डेटा साइंस इंटरव्यू की तैयारी

बधाई हो, आपको डेटा साइंटिस्ट इंटरव्यू के लिए आमंत्रित किया गया है! सीखने, एक पोर्टफोलियो बनाने, और नौकरियों के लिए आवेदन करने में आपकी कड़ी मेहनत सफल हुई है, और अब डेटा साइंटिस्ट इंटरव्यू को क्रैक करने का समय है। यह आसान कदम नहीं है, और आपके मन में कई सवाल हो सकते हैं:

• क्या मुझे पृष्ठभूमि शोध करना चाहिए? इसमें कितना समय लगाना चाहिए?
• इंटरव्यू के अलग-अलग प्रकारों का क्या? क्या वे वाकई बहुत अलग होते हैं?
• इंटरव्यू से पहले मुझे किन कौशलों को तराशना चाहिए?

डेटा साइंस इंटरव्यू की तैयारी में कई चरण होते हैं, और हम उन सभी पर चर्चा करेंगे। इस लेख को पढ़ने के बाद, आपके पास किसी भी डेटा-संबंधित इंटरव्यू में सफल होने के लिए एक पूरा टूलकिट होगा।

डेटा साइंस इंटरव्यू के लिए कैसे तैयारी करें: पृष्ठभूमि शोध

सबसे पहले, अपना होमवर्क करें और कंपनी, उसके उद्योग, और अपने इंटरव्यूअर्स के बारे में जानें। यह सलाह किसी भी नौकरी के इंटरव्यू के लिए सार्वभौमिक है, लेकिन प्रतिस्पर्धी डेटा जॉब मार्केट के संदर्भ में यह बेहद ज़रूरी है। यहां वे कदम हैं जिनसे आप अपने भावी नियोक्ता को बेहतर जान सकते हैं।

जॉब पोस्टिंग की समीक्षा करें

संभावना है कि आपने कई अलग-अलग डेटा साइंस नौकरियों के लिए आवेदन किया होगा, इसलिए जिस भूमिका के लिए आप इंटरव्यू दे रहे हैं, उसकी खासियतों पर फिर से जाना ज़रूरी है। आवश्यकताओं, जिन कौशलों की ज़रूरत होगी, और कंपनी से जुड़ी जानकारियों पर सोचें ताकि सब कुछ आपके दिमाग में ताज़ा रहे। 

उनकी वेबसाइट पर जाएँ

देखें कि वे कौन से प्रोडक्ट या सेवाएँ देते हैं। उनमें से दो चुनें और सोचें कि एक डेटा साइंटिस्ट के रूप में आप उनकी कार्यक्षमता को कैसे बढ़ा सकते हैं। इंटरव्यू के दौरान, अपने विचार साझा करने में संकोच न करें। कंपनी को कुछ ठोस तरीके सुझाएँ जिनसे आपके कौशल उसे और प्रतिस्पर्धी बनाएँगे। कंपनी को अपना मूल्य "बेचकर" आप चुने जाने की अपनी संभावनाएँ काफी बढ़ा देते हैं।

उनके प्रतिस्पर्धियों का अध्ययन करें

उद्योग के अन्य खिलाड़ियों पर शोध करें। वे क्या पेशकश करते हैं? जिस कंपनी में आप आवेदन कर रहे हैं, उससे उन्हें क्या अलग करता है? यदि आप उनके प्रतिद्वंद्वियों को पछाड़ने का कोई अच्छा विचार ला सकें और इंटरव्यू में यह समाधान पेश करें, तो बहुत अच्छा होगा।

कंपनी के मूल्यों और संस्कृति की जाँच करें

क्या आपके मूल्य उनसे मेल खाते हैं? क्या आपको उनकी संस्कृति पसंद आती है? जब आप नियोक्ता को अपना संक्षिप्त परिचय दे रहे हों, तो अपने जीवन सिद्धांतों का सूक्ष्मता से वर्णन करें। अपने प्रति ईमानदार रहें और केवल उन्हीं मूल्यों को चुनें जिन पर आप सच में विश्वास करते हैं, ताकि इंटरव्यूअर्स पर सही प्रभाव पड़े।

