Preguntas de entrevista para científico de datos: simulacros

Desglose de habilidades para el puesto de científico de datos

Explicación de las responsabilidades principales

El rol principal de un científico de datos es extraer información valiosa de conjuntos de datos complejos para impulsar la estrategia y la toma de decisiones empresariales. Son responsables de todo el ciclo de vida de la ciencia de datos, desde formular problemas de negocio como preguntas de datos hasta implementar modelos en producción. Esto implica recopilar, limpiar y explorar datos para identificar tendencias y patrones. Una responsabilidad crucial es diseñar, construir y evaluar modelos predictivos utilizando algoritmos de machine learning para resolver problemas como la fuga de clientes o la previsión de ventas. Además, deben comunicar eficazmente sus hallazgos y las implicaciones de sus modelos tanto a las partes interesadas técnicas como a las no técnicas, asegurando que la información sea procesable. En última instancia, un científico de datos actúa como un puente entre los datos y el valor empresarial, ayudando a la organización a ser más orientada a los datos. Su trabajo impacta directamente en el desarrollo de productos, la eficiencia operativa y la planificación estratégica.

Habilidades esenciales

• Análisis estadístico: Es la base para comprender las distribuciones de datos, diseñar experimentos y validar los resultados de los modelos. Te permite hacer inferencias estadísticamente sólidas a partir de los datos.
• Machine Learning: Necesitas un profundo conocimiento de algoritmos (como regresión, clasificación, clustering) para construir modelos predictivos. Esta habilidad es crítica para crear soluciones que aprenden de los datos.
• Programación en Python/R: La competencia en al menos uno de estos lenguajes es esencial para la manipulación de datos, el análisis y la implementación de modelos. Ofrecen extensas bibliotecas como Pandas, Scikit-learn y Tidyverse.
• SQL y bases de datos: La capacidad de escribir consultas complejas es necesaria para extraer y manipular datos de bases de datos relacionales. Este suele ser el primer paso en cualquier proyecto de ciencia de datos.
• Manipulación y preprocesamiento de datos: Los datos del mundo real son desordenados; debes ser hábil en el manejo de valores faltantes, la limpieza de inconsistencias y la transformación de datos a un formato utilizable. Esto garantiza la calidad de las entradas de tu modelo.
• Visualización y comunicación de datos: Debes ser capaz de crear visualizaciones atractivas (usando herramientas como Matplotlib, Seaborn, Tableau) y explicar resultados complejos con claridad. Esto es clave para que tu trabajo tenga impacto en los líderes empresariales.
• Tecnologías de Big Data: La familiaridad con frameworks como Apache Spark o Hadoop a menudo es necesaria para manejar conjuntos de datos que son demasiado grandes para una sola máquina. Permite el procesamiento y modelado de datos a escala.
• Fundamentos de ingeniería de software: Comprender conceptos como el control de versiones (Git), la optimización de código y la creación de flujos de trabajo reproducibles es vital. Asegura que tu trabajo sea robusto, mantenible y colaborativo.

Habilidades adicionales

• Plataformas de computación en la nube: La experiencia con AWS, Google Cloud o Azure te permite aprovechar recursos computacionales escalables y servicios gestionados de ciencia de datos. Demuestra que puedes trabajar en entornos modernos y nativos de la nube.
• Deep Learning: La competencia con frameworks como TensorFlow o PyTorch para construir redes neuronales es una gran ventaja, especialmente para roles que involucran reconocimiento de imágenes, PNL o patrones complejos.
• Pruebas A/B y diseño de experimentos: La capacidad de diseñar y analizar experimentos controlados demuestra un enfoque científico sólido para los cambios de productos y las decisiones empresariales. Conecta directamente el trabajo de ciencia de datos con la medición del impacto en el negocio.

