Pertanyaan Wawancara Data Scientist: Wawancara Simulasi

Rincian Keterampilan Posisi Data Scientist

Tanggung Jawab Inti Dijelaskan

Peran utama seorang Ilmuwan Data adalah mengekstraksi wawasan berharga dari kumpulan data kompleks untuk mendorong strategi dan pengambilan keputusan bisnis. Mereka bertanggung jawab atas seluruh siklus hidup ilmu data, mulai dari merumuskan masalah bisnis sebagai pertanyaan data hingga menerapkan model ke produksi. Ini melibatkan pengumpulan, pembersihan, dan eksplorasi data untuk mengidentifikasi tren dan pola. Tanggung jawab krusial adalah merancang, membangun, dan mengevaluasi model prediktif menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk memecahkan masalah seperti churn pelanggan atau peramalan penjualan. Selain itu, mereka harus secara efektif mengomunikasikan temuan mereka dan implikasi dari model mereka kepada pemangku kepentingan teknis dan non-teknis, memastikan wawasan tersebut dapat ditindaklanjuti. Pada akhirnya, seorang Ilmuwan Data bertindak sebagai jembatan antara data dan nilai bisnis, membantu organisasi menjadi lebih berbasis data. Pekerjaan mereka secara langsung memengaruhi pengembangan produk, efisiensi operasional, dan perencanaan strategis.

Keterampilan Penting

• Analisis Statistik: Ini adalah dasar untuk memahami distribusi data, merancang eksperimen, dan memvalidasi hasil model. Ini memungkinkan Anda membuat inferensi yang secara statistik valid dari data.
• Pembelajaran Mesin: Anda memerlukan pemahaman mendalam tentang algoritma (seperti regresi, klasifikasi, pengelompokan) untuk membangun model prediktif. Keterampilan ini sangat penting untuk menciptakan solusi yang belajar dari data.
• Pemrograman Python/R: Kemahiran dalam setidaknya satu dari bahasa-bahasa ini sangat penting untuk manipulasi data, analisis, dan implementasi model. Mereka menawarkan pustaka yang luas seperti Pandas, Scikit-learn, dan Tidyverse.
• SQL dan Database: Kemampuan untuk menulis kueri kompleks diperlukan untuk mengekstraksi dan memanipulasi data dari database relasional. Ini seringkali merupakan langkah pertama dalam setiap proyek ilmu data.
• Pembersihan dan Pra-pemrosesan Data: Data dunia nyata berantakan; Anda harus terampil dalam menangani nilai yang hilang, membersihkan inkonsistensi, dan mengubah data ke format yang dapat digunakan. Ini memastikan kualitas masukan model Anda.
• Visualisasi dan Komunikasi Data: Anda harus dapat membuat visualisasi yang menarik (menggunakan alat seperti Matplotlib, Seaborn, Tableau) dan menjelaskan hasil yang kompleks dengan jelas. Ini adalah kunci untuk membuat pekerjaan Anda berdampak bagi para pemimpin bisnis.
• Teknologi Big Data: Keakraban dengan kerangka kerja seperti Apache Spark atau Hadoop seringkali diperlukan untuk menangani kumpulan data yang terlalu besar untuk satu mesin. Ini memungkinkan pemrosesan dan pemodelan data yang dapat diskalakan.
• Dasar-dasar Rekayasa Perangkat Lunak: Memahami konsep seperti kontrol versi (Git), optimasi kode, dan menciptakan alur kerja yang dapat direproduksi sangat penting. Ini memastikan pekerjaan Anda kuat, mudah dipelihara, dan kolaboratif.

Keterampilan Bonus

• Platform Cloud Computing: Pengalaman dengan AWS, Google Cloud, atau Azure memungkinkan Anda memanfaatkan sumber daya komputasi yang dapat diskalakan dan layanan ilmu data terkelola. Ini menunjukkan Anda dapat bekerja di lingkungan modern yang berbasis cloud.
• Deep Learning: Kemahiran dengan kerangka kerja seperti TensorFlow atau PyTorch untuk membangun jaringan saraf adalah nilai tambah utama, terutama untuk peran yang melibatkan pengenalan gambar, NLP, atau pola kompleks.
• A/B Testing dan Desain Eksperimen: Kemampuan untuk merancang dan menganalisis eksperimen terkontrol menunjukkan pendekatan ilmiah yang kuat terhadap perubahan produk dan keputusan bisnis. Ini secara langsung menghubungkan pekerjaan ilmu data dengan pengukuran dampak bisnis.

