Chuẩn Bị Phỏng Vấn Khoa Học Dữ Liệu

Chúc mừng bạn đã được mời phỏng vấn vị trí nhà khoa học dữ liệu! Nỗ lực học tập, xây dựng hồ sơ năng lực (portfolio) và ứng tuyển công việc của bạn đã được đền đáp, và giờ là lúc chinh phục buổi phỏng vấn. Đây không phải bước dễ dàng, và bạn có thể có nhiều câu hỏi:

• Tôi có cần nghiên cứu thông tin nền tảng không? Nên đầu tư bao nhiêu thời gian?
• Các loại phỏng vấn khác nhau thì sao? Chúng có thực sự khác nhau nhiều không?
• Tôi nên trau dồi những kỹ năng nào trước buổi phỏng vấn?

Chuẩn bị phỏng vấn khoa học dữ liệu gồm nhiều bước, và chúng ta sẽ đi qua tất cả. Sau khi đọc bài viết này, bạn sẽ có đầy đủ công cụ để vượt qua mọi buổi phỏng vấn liên quan đến dữ liệu.

Cách Chuẩn Bị Cho Phỏng Vấn Khoa Học Dữ Liệu: Nghiên Cứu Nền Tảng

Trước hết, hãy làm bài tập về nhà và tìm hiểu về công ty, lĩnh vực hoạt động và người phỏng vấn bạn. Lời khuyên này mang tính phổ quát cho mọi buổi phỏng vấn nhưng đặc biệt thiết yếu trong bối cảnh thị trường việc làm dữ liệu cạnh tranh. Dưới đây là các bước giúp bạn hiểu rõ nhà tuyển dụng tương lai.

Xem lại tin đăng tuyển

Có thể bạn đã ứng tuyển rất nhiều vị trí khoa học dữ liệu, nên việc xem lại chi tiết vị trí bạn sắp phỏng vấn là rất quan trọng. Nghĩ về yêu cầu, các kỹ năng cần có, và mọi thông tin về công ty để mọi thứ luôn mới mẻ trong trí nhớ của bạn. 

Truy cập website của họ

Xem họ cung cấp những sản phẩm hoặc dịch vụ gì. Chọn hai thứ và nghĩ về cách bạn có thể nâng cao chức năng của chúng bằng kỹ năng khoa học dữ liệu của mình. Trong buổi phỏng vấn, đừng ngại chia sẻ ý tưởng. Đưa ra vài cách cụ thể mà bộ kỹ năng của bạn sẽ giúp công ty cạnh tranh hơn. Bằng cách "bán" giá trị của bạn cho công ty, bạn sẽ gia tăng đáng kể cơ hội được tuyển dụng.

Tìm hiểu đối thủ cạnh tranh

Nghiên cứu các bên khác trong ngành. Họ cung cấp gì? Điều gì tạo nên khác biệt so với công ty bạn đang ứng tuyển? Sẽ rất tốt nếu bạn có thể đưa ra một ý tưởng hay để vượt mặt đối thủ và đề xuất giải pháp này trong buổi phỏng vấn.

Kiểm tra giá trị cốt lõi và văn hóa công ty

Giá trị của bạn có phù hợp với họ không? Bạn có thích văn hóa của họ không? Khi giới thiệu ngắn gọn về bản thân với nhà tuyển dụng, hãy khéo léo mô tả nguyên tắc sống của bạn. Hãy trung thực và chọn những giá trị bạn thực sự tin để tạo ấn tượng đúng đắn với người phỏng vấn.

Tìm hiểu các thành tựu gần đây của công ty

Họ có tăng trưởng đáng kể số lượng khách hàng không? Họ có tham gia hội thảo quan trọng nào không? Hãy dùng website công ty và mạng xã hội như LinkedIn, Twitter, và Facebook. Ghi chú lại, và đề cập đến những phát hiện của bạn trong buổi phỏng vấn. Mọi người thường thích khi chúng ta nói về những thành tựu của họ hoặc công ty họ.

Tìm hiểu về người phỏng vấn

Nếu bạn đã biết ai sẽ phỏng vấn mình, hãy Google và tìm họ trên LinkedIn. Tìm hiểu xem họ là kiểu người như thế nào. Họ có đóng góp nhiều cho các dự án mã nguồn mở không? Có làm tình nguyện ở tổ chức xã hội nào không? Biết đâu hai bạn học cùng trường? Những thông tin này sẽ giúp bạn chọn chiến lược giao tiếp tốt nhất để kết nối với người phỏng vấn.

