Preparazione al colloquio per Data Science

Congratulazioni, ti hanno invitato a un colloquio per data scientist! Il tuo impegno nell’apprendere, costruire un portfolio e candidarti per le offerte ha dato i suoi frutti: è il momento di superare il colloquio da data scientist. Non è uno step semplice e potresti avere molte domande:

• Devo fare ricerche preliminari? Quanto tempo dovrei investirci?
• Che dire dei diversi tipi di colloquio? Sono davvero così diversi?
• Quali competenze dovrei ripassare prima del colloquio?

La preparazione a un colloquio di data science comprende diversi passaggi, che vedremo tutti. Dopo aver letto questo articolo, avrai una cassetta degli attrezzi completa per eccellere in qualsiasi colloquio legato ai dati.

Come prepararsi a un colloquio di Data Science: ricerche preliminari

Prima di tutto, fai i compiti e studia l’azienda, il suo settore e i tuoi intervistatori. Questo consiglio vale per qualsiasi colloquio di lavoro, ma è essenziale nel contesto di un mercato dei lavori data altamente competitivo. Ecco i passaggi che puoi seguire per conoscere il tuo futuro datore di lavoro.

Rivedi l’annuncio di lavoro

Probabilmente ti sei candidato per molte posizioni in data science, quindi è fondamentale tornare sui dettagli specifici di quella per cui farai il colloquio. Ripensa ai requisiti, alle competenze richieste e a ogni informazione sull’azienda, così da averle fresche in mente. 

Visita il loro sito

Dai un’occhiata ai prodotti o servizi che offrono. Scegline due e pensa a come potresti migliorarne la funzionalità grazie alle tue competenze da data scientist. Durante il colloquio, non esitare a condividere le tue idee. Proponi all’azienda alcuni modi concreti in cui il tuo profilo la renderà più competitiva. “Vendendo” il tuo valore, aumenti notevolmente le possibilità di essere assunto.

Studia i loro concorrenti

Analizza gli altri attori del settore. Cosa offrono? Cosa li distingue dall’azienda a cui ti stai candidando? Sarebbe ottimo se riuscissi a ideare una proposta per superare la concorrenza e presentarla durante il colloquio.

Controlla i valori e la cultura aziendale

I tuoi valori sono allineati ai loro? Ti piace la loro cultura? Quando ti presenti brevemente al datore di lavoro, descrivi in modo naturale i tuoi principi di vita. Sii onesto con te stesso e scegli solo i valori in cui credi davvero per fare la giusta impressione sugli intervistatori.

Informati sui risultati recenti dell’azienda

Hanno aumentato significativamente il numero di clienti? Hanno partecipato a una conferenza importante? Usa il sito dell’azienda e i social media come LinkedIn, Twitter e Facebook. Prendi appunti e menziona le tue scoperte durante il colloquio. Alle persone piace quando parliamo dei traguardi loro o delle loro aziende.

Informati sul tuo intervistatore

Se sai già chi ti intervisterà, cercalo su Google e su LinkedIn. Scopri che tipo di persona è. Contribuisce molto a progetti open-source? Fa volontariato in qualche organizzazione? Magari avete frequentato lo stesso ateneo. Queste informazioni ti aiuteranno a scegliere la migliore strategia di comunicazione per entrare in sintonia con i tuoi intervistatori.

Preparazione al colloquio di Data Science: tipi di colloquio

Superare un colloquio di data science significa essere pronti a qualsiasi formato. Un colloquio può svolgersi con diversi mezzi tecnici (telefono, videochiamata o di persona) e con diversi rappresentanti dell’azienda (HR, management o professionisti dei dati).

Qualsiasi colloquio di data science

1. Rivedi il tuo CV e la lettera di presentazione perché ti faranno domande su quanto hai scritto. Dargli un’occhiata ti aiuterà a prevedere le domande che affronterai. 
2. Preparati a fare domande sull’azienda e sul ruolo. Un colloquio è un dialogo: puoi chiedere tutto ciò che non ti è chiaro. Dimostri anche iniziativa se hai domande pertinenti e stimolanti da porre.
3. Prepara le tue aspettative salariali. Non importa se è il tuo primo lavoro nei dati o se hai molta esperienza in data science; dovresti sapere quale stipendio chiedere. Dai un’occhiata a Data Science Salary Expectations in 2022 per capire cosa richiedere per il tuo ruolo e il tuo set di competenze.
4. Prepara le risposte alle domande più comuni, ad esempio: Perché vuoi lavorare qui? Cosa ti aspetti dal tuo manager? Preferisci lavorare in autonomia o a stretto contatto con il team? 
5. Fai un colloquio simulato con un amico. Non è come un colloquio reale, ma è un ottimo modo per individuare eventuali aspetti a cui non avevi pensato.
6. Vesti in modo curato e comodo. Vuoi sentirti a tuo agio, riflettendo al contempo cultura e aspettative dell’azienda. Se è un ruolo corporate, punta sull’elegante. Se è una tech alla moda, puoi essere un po’ più informale. 
7. Riposa. Assicurati di dormire bene e non arrivare sfinito: comprometterebbe seriamente le tue chance di assunzione.