Menavigasi Jalur Karir Ilmu Data

Lintasan karir seorang Ilmuwan Data bersifat dinamis dan bermanfaat, menawarkan berbagai jalur untuk pertumbuhan di luar peran tingkat awal. Awalnya, seorang ilmuwan data junior berfokus pada eksekusi: membersihkan data, membangun model, dan menjalankan analisis di bawah bimbingan. Saat Anda maju ke posisi senior, penekanan bergeser ke kepemilikan dan bimbingan. Anda diharapkan memimpin proyek kompleks dari konsep hingga penerapan, membuat keputusan arsitektur kritis tentang pipeline data dan pilihan model, serta membimbing anggota tim junior. Di luar level senior, jalur seringkali terpecah. Satu arah adalah jalur teknis, mengarah ke peran Ilmuwan Data Staf atau Principal, di mana Anda menjadi ahli materi pelajaran yang mendalam, mengatasi masalah teknis yang paling menantang dan mendorong inovasi. Alternatifnya adalah jalur manajemen, menjadi Manajer atau Direktur Ilmu Data, di mana fokus Anda bergeser dari coding langsung ke membangun dan memimpin tim, menetapkan arah strategis, dan menyelaraskan inisiatif ilmu data dengan tujuan bisnis yang lebih luas. Memahami jalur ini membantu Anda menyelaraskan pengembangan keterampilan Anda dengan aspirasi jangka panjang Anda.

Di Luar Model: Pentingnya Kecerdasan Bisnis

Kesalahpahaman umum adalah bahwa pekerjaan seorang Ilmuwan Data semata-mata tentang membangun model pembelajaran mesin yang paling akurat. Meskipun keunggulan teknis sangat penting, ilmuwan data yang paling sukses adalah mereka yang memiliki kecerdasan bisnis yang kuat. Mereka memahami bahwa model bukanlah tujuan itu sendiri, tetapi alat untuk memecahkan masalah bisnis tertentu. Ini berarti dimulai dengan "mengapa"—Mengapa masalah ini penting? Metrik bisnis apa yang akan dipengaruhi oleh solusi ini? Bagaimana pengguna akhir akan berinteraksi dengan keluaran model? Seorang ilmuwan data dengan kecerdasan bisnis dapat menerjemahkan permintaan bisnis yang samar menjadi masalah ilmu data yang terdefinisi dengan baik, memilih metrik yang tepat untuk keberhasilan (yang mungkin tidak selalu akurasi model), dan secara efektif mengomunikasikan "lalu bagaimana" dari temuan mereka kepada pemangku kepentingan. Mereka bertindak sebagai konsultan, bukan hanya teknisi. Mereka dapat mengantisipasi potensi tantangan dalam implementasi dan secara proaktif menyarankan solusi yang lebih sederhana dan praktis jika model yang kompleks tidak dibenarkan oleh nilai bisnis yang diharapkan. Kemampuan untuk menghubungkan pekerjaan teknis secara langsung dengan hasil bisnis inilah yang membedakan ilmuwan data yang baik dari yang hebat.

Tren yang Berkembang dari Ilmu Data Full-Stack

Di lingkungan yang serba cepat saat ini, perusahaan semakin menghargai ilmuwan data "full-stack" yang tidak hanya dapat menganalisis data dan membangun model tetapi juga menerapkan dan memelihara model tersebut di lingkungan produksi. Tren ini didorong oleh kebutuhan untuk mempersingkat siklus dari wawasan ke dampak. Alur kerja tradisional mungkin melibatkan seorang ilmuwan data yang menyerahkan model kepada seorang insinyur pembelajaran mesin untuk penerapan, menciptakan potensi penundaan dan kesenjangan komunikasi. Seorang ilmuwan data full-stack menjembatani kesenjangan ini. Mereka merasa nyaman dengan seluruh siklus hidup: mencari dan membersihkan data, membuat prototipe model di notebook, dan kemudian menggunakan prinsip-prinsip rekayasa perangkat lunak dan DevOps (seperti containerization dengan Docker, pipeline CI/CD, dan pembuatan API dengan Flask/FastAPI) untuk menempatkan model tersebut ke dalam aplikasi langsung. Ini membutuhkan seperangkat keterampilan yang lebih luas, termasuk pengetahuan tentang infrastruktur cloud, alat MLOps, dan praktik pemantauan. Meskipun menjadi ahli dalam segala hal tidak mungkin, mengembangkan kemahiran di seluruh stack membuat Anda sangat berharga, karena Anda dapat memberikan solusi end-to-end secara independen dan berkontribusi lebih fleksibel dalam sebuah tim.

