Préparation aux entretiens en science des données

Félicitations, vous avez été invité à un entretien avec un data scientist ! Les efforts que vous avez déployés pour apprendre, constituer un portfolio et postuler à des emplois ont porté leurs fruits, et il est maintenant temps de réussir l'entretien avec un data scientist. Ce n'est pas une étape facile, et il se peut que vous ayez beaucoup de questions :

• Dois-je faire des recherches de fond ? Combien de temps dois-je investir ?
• Qu'en est-il des différents types d'entretiens ? Sont-ils vraiment très différents ?
• Quelles compétences dois-je améliorer avant l'entretien ?

La préparation à l'entretien en science des données comprend plusieurs étapes, que nous allons passer en revue. Après avoir lu cet article, vous disposerez d'une boîte à outils complète pour réussir n'importe quel entretien portant sur les données.

Comment se préparer à un entretien en science des données : Recherche de base

Avant tout, faites vos devoirs et étudiez l'entreprise, son secteur d'activité et vos interlocuteurs. Ce conseil est universel pour tout entretien d'embauche, mais il est essentiel dans le contexte d'un marché de l'emploi compétitif dans le domaine des données. Voici les étapes à suivre pour faire connaissance avec votre futur employeur.

Consultez l'offre d'emploi

Vous avez probablement postulé à un grand nombre d'emplois différents dans le domaine de la science des données (éventuellement via la plateforme d'emplois dans le domaine des données de DataCamp), il est donc essentiel de revenir sur les spécificités de celui pour lequel vous passez un entretien. Réfléchissez aux exigences, aux compétences dont vous aurez besoin et à tous les détails concernant l'entreprise, afin que tout soit bien présent dans votre esprit. 

Visitez leur site web

Examinez les produits ou services qu'ils proposent. Choisissez-en deux et réfléchissez à la manière dont vous pouvez améliorer leur fonctionnalité en utilisant vos compétences de scientifique des données. Au cours de l'entretien, n'hésitez pas à faire part de vos idées. Proposez à l'entreprise quelques exemples concrets de la manière dont vos compétences la rendront plus compétitive. En "vendant" votre valeur à l'entreprise, vous augmentez considérablement vos chances d'être embauché.

Étudier ses concurrents

Rechercher d'autres acteurs du secteur. Que proposent-ils ? Qu'est-ce qui les distingue de l'entreprise à laquelle vous postulez ? Il serait bon que vous trouviez une idée géniale pour surpasser leurs concurrents et que vous proposiez cette solution au cours de l'entretien.

Vérifiez les valeurs et la culture de l'entreprise

Vos valeurs sont-elles en accord avec elles ? Aimez-vous leur culture ? Lorsque vous vous présentez brièvement à l'employeur, décrivez subtilement vos principes de vie. Soyez honnête avec vous-même et ne sélectionnez que les valeurs auxquelles vous croyez vraiment pour faire bonne impression sur vos interlocuteurs.

Découvrez les réalisations récentes de l'entreprise

Ont-ils augmenté de manière significative le nombre de leurs clients ? Ont-ils participé à une conférence importante ? Utilisez le site web de l'entreprise et les médias sociaux, tels que LinkedIn, Twitter et Facebook. Prenez des notes et mentionnez vos conclusions au cours de l'entretien. Les gens aiment que l'on parle de leurs réalisations ou de celles de leur entreprise.

Faites des recherches sur votre interlocuteur

Si vous connaissez déjà la personne qui vous fera passer l'entretien, recherchez-la sur Google et sur LinkedIn. Découvrez quel type de personne ils sont. Contribuent-ils beaucoup à des projets à code source ouvert ? Faire du bénévolat dans une organisation sociale ? Qui sait, peut-être avez-vous fréquenté la même université ? Ces connaissances vous aideront à choisir la meilleure stratégie de communication pour atteindre vos interlocuteurs.

Préparation à l'entretien en science des données : Types d'entretiens

Réussir l'entretien en science des données signifie être prêt pour n'importe quel type d'entretien. Un entretien peut se dérouler avec différents moyens techniques (téléphone, appel vidéo ou en personne) et avec différents représentants de l'entreprise (personnel des ressources humaines, direction ou professionnels des données).