Navegando la trayectoria profesional en ciencia de datos

La trayectoria profesional de un científico de datos es dinámica y gratificante, ofreciendo múltiples vías de crecimiento más allá de un rol de nivel de entrada. Inicialmente, un científico de datos júnior se enfoca en la ejecución: limpiar datos, construir modelos y realizar análisis bajo supervisión. A medida que avanzas a un puesto sénior, el énfasis se desplaza hacia la propiedad y la mentoría. Se esperará que lideres proyectos complejos desde la concepción hasta la implementación, tomes decisiones arquitectónicas críticas sobre el pipeline de datos y la elección de modelos, y guíes a los miembros más jóvenes del equipo. Más allá del nivel sénior, el camino a menudo se bifurca. Una dirección es la vía técnica, que conduce a un rol de Staff o Principal Data Scientist, donde te conviertes en un experto en la materia, abordando los problemas técnicos más desafiantes e impulsando la innovación. La alternativa es la vía de gestión, convirtiéndote en Gerente o Director de Ciencia de Datos, donde tu enfoque pasa de la codificación práctica a construir y liderar un equipo, establecer la dirección estratégica y alinear las iniciativas de ciencia de datos con los objetivos empresariales más amplios. Comprender este camino te ayuda a alinear el desarrollo de tus habilidades con tus aspiraciones a largo plazo.

Más allá de los modelos: la importancia de la perspicacia empresarial

Un error común es pensar que el trabajo de un científico de datos consiste únicamente en construir el modelo de machine learning más preciso. Si bien la excelencia técnica es crucial, los científicos de datos más exitosos son aquellos que poseen una fuerte perspicacia empresarial. Entienden que un modelo no es un fin en sí mismo, sino una herramienta para resolver un problema de negocio específico. Esto significa comenzar con el "porqué": ¿Por qué es importante este problema? ¿Qué métrica de negocio impactará esta solución? ¿Cómo interactuará el usuario final con el resultado del modelo? Un científico de datos con perspicacia empresarial puede traducir una solicitud de negocio vaga en un problema de ciencia de datos bien definido, seleccionar las métricas correctas para el éxito (que no siempre pueden ser la precisión del modelo) y comunicar eficazmente el "y qué" de sus hallazgos a las partes interesadas. Actúan como consultores, no solo como técnicos. Pueden anticipar posibles desafíos en la implementación y sugerir proactivamente soluciones más simples y prácticas si un modelo complejo no se justifica por el valor empresarial esperado. Esta capacidad de conectar el trabajo técnico directamente con los resultados del negocio es lo que distingue a un buen científico de datos de uno excelente.

La creciente tendencia de la ciencia de datos "Full-Stack"

En el entorno acelerado de hoy, las empresas valoran cada vez más a los científicos de datos "full-stack" que no solo pueden analizar datos y construir modelos, sino también implementarlos y mantenerlos en un entorno de producción. Esta tendencia está impulsada por la necesidad de acortar el ciclo desde la obtención de información hasta el impacto. Un flujo de trabajo tradicional podría implicar que un científico de datos entregue un modelo a un ingeniero de machine learning para su implementación, creando posibles retrasos y brechas de comunicación. Un científico de datos full-stack cierra esta brecha. Se sienten cómodos con todo el ciclo de vida: obtener y limpiar datos, prototipar modelos en un notebook y luego usar principios de ingeniería de software y DevOps (como la contenedorización con Docker, pipelines de CI/CD y creación de API con Flask/FastAPI) para poner ese modelo en una aplicación en vivo. Esto requiere un conjunto de habilidades más amplio, que incluye conocimiento de infraestructura en la nube, herramientas de MLOps y prácticas de monitoreo. Si bien es imposible ser un experto en todo, desarrollar competencia en todo el stack te hace increíblemente valioso, ya que puedes entregar soluciones de extremo a extremo de forma independiente y contribuir de manera más flexible dentro de un equipo.

10 preguntas típicas en una entrevista para científico de datos

Pregunta 1: ¿Puedes explicar la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado? Por favor, proporciona un ejemplo de un problema empresarial para cada uno.

