200+ Pytań - Rozmowa kwalifikacyjna - Data Scientist
Description
Kurs "200+ Pytań - Rozmowa kwalifikacyjna - Data Scientist" to skrupulatnie zaprojektowany program, mający na celu przygotowanie kandydatów do udanych rozmów kwalifikacyjnych na stanowisko data scientist. Zawiera ponad 200 pytań i odpowiedzi, które są często zadawane podczas procesów rekrutacyjnych na stanowiska związane z analizą i nauką danych.
Kurs obejmuje szeroki zakres tematów, od podstawowych do bardziej zaawansowanych, związanych z nauką o danych. Pytania dotyczą różnych obszarów, takich jak statystyka, uczenie maszynowe, deep learning, czyszczenie danych, wizualizacja danych, bazy danych i narzędzia stosowane w data science, takie jak Python, SQL, TensorFlow, Pandas, NumPy, SciKit-Learn i inne.
Kurs "200+ Pytań - Rozmowa kwalifikacyjna - Data Scientist" jest skierowany zarówno do początkujących, jak i doświadczonych specjalistów od nauk o danych, którzy chcą zwiększyć swoje szanse na zdobycie pracy w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie. Bez względu na to, czy aspirujesz do swojej pierwszej roli jako naukowiec danych, czy szukasz promocji na bardziej zaawansowane stanowisko, ten kurs daje solidne fundamenty do przygotowania do rozmowy kwalifikacyjnej.
Data Scientist - Odkrywaj mądrość ukrytą w danych!
Data Scientist to profesjonalista zajmujący się analizą i interpretacją ogromnych ilości danych w celu wyciągania wartościowych informacji, wniosków i prognoz. Jest to zazwyczaj osoba o silnych umiejętnościach analitycznych, matematycznych i programistycznych, posiadająca również szeroką wiedzę z zakresu statystyki, uczenia maszynowego i eksploracji danych.
Główne zadania i odpowiedzialności Data Scientist obejmują:
Analiza danych: Data Scientist zbiera, porządkuje i analizuje duże zbiory danych, w tym zarówno strukturalne, jak i niestrukturalne. Wykorzystuje zaawansowane metody statystyczne i techniki eksploracji danych w celu zidentyfikowania trendów, wzorców i ukrytych zależności w danych.
Modelowanie i prognozowanie: Na podstawie analizy danych, Data Scientist tworzy modele prognostyczne i predykcyjne, które pozwalają na przewidywanie przyszłych zdarzeń, trendów rynkowych lub zachowań klientów. Wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego i techniki sztucznej inteligencji do budowy efektywnych modeli.
Wizualizacja danych: Data Scientist prezentuje wyniki analizy danych w sposób zrozumiały i atrakcyjny wizualnie, często wykorzystując narzędzia do tworzenia wykresów, grafów czy interaktywnych dashboardów. Pomaga w komunikacji i przekazywaniu informacji związanych z danymi innym interesariuszom.
Optymalizacja procesów: Data Scientist identyfikuje obszary, w których analiza danych może przyczynić się do optymalizacji procesów biznesowych. Poprzez wykorzystanie danych, pomaga w podejmowaniu lepszych decyzji strategicznych, optymalizacji kosztów czy usprawnianiu działań operacyjnych.
Badania i innowacje: Data Scientist jest zawsze świadomy najnowszych trendów i technologii związanych z analizą danych. Prowadzi badania, eksperymenty i poszukuje nowych metodologii, które mogą przynieść innowacyjne rozwiązania i przewagę konkurencyjną.
Czy mogę przystąpić do testu praktycznego więcej niż raz?
Do każdego testu praktycznego można przystąpić wielokrotnie. Po ukończeniu testu praktycznego zostanie opublikowany Twój ostateczny wynik. Ponadto zostanie wyświetlony stosunek poprawnych odpowiedzi do wprowadzonych nieprawidłowych odpowiedzi, w oparciu o testowany obszar wiedzy. Z każdym przystąpieniem do testu kolejność pytań oraz odpowiedzi jest losowana.
Czy mam jakiś limit czasowy na testy praktyczne?