Tout entretien sur la science des données

1. Relisez votre CV et votre lettre de motivation, car on vous posera des questions sur ce que vous y avez écrit. Un coup d'œil sur ces documents vous aidera à prévoir les questions auxquelles vous serez confronté. 
2. Soyez prêt à poser des questions sur l'entreprise et le poste. Un entretien est un dialogue au cours duquel vous pouvez vous renseigner sur n'importe quel sujet si vous avez des questions. Vous ferez également preuve d'initiative si vous avez des questions pertinentes et perspicaces à poser.
3. Préparez vos attentes salariales. Qu'il s'agisse de votre premier emploi dans le domaine des données ou que vous ayez une expérience considérable en science des données, vous devez savoir quel salaire demander. Consultez les attentes salariales en science des données en 2022 pour savoir ce qu'il faut demander pour votre titre de poste et votre ensemble de compétences.
4. Préparez les réponses aux questions les plus courantes, comme par exemple : Pourquoi voulez-vous travailler ici ? Qu'attendez-vous de votre supérieur hiérarchique ? Vous aimez travailler de manière plus indépendante ou en contact étroit avec l'équipe ? 
5. Organisez un entretien fictif avec un ami. Ce n'est pas la même chose qu'un véritable entretien, mais cela offre de grandes chances de déceler des problèmes auxquels vous n'avez pas pensé.
6. Portez des vêtements confortables. Vous devez vous sentir à l'aise tout en reflétant la culture et les attentes de l'entreprise. S'il s'agit d'un poste au sein d'une entreprise, envisagez d'opter pour une approche intelligente. S'il s'agit d'une entreprise technologique à la mode, vous pouvez l'atténuer un peu. 
7. Repos. Veillez à bien dormir et à ne pas être épuisé, sinon vos chances d'être embauché s'en trouveront fortement diminuées.

Entretien téléphonique

L'entretien téléphonique est très probablement le premier type d'entretien auquel vous serez soumis. Bien que cela puisse être intimidant, vous pouvez réduire le stress en vous préparant à l'avance :

1. Assurez-vous que votre connexion est bonne et stable. Il ne doit pas y avoir d'interférences ou de déconnexions pendant l'entretien.
2. Trouvez un endroit calme et dites à tout le monde que vous ne serez pas disponible pendant une heure.
3. Chargez votre téléphone. Il est très important que votre téléphone portable ne tombe pas en panne au milieu de votre conversation.

Appel vidéo

Un appel vidéo est, à certains égards, similaire à un entretien téléphonique, mais dans ce cas, vous pouvez voir vos interlocuteurs.

1. Disposer d'une connexion internet stable et rapide. 
2. Installez le logiciel nécessaire à votre appel vidéo
3. Faites attention à votre environnement; il doit être soigné et professionnel.
4. Votre environnement doit être bien éclairé; testez la qualité de la vidéo avant l'entretien. Veillez à ce que votre webcam soit placée à un angle flatteur.
5. Vérifiez la webcam et le microphone; ils doivent fonctionner parfaitement.

En personne

Vous pouvez commencer par un entretien téléphonique ou vidéo avant de passer à un entretien en personne. Il se peut également que vous ayez quelques entretiens en personne, en fonction du poste et de l'entreprise. Voici quelques conseils : 

1. Sachez comment vous rendre sur le lieu de l'entretien. Planifiez soigneusement le voyage et vérifiez le temps nécessaire pour arriver à destination.
2. Le langage corporel est important dans les interactions en face à face. Entraînez-vous au préalable. Vous devez avoir l'air d'une personne amicale et ouverte.
3. Ne soyez pas en retard mais n'arrivez pas trop tôt. Dans la plupart des cas, il est raisonnable d'arriver 5 à 10 minutes avant l'heure de l'entretien.

HR

Un entretien avec une personne des ressources humaines est probablement la première étape du processus d'entretien en science des données. Ils s'intéressent généralement à votre profil psychologique et à vos compétences interpersonnelles plutôt qu'à vos connaissances techniques. Les questions les plus fréquentes sont les suivantes :

1. Quelles sont vos forces et vos faiblesses ? Cette question semble simple, mais en réalité, ce qui les intéresse, c'est votre capacité à vous auto-évaluer. Montrez-leur comment vos points forts apporteront de la valeur à l'entreprise et comment vous comptez améliorer vos points faibles.
2. Parlez-moi de votre plus grande erreur; comment l'avez-vous corrigée ? Racontez une histoire au RH. Il doit comporter un cadre, un point culminant et une conclusion. Dites-leur ce que vous avez appris de ce défi et comment il vous a permis d'améliorer vos compétences.
3. Comment réagissez-vous aux commentaires négatifs ? Montrez votre professionnalisme en expliquant comment vous en avez tiré des leçons pour améliorer vos performances professionnelles.

Se préparer à l'entretien technique en science des données

Il est maintenant temps de passer un entretien technique en science des données. Selon le rôle, différentes compétences peuvent être requises, telles que SQL, Python, R et l'apprentissage automatique. Nous couvrirons ici un large éventail de compétences dont vous pourriez avoir besoin et nous vous fournirons des ressources pour les maîtriser.

Codage de base

En tant que data scientist, vous devrez écrire du code, le plus souvent en Python, R ou SQL :

1. Python. Pendant que vous postulez à un emploi de data scientist, faites un rapide tour d'horizon des questions de codage les plus courantes en Python, et consultez notre liste de 23 questions d'entretien pour data scientist.
2. R. Entraînez-vous à répondre à des questions d'entretien sur l'apprentissage automatique en R. C'est peut-être un défi, mais c'est une excellente expérience d'apprentissage !
3. SQL. Les 21 meilleures questions d'entretien en ingénierie des données vous donneront une idée des questions SQL les plus courantes en science des données. Vous pouvez également consulter notre antisèche SQL. Apprendre à prendre des décisions basées sur des données en SQL est une autre partie cruciale de la préparation à l'entretien en science des données.