• Puntos de evaluación: Evalúa tu comprensión de los conceptos fundamentales de machine learning. Mide tu capacidad para conectar el conocimiento teórico con aplicaciones empresariales prácticas. Comprueba la claridad y concisión de tu explicación.
• Respuesta estándar: "El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos categorías principales de machine learning, y se diferencian por el tipo de datos que utilizan. El aprendizaje supervisado usa datos etiquetados, lo que significa que cada punto de dato está marcado con una salida o objetivo correcto. El objetivo es aprender una función de mapeo que pueda predecir la salida para datos nuevos y no vistos. Un problema empresarial clásico es la predicción de la fuga de clientes, donde los datos históricos de clientes etiquetados como 'se fue' o 'no se fue' se usan para entrenar un modelo que prediga qué clientes actuales están en riesgo de irse. En contraste, el aprendizaje no supervisado trabaja con datos no etiquetados. El algoritmo intenta encontrar patrones, estructuras o agrupaciones dentro de los datos por sí mismo, sin resultados predefinidos. Un gran ejemplo es la segmentación de clientes, donde podríamos agrupar a los clientes en distintos perfiles basados en su comportamiento de compra para personalizar las estrategias de marketing, sin saber de antemano cuáles serán esos grupos".
• Errores comunes: Confundir los dos tipos, como citar un problema de clasificación para el aprendizaje no supervisado. Dar definiciones demasiado académicas o complejas sin ejemplos empresariales claros. No mencionar el diferenciador clave: la presencia o ausencia de datos etiquetados.
• 3 posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Qué es el aprendizaje semisupervisado y cuándo lo usarías?
  • ¿Puedes nombrar algunos algoritmos para clasificación y algunos para clustering?
  • Si estuvieras segmentando clientes, ¿cómo determinarías el número óptimo de clusters?

Pregunta 2: Descríbeme un proyecto de ciencia de datos del que estés orgulloso, desde su concepción hasta su finalización.

• Puntos de evaluación: Evalúa tu experiencia en proyectos y tu capacidad para articular tu rol. Valora tu proceso de resolución de problemas y tus elecciones técnicas. Pone a prueba tus habilidades de comunicación y tu capacidad para contar una historia coherente.
• Respuesta estándar: "Estoy particularmente orgulloso de un proyecto destinado a reducir el tiempo de resolución de tickets de soporte al cliente. El problema de negocio era que los tiempos de respuesta estaban aumentando, lo que perjudicaba la satisfacción del cliente. Mi rol fue desarrollar un sistema para clasificar y enrutar automáticamente los tickets entrantes al equipo de soporte correcto. Comencé con un análisis exploratorio de datos (EDA) en un conjunto de 100,000 tickets históricos, lo que reveló temas clave y patrones de enrutamiento. Después de limpiar y preprocesar los datos de texto usando TF-IDF, experimenté con varios modelos, incluyendo Regresión Logística y un clasificador Naive Bayes. El modelo de Regresión Logística multiclase tuvo el mejor rendimiento con un 85% de precisión. No me detuve ahí; trabajé con un ingeniero para implementarlo como un microservicio. El resultado final fue una reducción del 30% en el tiempo promedio de resolución. El proyecto me enseñó la importancia no solo de la precisión del modelo, sino también de su interpretabilidad y de una integración fluida en los flujos de trabajo existentes".
• Errores comunes: Describir el proyecto a un nivel muy alto sin ningún detalle técnico. Atribuirse el mérito de un trabajo que no hiciste. No articular el impacto empresarial o el "y qué" del proyecto.
• 3 posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cuál fue el mayor desafío técnico que enfrentaste y cómo lo superaste?
  • ¿Por qué elegiste TF-IDF en lugar de otros métodos de representación de texto como Word2Vec?
  • ¿Cómo mediste el éxito del proyecto después de su implementación?

Pregunta 3: ¿Qué es el sobreajuste (overfitting) y qué técnicas puedes usar para prevenirlo?