10 Pertanyaan Wawancara Ilmuwan Data yang Umum

Pertanyaan 1: Bisakah Anda menjelaskan perbedaan antara pembelajaran terawasi (supervised learning) dan pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning)? Harap berikan contoh masalah bisnis untuk masing-masing.

• Poin Penilaian: Menilai pemahaman Anda tentang konsep dasar pembelajaran mesin. Mengevaluasi kemampuan Anda untuk menghubungkan pengetahuan teoretis dengan aplikasi bisnis praktis. Memeriksa kejelasan dan ringkasnya penjelasan Anda.
• Jawaban Standar: "Pembelajaran terawasi dan tanpa pengawasan adalah dua kategori utama pembelajaran mesin, dan keduanya berbeda berdasarkan jenis data yang mereka gunakan. Pembelajaran terawasi menggunakan data berlabel, yang berarti setiap titik data ditandai dengan keluaran atau target yang benar. Tujuannya adalah untuk mempelajari fungsi pemetaan yang dapat memprediksi keluaran untuk data baru yang belum pernah dilihat. Masalah bisnis klasik adalah prediksi churn pelanggan, di mana data historis pelanggan yang diberi label 'churn' atau 'tidak churn' digunakan untuk melatih model guna memprediksi pelanggan mana yang berisiko pergi. Sebaliknya, pembelajaran tanpa pengawasan bekerja dengan data yang tidak berlabel. Algoritma mencoba menemukan pola, struktur, atau pengelompokan dalam data dengan sendirinya, tanpa hasil yang ditentukan sebelumnya. Contoh bagusnya adalah segmentasi pelanggan, di mana kita mungkin mengelompokkan pelanggan ke dalam persona yang berbeda berdasarkan perilaku pembelian mereka untuk menyesuaikan strategi pemasaran, tanpa mengetahui sebelumnya kelompok apa yang akan terbentuk."
• Kesalahan Umum: Mencampuradukkan kedua jenis, seperti mengutip masalah klasifikasi untuk pembelajaran tanpa pengawasan. Memberikan definisi yang terlalu akademis atau kompleks tanpa contoh bisnis yang jelas. Gagal menyebutkan pembeda utama: keberadaan atau tidak adanya data berlabel.
• 3 Pertanyaan Lanjutan Potensial:
  • Apa itu pembelajaran semi-terawasi dan kapan Anda akan menggunakannya?
  • Bisakah Anda menyebutkan beberapa algoritma untuk klasifikasi dan beberapa untuk pengelompokan?
  • Jika Anda mensegmentasi pelanggan, bagaimana Anda akan menentukan jumlah kluster yang optimal?

Pertanyaan 2: Ceritakan tentang proyek ilmu data yang Anda banggakan, dari konsep hingga selesai.

• Poin Penilaian: Mengevaluasi pengalaman proyek Anda dan kemampuan untuk mengartikulasikan peran Anda. Menilai proses pemecahan masalah dan pilihan teknis Anda. Menguji keterampilan komunikasi Anda dan kemampuan untuk menceritakan kisah yang koheren.
• Jawaban Standar: "Saya sangat bangga dengan proyek yang bertujuan mengurangi waktu penyelesaian tiket dukungan pelanggan. Masalah bisnisnya adalah waktu respons meningkat, merugikan kepuasan pelanggan. Peran saya adalah mengembangkan sistem untuk secara otomatis mengklasifikasikan dan merutekan tiket masuk ke tim dukungan yang benar. Saya memulai dengan EDA pada dataset 100.000 tiket historis, yang mengungkapkan topik kunci dan pola perutean. Setelah membersihkan dan pra-memproses data teks menggunakan TF-IDF, saya bereksperimen dengan beberapa model, termasuk Regresi Logistik dan pengklasifikasi Naive Bayes. Model Regresi Logistik multikelas berkinerja terbaik dengan akurasi 85%. Saya tidak berhenti di situ; saya bekerja dengan seorang insinyur untuk menerapkannya sebagai microservice. Hasil akhirnya adalah pengurangan rata-rata waktu penyelesaian sebesar 30%. Proyek ini mengajari saya pentingnya tidak hanya akurasi model, tetapi juga interpretasi model dan integrasi tanpa batas ke dalam alur kerja yang ada."
• Kesalahan Umum: Menggambarkan proyek pada tingkat yang sangat tinggi tanpa detail teknis apa pun. Mengambil pujian untuk pekerjaan yang tidak Anda lakukan. Gagal mengartikulasikan dampak bisnis atau "lalu bagaimana" dari proyek.
• 3 Pertanyaan Lanjutan Potensial:
  • Apa tantangan teknis terbesar yang Anda hadapi, dan bagaimana Anda mengatasinya?
  • Mengapa Anda memilih TF-IDF daripada metode representasi teks lain seperti Word2Vec?
  • Bagaimana Anda mengukur keberhasilan proyek setelah penerapan?