Chuẩn Bị Phỏng Vấn Khoa Học Dữ Liệu: Các Hình Thức Phỏng Vấn

Vượt qua phỏng vấn khoa học dữ liệu đồng nghĩa với việc sẵn sàng cho mọi hình thức phỏng vấn. Phỏng vấn có thể diễn ra qua nhiều phương thức kỹ thuật (như điện thoại, gọi video, hoặc trực tiếp) và với các đại diện khác nhau của công ty (như nhân sự, quản lý, hoặc chuyên gia dữ liệu).

Bất kỳ buổi phỏng vấn khoa học dữ liệu nào

1. Xem lại sơ yếu lý lịch và thư xin việc vì bạn sẽ bị hỏi về những gì đã viết. Lướt qua chúng sẽ giúp dự đoán các câu hỏi bạn sẽ gặp. 
2. Sẵn sàng đặt câu hỏi về công ty và công việc. Phỏng vấn là cuộc đối thoại nơi bạn có thể hỏi bất cứ điều gì nếu còn thắc mắc. Việc có những câu hỏi phù hợp và sâu sắc cũng thể hiện sự chủ động.
3. Chuẩn bị kỳ vọng về mức lương. Dù đây là công việc đầu tiên liên quan đến dữ liệu hay bạn đã có nhiều kinh nghiệm trong khoa học dữ liệu, bạn vẫn nên biết mình nên đề nghị mức lương nào. Xem Kỳ vọng Lương Khoa Học Dữ Liệu năm 2022 để biết mức phù hợp với chức danh và kỹ năng của bạn.
4. Chuẩn bị câu trả lời cho các câu hỏi thường gặp, như: Vì sao bạn muốn làm việc ở đây? Bạn mong đợi gì từ quản lý trực tiếp? Bạn thích làm việc độc lập hơn hay gắn bó với nhóm hơn? 
5. Thực hành phỏng vấn thử với bạn bè. Dù không giống hệt tình huống thực tế, nhưng đây là cơ hội tốt để phát hiện những vấn đề bạn chưa nghĩ tới.
6. Ăn mặc gọn gàng, thoải mái. Bạn muốn cảm thấy thoải mái đồng thời phản ánh văn hóa và kỳ vọng của công ty. Nếu là vai trò doanh nghiệp, hãy cân nhắc phong cách lịch thiệp. Nếu là công ty công nghệ thời thượng, bạn có thể giản dị hơn một chút. 
7. Ngủ nghỉ đầy đủ. Hãy đảm bảo ngủ ngon và không kiệt sức, nếu không cơ hội được tuyển sẽ giảm đáng kể.

Phỏng vấn qua điện thoại

Phỏng vấn qua điện thoại thường là bước đầu tiên bạn sẽ trải qua. Dù có thể gây áp lực, bạn có thể giảm căng thẳng bằng cách chuẩn bị trước:

1. Đảm bảo đường truyền ổn định. Không nên có nhiễu hoặc rớt kết nối trong buổi phỏng vấn.
2. Tìm một nơi yên tĩnh và báo với mọi người rằng bạn sẽ không thể trả lời trong giờ tới.
3. Sạc đầy điện thoại. Rất quan trọng là điện thoại không được tắt nguồn giữa cuộc trò chuyện.

Gọi video

Gọi video ở một số khía cạnh giống phỏng vấn qua điện thoại, nhưng trong trường hợp này, bạn có thể nhìn thấy người phỏng vấn.

1. Có kết nối internet ổn định và nhanh. 
2. Cài đặt phần mềm cần thiết cho cuộc gọi video
3. Chú ý không gian xung quanh; nên gọn gàng và chuyên nghiệp.
4. Không gian của bạn nên đủ sáng; kiểm tra chất lượng video trước buổi phỏng vấn. Đảm bảo webcam ở góc máy tôn dáng.
5. Kiểm tra webcam và micro; chúng cần hoạt động hoàn hảo.

Phỏng vấn trực tiếp

Bạn có thể bắt đầu bằng điện thoại hoặc video trước khi tới buổi gặp trực tiếp. Hoặc bạn có thể có vài buổi trực tiếp, tùy vai trò và công ty. Dưới đây là vài gợi ý: 

1. Biết cách đến địa điểm phỏng vấn. Lên kế hoạch di chuyển kỹ lưỡng và ước lượng thời gian cần thiết để tới nơi.
2. Ngôn ngữ cơ thể quan trọng trong tương tác trực tiếp. Hãy luyện tập trước. Bạn nên toát lên vẻ thân thiện và cởi mở.
3. Đừng đến muộn nhưng cũng đừng quá sớm. Đến trước giờ hẹn 5–10 phút là hợp lý trong hầu hết tình huống.