• Puntos de evaluación: Pone a prueba tu comprensión de un concepto fundamental en el entrenamiento de modelos. Evalúa tu conocimiento de técnicas prácticas de validación y regularización de modelos. Comprueba si puedes explicar la intuición detrás de estos métodos.
• Respuesta estándar: "El sobreajuste ocurre cuando un modelo de machine learning aprende los datos de entrenamiento demasiado bien, hasta el punto de que captura no solo los patrones subyacentes, sino también el ruido y las fluctuaciones aleatorias de los datos. Esto da como resultado un modelo que funciona excepcionalmente bien en los datos con los que fue entrenado, pero que no logra generalizar y hacer predicciones precisas sobre datos nuevos y no vistos. Hay varias técnicas para combatirlo. La primera es usar más datos de entrenamiento, ya que puede ayudar al modelo a aprender la señal verdadera. En segundo lugar, la validación cruzada es una técnica poderosa para obtener una estimación más robusta del rendimiento del modelo en datos no vistos. En tercer lugar, podemos simplificar el modelo; por ejemplo, usando menos características o un algoritmo menos complejo. Finalmente, las técnicas de regularización como L1 (Lasso) y L2 (Ridge) son muy efectivas. Añaden un término de penalización a la función de coste del modelo, disuadiéndolo de aprender patrones demasiado complejos al reducir los coeficientes".
• Errores comunes: Solo definir el sobreajuste sin proporcionar ningún método de prevención. Enumerar métodos sin explicar cómo o por qué funcionan. Confundir el sobreajuste con el subajuste (underfitting).
• 3 posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Puedes explicar la diferencia entre la regularización L1 y L2?
  • ¿Cómo funciona el dropout como técnica de regularización en redes neuronales?
  • ¿Qué es el equilibrio entre sesgo y varianza (bias-variance tradeoff) y cómo se relaciona con el sobreajuste?

Pregunta 4: Te dan un conjunto de datos con un 30% de valores faltantes en una característica crítica. ¿Cómo lo manejarías?

• Puntos de evaluación: Evalúa tus habilidades prácticas de preprocesamiento de datos. Valora tu pensamiento crítico y tu capacidad para considerar compensaciones. Comprueba si entiendes que no hay una solución única para todos los casos.
• Respuesta estándar: "Mi enfoque dependería en gran medida del contexto de los datos y de la propia característica. Primero, investigaría por qué faltan los datos. ¿Faltan de forma completamente aleatoria o hay una razón sistemática? Esto a menudo puede dar pistas. Con un 30% de valores faltantes, simplemente eliminar las filas (eliminación por lista) podría descartar demasiada información valiosa de otras columnas, así que sería cauteloso. Un enfoque simple y común es la imputación. Para una característica numérica, podría imputar los valores faltantes con la media, la mediana o la moda. La mediana suele ser preferible ya que es robusta a los valores atípicos. Para una característica categórica, podría usar la moda. Un enfoque más sofisticado sería usar un modelo predictivo, como K-Nearest Neighbors (KNN) o incluso un modelo de regresión, para predecir los valores faltantes basándose en otras características del conjunto de datos. Finalmente, crearía una nueva característica binaria llamada 'falta_valor' para ver si el hecho de que el valor falte es en sí mismo una señal predictiva. Probaría algunos de estos métodos y vería cuál resulta en el mejor rendimiento del modelo usando validación cruzada".
• Errores comunes: Dar solo una solución (p. ej., "Simplemente usaría la media"). No explicar los pros y contras de los diferentes métodos. No mencionar la importancia de investigar primero la causa de los valores faltantes.
• 3 posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cuáles son los peligros potenciales de la imputación con la media?
  • ¿Cuándo sería razonable eliminar la columna completa?
  • ¿Puedes explicar cómo funciona la imputación con KNN?

Pregunta 5: Explica el equilibrio entre sesgo y varianza (bias-variance tradeoff) a un gerente no técnico.

• Puntos de evaluación: Pone a prueba tu comprensión profunda de un concepto estadístico central. Evalúa tus habilidades de comunicación, específicamente tu capacidad para simplificar ideas complejas. Comprueba si puedes usar analogías para que tu explicación sea accesible.
• Respuesta estándar: "Imagina que estás tratando de enseñar a un becario una nueva tarea. El sesgo y la varianza son dos tipos de errores que el becario podría cometer. Un sesgo alto es como darle al becario instrucciones demasiado simples. El becario aprende la tarea rápidamente pero comete errores consistentes y sistemáticos porque las reglas son demasiado genéricas. El modelo es demasiado simple; está 'subajustado'. Una varianza alta es lo contrario. Es como hacer que el becario memorice cada detalle de cada ejemplo que le muestras. Será perfecto en las tareas que ha visto antes, pero se confundirá y cometerá errores aleatorios y erráticos al enfrentarse a una situación ligeramente nueva. El modelo es demasiado complejo y sensible; está 'sobreajustando' los datos de entrenamiento. El equilibrio es que a medida que intentas reducir los errores sistemáticos del becario (sesgo) dándole reglas más complejas, aumentas el riesgo de que simplemente memorice las cosas y cometa errores aleatorios (varianza), y viceversa. Nuestro objetivo como científicos de datos es encontrar el punto óptimo, el nivel adecuado de complejidad, para que el modelo tenga bajo sesgo y baja varianza, lo que le permite funcionar bien en tareas nuevas y no vistas".
• Errores comunes: Usar jerga técnica como "función de pérdida" o "parámetros del modelo" sin explicarlos. Dar una definición técnicamente correcta pero completamente incomprensible. No usar una analogía simple.
• 3 posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Qué es típicamente peor para un problema de negocio: un sesgo alto o una varianza alta?
  • ¿Puedes dar un ejemplo de un modelo de alto sesgo y un modelo de alta varianza?
  • ¿Cómo afecta el agregar más datos al sesgo y la varianza?