Pertanyaan 3: Apa itu overfitting, dan apa saja teknik yang dapat Anda gunakan untuk mencegahnya?

• Poin Penilaian: Menguji pemahaman Anda tentang konsep fundamental dalam pelatihan model. Mengevaluasi pengetahuan Anda tentang validasi model praktis dan teknik regularisasi. Memeriksa apakah Anda dapat menjelaskan intuisi di balik metode ini.
• Jawaban Standar: "Overfitting terjadi ketika model pembelajaran mesin mempelajari data pelatihan terlalu baik, sampai-sampai menangkap tidak hanya pola dasar tetapi juga noise dan fluktuasi acak dalam data. Ini menghasilkan model yang berkinerja sangat baik pada data yang dilatih, tetapi gagal untuk menggeneralisasi dan membuat prediksi akurat pada data baru yang belum pernah dilihat. Ada beberapa teknik untuk mengatasinya. Pertama adalah menggunakan lebih banyak data pelatihan, karena ini dapat membantu model mempelajari sinyal yang sebenarnya. Kedua, validasi silang adalah teknik yang kuat untuk mendapatkan estimasi kinerja model yang lebih kuat pada data yang belum pernah dilihat. Ketiga, kita dapat menyederhanakan model; misalnya, menggunakan lebih sedikit fitur atau algoritma yang kurang kompleks. Terakhir, teknik regularisasi seperti L1 (Lasso) dan L2 (Ridge) sangat efektif. Mereka menambahkan istilah penalti ke fungsi biaya model, mencegahnya mempelajari pola yang terlalu kompleks dengan menyusutkan koefisien."
• Kesalahan Umum: Hanya mendefinisikan overfitting tanpa memberikan metode pencegahan apa pun. Mendaftar metode tanpa menjelaskan bagaimana atau mengapa metode tersebut bekerja. Mencampuradukkan overfitting dengan underfitting.
• 3 Pertanyaan Lanjutan Potensial:
  • Bisakah Anda menjelaskan perbedaan antara regularisasi L1 dan L2?
  • Bagaimana dropout bekerja sebagai teknik regularisasi dalam jaringan saraf?
  • Apa itu bias-variance tradeoff, dan bagaimana hubungannya dengan overfitting?

Pertanyaan 4: Anda diberikan dataset dengan 30% nilai yang hilang dalam fitur kritis. Bagaimana Anda akan menanganinya?

• Poin Penilaian: Mengevaluasi keterampilan pra-pemrosesan data praktis Anda. Menilai pemikiran kritis Anda dan kemampuan untuk mempertimbangkan trade-off. Memeriksa apakah Anda memahami bahwa tidak ada solusi satu ukuran untuk semua.
• Jawaban Standar: "Pendekatan saya akan sangat bergantung pada konteks data dan fitur itu sendiri. Pertama, saya akan menyelidiki mengapa data tersebut hilang. Apakah hilang sepenuhnya secara acak, atau ada alasan sistematis? Ini seringkali dapat memberikan petunjuk. Dengan 30% hilang, hanya menghapus baris (listwise deletion) dapat membuang terlalu banyak informasi berharga dari kolom lain, jadi saya akan berhati-hati. Pendekatan sederhana dan umum adalah imputasi. Untuk fitur numerik, saya dapat mengimputasi nilai yang hilang dengan mean, median, atau mode. Median seringkali lebih disukai karena tangguh terhadap outlier. Untuk fitur kategorikal, saya dapat menggunakan mode. Pendekatan yang lebih canggih adalah menggunakan model prediktif, seperti K-Nearest Neighbors (KNN) atau bahkan model regresi, untuk memprediksi nilai yang hilang berdasarkan fitur lain dalam dataset. Terakhir, saya akan membuat fitur biner baru yang disebut 'is_missing' untuk melihat apakah fakta bahwa nilai tersebut hilang itu sendiri adalah sinyal prediktif. Saya akan menguji beberapa metode ini dan melihat mana yang menghasilkan kinerja model terbaik menggunakan validasi silang."
• Kesalahan Umum: Hanya memberikan satu solusi (misalnya, "Saya hanya akan menggunakan mean."). Tidak menjelaskan pro dan kontra dari berbagai metode. Gagal menyebutkan pentingnya terlebih dahulu menyelidiki penyebab hilangnya data.
• 3 Pertanyaan Lanjutan Potensial:
  • Apa bahaya potensial dari imputasi mean?
  • Kapan menghapus seluruh kolom menjadi pendekatan yang masuk akal?
  • Bisakah Anda menjelaskan bagaimana imputasi KNN bekerja?