Phỏng vấn với HR

Phỏng vấn với nhân sự thường là bước đầu trong quy trình phỏng vấn khoa học dữ liệu. Họ thường quan tâm đến chân dung tâm lý và kỹ năng đối nhân xử thế của bạn hơn là kiến thức kỹ thuật. Những câu hỏi điển hình gồm:

1. Điểm mạnh và điểm yếu của bạn là gì? Nghe có vẻ đơn giản, nhưng thực ra họ quan tâm đến khả năng tự đánh giá của bạn. Hãy cho họ thấy điểm mạnh mang lại giá trị gì cho công ty và bạn dự định cải thiện điểm yếu ra sao.
2. Kể về sai lầm lớn nhất của bạn; bạn đã khắc phục thế nào? Hãy kể cho HR một câu chuyện. Nên có bối cảnh, cao trào và kết luận. Nói về bài học bạn rút ra và cách nó giúp cải thiện kỹ năng.
3. Bạn phản ứng thế nào trước phản hồi tiêu cực? Thể hiện sự chuyên nghiệp bằng cách kể bạn học hỏi từ đó ra sao để nâng cao hiệu suất công việc.

Chuẩn Bị Cho Phỏng Vấn Kỹ Thuật Khoa Học Dữ Liệu

Bây giờ là lúc cho phần phỏng vấn kỹ thuật. Tùy vai trò, có thể cần các kỹ năng như SQL, Python, R, và machine learning. Ở đây, chúng tôi sẽ đề cập phạm vi khá rộng các kỹ năng bạn có thể cần và cung cấp tài nguyên để thành thạo chúng.

Lập trình cơ bản

Là nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ cần viết mã, phổ biến nhất là Python, R, hoặc SQL:

1. Python. Khi ứng tuyển vị trí nhà khoa học dữ liệu, hãy xem nhanh những câu hỏi lập trình thường gặp bằng Python, và tham khảo danh sách 23 câu hỏi phỏng vấn khoa học dữ liệu.
2. R. Luyện tập một số Câu hỏi Phỏng vấn Machine Learning bằng R. Có thể thử thách, nhưng là trải nghiệm học tập tuyệt vời!
3. SQL. 21 Câu hỏi Phỏng vấn Kỹ sư Dữ liệu Hàng đầu sẽ cho bạn ý tưởng về các câu hỏi SQL trong khoa học dữ liệu, và bạn cũng có thể tham khảo cheat sheet SQL. Học cách ra quyết định dựa trên dữ liệu bằng SQL là phần quan trọng khác trong chuẩn bị phỏng vấn. Chúng tôi cũng có tài nguyên riêng về 80 Câu hỏi Phỏng vấn SQL hàng đầu và các Câu hỏi Phỏng vấn MySQL hàng đầu. Bạn cũng có thể xem webinar về cách vượt qua phỏng vấn SQL và một số Câu hỏi Phỏng vấn PostgreSQL thiết yếu. 

Thống kê 

Thống kê gần như cần ở mọi nơi. Bạn không cần biết nhiều như học viên thạc sĩ thống kê, nhưng cần nắm vững các khái niệm nền tảng. Bao gồm: trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, phương sai, phân phối chuẩn, mô hình thống kê, xác suất, thống kê Bayes, và kiểm định giả thuyết. Bạn có thể kiểm tra kỹ năng thống kê trong Luyện tập Câu hỏi Phỏng vấn Thống kê bằng Python và Luyện tập Câu hỏi Phỏng vấn Thống kê bằng R. Bạn cũng có thể xem hướng dẫn về 35 Câu hỏi và Đáp án Phỏng vấn Thống kê Hàng đầu.

Làm sạch dữ liệu 

Dữ liệu thực tế thường không có cấu trúc và lộn xộn, nên trước khi phân tích, bạn cần làm sạch. Bất kỳ vai trò dữ liệu nào cũng cần khả năng nhận diện lỗi, sai lệch trong dữ liệu cũng như chuẩn bị dữ liệu cho phân tích thống kê và trực quan hóa. Ôn lại kỹ năng xử lý dữ liệu qua các khóa học Làm sạch Dữ liệu bằng Python và Làm sạch Dữ liệu bằng R. Nếu bạn ứng tuyển vai trò thiên về nhà phân tích dữ liệu, hãy xem 22 Câu hỏi Phỏng vấn Nhà Phân tích Dữ liệu. 