Pregunta 6: Se te encarga construir un modelo para predecir los precios de las viviendas. ¿Qué características considerarías y cómo construirías tu primer modelo?

• Puntos de evaluación: Evalúa tu creatividad en la ingeniería de características y tu conocimiento del dominio. Mide tu capacidad para estructurar un plan de modelado. Comprueba tu comprensión de un problema de regresión típico.
• Respuesta estándar: "Para predecir los precios de las viviendas, comenzaría por idear características en varias categorías. Primero, características fundamentales de la propiedad: metros cuadrados, número de habitaciones, número de baños y tamaño del terreno. Segundo, características de ubicación, que son críticas: código postal, vecindario y quizás la proximidad a escuelas, parques o transporte público. También podría crear una característica para la calificación del distrito escolar. Tercero, la condición y la antigüedad de la propiedad: año de construcción y año de renovación. Finalmente, podría buscar características en datos externos, como las tasas de criminalidad locales o indicadores económicos. Para mi primer modelo base, elegiría un algoritmo simple e interpretable como la Regresión Lineal o la Regresión Ridge. Empezaría con un conjunto central de características numéricas, manejaría los valores faltantes y los escalaría. Este modelo simple me daría una línea base de rendimiento y me ayudaría a entender las relaciones entre las características y el precio. A partir de ahí, podría iterar agregando más características, probando modelos más complejos como Gradient Boosting y realizando una ingeniería de características más sofisticada".
• Errores comunes: Enumerar solo las características más obvias (p. ej., solo habitaciones y metros cuadrados). Pasar directamente a un modelo complejo como una red neuronal sin justificación. Olvidar mencionar la importancia de un modelo base simple.
• 3 posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cómo manejarías características categóricas como 'vecindario'?
  • ¿Qué métrica de evaluación usarías para este problema de regresión y por qué?
  • ¿Cómo verificarías los supuestos de tu modelo de regresión lineal?

Pregunta 7: ¿Cuál es la diferencia entre precisión (precision) y exhaustividad (recall)? ¿Cuándo optimizarías una sobre la otra?

• Puntos de evaluación: Pone a prueba tu conocimiento de las métricas de evaluación de modelos de clasificación. Evalúa tu capacidad para pensar en el contexto empresarial y las consecuencias de los errores del modelo.
• Respuesta estándar: "La precisión y la exhaustividad son dos métricas esenciales para evaluar un modelo de clasificación, y miden diferentes aspectos de su rendimiento. La precisión responde a la pregunta: 'De todas las predicciones que hice para la clase positiva, ¿cuántas fueron realmente correctas?'. Mide la exactitud de las predicciones positivas. La exhaustividad responde: 'De todas las instancias positivas reales, ¿cuántas identificó mi modelo con éxito?'. Mide la capacidad del modelo para encontrar todas las muestras positivas. A menudo hay un equilibrio entre ellas. Optimizarías la exhaustividad cuando el coste de un falso negativo es alto. Por ejemplo, en un modelo de diagnóstico médico para una enfermedad grave, quieres encontrar a cada persona que está enferma, incluso si eso significa que algunas personas sanas son marcadas incorrectamente (baja precisión). No puedes permitirte pasar por alto un caso. Por el contrario, optimizarías la precisión cuando el coste de un falso positivo es alto. Por ejemplo, en un sistema de detección de spam que marca correos importantes como spam, quieres estar muy seguro de que cuando llamas a algo spam, realmente lo es, incluso si eso significa que algo de spam se cuele (baja exhaustividad)".
• Errores comunes: Confundir las definiciones de precisión y exhaustividad. No poder proporcionar un ejemplo empresarial concreto para optimizar cada una. Afirmar que siempre se quiere que ambas sean altas sin explicar el equilibrio inherente.
• 3 posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Qué es el F1-score y por qué es útil?
  • ¿Puedes describir una curva ROC y la métrica AUC?
  • ¿Cómo podrías ajustar el umbral de clasificación de un modelo para favorecer la precisión sobre la exhaustividad?