Pertanyaan 5: Jelaskan bias-variance tradeoff kepada manajer non-teknis.

• Poin Penilaian: Menguji pemahaman mendalam Anda tentang konsep statistik inti. Mengevaluasi keterampilan komunikasi Anda, khususnya kemampuan Anda untuk menyederhanakan ide-ide kompleks. Memeriksa apakah Anda dapat menggunakan analogi untuk membuat penjelasan Anda mudah diakses.
• Jawaban Standar: "Bayangkan Anda sedang mencoba mengajari seorang magang tugas baru. Bias dan varians adalah dua jenis kesalahan yang mungkin dilakukan magang. Bias tinggi seperti memberikan instruksi yang terlalu sederhana kepada magang. Magang mempelajari tugas dengan cepat tetapi membuat kesalahan sistematis yang konsisten karena aturannya terlalu umum. Modelnya terlalu sederhana; itu 'underfitting'. Varians tinggi adalah kebalikannya. Ini seperti meminta magang menghafal setiap detail dari setiap contoh yang Anda tunjukkan. Mereka akan sempurna pada tugas yang pernah mereka lihat sebelumnya, tetapi mereka akan bingung dan membuat kesalahan acak, tidak menentu ketika menghadapi situasi yang sedikit baru. Modelnya terlalu kompleks dan sensitif; itu 'overfitting' data pelatihan. Tradeoff-nya adalah, saat Anda mencoba mengurangi kesalahan sistematis magang (bias) dengan memberikan aturan yang lebih kompleks, Anda meningkatkan risiko bahwa mereka hanya akan menghafal hal-hal dan membuat kesalahan acak (varians), dan sebaliknya. Tujuan kita sebagai ilmuwan data adalah menemukan titik manis—tingkat kompleksitas yang tepat—sehingga model memiliki bias rendah dan varians rendah, memungkinkannya berkinerja baik pada tugas-tugas baru yang belum pernah dilihat."
• Kesalahan Umum: Menggunakan jargon teknis seperti "loss function" atau "model parameters" tanpa menjelaskannya. Memberikan definisi yang secara teknis benar tetapi sama sekali tidak dapat dipahami. Gagal menggunakan analogi sederhana.
• 3 Pertanyaan Lanjutan Potensial:
  • Mana yang biasanya lebih buruk untuk masalah bisnis: bias tinggi atau varians tinggi?
  • Bisakah Anda memberikan contoh model bias tinggi dan model varians tinggi?
  • Bagaimana menambahkan lebih banyak data memengaruhi bias dan varians?

Pertanyaan 6: Anda ditugaskan membangun model untuk memprediksi harga rumah. Fitur apa yang akan Anda pertimbangkan, dan bagaimana Anda akan membangun model pertama Anda?

