Data Science Interview Vorbereitung

Herzlichen Glückwunsch, du wurdest zu einem Interview mit einem Datenwissenschaftler eingeladen! Deine harte Arbeit beim Lernen, Erstellen eines Portfolios und Bewerben hat sich ausgezahlt und jetzt ist es an der Zeit, das Vorstellungsgespräch für Data Scientists zu gewinnen. Das ist kein einfacher Schritt und du hast vielleicht eine Menge Fragen:

• Muss ich Hintergrundforschung betreiben? Wie viel Zeit sollte ich investieren?
• Was ist mit den verschiedenen Arten von Interviews? Sind sie wirklich so unterschiedlich?
• Welche Fähigkeiten sollte ich vor dem Vorstellungsgespräch aufpolieren?

Die Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch in den Datenwissenschaften umfasst mehrere Schritte, die wir alle durchgehen werden. Nach der Lektüre dieses Artikels hast du ein komplettes Instrumentarium, um jedes datenbezogene Vorstellungsgespräch zu meistern.

Wie du dich auf ein Data Science Interview vorbereitest: Hintergrundforschung

Zuallererst solltest du deine Hausaufgaben machen und das Unternehmen, seine Branche und deine Gesprächspartner kennenlernen. Dieser Ratschlag gilt für jedes Vorstellungsgespräch, ist aber auf dem umkämpften Arbeitsmarkt für Datenjobs besonders wichtig. Hier sind die Schritte, die du unternehmen kannst, um deinen zukünftigen Arbeitgeber kennenzulernen.

Überprüfe die Stellenausschreibung

Wahrscheinlich hast du dich auf viele verschiedene Stellen im Bereich Data Science beworben (möglicherweise über die DataCamp-Plattform), deshalb ist es wichtig, dass du dir die Besonderheiten der Stelle, auf die du dich bewirbst, noch einmal ansiehst. Überlege dir die Anforderungen, die Fähigkeiten, die du brauchst, und alle Details über das Unternehmen, damit du alles noch im Kopf hast. 

Geh zu ihrer Website

Sieh dir an, welche Produkte oder Dienstleistungen sie anbieten. Wähle zwei davon aus und überlege dir, wie du ihre Funktionalität mit deinen Fähigkeiten als Data Scientist verbessern kannst. Zögere während des Gesprächs nicht, deine Ideen mitzuteilen. Biete dem Unternehmen einige konkrete Möglichkeiten an, wie deine Fähigkeiten seine Wettbewerbsfähigkeit verbessern können. Indem du dem Unternehmen deinen Wert "verkaufst", erhöhst du deine Chancen, eingestellt zu werden, dramatisch.

Studiere ihre Konkurrenten

Recherchiere andere Akteure der Branche. Was bieten sie? Was unterscheidet sie von dem Unternehmen, bei dem du dich bewirbst? Es wäre schön, wenn du mit einer tollen Idee aufwarten könntest, um ihre Konkurrenten auszustechen und diese Lösung während des Vorstellungsgesprächs anzubieten.

Überprüfe die Werte und die Kultur des Unternehmens

Stimmen deine Werte mit ihnen überein? Magst du ihre Kultur? Wenn du dich dem Arbeitgeber kurz vorstellst, beschreibe auf subtile Weise deine Lebensprinzipien. Sei ehrlich zu dir selbst und wähle nur die Werte aus, an die du wirklich glaubst, um den richtigen Eindruck bei den Gesprächspartnern zu hinterlassen.

Informiere dich über die jüngsten Erfolge des Unternehmens

Haben sie die Kundenzahl deutlich erhöht? Haben sie an einer wichtigen Konferenz teilgenommen? Nutze die Website des Unternehmens und die sozialen Medien, wie LinkedIn, Twitter und Facebook. Mach dir Notizen und erwähne deine Erkenntnisse während des Gesprächs. Menschen mögen es, wenn wir darüber sprechen, was sie oder ihre Unternehmen erreicht haben.

Recherchiere deinen Gesprächspartner

Wenn du bereits weißt, wer dich interviewen wird, google ihn und suche ihn auf LinkedIn. Finde heraus, was für ein Mensch sie sind. Tragen sie viel zu Open-Source-Projekten bei? Ehrenamtlich bei einer sozialen Organisation arbeiten? Wer weiß, vielleicht wart ihr ja auf demselben College? Dieses Wissen wird dir helfen, die beste Kommunikationsstrategie zu wählen, um deine Gesprächspartner zu erreichen.