Machine learning

Tùy mô tả công việc, bạn có thể cần thực hiện một số bài toán machine learning. Ôn lại các thuật toán ML thường gặp: hồi quy tuyến tính và logistic, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, K-Nearest Neighbors, rồi áp dụng kỹ năng bằng cách xem các câu hỏi machine learning trong Luyện tập Câu hỏi Phỏng vấn Machine Learning bằng Python và R. Ngoài ra, hãy xem các câu hỏi phỏng vấn machine learning hàng đầu.

Để hiểu sâu hơn về machine learning, khóa học Đại số Tuyến tính cho Khoa học Dữ liệu bằng R là phần mở đầu tốt.

Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu có lẽ là một trong những kỹ năng quan trọng nhất của nhà khoa học dữ liệu. Bạn cần có khả năng trình bày công việc đã làm một cách mạch lạc, rõ ràng cho cả đối tượng kỹ thuật và phi kỹ thuật. Nếu bạn cần trao đổi với khách hàng, tầm quan trọng của kỹ năng này tăng lên gấp nhiều lần. Hãy sẵn sàng thảo luận về các biểu đồ hiệu quả nhất cho từng loại dữ liệu. Xem các khóa học về thư viện trực quan hóa ggplot2 cho R và matplotlib cho Python. Bên cạnh đó, học cách truyền đạt insight từ dữ liệu hiệu quả.

Mẹo và Thủ thuật Cho Phỏng Vấn Khoa Học Dữ Liệu

Cuối cùng, hãy cùng xem một vài mẹo và thủ thuật giúp bạn chinh phục buổi phỏng vấn khoa học dữ liệu:

Không ai kỳ vọng bạn biết mọi thứ 

Thiếu một kỹ năng cụ thể là chuyện bình thường. Nếu công ty yêu cầu giải pháp bằng R, nhưng bạn chỉ biết làm bằng Python, hãy trình bày cách bạn giải quyết vấn đề bằng Python và thể hiện sẵn sàng học R.

Suy nghĩ trước khi trả lời

Hãy xin thêm thời gian nếu câu hỏi cần thiết. Điều đó cho thấy bạn nghiêm túc với câu hỏi. Tuy nhiên, đừng làm vậy cho mọi câu hỏi.

Giải thích vai trò của nhà khoa học dữ liệu

Đôi khi, đặc biệt ở các công ty nhỏ, họ có thể chưa hiểu đầy đủ vì sao cần nhà khoa học dữ liệu. Nếu vậy, hãy nhấn mạnh cách bạn có thể cải thiện mức độ hiện diện và lợi nhuận của công ty bằng cách nâng cấp sản phẩm hiện có hoặc tạo ra giải pháp mới.

Mỗi ngành một khác

Làm nhà khoa học dữ liệu ở các lĩnh vực khác nhau có thể rất khác nhau. Công ty công nghệ sinh học không giống nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Hãy dành thời gian hiểu đặc thù lĩnh vực của công ty và thể hiện mong muốn học hỏi. Tuy nhiên, về cơ bản ai cũng làm việc với dữ liệu, và dữ liệu có thể được tiếp cận theo những cách tương tự, bất kể ngành nghề.

Xử lý việc bị từ chối

Đó là thực tế của thị trường lao động cạnh tranh ngày nay. Học từ sai lầm, tiếp tục học kỹ năng mới và cải thiện kỹ năng cũ. Hỏi lời khuyên từ những nhân sự cấp cao hơn, đặc biệt là người làm trong khoa học dữ liệu. Bạn cũng có thể xin phản hồi từ người phỏng vấn nếu không thành công khi ứng tuyển. 

Kết Luận

Bây giờ bạn đã biết cách chuẩn bị cho buổi phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu! Hãy tóm lược những gì chúng ta đã học:

• Nghiên cứu nền tảng về công ty, ngành và người phỏng vấn.
• Chuẩn bị khác nhau cho các hình thức phỏng vấn: điện thoại, gọi video, trực tiếp, với HR, quản lý, hoặc chuyên gia dữ liệu
• Tuy nhiên, mọi buổi phỏng vấn đều giống nhau ở nhiều khía cạnh. Hãy biến các bước chuẩn bị gợi ý thành thói quen.
• Có vô số tài nguyên khoa học dữ liệu giúp bạn sẵn sàng cho mọi câu hỏi kỹ thuật. Hãy thường xuyên xem tất cả!
• Đừng quên xem hướng dẫn dành riêng về các câu hỏi phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu hàng đầu cho mọi cấp độ.