Każdy test ma wyznaczony limit czasowy.
Jaki wynik zalicza test praktyczny?
Poziom zaliczenia każdego testu praktycznego to 80%.
Czy pytania są jednokrotnego wyboru?
Aby jak najbardziej odzwierciedlić postać rozmowy kwalifikacyjnej i podnieść poziom trudności pytania są jednokrotnego oraz wielokrotnego wyboru.
Czy mogę przejrzeć moje odpowiedzi?
Możesz przejrzeć wszystkie przesłane odpowiedzi i zobaczyć, które są prawidłowe, a które nie.
Nie zwlekaj i już dziś podejmij wyzwanie!
Who this course is for:
- data scientist i analitycy danych, którzy przygotowują się do rozmowy kwalifikacyjnej na stanowisko Data Scientist i chcą zwiększyć swoje szanse na sukces poprzez zapoznanie się z różnymi pytania związanymi z analizą danych i umiejętnościami wymaganymi na tym stanowisku
- absolwenci kierunków związanych z analizą danych, statystyką, informatyką lub pokrewnymi dziedzinami, którzy chcą rozpocząć karierę jako Data Scientist i potrzebują wiedzy na temat pytania, które mogą pojawić się podczas rozmów kwalifikacyjnych
- specjaliści ds. rekrutacji i menedżerowie techniczni, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat pytań, które można zadać podczas rozmowy kwalifikacyjnej dla data scientistów, aby lepiej ocenić umiejętności kandydatów
- osoby zainteresowane pracą w dziedzinie analizy danych, które chcą poznać różne aspekty i wymagania związane z rolą data scientist oraz odpowiedzi na pytania związane z tym stanowiskiem
- studenci lub badacze, którzy chcą zdobyć wiedzę i praktyczne umiejętności potrzebne do przyszłej pracy jako Data Scientist, włączając w to umiejętność odpowiedzi na pytania związane z analizą danych i technikami statystycznymi
- osoby zainteresowane rozwojem kariery jako data scientist, które chcą dobrze przygotować się do przyszłych rozmów kwalifikacyjnych i zwiększyć swoje szanse na zdobycie pożądanego stanowiska
Instructor
- 4.6 Instructor Rating
- 7,418 Reviews
- 305,756 Students
- 110 Courses
EN
Python Developer/AI Enthusiast/Data Scientist/Stockbroker
Enthusiast of new technologies, particularly in the areas of artificial intelligence, the Python language, big data and cloud solutions. Graduate of postgraduate studies at the Polish-Japanese Academy of Information Technology in the field of Computer Science and Big Data specialization. Master's degree graduate in Financial and Actuarial Mathematics at the Faculty of Mathematics and Computer Science at the University of Lodz. Former PhD student at the faculty of mathematics. Since 2015, a licensed Securities Broker with the right to provide investment advisory services (license number 3073). Lecturer at the GPW Foundation, conducting training for investors in the field of technical analysis, behavioral finance, and principles of managing a portfolio of financial instruments.
Founder at e-smartdata
PL
Data Scientist, Securities Broker
Jestem miłośnikiem nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, języka Python big data oraz rozwiązań chmurowych. Posiadam stopień absolwenta podyplomowych studiów na kierunku Informatyka, specjalizacja Big Data w Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych oraz magistra z Matematyki Finansowej i Aktuarialnej na wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego. Od 2015 roku posiadam licencję Maklera Papierów Wartościowych z uprawnieniami do czynności doradztwa inwestycyjnego (nr 3073). Jestem również wykładowcą w Fundacji GPW prowadzącym szkolenia dla inwestorów z zakresu analizy technicznej, finansów behawioralnych i zasad zarządzania portfelem instrumentów finansowych. Mam doświadczenie w prowadzeniu zajęć dydaktycznych na wyższej uczelni z przedmiotów związanych z rachunkiem prawdopodobieństwa i statystyką. Moje główne obszary zainteresowań to język Python, sztuczna inteligencja, web development oraz rynki finansowe.
Założyciel platformy e-smartdata
IG: e_smartdata