• Poin Penilaian: Menilai kreativitas rekayasa fitur Anda dan pengetahuan domain. Mengevaluasi kemampuan Anda untuk menyusun rencana pemodelan. Memeriksa pemahaman Anda tentang masalah regresi tipikal.
• Jawaban Standar: "Untuk memprediksi harga rumah, saya akan mulai dengan mengumpulkan fitur di beberapa kategori. Pertama, fitur properti fundamental: luas persegi, jumlah kamar tidur, jumlah kamar mandi, dan ukuran lahan. Kedua, fitur lokasi, yang sangat penting: kode pos, lingkungan, dan mungkin kedekatan dengan sekolah, taman, atau transportasi umum. Saya juga bisa merekayasa fitur untuk peringkat distrik sekolah. Ketiga, kondisi dan usia properti: tahun dibangun dan tahun direnovasi. Terakhir, saya mungkin mencari fitur dari data eksternal, seperti tingkat kejahatan lokal atau indikator ekonomi. Untuk model dasar pertama saya, saya akan memilih algoritma sederhana yang dapat diinterpretasikan seperti Regresi Linier atau Regresi Ridge. Saya akan memulai dengan kumpulan fitur numerik inti, menangani nilai yang hilang, dan menskalakannya. Model sederhana ini akan memberi saya dasar kinerja dan membantu saya memahami hubungan antara fitur dan harga. Dari sana, saya bisa mengulang dengan menambahkan lebih banyak fitur, mencoba model yang lebih kompleks seperti Gradient Boosting, dan melakukan rekayasa fitur yang lebih canggih."
• Kesalahan Umum: Hanya mendaftar fitur yang paling jelas (misalnya, hanya kamar tidur dan luas persegi). Langsung melompat ke model yang kompleks seperti jaringan saraf tanpa pembenaran. Lupa menyebutkan pentingnya model dasar yang sederhana.
• 3 Pertanyaan Lanjutan Potensial:
  • Bagaimana Anda akan menangani fitur kategorikal seperti 'lingkungan'?
  • Metrik evaluasi apa yang akan Anda gunakan untuk masalah regresi ini dan mengapa?
  • Bagaimana Anda akan memeriksa asumsi model regresi linier Anda?

Pertanyaan 7: Apa perbedaan antara presisi dan recall? Kapan Anda akan mengoptimalkan satu dari yang lain?

• Poin Penilaian: Menguji pengetahuan Anda tentang metrik evaluasi model klasifikasi. Mengevaluasi kemampuan Anda untuk memikirkan konteks bisnis dan konsekuensi kesalahan model.
• Jawaban Standar: "Presisi dan recall adalah dua metrik penting untuk mengevaluasi model klasifikasi, dan keduanya mengukur aspek yang berbeda dari kinerjanya. Presisi menjawab pertanyaan: 'Dari semua prediksi yang saya buat untuk kelas positif, berapa banyak yang benar-benar akurat?' Ini mengukur akurasi prediksi positif. Recall menjawab: 'Dari semua instance positif yang sebenarnya, berapa banyak yang berhasil diidentifikasi oleh model saya?' Ini mengukur kemampuan model untuk menemukan semua sampel positif. Seringkali ada trade-off di antara keduanya. Anda akan mengoptimalkan recall ketika biaya false negative tinggi. Misalnya, dalam model diagnosis medis untuk penyakit serius, Anda ingin menemukan setiap orang yang sakit, bahkan jika itu berarti beberapa orang sehat salah ditandai (presisi rendah). Anda tidak boleh melewatkan satu kasus pun. Sebaliknya, Anda akan mengoptimalkan presisi ketika biaya false positive tinggi. Misalnya, dalam sistem deteksi spam email yang menandai email penting sebagai spam, Anda ingin sangat yakin bahwa ketika Anda menyebut sesuatu spam, itu benar-benar spam, bahkan jika itu berarti beberapa spam lolos (recall rendah)."
• Kesalahan Umum: Mencampuradukkan definisi presisi dan recall. Tidak dapat memberikan contoh bisnis konkret untuk mengoptimalkan masing-masing. Menyatakan bahwa Anda selalu menginginkan keduanya tinggi tanpa menjelaskan trade-off inheren.
• 3 Pertanyaan Lanjutan Potensial:
  • Apa itu F1-score dan mengapa itu berguna?
  • Bisakah Anda menjelaskan kurva ROC dan metrik AUC?
  • Bagaimana Anda bisa menyesuaikan ambang klasifikasi model untuk mendukung presisi daripada recall?

Pertanyaan 8: Tulis kueri SQL untuk menemukan 3 departemen teratas dengan rata-rata gaji karyawan tertinggi. Asumsikan Anda memiliki tabel employees dan departments.

• Poin Penilaian: Menilai keterampilan SQL praktis Anda, yang fundamental untuk ekstraksi data. Menguji pengetahuan Anda tentang join, agregasi (GROUP BY, AVG), dan pengurutan/pembatasan hasil.
• Jawaban Standar: "Tentu. Dengan asumsi saya memiliki tabel employees dengan kolom id, name, salary, dan department_id, dan tabel departments dengan id dan department_name, saya akan menulis kueri berikut. Kueri ini pertama-tama menggabungkan kedua tabel berdasarkan ID departemen, kemudian mengelompokkan hasilnya berdasarkan nama departemen untuk menghitung rata-rata gaji untuk masing-masing. Terakhir, ini mengurutkan departemen-departemen ini berdasarkan rata-rata gaji mereka secara menurun dan mengambil hanya 3 hasil teratas."