कंपनी की हाल की उपलब्धियों का पता लगाएँ

क्या उन्होंने ग्राहकों की संख्या में उल्लेखनीय वृद्धि की है? क्या उन्होंने किसी महत्वपूर्ण कॉन्फ्रेंस में भाग लिया? कंपनी की वेबसाइट और LinkedIn, Twitter, Facebook जैसे सोशल मीडिया का उपयोग करें। नोट्स लें, और इंटरव्यू के दौरान अपने निष्कर्षों का उल्लेख करें। लोग अच्छा महसूस करते हैं जब हम उनकी या उनकी कंपनी की उपलब्धियों के बारे में बात करते हैं।

अपने इंटरव्यूअर के बारे में शोध करें

यदि आपको पहले से पता है कि आपका इंटरव्यू कौन लेगा, तो उन्हें Google करें और LinkedIn पर खोजें। जानें वे किस प्रकार के व्यक्ति हैं। क्या वे ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स में अधिक योगदान देते हैं? क्या वे किसी सामाजिक संगठन में वॉलंटियर करते हैं? कौन जानता है, शायद आप दोनों ने एक ही कॉलेज से पढ़ाई की हो? यह जानकारी आपको अपने इंटरव्यूअर्स से जुड़ने के लिए सर्वोत्तम संप्रेषण रणनीति चुनने में मदद करेगी।

डेटा साइंस इंटरव्यू की तैयारी: इंटरव्यू के प्रकार

डेटा साइंस इंटरव्यू को क्रैक करने का मतलब है किसी भी प्रकार के इंटरव्यू के लिए तैयार रहना। इंटरव्यू अलग-अलग तकनीकी माध्यमों (जैसे फोन, वीडियो कॉल, या आमने-सामने) और कंपनी के अलग-अलग प्रतिनिधियों (जैसे HR, प्रबंधन, या डेटा प्रोफेशनल) के साथ हो सकता है।

कोई भी डेटा साइंस इंटरव्यू

1. अपने रिज़्यूमे और कवर लेटर की समीक्षा करें क्योंकि आपसे वहाँ लिखी बातों के बारे में पूछा जाएगा। उन पर एक नज़र डालना आपको संभावित सवालों का अनुमान लगाने में मदद करेगा। 
2. कंपनी और नौकरी के बारे में प्रश्न पूछने के लिए तैयार रहें। इंटरव्यू एक संवाद है जहाँ यदि आपके कोई सवाल हैं तो आप पूछ सकते हैं। प्रासंगिक और सूझबूझ वाले प्रश्न पूछना पहल दिखाता है।
3. अपेक्षित वेतन तय करें। चाहे यह आपकी पहली डेटा-संबंधित नौकरी हो या आपके पास डेटा साइंस में अच्छा अनुभव हो; आपको यह पता होना चाहिए कि कितना वेतन माँगना है। 2022 में डेटा साइंस सैलरी अपेक्षाएँ देखें ताकि अपनी जॉब टाइटल और स्किलसेट के अनुसार क्या माँगना है, समझ सकें।
4. सबसे आम सवालों के जवाब तैयार करें, जैसे: आप यहाँ काम करना क्यों चाहते हैं? आप अपने मैनेजर से क्या अपेक्षा रखते हैं? क्या आप अधिक स्वतंत्र रूप से काम करना पसंद करते हैं या टीम के साथ नज़दीकी सहयोग में? 
5. किसी दोस्त के साथ मॉक इंटरव्यू करें। यह असली इंटरव्यू जैसा तो नहीं होगा, लेकिन इससे उन समस्याओं को पकड़ने का बढ़िया मौका मिलता है जिनके बारे में आपने सोचा न हो।
6. आरामदायक और उपयुक्त कपड़े पहनें। आप सहज महसूस करना चाहते हैं, साथ ही कंपनी की संस्कृति और अपेक्षाओं को भी दर्शाना चाहते हैं। यदि यह कॉर्पोरेट भूमिका है, तो थोड़ा औपचारिक जाएँ। अगर यह कोई ट्रेंडी टेक कंपनी है, तो थोड़ा कैज़ुअल रखा जा सकता है। 
7. आराम करें। सुनिश्चित करें कि आप अच्छी नींद लें और थके हुए न हों, वरना आपके चयन की संभावनाएँ काफ़ी घट सकती हैं।

