Покупательная способность для практиканта-специалиста по данным (в кампусе)

Покупательная способность пришла в кампус в последнюю неделю декабря 2020 года. Существовали разные профили для стажировки, включая SiteOps, Front End Developer, Data Engineer и Data Scientist. Я подал заявку на получение профиля Data Scientist.

Ниже приведены прошедшие раунды

Раунд 1 (онлайн-тестирование в Hirepro): самым первым раундом был онлайн-тестовый раунд, который состоял из трех разделов.

1. Способности: в основном он состоял из 15 задач, связанных с простыми способностями.
2. Технический MCQ: он состоял из смеси примерно 25-30 вопросов, включая интерпретацию данных, достаточность данных, проверку гипотез, типы графиков визуализации, Python и SQL.
3. Раунд кодирования: он состоит из двух разделов, один - это кодирование, а второй - этап SQL.

Вопросы о способностях были проще, и для практики вы можете решать базовые вопросы из indiabix.

Говоря о технических MCQ, были такие вопросы, как, где мы используем коробчатую диаграмму, учитывая сценарий, который вы будете использовать для объяснения своей аудитории. Основные вопросы, связанные с коробчатым сюжетом. В python вопросы основывались на лямбда-выражениях и понимании списков, базовых вопросах на основе словаря. Вопрос по кодированию выглядит следующим образом:

Дана строка таким образом, что за каждым символом следует числовая цифра, например, a3b2, a4, a1b2c4. Вам нужно вернуть строку таким образом, чтобы каждый символ повторялся со следующей числовой цифрой. например, для входа a3b2 выход будет aaabb, для входа a1b3c2, выходом будет abbbcc.

Раунд 2 (Интервью): Интервью прошло легко. Интервьюер был дружелюбным и приземленным. Он задавал мне следующие вопросы.

• Представьтесь
• Расскажите мне об алгоритмах машинного обучения, над которыми вы работали до сих пор.
  • Я упомянул контролируемые алгоритмы и архитектуры, основанные на глубоком обучении.
• Объясните мне кто-нибудь алгоритм
  • Я упомянул дерево решений: я ответил, что такое дерево решений, с плюсами и минусами. Затем я объяснил ему алгоритм CART.
• В чем разница между деревьями решений и логистической регрессией?
  • Определили оба и сравнили их плюсы с другими.
• В этот момент интервьюер спросил меня, что я собираюсь задать вам несколько вопросов, основанных на умственных способностях, и они заключаются в следующем.
  • Предположим, у вас есть 6 яблок. Из них 5 весит одинаково, а левый легче. Вам дадут механические весы (таразу на хинди, такди на панджаби, также известные как весы с весами). Но вы можете использовать эту машину дважды. Ваша задача - найти более светлое яблоко, и вы не можете использовать машину более двух раз.
  • Я ответил, что яблоки можно разделить на три пары, и я сравню первые две пары, надев их на левую и правую стороны весов. Если они находятся на одном уровне, то это означает, что они весят одинаково, и более легкое яблоко находится в третьей паре, в противном случае пара, которая меньше или легче, теперь сравнивает яблоки более легкой пары, а яблоко, весящее меньше, является ответ.
  • Сколько клеток на шахматной доске?

Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Освойте все важные концепции DSA с помощью самостоятельного курса DSA по приемлемой для студентов цене и будьте готовы к работе в отрасли. Чтобы завершить подготовку от изучения языка к DS Algo и многому другому, см. Полный курс подготовки к собеседованию . Если вы готовы, проверьте свои навыки с помощью серий тестов TCS, Wipro, Amazon и Microsoft.