Colloquio telefonico

Il colloquio telefonico è con ogni probabilità il primo step che affronterai. Anche se possono incutere timore, preparandoti in anticipo ridurrai lo stress:

1. Assicurati di avere una connessione buona e stabile. Non dovrebbero esserci interferenze o cadute di linea.
2. Trova un luogo tranquillo e avvisa tutti che non sarai disponibile per la prossima ora.
3. Carica il telefono. È fondamentale che non si spenga a metà conversazione.

Videochiamata

La videochiamata, per certi versi, è simile al colloquio telefonico, ma in questo caso puoi vedere i tuoi intervistatori.

1. Avere una connessione internet stabile e veloce. 
2. Installa il software necessario per la videochiamata
3. Fai attenzione all’ambiente circostante; dovrebbe essere ordinato e professionale.
4. Assicurati che l’ambiente sia ben illuminato; testa la qualità video prima del colloquio. Posiziona la webcam in modo da avere un’inquadratura valorizzante.
5. Controlla webcam e microfono; devono funzionare perfettamente.

In presenza

Potresti iniziare con un colloquio telefonico o in video per poi passare a un incontro di persona. In alternativa, potresti avere più colloqui in presenza, a seconda del ruolo e dell’azienda. Ecco alcuni consigli: 

1. Sappi come raggiungere il luogo del colloquio. Pianifica bene il tragitto e verifica quanto tempo ti serve per arrivare.
2. Il linguaggio del corpo è importante nell’interazione faccia a faccia. Fai pratica in anticipo. Dovresti apparire una persona cordiale e aperta.
3. Non arrivare in ritardo ma neppure troppo in anticipo. Presentarti 5-10 minuti prima dell’orario è ragionevole nella maggior parte dei casi.

HR

Un colloquio con una persona HR è spesso il primo passo del processo. In genere sono più interessati al tuo profilo psicologico e alle soft skill che alle conoscenze tecniche. Le domande più tipiche da aspettarsi sono:

1. Quali sono i tuoi punti di forza e di debolezza? Sembra una domanda semplice, ma in realtà valutano la tua capacità di autoanalisi. Mostra come i tuoi punti di forza porteranno valore all’azienda e come intendi lavorare su quelli di debolezza.
2. Raccontami il tuo errore più grande; come lo hai risolto? Racconta una storia all’HR. Dovrebbe avere un contesto, un momento clou e una conclusione. Spiega cosa hai imparato da quella sfida e come ha migliorato le tue competenze.
3. Come reagisci ai feedback negativi? Dimostra professionalità raccontando come ne trai insegnamento per migliorare le tue performance.

Prepararsi al colloquio tecnico di Data Science

Ora è il momento del colloquio tecnico. A seconda del ruolo, possono essere richieste competenze diverse, come SQL, Python, R e machine learning. Qui copriremo un’ampia gamma di skill possibili e forniremo risorse per padroneggiarle.

Programmazione di base

Come data scientist, dovrai scrivere codice, più spesso in Python, R o SQL:

1. Python. Quando ti candidi per una posizione da data scientist, dai una rapida ripassata alle domande di coding più comuni in Python e consulta il nostro elenco di 23 domande da colloquio per data scientist.
2. R. Esercitati con alcune domande di Machine Learning in R. Può essere impegnativo, ma è un’ottima esperienza di apprendimento!
3. SQL. Le Top 21 domande da colloquio per Data Engineering ti daranno un’idea delle domande SQL più comuni in ambito data science, e puoi anche consultare il nostro cheat sheet SQL. Imparare a prendere decisioni data-driven in SQL è un’altra parte cruciale della preparazione. Abbiamo anche risorse specifiche sulle 80 principali domande SQL da colloquio e sulle principali domande su MySQL. Puoi anche guardare il nostro webinar su come superare il colloquio SQL e alcune domande essenziali su PostgreSQL. 