Data Science Interview Prep: Interview-Typen

Um das Vorstellungsgespräch in den Datenwissenschaften zu bestehen, musst du auf jede Art von Gespräch vorbereitet sein. Ein Vorstellungsgespräch kann mit verschiedenen technischen Mitteln (z. B. per Telefon, Videoanruf oder persönlich) und mit verschiedenen Unternehmensvertretern (z. B. Personalern, Führungskräften oder Datenexperten) geführt werden.

Jedes Data Science Interview

1. Überprüfe deinen Lebenslauf und dein Anschreiben, denn du wirst nach den Dingen gefragt werden, die du dort geschrieben hast. Ein Blick darauf hilft dir, die Fragen vorherzusehen, die auf dich zukommen werden. 
2. Sei bereit, Fragen über das Unternehmen und die Stelle zu stellen. Ein Vorstellungsgespräch ist ein Dialog, bei dem du dich über alles erkundigen kannst, wenn du Fragen hast. Es zeugt auch von Initiative, wenn du relevante und aufschlussreiche Fragen stellen kannst.
3. Bereite deine Gehaltsvorstellungen vor. Es spielt keine Rolle, ob es deine erste datenbezogene Stelle ist oder ob du schon viel Erfahrung in der Datenwissenschaft hast; du solltest wissen, welches Gehalt du verlangen kannst. Schau dir die Gehaltserwartungen für Data Science im Jahr 2022 an, um herauszufinden, was du für deine Berufsbezeichnung und deine Fähigkeiten verlangen kannst.
4. Bereite die Antworten auf die häufigsten Fragen vor, wie zum Beispiel: Warum willst du hier arbeiten? Was erwartest du von deiner Führungskraft? Arbeitest du gerne selbstständig oder in engem Kontakt mit dem Team? 
5. Führe ein Probeinterview mit einem Freund durch. Es ist nicht dasselbe wie ein echtes Vorstellungsgespräch, aber es bietet gute Chancen, Probleme zu erkennen, an die du noch nicht gedacht hast.
6. Zieh dir bequeme Kleidung an. Du willst dich wohlfühlen und gleichzeitig die Unternehmenskultur und die Erwartungen widerspiegeln. Wenn es sich um eine Stelle in einem Unternehmen handelt, solltest du dich schlau machen. Wenn es sich um ein trendiges Technologieunternehmen handelt, kannst du es ein bisschen abmildern. 
7. Ruhe. Achte darauf, dass du gut schläfst und nicht erschöpft bist, sonst werden deine Einstellungschancen stark beeinträchtigt.

Telefoninterview

Ein Telefoninterview ist höchstwahrscheinlich die erste Art von Interview, die du führen wirst. Das kann zwar entmutigend sein, aber wenn du dich im Voraus vorbereitest, kannst du den Stress reduzieren:

1. Stelle sicher, dass du eine gute und stabile Verbindung hast. Während des Gesprächs sollte es keine Störungen oder Unterbrechungen geben.
2. Suche dir einen ruhigen Ort und sage allen, dass du in der nächsten Stunde nicht erreichbar bist.
3. Lade dein Telefon auf. Es ist sehr wichtig, dass dein Handy nicht mitten in deinem Gespräch den Geist aufgibt.

Videoanruf

Ein Videogespräch ist in gewisser Weise ähnlich wie ein Telefoninterview, aber in diesem Fall kannst du deine Gesprächspartner sehen.

1. Du brauchst eine stabile und schnelle Internetverbindung. 
2. Installiere die notwendige Software für deinen Videoanruf
3. Achte auf deine Umgebung; sie sollte ordentlich und professionell sein.
4. Deine Umgebung sollte gut beleuchtet sein; teste die Videoqualität vor deinem Gespräch. Achte darauf, dass deine Webcam in einem günstigen Winkel steht.
5. Überprüfe die Webcam und das Mikrofon; sie sollten einwandfrei funktionieren.