फोन इंटरव्यू

फोन इंटरव्यू सबसे अधिक संभावना है कि पहला इंटरव्यू होगा जिससे आप गुजरेंगे। यह भयावह लग सकता है, लेकिन पहले से तैयारी करके आप तनाव कम कर सकते हैं:

1. अच्छा और स्थिर कनेक्शन सुनिश्चित करें। इंटरव्यू के दौरान रुकावटें या डिसकनेक्शन नहीं होने चाहिए।
2. एक शांत जगह ढूँढ़ें और सबको बता दें कि आप अगले एक घंटे उपलब्ध नहीं होंगे।
3. अपना फोन चार्ज करें। यह बहुत ज़रूरी है कि बातचीत के बीच में आपका फोन बंद न हो जाए।

वीडियो कॉल

वीडियो कॉल कुछ मायनों में फोन इंटरव्यू जैसा है, लेकिन इस मामले में आप अपने इंटरव्यूअर्स को देख सकते हैं।

1. स्थिर और तेज़ इंटरनेट कनेक्शन रखें. 
2. वीडियो कॉल के लिए आवश्यक सॉफ्टवेयर इंस्टॉल करें
3. अपने आस-पास के माहौल पर ध्यान दें; वह साफ-सुथरा और पेशेवर दिखना चाहिए।
4. आपका वातावरण अच्छी तरह रोशन हो; इंटरव्यू से पहले वीडियो क्वालिटी जाँच लें। सुनिश्चित करें कि वेबकैम का एंगल आकर्षक हो।
5. वेबकैम और माइक्रोफ़ोन जाँचें; वे ठीक से काम करने चाहिए।

आमने-सामने

आप पहले फोन या वीडियो इंटरव्यू से शुरू कर सकते हैं और फिर आमने-सामने बातचीत हो सकती है। वैकल्पिक रूप से, भूमिका और कंपनी के आधार पर आपके कुछ आमने-सामने इंटरव्यू भी हो सकते हैं। यहाँ कुछ सुझाव हैं: 

1. इंटरव्यू स्थान तक पहुँचने का तरीका जानें। यात्रा की अच्छी तरह योजना बनाएँ और समय का अनुमान लगाएँ।
2. बॉडी लैंग्वेज महत्वपूर्ण है आमने-सामने की बातचीत में। पहले से अभ्यास करें। आपको मिलनसार और खुले व्यक्ति की तरह दिखना चाहिए।
3. देर न करें, पर बहुत पहले भी न पहुँचे। अपने स्लॉट से 5-10 मिनट पहले पहुँचना अधिकांश स्थितियों में उपयुक्त है।

HR

HR द्वारा लिया गया इंटरव्यू आमतौर पर डेटा साइंस इंटरव्यू प्रक्रिया का पहला चरण होता है। वे आम तौर पर तकनीकी ज्ञान से अधिक आपके व्यक्तित्व और पारस्परिक कौशल में रुचि रखते हैं। अपेक्षित सबसे सामान्य प्रश्न हैं:

1. आपकी ताकतें और कमजोरियाँ क्या हैं? यह सुनने में सरल प्रश्न लगता है, लेकिन वास्तविक रुचि आपकी आत्म-मूल्यांकन क्षमता में होती है। उन्हें दिखाएँ कि आपकी ताकतें कंपनी के लिए कैसे मूल्य लाएँगी और आप कमजोरियों को सुधारने की योजना कैसे बनाते हैं।
2. अपनी सबसे बड़ी गलती के बारे में बताइए; आपने इसे कैसे ठीक किया? HR को एक कहानी सुनाएँ। इसमें पृष्ठभूमि, चरम बिंदु और निष्कर्ष होना चाहिए। बताएँ कि आपने उस चुनौती से क्या सीखा और उसने आपके कौशल को कैसे निखारा।
3. आप नकारात्मक फीडबैक पर कैसे प्रतिक्रिया देते हैं? बताकर अपना पेशेवर रवैया दिखाएँ कि आप इससे कैसे सीखते हैं और अपने काम के प्रदर्शन को बेहतर बनाते हैं।