Pregunta 8: Escribe una consulta SQL para encontrar los 3 departamentos con el salario promedio más alto. Asume que tienes las tablas employees y departments.

• Puntos de evaluación: Evalúa tus habilidades prácticas de SQL, que son fundamentales para la extracción de datos. Pone a prueba tu conocimiento de uniones (joins), agregaciones (GROUP BY, AVG) y ordenamiento/limitación de resultados.
• Respuesta estándar: "Claro. Suponiendo que tengo una tabla employees con las columnas id, name, salary, y department_id, y una tabla departments con id y department_name, escribiría la siguiente consulta. Esta consulta primero une las dos tablas por el ID del departamento, luego agrupa los resultados por el nombre del departamento para calcular el salario promedio de cada uno. Finalmente, ordena estos departamentos por su salario promedio en orden descendente y toma solo los 3 primeros resultados".

SELECT
    d.department_name,
    AVG(e.salary) AS average_salary
FROM
    employees e
JOIN
    departments d ON e.department_id = d.id
GROUP BY
    d.department_name
ORDER BY
    average_salary DESC
LIMIT 3;

• Errores comunes: Olvidar la cláusula GROUP BY al usar una función de agregación como AVG(). Usar WHERE en lugar de HAVING para filtrar un resultado agregado (aunque no es necesario en esta respuesta específica). Sintaxis de unión incorrecta.
• 3 posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cómo modificarías esta consulta para incluir también a los departamentos sin empleados?
  • ¿Cómo podrías encontrar al empleado con el salario más alto dentro de cada uno de estos departamentos principales?
  • ¿Cuál es la diferencia entre un LEFT JOIN y un INNER JOIN?

Pregunta 9: ¿Cómo diseñarías una prueba A/B para un cambio propuesto en el color de un botón de la página de inicio de un sitio web, de azul a verde, con el objetivo de aumentar los clics?

• Puntos de evaluación: Evalúa tu comprensión del diseño de experimentos y las pruebas estadísticas. Valora tu sentido del producto y tu capacidad para definir métricas de éxito. Comprueba tu conciencia sobre posibles sesgos y consideraciones prácticas.
• Respuesta estándar: "Para diseñar esta prueba A/B, primero definiría mi hipótesis: 'Cambiar el color del botón de azul a verde aumentará la tasa de clics (CTR)'. La métrica clave es el CTR, calculado como (número de clics / número de visitantes únicos). Dividiría aleatoriamente el tráfico entrante del sitio web en dos grupos: el Grupo A (el control) vería el botón azul original, y el Grupo B (el tratamiento) vería el nuevo botón verde. Es crucial que la división sea aleatoria para evitar sesgos. Antes de comenzar, determinaría el tamaño de muestra requerido para asegurar que la prueba tenga suficiente poder estadístico para detectar una diferencia significativa. Después de ejecutar el experimento durante un período de tiempo establecido, digamos dos semanas, recopilaría los datos y realizaría una prueba estadística, como una prueba z de dos proporciones, para determinar si la diferencia en el CTR entre los dos grupos es estadísticamente significativa. Si el p-value está por debajo de un umbral predeterminado (p. ej., 0.05), puedo concluir con confianza que el cambio tuvo un efecto y recomendar el lanzamiento del botón verde".
• Errores comunes: Olvidar mencionar una métrica clave o una hipótesis clara. Omitir la importancia de la aleatorización. No mencionar la necesidad de una prueba de significancia estadística para tomar una decisión.
• 3 posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Qué es el poder estadístico y por qué es importante?
  • ¿Qué es un p-value, en términos simples?
  • ¿Cuáles son algunos problemas potenciales, como el efecto de novedad, que podrían afectar esta prueba A/B?