Persönlich

Du könntest mit einem Telefon- oder Videointerview beginnen, bevor du zu einem persönlichen Gespräch übergehst. Je nach Stelle und Unternehmen kannst du auch ein paar persönliche Gespräche führen. Hier sind einige Tipps: 

1. Wisse, wie du zum Ort des Vorstellungsgesprächs kommst. Plane die Reise gründlich und überprüfe, wie viel Zeit du für die Anreise brauchst.
2. Die Körpersprache ist bei der Interaktion von Angesicht zu Angesicht wichtig. Übe im Vorfeld. Du solltest wie ein freundlicher und offener Mensch wirken.
3. Sei nicht zu spät, aber auch nicht zu früh da. In den meisten Fällen ist es angemessen, 5-10 Minuten vor dem Termin zu kommen.

HR

Ein Vorstellungsgespräch mit einem Personalverantwortlichen ist wahrscheinlich der erste Schritt im Bewerbungsprozess für Data Science. Sie sind in der Regel eher an deinem psychologischen Porträt und deinen zwischenmenschlichen Fähigkeiten interessiert als an deinem technischen Wissen. Die typischsten Fragen, die du erwarten kannst, sind:

1. Was sind deine Stärken und Schwächen? Das klingt nach einer einfachen Frage, aber in Wirklichkeit geht es um deine Fähigkeit, dich selbst einzuschätzen. Zeig ihnen, wie deine Stärken dem Unternehmen einen Nutzen bringen und wie du deine Schwächen verbessern willst.
2. Erzähl mir von deinem größten Fehler; wie hast du ihn behoben? Erzähle der Personalabteilung eine Geschichte. Er sollte einen Schauplatz, einen Höhepunkt und einen Schluss haben. Erzähle ihnen, was du aus dieser Herausforderung gelernt hast und wie sie dir geholfen hat, deine Fähigkeiten zu verbessern.
3. Wie reagierst du auf negatives Feedback? Zeige deine Professionalität, indem du erzählst, wie du daraus lernst, um deine Arbeitsleistung zu verbessern.

Vorbereitung auf das technische Interview in der Datenwissenschaft

Jetzt ist es Zeit für ein technisches Data Science-Interview. Je nach Aufgabe sind unterschiedliche Kenntnisse erforderlich, z.B. in SQL, Python, R und maschinellem Lernen. Hier werden wir ein breites Spektrum an Fähigkeiten abdecken, die du vielleicht brauchst, und dir Ressourcen zur Verfügung stellen, um sie zu meistern.

Grundlegende Kodierung

Als Datenwissenschaftler/in musst du Code schreiben, meist in Python, R oder SQL:

1. Python. Wenn du dich für eine Stelle als Datenwissenschaftler/in bewirbst, solltest du dir einen Überblick über die häufigsten Fragen zur Programmierung in Python verschaffen und unsere Liste mit 23 Fragen zum Vorstellungsgespräch für Datenwissenschaftler/innen lesen.
2. R. Übe einige Machine Learning Interviewfragen in R. Es mag eine Herausforderung sein, aber es ist eine großartige Lernerfahrung!
3. SQL. Die Top 21 Data Engineering Interview Questions geben dir einen Überblick über die häufigsten SQL-Fragen in der Datenwissenschaft und du kannst dir auch unseren SQL-Spickzettel ansehen. Zu lernen, wie man datengesteuerte Entscheidungen in SQL trifft, ist ein weiterer wichtiger Teil der Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch in den Datenwissenschaften.

Statistik 

Statistik wird praktisch überall verlangt. Du musst nicht so viel wissen wie ein Masterabsolvent in Statistik, aber du brauchst ein gutes Verständnis der grundlegenden Konzepte. Dazu gehören: Mittelwert, Median, Standardabweichung, Varianz, Normalverteilung, statistische Modelle, Wahrscheinlichkeiten, Bayessche Statistik und Hypothesentests. Du kannst deine statistischen Fähigkeiten in Practicing Statistics Interview Questions in Python und Practicing Statistics Interview Questions in R testen.

Datenbereinigung 

Daten aus der realen Welt sind unstrukturiert und unordentlich. Bevor du also mit der Analyse beginnst, solltest du sie bereinigen. Für jede Datenrolle ist es wichtig, Fehler und Ungenauigkeiten in den Daten zu erkennen und sie für die statistische Analyse und Visualisierung vorzubereiten. Frische deine Kenntnisse im Umgang mit Daten in unseren Kursen zur Datenbereinigung in Python und zur Datenbereinigung in R auf.