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;

• Kesalahan Umum: Lupa klausa GROUP BY saat menggunakan fungsi agregat seperti AVG(). Menggunakan WHERE alih-alih HAVING untuk memfilter hasil agregat (meskipun tidak diperlukan dalam jawaban spesifik ini). Sintaks join yang salah.
• 3 Pertanyaan Lanjutan Potensial:
  • Bagaimana Anda akan memodifikasi kueri ini untuk juga menyertakan departemen tanpa karyawan?
  • Bagaimana Anda bisa menemukan karyawan dengan gaji tertinggi di masing-masing departemen teratas ini?
  • Apa perbedaan antara LEFT JOIN dan INNER JOIN?

Pertanyaan 9: Bagaimana Anda akan merancang uji A/B untuk perubahan yang diusulkan pada warna tombol halaman beranda situs web dari biru menjadi hijau, yang bertujuan untuk meningkatkan klik?

• Poin Penilaian: Mengevaluasi pemahaman Anda tentang desain eksperimen dan pengujian statistik. Menilai produk Anda dan kemampuan untuk menentukan metrik keberhasilan. Memeriksa kesadaran Anda akan potensi bias dan pertimbangan praktis.
• Jawaban Standar: "Untuk merancang uji A/B ini, saya akan terlebih dahulu mendefinisikan hipotesis saya: 'Mengubah warna tombol dari biru menjadi hijau akan meningkatkan tingkat klik-tayang (CTR).' Metrik utama adalah CTR, dihitung sebagai (jumlah klik / jumlah pengunjung unik). Saya akan secara acak membagi lalu lintas situs web yang masuk ke dalam dua kelompok: Kelompok A (kontrol) akan melihat tombol biru asli, dan Kelompok B (perlakuan) akan melihat tombol hijau baru. Sangat penting bahwa pembagiannya acak untuk menghindari bias. Sebelum memulai, saya akan menentukan ukuran sampel yang diperlukan untuk memastikan uji memiliki kekuatan statistik yang cukup untuk mendeteksi perbedaan yang berarti. Setelah menjalankan eksperimen untuk jangka waktu tertentu, misalnya dua minggu, saya akan mengumpulkan data dan melakukan uji statistik, seperti uji Z dua proporsi, untuk menentukan apakah perbedaan CTR antara kedua kelompok signifikan secara statistik. Jika nilai-p di bawah ambang yang telah ditentukan (misalnya, 0,05), saya dapat dengan yakin menyimpulkan bahwa perubahan tersebut memiliki efek dan merekomendasikan peluncuran tombol hijau."
• Kesalahan Umum: Lupa menyebutkan metrik kunci atau hipotesis yang jelas. Mengabaikan pentingnya randomisasi. Tidak menyebutkan kebutuhan akan uji signifikansi statistik untuk membuat keputusan.
• 3 Pertanyaan Lanjutan Potensial:
  • Apa itu kekuatan statistik dan mengapa itu penting?
  • Apa itu nilai-p, dalam istilah sederhana?
  • Apa saja masalah potensial, seperti efek kebaruan, yang dapat memengaruhi uji A/B ini?

Pertanyaan 10: Di mana Anda melihat bidang ilmu data berkembang dalam 5 tahun ke depan?

• Poin Penilaian: Menilai gairah Anda terhadap bidang tersebut dan kesadaran akan tren industri. Mengevaluasi pemikiran maju dan pola pikir strategis Anda. Memeriksa apakah minat Anda selaras dengan arah masa depan industri.
• Jawaban Standar: "Saya percaya ilmu data bergerak menuju otomatisasi, spesialisasi, dan aksesibilitas yang lebih besar. Di bidang otomatisasi, AutoML dan MLOps menjadi standar, mengotomatiskan bagian-bagian berulang dari pembangunan dan penerapan model, yang akan membebaskan ilmuwan data untuk lebih fokus pada perumusan masalah kompleks dan strategi bisnis. Kita juga akan melihat lebih banyak spesialisasi. Alih-alih 'ilmuwan data' yang generalis, akan ada peran yang lebih terdefinisi seperti 'Insinyur ML,' 'Insinyur Analitik,' dan 'Ilmuwan Peneliti.' Terakhir, saya paling bersemangat tentang dampak AI Generatif dan Large Language Models. Alat-alat ini mendemokratisasikan ilmu data, memungkinkan non-ahli untuk berinteraksi dengan data menggunakan bahasa alami dan memungkinkan ilmuwan data untuk jauh lebih produktif. Fokus akan bergeser dari hanya membangun model prediktif menjadi membangun sistem bertenaga AI yang terintegrasi, yang dapat bernalar, berkreasi, dan berinteraksi dengan cara yang jauh lebih canggih."
• Kesalahan Umum: Memberikan jawaban umum seperti "itu akan tumbuh." Menyebutkan tren tanpa menjelaskan dampaknya. Gagal menunjukkan minat pribadi atau kegembiraan tentang masa depan bidang tersebut.
• 3 Pertanyaan Lanjutan Potensial:
  • Bagaimana Anda secara pribadi mengikuti tren ini?
  • Tren mana dari ini yang paling membuat Anda bersemangat dan mengapa?
  • Bagaimana pendapat Anda tentang implikasi etis dari kebangkitan AI?