डेटा साइंस टेक्निकल इंटरव्यू की तैयारी

अब बारी है डेटा साइंस टेक्निकल इंटरव्यू की। भूमिका के अनुसार अलग-अलग कौशलों की आवश्यकता हो सकती है, जैसे SQL, Python, R, और मशीन लर्निंग। यहाँ, हम उन कौशलों की एक व्यापक श्रृंखला को कवर करेंगे जिनकी आपको ज़रूरत पड़ सकती है और उन्हें मास्टर करने के लिए संसाधन देंगे।

बेसिक कोडिंग

एक डेटा साइंटिस्ट के रूप में, आपको कोड लिखना होगा—सबसे आम तौर पर Python, R, या SQL:

1. Python. डेटा साइंटिस्ट की नौकरी के लिए आवेदन करते समय, Python में सबसे सामान्य कोडिंग प्रश्नों की एक त्वरित समीक्षा करें, और हमारे 23 डेटा साइंटिस्ट इंटरव्यू प्रश्नों की सूची देखें।
2. R. R में मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास करें। यह चुनौतीपूर्ण हो सकता है, लेकिन यह एक शानदार सीखने का अनुभव है!
3. SQL. टॉप 21 डेटा इंजीनियरिंग इंटरव्यू प्रश्न आपको सामान्य डेटा साइंस SQL प्रश्नों का अंदाज़ा देंगे, और आप हमारा SQL चीट शीट भी देख सकते हैं। SQL में डेटा-आधारित निर्णय लेना सीखना डेटा साइंस इंटरव्यू तैयारी का एक और अहम हिस्सा है। हमारे पास शीर्ष 80 SQL इंटरव्यू प्रश्न और शीर्ष MySQL इंटरव्यू प्रश्न पर भी खास संसाधन हैं। आप हमारा SQL इंटरव्यू में सफल होने पर वेबिनार और कुछ आवश्यक PostgreSQL इंटरव्यू प्रश्न भी देख सकते हैं। 

सांख्यिकी 

सांख्यिकी लगभग हर जगह जरूरी है। आपको सांख्यिकी में मास्टर डिग्री जितना नहीं, लेकिन बुनियादी अवधारणाओं की अच्छी समझ चाहिए। इनमें शामिल हैं: माध्य, माध्यिका, मानक विचलन, विभेदन, नार्मल वितरण, सांख्यिकीय मॉडल, प्रायिकताएँ, बेयज़ियन सांख्यिकी, और परिकल्पना परीक्षण। आप अपनी सांख्यिकी कौशल को Python में सांख्यिकी इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास और R में सांख्यिकी इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास करके परख सकते हैं। आप हमारे टॉप 35 सांख्यिकी इंटरव्यू प्रश्न और उत्तर की गाइड भी देख सकते हैं।

डेटा क्लीनिंग 

वास्तविक दुनिया का डेटा असंरचित और बिखरा होता है, इसलिए विश्लेषण शुरू करने से पहले आपको उसे साफ करना चाहिए। किसी भी डेटा भूमिका के लिए यह आवश्यक है कि आप डेटा में त्रुटियों और अशुद्धियों की पहचान कर सकें और उसे सांख्यिकीय विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए तैयार कर सकें। हमारे Python में डेटा साफ़ करने और R में डेटा साफ़ करने के कोर्स में अपने डेटा रैंगलिंग कौशल ताज़ा करें। यदि आप अधिक डेटा एनालिस्ट-केंद्रित भूमिका के लिए आवेदन कर रहे हैं, तो हमारा 22 डेटा एनालिस्ट इंटरव्यू प्रश्न देखें। 

मशीन लर्निंग

जॉब डिस्क्रिप्शन के अनुसार, आपको कुछ मशीन लर्निंग करनी पड़ सकती है। सबसे सामान्य ML एल्गोरिदम की समीक्षा करें: लीनियर और लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसीजन ट्री, रैंडम फॉरेस्ट, K-Nearest Neighbors, और फिर कौशल लागू करें—Python में मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास और R की समीक्षा करके। इसके अलावा, शीर्ष मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्न देखें।