Pregunta 10: ¿Hacia dónde crees que evolucionará el campo de la ciencia de datos en los próximos 5 años?

• Puntos de evaluación: Evalúa tu pasión por el campo y tu conocimiento de las tendencias de la industria. Valora tu pensamiento a futuro y tu mentalidad estratégica. Comprueba si tus intereses se alinean con la dirección futura de la industria.
• Respuesta estándar: "Creo que la ciencia de datos se está moviendo hacia una mayor automatización, especialización y accesibilidad. En el frente de la automatización, AutoML y MLOps se están convirtiendo en estándar, automatizando las partes repetitivas de la construcción y el despliegue de modelos, lo que liberará a los científicos de datos para que se centren más en la formulación de problemas complejos y la estrategia empresarial. También veremos más especialización. En lugar de 'científicos de datos' generalistas, habrá roles más definidos como 'Ingeniero de ML', 'Ingeniero de Analítica' y 'Científico de Investigación'. Finalmente, lo que más me entusiasma es el impacto de la IA generativa y los modelos de lenguaje grandes. Estas herramientas están democratizando la ciencia de datos, permitiendo que los no expertos interactúen con los datos usando lenguaje natural y permitiendo a los científicos de datos ser mucho más productivos. El enfoque cambiará de solo construir modelos predictivos a construir sistemas integrados impulsados por IA que puedan razonar, crear e interactuar de maneras mucho más sofisticadas".
• Errores comunes: Dar una respuesta genérica como "crecerá". Mencionar una tendencia sin explicar su impacto. No mostrar interés personal o entusiasmo por el futuro del campo.
• 3 posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cómo te mantienes al día personalmente con estas tendencias?
  • ¿Cuál de estas tendencias te entusiasma más y por qué?
  • ¿Qué piensas sobre las implicaciones éticas del auge de la IA?

Simulacro de entrevista con IA

Recomendamos usar herramientas de IA para los simulacros de entrevista. Pueden ayudarte a adaptarte a la presión y proporcionar retroalimentación instantánea sobre tus respuestas. Si yo fuera un entrevistador de IA diseñado para un rol de Científico de Datos, así es como te evaluaría:

Evaluación uno: Conocimiento fundamental y claridad

Como entrevistador de IA, pondré a prueba tu comprensión de los conceptos centrales. Haría preguntas basadas en definiciones como, "Explica la regularización y por qué se usa", o "¿Qué es un p-value?". Analizaré tu respuesta en busca de precisión técnica, claridad y la capacidad de explicar temas complejos de manera concisa. Mi objetivo es verificar rápidamente que tienes la base teórica necesaria antes de pasar a problemas más complejos.

Evaluación dos: Resolución estructurada de problemas

Como entrevistador de IA, te presentaré un mini caso de estudio para evaluar tu proceso de resolución de problemas. Por ejemplo, podría preguntar: "Una empresa minorista quiere reducir los costos de inventario. ¿Cómo abordarías este problema usando datos?". Evaluaría tu capacidad para estructurar el problema, identificar fuentes de datos relevantes, proponer características potenciales y delinear un plan analítico claro y paso a paso, desde la exploración de datos hasta el modelado y la validación.

Evaluación tres: Aplicación práctica de código y SQL

Como entrevistador de IA, evaluaré tus habilidades prácticas con preguntas específicas y concretas. Podría pedirte que describas verbalmente la lógica para una función de Python para manejar datos faltantes o que esboces una consulta SQL para extraer información específica de un esquema de base de datos que te proporciono. Esto me permite medir tu comodidad con las tareas comunes de manipulación y consulta de datos que son centrales en el trabajo diario de un Científico de Datos, asegurando que puedes traducir ideas en código.

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Este artículo fue escrito por la Dra. Emily Carter, experta científica de datos sénior, y revisado para su precisión por Leo, un veterano Director de RR.HH. y Reclutamiento.