Statistiques 

Les statistiques sont exigées pratiquement partout. Vous n'avez pas besoin d'en savoir autant qu'un titulaire d'une maîtrise en statistiques, mais vous devez bien maîtriser les concepts fondamentaux. Il s'agit notamment de la moyenne, de la médiane, de l'écart-type, de la variance, de la distribution normale, des modèles statistiques, des probabilités, des statistiques bayésiennes et des tests d'hypothèse. Vous pouvez tester vos compétences statistiques en pratiquant les questions d'entretien sur les statistiques en Python et les questions d'entretien sur les statistiques en R.

Nettoyage des données 

Les données du monde réel sont non structurées et désordonnées, c'est pourquoi vous devez les nettoyer avant même de commencer à les analyser. Il est essentiel pour tout rôle de données d'être en mesure d'identifier les erreurs et les inexactitudes dans les données ainsi que de les préparer pour l'analyse statistique et la visualisation. Rafraîchissez vos compétences en matière de manipulation de données dans nos cours sur le nettoyage des données en Python et le nettoyage des données en R.

Apprentissage automatique

Selon la description de votre poste, il peut être nécessaire de faire de l'apprentissage automatique. Passez en revue les algorithmes ML les plus courants : régression linéaire et logistique, arbre de décision, forêt aléatoire, K-Nearest Neighbors, puis appliquez les compétences en examinant les questions d'apprentissage automatique dans Practicing Machine Learning Interview Questions in Python and R. En outre, consultez les meilleures questions d'entretien sur l'apprentissage automatique.

Pour une compréhension plus approfondie de l'apprentissage automatique, notre cours sur l'algèbre linéaire pour la science des données en R est une bonne introduction.

Visualisation des données

La visualisation des données est sans doute l'une des compétences les plus importantes pour un scientifique des données. Vous devez être en mesure de présenter le travail que vous avez effectué de manière claire et complète pour un public technique et non technique. Si vous devez parler à des clients, l'importance de cette compétence est décuplée. Préparez-vous à discuter des tracés les plus efficaces pour différents types de données. Consultez ces cours sur la bibliothèque de visualisation de données ggplot2 pour R et matplotlib pour Python. En outre, vous apprendrez à communiquer efficacement sur les données.

Conseils et astuces pour les entretiens en science des données

Enfin, découvrez quelques conseils et astuces qui vous aideront à réussir l'entretien en science des données :

Personne n'attend de vous que vous sachiez tout 

Il est normal de ne pas avoir de compétences spécifiques. Si l'entreprise demande une solution en R, mais que vous ne savez le faire qu'en Python, démontrez comment vous pouvez résoudre des problèmes avec Python et montrez votre volonté d'apprendre R.

Réfléchissez avant de répondre

Demandez plus de temps si la question l'exige. Cela montre que vous prenez leurs questions au sérieux. Cependant, ne le faites pas pour chaque question.

Expliquez le rôle d'un scientifique des données

Parfois, surtout dans les petites entreprises, ils ne savent pas vraiment pourquoi ils ont besoin d'un data scientist. Si c'est le cas, soulignez comment vous pouvez améliorer la visibilité et les bénéfices de l'entreprise en améliorant les produits existants ou en créant de nouvelles solutions.

Les industries diffèrent

Le travail de data scientist peut varier considérablement d'un domaine à l'autre. Une entreprise de biotechnologie est différente d'un fournisseur de services cloud. Prenez le temps de comprendre les spécificités du domaine de l'entreprise et montrez à l'entreprise que vous souhaitez apprendre. Cependant, fondamentalement, tout le monde travaille avec les données, et les données sont accessibles de la même manière, quel que soit le secteur d'activité.

Traitement des rejets

Telle est la réalité du marché du travail compétitif d'aujourd'hui. Apprenez de vos erreurs, continuez à acquérir de nouvelles compétences et améliorez les anciennes. Demandez conseil à des employés plus anciens, surtout s'ils travaillent dans le domaine de la science des données. Vous pouvez également demander un retour d'information à l'examinateur si vous n'avez pas été retenu pour un poste. 

Réflexions finales

Vous savez maintenant comment vous préparer à un entretien avec un data scientist ! Récapitulons ce que nous avons appris :

• Faites des recherches sur l'entreprise, le secteur d'activité et les personnes chargées des entretiens.
• Préparez-vous différemment aux différents types d'entretiens : par téléphone, par appel vidéo, en personne, avec des professionnels des ressources humaines, de la gestion ou des données.
• Cependant, tous les entretiens sont similaires à bien des égards. Intégrez les étapes de préparation suggérées à votre routine.
• Des tonnes de ressources sur la science des données sont disponibles pour vous préparer à toute question technique. Consultez-les régulièrement !