मशीन लर्निंग की गहरी समझ के लिए, हमारा R में डेटा साइंस के लिए लीनियर एल्जेब्रा पर कोर्स एक अच्छा प्राइमर है।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन शायद किसी डेटा साइंटिस्ट के लिए सबसे महत्वपूर्ण कौशलों में से एक है। आपको अपना काम तकनीकी और गैर-तकनीकी, दोनों तरह के दर्शकों के लिए स्पष्ट और प्रभावी ढंग से प्रस्तुत करने में सक्षम होना चाहिए। यदि आपको ग्राहकों से बात करनी है, तो इस कौशल का महत्व कई गुना बढ़ जाता है। अलग-अलग प्रकार के डेटा के लिए सबसे प्रभावी प्लॉट्स पर चर्चा करने के लिए तैयार रहें। R के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी ggplot2 और Python के लिए matplotlib पर ये कोर्स देखें। साथ ही, डेटा इनसाइट्स को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करना सीखें।

डेटा साइंस इंटरव्यू: टिप्स और ट्रिक्स

अंत में, कुछ टिप्स और ट्रिक्स जानें जो आपको डेटा साइंस इंटरव्यू क्रैक करने में मदद करेंगे:

कोई आपसे सब कुछ जानने की अपेक्षा नहीं करता 

किसी विशिष्ट कौशल का न होना सामान्य है। यदि कंपनी R में समाधान मांगती है, लेकिन आप इसे केवल Python में करना जानते हैं, तो Python के साथ समस्या हल करने की अपनी क्षमता दिखाएँ और R सीखने की अपनी तत्परता प्रदर्शित करें।

जवाब देने से पहले सोचें

यदि प्रश्न इसकी मांग करता है, तो अधिक समय माँगें। यह दिखाता है कि आप उनके प्रश्नों को गंभीरता से लेते हैं। हालांकि, हर प्रश्न के लिए ऐसा न करें।

डेटा साइंटिस्ट की भूमिका समझाएँ

कभी-कभी, खासकर छोटी कंपनियों में, उन्हें पूरी तरह पता नहीं होता कि उन्हें डेटा साइंटिस्ट क्यों चाहिए। ऐसे में, इस बात पर ज़ोर दें कि आप मौजूदा उत्पादों को बेहतर बनाकर या नए समाधान बनाकर कंपनी की पहचान और मुनाफे को कैसे बढ़ा सकते हैं।

उद्योग अलग-अलग होते हैं

विभिन्न डोमेन में डेटा साइंटिस्ट के रूप में काम करना काफी अलग हो सकता है। एक बायोटेक कंपनी क्लाउड सेवा प्रदाता से अलग होती है। कंपनी के डोमेन की विशिष्टताओं को समझने में कुछ समय लगाएँ और दिखाएँ कि आप सीखना चाहते हैं। हालांकि, बुनियादी तौर पर हर कोई डेटा के साथ काम करता है, और उद्योग चाहे जो हो, डेटा को समान तरीकों से अपनाया जा सकता है।

रिजेक्शन से निपटना

यह आज के प्रतिस्पर्धी जॉब मार्केट की हकीकत है। अपनी गलतियों से सीखें, नए कौशल सीखते रहें, और पुराने कौशलों को बेहतर करें। वरिष्ठ कर्मचारियों से सलाह लें, खासकर यदि वे डेटा साइंस में काम करते हैं। यदि किसी भूमिका के लिए चयन न हो, तो आप इंटरव्यूअर से फीडबैक भी माँग सकते हैं। 

अंतिम विचार

अब आपको पता है कि डेटा साइंटिस्ट इंटरव्यू के लिए कैसे तैयारी करनी है! आइए, जो सीखा उसे समेट लें:

• कंपनी, उद्योग, और इंटरव्यूअर्स पर पृष्ठभूमि शोध करें।
• विभिन्न प्रकार के इंटरव्यू—फोन, वीडियो कॉल, आमने-सामने, HR, प्रबंधन, या डेटा प्रोफेशनल्स के साथ—के लिए अलग-अलग तैयारी करें।
• हालांकि, कई पहलुओं में सभी इंटरव्यू समान होते हैं। सुझाए गए तैयारी के कदमों को अपनी दिनचर्या का हिस्सा बनाएँ।
• किसी भी तकनीकी प्रश्न की तैयारी के लिए ढेरों डेटा साइंस संसाधन उपलब्ध हैं। उन्हें नियमित रूप से देखें!
• हमारी समर्पित गाइड भी ज़रूर देखें: सभी स्तरों के लिए शीर्ष डेटा साइंटिस्ट इंटरव्यू प्रश्न।