Maschinelles Lernen

Je nach Berufsbeschreibung kann es notwendig sein, ein wenig maschinelles Lernen zu betreiben. Lerne die gebräuchlichsten ML-Algorithmen kennen: lineare und logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest, K-Nearest Neighbors, und wende dann die Fähigkeiten an, indem du die Fragen zum maschinellen Lernen in Practicing Machine Learning Interview Questions in Python and R wiederholst. Außerdem findest du hier die besten Fragen zum maschinellen Lernen.

Für ein tieferes Verständnis des maschinellen Lernens ist unser Kurs " Lineare Algebra für Data Science in R " ein guter Grundkurs.

Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist wohl eine der wichtigsten Fähigkeiten für einen Datenwissenschaftler. Du solltest in der Lage sein, deine Arbeit sowohl für ein technisches als auch für ein nicht-technisches Publikum umfassend und klar zu präsentieren. Wenn du mit Kunden sprechen musst, wird diese Fähigkeit um das Zehnfache wichtiger. Sei darauf vorbereitet, die effizientesten Diagramme für verschiedene Arten von Daten zu diskutieren. Schau dir diese Kurse über die Datenvisualisierungsbibliothek ggplot2 für R und matplotlib für Python an. Außerdem lernst du , wie du Dateneinblicke effektiv kommunizieren kannst.

Tipps und Tricks für das Data Science Interview

Zum Schluss noch ein paar Tipps und Tricks, die dir dabei helfen werden, das Data Science-Interview zu knacken:

Keiner erwartet, dass du alles weißt 

Dass du keine bestimmte Fähigkeit hast, ist normal. Wenn das Unternehmen eine Lösung in R verlangt, du aber nur Python beherrschst, zeige, wie du Probleme mit Python lösen kannst und zeige deine Bereitschaft, R zu lernen.

Denk nach, bevor du antwortest

Bitte um mehr Zeit, wenn die Frage es erfordert. Es zeigt, dass du ihre Fragen ernst nimmst. Mache das aber nicht bei jeder Frage.

Erkläre die Rolle eines Datenwissenschaftlers

Manchmal, vor allem bei kleineren Unternehmen, wissen sie vielleicht nicht genau, warum sie einen Datenwissenschaftler brauchen. Wenn dies der Fall ist, betone, wie du die Sichtbarkeit und den Gewinn des Unternehmens verbessern kannst, indem du die bestehenden Produkte verbesserst oder neue Lösungen entwickelst.

Branchen unterscheiden sich

Die Arbeit als Datenwissenschaftler/in in verschiedenen Bereichen kann sehr unterschiedlich sein. Ein Biotech-Unternehmen ist etwas anderes als ein Cloud-Service-Anbieter. Nimm dir etwas Zeit, um die Besonderheiten des Unternehmensbereichs zu verstehen, und zeige dem Unternehmen, dass du lernen willst. Grundsätzlich arbeitet aber jeder mit den Daten, und die Daten sind unabhängig von der Branche auf ähnliche Weise zugänglich.

Umgang mit Ablehnungen

Das ist die Realität auf dem heutigen umkämpften Arbeitsmarkt. Lerne aus deinen Fehlern, lerne weiterhin neue Fähigkeiten und verbessere die alten. Frag ältere Mitarbeiter um Rat, vor allem wenn sie in der Datenwissenschaft arbeiten. Du kannst auch um eine Rückmeldung des Interviewers bitten, wenn du dich nicht erfolgreich auf eine Stelle beworben hast. 

Schlussgedanken

Jetzt weißt du, wie du dich auf ein Interview mit einem Datenwissenschaftler vorbereiten kannst! Lass uns zusammenfassen, was wir gelernt haben:

• Recherchiere Hintergrundinformationen über das Unternehmen, die Branche und die Gesprächspartner.
• Bereite dich auf verschiedene Arten von Vorstellungsgesprächen vor: per Telefon, Videoanruf, persönlich, mit HR-, Management- oder Datenexperten
• Alle Interviews sind jedoch in vielen Aspekten ähnlich. Mach die vorgeschlagenen Vorbereitungsschritte zu einem Teil deiner Routine.
• Es gibt tonnenweise Data Science-Ressourcen, die dich auf jede technische Frage vorbereiten. Sieh sie dir alle regelmäßig an!