Wawancara Simulasi AI

Kami merekomendasikan penggunaan alat AI untuk wawancara simulasi. Alat ini dapat membantu Anda beradaptasi dengan tekanan dan memberikan umpan balik instan pada jawaban Anda. Jika saya adalah pewawancara AI yang dirancang untuk peran Data Scientist, berikut adalah cara saya akan menilai Anda:

Penilaian Satu: Pengetahuan Fundamental dan Kejelasan

Sebagai pewawancara AI, saya akan menguji pemahaman Anda tentang konsep-konsep inti. Saya akan mengajukan pertanyaan berbasis definisi seperti, "Jelaskan regularisasi dan mengapa digunakan," atau "Apa itu nilai-p?" Saya akan menganalisis respons Anda untuk akurasi teknis, kejelasan, dan kemampuan untuk menjelaskan topik kompleks secara ringkas. Tujuan saya adalah dengan cepat memverifikasi bahwa Anda memiliki dasar teoritis yang diperlukan sebelum beralih ke masalah yang lebih kompleks.

Penilaian Dua: Pemecahan Masalah Terstruktur

Sebagai pewawancara AI, saya akan menyajikan studi kasus mini untuk mengevaluasi proses pemecahan masalah Anda. Misalnya, saya mungkin bertanya, "Sebuah perusahaan ritel ingin mengurangi biaya inventaris. Bagaimana Anda akan mendekati masalah ini menggunakan data?" Saya akan menilai kemampuan Anda untuk menyusun masalah, mengidentifikasi sumber data yang relevan, mengusulkan fitur potensial, dan menguraikan rencana analitis langkah demi langkah yang jelas, dari eksplorasi data hingga pemodelan dan validasi.

Penilaian Tiga: Aplikasi Coding dan SQL Praktis

Sebagai pewawancara AI, saya akan mengevaluasi keterampilan langsung Anda dengan pertanyaan praktis dan terarah. Saya mungkin meminta Anda untuk secara lisan menjelaskan logika untuk fungsi Python guna menangani data yang hilang atau untuk menguraikan kueri SQL guna mengekstrak informasi spesifik dari skema database yang saya berikan. Ini memungkinkan saya untuk mengukur kenyamanan Anda dengan manipulasi data umum dan tugas kueri yang merupakan inti dari pekerjaan sehari-hari seorang Ilmuwan Data, memastikan Anda dapat menerjemahkan ide menjadi kode.

Mulai Latihan Wawancara Simulasi Anda

Klik untuk memulai latihan simulasi 👉 OfferEasy AI Interview – AI Mock Interview Practice to Boost Job Offer Success

Baik Anda lulusan baru 🎓, melakukan perubahan karir 🔄, atau menargetkan perusahaan impian Anda 🌟 — alat ini memberdayakan Anda untuk berlatih lebih efektif dan bersinar di setiap wawancara.

Ini memberikan pengalaman Tanya Jawab suara real-time, mengajukan pertanyaan lanjutan yang relevan, dan menyediakan laporan evaluasi wawancara yang komprehensif. Ini membantu Anda menunjukkan dengan tepat di mana Anda dapat meningkatkan, memungkinkan Anda untuk secara sistematis meningkatkan kinerja Anda. Banyak pengguna melaporkan peningkatan signifikan dalam tingkat keberhasilan tawaran pekerjaan mereka hanya setelah beberapa sesi.

Artikel ini ditulis oleh ahli Ilmuwan Data senior, Dr. Emily Carter, dan ditinjau keakuratannya oleh Leo, seorang Direktur HR dan Rekrutmen veteran.