccord avec un collègue ? Décrivez comment vous l’avez géré.

Cette question peut aider les enquêteurs à comprendre comment vous travaillez avec les autres et à résoudre les conflits. Utilisez votre réponse pour montrer que vous êtes un joueur d’équipe qui valorise la collaboration.

Exemple: « Dans mon dernier rôle, je n’étais pas d’accord avec l’un de mes collègues sur la meilleure façon d’analyser les données d’un projet client. Plutôt que de parler devant tout le monde, j’ai attendu d’être seuls pour en discuter avec elle. Elle a apprécié ma discrétion et nous avons discuté de nos différentes approches. Nous avons décidé d’essayer les deux méthodes et de comparer les résultats. Au final, nous avons trouvé que mon approche était plus efficace.

Qu’est-ce que le tableau croisé et pourquoi est-ce important ?

Cette question teste vos connaissances en analyse de données et comment elle peut être utilisée pour résoudre des problèmes. Cela montre également à l’intervieweur que vous comprenez l’importance des tableaux croisés par rapport à d’autres types d’analyse de données. Dans votre réponse, définissez ce qu’est le tableau croisé et expliquez pourquoi il est important qu’un data scientist connaisse ce processus.

Exemple: « La tabulation croisée, c’est quand deux ou plusieurs variables sont analysées ensemble. Par exemple, si je voulais analyser les groupes de sexe et d’âge au sein de mon public cible, j’utiliserais un tableau croisé pour le faire. Ce type d’analyse est très important car il me permet de voir des modèles entre différents facteurs. Ces informations m’aident à prendre de meilleures décisions en tant que data scientist. »

Quelle est la différence entre l’intelligence d’affaires et la science des données ?

Cette question est un excellent moyen de tester vos connaissances sur les deux domaines et leurs différences. Votre réponse doit inclure ce que chaque domaine implique, ainsi que la raison pour laquelle vous avez choisi la science des données plutôt que l’informatique décisionnelle.

Exemple: « L’intelligence d’affaires se concentre sur la collecte et l’analyse de données permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées. Les scientifiques des données utilisent leur expertise en mathématiques, statistiques et informatique pour trouver des informations qui peuvent aider les entreprises à améliorer leurs opérations. L’intelligence d’affaires consiste davantage à utiliser les données pour soutenir les stratégies actuelles, tandis que la science des données consiste davantage à découvrir de nouvelles façons de résoudre les problèmes.

Décrivez la nature de l’analyse prédictive et les types que vous préférez utiliser.

Cette question est un excellent moyen de tester vos connaissances sur le terrain et comment vous les appliquez. Vous pouvez profiter de cette occasion pour montrer que vous comprenez ce qu’est l’analyse prédictive, ainsi que les types que vous préférez utiliser dans votre travail.

Exemple: « L’analyse prédictive est le processus d’utilisation des données pour prédire les résultats futurs. Il existe de nombreux types d’analyses prédictives, mais je trouve que l’analyse des séries chronologiques est l’une des plus utiles car elle me permet d’analyser des données historiques pour faire des prédictions sur des événements futurs. Ce type d’analyse prédictive m’a aidé à identifier les tendances du comportement des clients et à développer des stratégies pour améliorer les ventes. »

Que savez-vous du traitement automatique du langage naturel ?

Cette question est un excellent moyen de tester vos connaissances en science des données et les compétences dont vous avez besoin pour ce rôle. Utilisez des exemples tirés de votre expérience ou de votre formation pour montrer que vous comprenez ce qu’est le traitement du langage naturel, comment il fonctionne et pourquoi il est important.

Exemple: « Le traitement du langage naturel est un type d’intelligence artificielle où les ordinateurs peuvent interpréter le langage humain. Cette technologie a de nombreuses applications en entreprise car elle permet aux machines de lire des documents et des rapports rédigés par des humains. Dans mon dernier poste, j’ai utilisé le traitement automatique du langage naturel pour analyser les commentaires des clients sur les réseaux sociaux. Les résultats nous ont aidés à créer de nouveaux produits basés sur les préférences des consommateurs. »

Quelles métriques souhaiteriez-vous inclure dans un tableau de bord pour une nouvelle fonctionnalité ?

Cette question est un excellent moyen de montrer vos compétences analytiques et comment vous pouvez utiliser les données pour prendre des décisions. Lorsque vous répondez à cette question, il est important d’être précis sur les mesures que vous incluriez dans un tableau de bord et pourquoi elles sont importantes.

Exemple: « Je voudrais inclure tous les indicateurs de performance clés qui sont pertinents pour la nouvelle fonctionnalité. Par exemple, si je créais un tableau de bord pour une plate-forme de médias sociaux, j’inclurais les taux d’engagement, les taux de rétention des utilisateurs et les taux de satisfaction des clients. Ces trois mesures sont essentielles pour comprendre si une nouvelle fonctionnalité est réussie ou non.

Comment procéderiez-vous pour nettoyer les données ?

Cette question est l’occasion de montrer vos compétences techniques et vos connaissances en science des données. C’est une bonne idée d’expliquer comment vous nettoyez les données, mais il peut également être utile de mentionner les outils que vous utilisez pour le nettoyage.

Exemple: « Je commencerais par examiner le type de données dont je dispose, puis je déciderais quelle méthode fonctionnerait le mieux. Par exemple, si j’avais des variables catégorielles nominales ou ordinales, j’utiliserais des méthodes telles que le codage factice ou le recodage. Si j’avais des variables numériques continues, j’utiliserais des méthodes telles que le centrage moyen et la mise à l’échelle. Une autre façon de nettoyer les données consiste à sélectionner des fonctionnalités, où je supprime les fonctionnalités non pertinentes de mon ensemble de données. »