Statistica 

La statistica è praticamente ovunque. Non serve sapere quanto un laureato magistrale in statistica, ma è necessario avere una buona padronanza dei concetti fondamentali. Tra questi: media, mediana, deviazione standard, varianza, distribuzione normale, modelli statistici, probabilità, statistica bayesiana e test d’ipotesi. Puoi mettere alla prova le tue competenze in Practicing Statistics Interview Questions in Python e Practicing Statistics Interview Questions in R. Trovi anche la nostra guida alle Top 35 domande e risposte di statistica da colloquio.

Pulizia dei dati 

I dati reali sono destrutturati e disordinati, quindi prima ancora di analizzarli devi pulirli. In qualsiasi ruolo data è essenziale saper individuare errori e imprecisioni nei dati e prepararli per l’analisi statistica e la visualizzazione. Rinfresca le tue abilità di data wrangling con i nostri corsi su Cleaning Data in Python e Cleaning Data in R. Se ti stai candidando per un ruolo più orientato alla data analysis, dai un’occhiata alle nostre 22 domande da colloquio per Data Analyst. 

Machine learning

A seconda della job description, potrebbe essere necessario fare del machine learning. Ripassa gli algoritmi di ML più comuni: regressione lineare e logistica, alberi decisionali, random forest, K-Nearest Neighbors, e poi metti in pratica le competenze rivedendo le domande di machine learning in Practicing Machine Learning Interview Questions in Python e in R. Inoltre, consulta le principali domande da colloquio di machine learning.

Per una comprensione più profonda del machine learning, il nostro corso su Algebra lineare per Data Science in R è un’ottima introduzione.

Visualizzazione dei dati

La Data Visualization è probabilmente una delle competenze più importanti per un data scientist. Dovresti saper presentare il lavoro svolto in modo chiaro e comprensibile sia per un pubblico tecnico che non tecnico. Se devi parlare con i clienti, l’importanza di questa skill aumenta di dieci volte. Preparati a discutere i grafici più efficaci per i diversi tipi di dati. Consulta questi corsi sulla libreria di visualizzazione dati ggplot2 per R e su matplotlib per Python. Inoltre, impara come comunicare efficacemente gli insight.

Consigli e trucchi per il colloquio di Data Science

Infine, ecco alcuni consigli e trucchi che ti aiuteranno a superare il colloquio di data science:

Nessuno si aspetta che tu sappia tutto 

È normale non avere una competenza specifica. Se l’azienda chiede una soluzione in R, ma tu sai farla solo in Python, mostra come affronteresti il problema in Python e la tua disponibilità a imparare R.

Pensa prima di rispondere

Chiedi più tempo se la domanda lo richiede. Dimostra che prendi sul serio le loro domande. Tuttavia, non farlo per ogni domanda.

Spiega il ruolo del data scientist

A volte, soprattutto nelle aziende più piccole, potrebbero non sapere del tutto perché hanno bisogno di un data scientist. In tal caso, sottolinea come puoi migliorare visibilità e profitti dell’azienda potenziando i prodotti esistenti o creando nuove soluzioni.

I settori sono diversi

Lavorare come data scientist in domini diversi può variare parecchio. Un’azienda biotech è diversa da un provider di servizi cloud. Dedica un po’ di tempo a capire le specificità del dominio dell’azienda e mostra la tua voglia di imparare. Tuttavia, alla base chiunque lavora con i dati, e i dati sono affrontabili in modi simili a prescindere dal settore.

Gestire i rifiuti

È la realtà dell’attuale mercato del lavoro competitivo. Impara dai tuoi errori, continua a sviluppare nuove competenze e a migliorare quelle che hai. Chiedi consigli a colleghi più senior, soprattutto se lavorano nella data science. Puoi anche chiedere feedback all’intervistatore se la candidatura non va a buon fine. 

Considerazioni finali

Ora sai come prepararti a un colloquio da data scientist! Ricapitoliamo ciò che abbiamo visto:

• Fai ricerche preliminari su azienda, settore e intervistatori.
• Preparati in modo diverso per i vari tipi di colloquio: telefono, videochiamata, in presenza, con HR, management o professionisti dei dati
• Tuttavia, tutti i colloqui hanno molti aspetti in comune. Rendi i passaggi di preparazione suggeriti parte della tua routine.
• Una marea di risorse di data science è disponibile per prepararti a qualsiasi domanda tecnica. Consultale regolarmente!
• Assicurati di leggere la nostra guida dedicata alle principali domande da colloquio per data scientist, per tutti i livelli.