グーグルのような世界的に有名な会社に雇われることは、多くの人々にとって夢の仕事です。彼らには最も才能のあるAI研究科学者がいます。 そして 世界中。 Googleのソースは多くありません オンラインで質問を面接し、そこで就職するのは簡単ではありません。そのため、この記事では次のトピックについて説明します。
職務内容と要件
平均給与は $ 169,067 、ボーナスを含む。 Googleデータサイエンティストの給与は $ 120,000- $ 280,000 。この高い給料で、あなたはあなたが適用している仕事のための正しい要件を知る必要があります。要件は位置によって異なりますが、一般的な要件のいくつかを以下に示します。最小要件：
文字列はJavaで可変または不変です
- 定量的分野の修士号（統計学、オペレーションズリサーチ、コンピュータサイエンス）
- データ分析関連分野での2年の実務経験
- 統計ソフトウェアの経験（例： R 、 、MATLAB、Pandas）および
- データベース言語の経験（例： SQL ）
責任：
Javaの可変および不変オブジェクト
- 大規模で複雑なデータセットを処理します。必要に応じて高度な分析手法を適用して、困難で非日常的な分析の問題を解決します
- データ収集と要件の仕様、処理、分析、継続的な成果物、およびプレゼンテーションを含む分析を実施します
- 大規模な洞察を提供するために、分析パイプラインを繰り返し構築してプロトタイプを作成します
- Googleのデータ構造と指標に関する包括的な知識を身に付け、製品開発に必要な変更を提唱します
- 部門の枠を超えて相互作用し、ビジネスの推奨事項を作成します（費用便益、予測、実験分析など）
- Googleのユーザー向け製品の品質を向上させるための分析、予測、最適化の方法を研究開発します
Googleデータサイエンスの面接プロセス
候補リストをクリアすること自体が難しい作業であり、それは完全にあなたに依存します CV、カバーレター そしてその 経験 。グーグル データサイエンス 面接の質問は、頭の体操と技術的な質問を組み合わせたものです。通常、最初のプロセスは電話インタビューです。電話インタビュー：
それは主に基づいた質問で構成されています （具体的かつ理論的）そして大きく基づいている 。質問は、あなたが取り組んだプロジェクトによっても異なります。- ケース1： インタビューでは、特徴抽出手法、PCA（プロジェクトで使用）、相関分析、使用されたいくつかの分類手法（SVM、GBM、ニューラルネット）について質問されました。なぜロジスティック回帰ではないのか、なぜGBMなのか？-基本的に、クラスの分離可能性を中心に展開する質問。
- ケース2： なぜ特徴選択を使用するのですか？ 2つの予測子が高度に相関している場合、ロジスティック回帰の係数にどのような影響がありますか？係数の信頼区間はどれくらいですか？
- ケース3： ディスクがスピンドル上で回転していて、ディスクが回転している方向がわかりません。ピンのセットが提供されます。ピンをどのように使用して、ディスクがどのように回転しているかを説明しますか？