【就職活動】データサイエンスと機械学習のための最も包括的な面接ガイド

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この記事では、データサイエンスと機械学習の面接で遭遇する可能性のあるさまざまな質問、研究ケース、パズルの質問の包括的なリストを提供します。また、面接を成功させるのに役立つ実用的なヒントやコツなどの追加リソースもリストしました。

導入

データサイエンティストを目指しているものの、面接を乗り切る方法がわからず頭を悩ませていませんか?まあ、あなたは一人ではありません！データ サイエンスの分野に参入するのは簡単ではありません。データ サイエンスのバックグラウンドがない場合 (おそらくあなたもそうでしょう) はさらに困難になります。

また、データ サイエンティストになりたいと考えている他の人から聞いた話により、面接プロセスがさらに困難になる可能性があります。したがって、面接前に十分に準備しておくことが最善です。

どのような質問を受けるのでしょうか?どのような準備が必要で、どのような参考資料を使用すればよいでしょうか?典型的なデータサイエンスの面接プロセスはどのようなものですか?あなたのボディランゲージはどのようにあるべきでしょうか?次のような疑問が頭をよぎるかもしれません。

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心配しないで、ここに来てください！

私自身もこの過程を経験しました。信じてください。データサイエンスの面接に合格する唯一の方法は、十分に練習し、質の高い面接を行うことです。したがって、さまざまな科目についてトレーニングするようにしてください。データサイエンスのプロジェクトを探している場合は、これらを参考にしてください。

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/05/24-ultimate-data-science-projects-to-boost-your-knowledge-and-skills/

さらに、この記事の焦点でもある通常の面接プロセスの練習も必要です。

この記事では、データ サイエンスと機械学習の面接で遭遇する可能性のある質問、研究ケース、パズルの質問の包括的なリストを提供します。また、面接を成功させるのに役立つ実用的なヒントやコツなどの追加リソースもリストしました。

この記事に記載されている内容は、あなたが見つけることができる最も包括的かつ究極のリソースです。この記事をお気に入りに保存してください。将来、面接の準備をする必要があるときにいつでも役立つかもしれません。

楽しい勉強と面接の成功をお祈りします！

目次

• データサイエンスと統計の問題

• 機械学習の問題

• ディープラーニングの問題

• ケーススタディ

• 頭の体操と推測ゲーム

• 特定のツールと言語の問題

• 初心者向けのヒントとコツ

• 感動的な物語

1. データサイエンスと統計の問題

このセクションの目標は、データ サイエンスと統計の概念に対する理解をテストし、強化し、向上させることです。確率と相関、線形回帰とロジスティック回帰などをカバーします。最後の質問を終える頃には、関連する概念をかなりしっかりと理解できるようになります。

1.1 機械学習とデータサイエンスのスタートアップが直面する40の一般的な問題

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/09/40-interview-questions-asked-at-startups-in-machine-learning-data-science/

この記事では、面接で遭遇する可能性のある現実的かつ難しい質問を 40 個挙げています。これらの質問を理解して答えることができれば、面接で非常に良いパフォーマンスを発揮できることは間違いありません。これらの質問に答える鍵は、機械学習と関連する統計概念について、しっかりとした実践的な理解があるかどうかにあります。

1.2 データサイエンスのための確率に関する40の質問

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/40-questions-on-probability-for-all-aspiring-data-scientists/

確率論は、データ サイエンスに関連する多くの概念や技術の基礎と考えられています。データ サイエンティストとして就職するチャンスを得るには、確率論を十分に理解している必要があります。この記事の質問は、確率論に対するあなたの理解度を評価します。

1.3 最も一般的な関連性の問題7つ

記事のURL: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/correlation-common-questions/

相関関係は、データ サイエンスの中心的な概念の 1 つです。表面的には単純に見えますが、実際には把握するのが難しい特性がいくつかあります。統計の概念を学んでいる場合、ほとんどの人が避けようとするこれらの質問に必然的に直面することになります。すでに統計学に精通している読者にとっても、この記事はこの分野の知識を強化するのに役立ちます。

1.4 データサイエンティストとアナリストのための統計に関する41の質問

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/41-questions-on-statisitics-data-scientists-analysts/

統計関連分野の面接を始める前に、この分野の概念をしっかり理解しておく必要があります。統計に関する知識の向上とテストに役立つように、この質問リストを慎重に準備しました。この記事では、記述統計と推論統計の両方に関する質問を取り上げ、それぞれの質問に対する回答を示します。

1.5 データサイエンティストの線形回帰に関する知識をテストする30の質問

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/07/30-questions-to-test-a-data-scientist-on-linear-regression/

データ サイエンス業界と学術界では、線形回帰は、特徴間の関連性を説明するために最も一般的に使用される統計手法の 1 つです。データ サイエンティストになりたいなら、線形回帰は必ず理解しておくべき技術です。

1.6 ロジスティック回帰の理解度をテストする30の質問

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/08/skilltest-logistic-regression/

ロジスティック回帰は、おそらくすべての分類問題で最も一般的に使用されるアルゴリズムです。この記事に記載されている質問は、ロジスティック回帰とその詳細に関する知識をテストするために慎重に設計されています。

2. 機械学習の問題

機械学習は多くの企業にとって中核的な戦略となっており、この分野でキャリアを積みたいと考えている場合は、これらの課題に立ち向かう覚悟が必要です。このセクションでは、機械学習のスキルが最大限にテストされます。

2.1 データサイエンティストの機械学習能力をテストする40の質問

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/40-questions-test-data-scientist-machine-learning-solution-skillpower-machine-learning-datafest-2017/

すでにデータサイエンティストである（またはデータサイエンティストになることを計画している）場合は、機械学習を習得する以外に選択肢はありません。この記事の質問は、機械学習の概念的知識をテストするように特別に設計されており、この業界に参入する準備に役立ちます。これでテストを開始する準備ができました。

2.2 データサイエンティストの自然言語処理能力をテストする30の質問

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/07/30-questions-test-data-scientist-natural-language-processing-solution-skilltest-nlp/

自然言語処理 (NLP) は、機械が人間の言語とテキストを理解できるようにトレーニングする科学です。これは機械学習業界で非常に急速に成長している分野です。企業は、機械学習を使用して人間が書いたテキストから実用的な洞察を引き出すことの威力を認識し始めています。 NLP をどの程度理解しているかを確認するために、これらの質問をすべて読んでください。

2.3 データサイエンティストのツリーモデリング能力をテストする30の質問

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/30-questions-test-tree-based-models/

決定木は、機械学習とデータサイエンスの分野で最も人気のあるアルゴリズムの 1 つです。その利点は、明快さ、理解のしやすさ、自然な堅牢性、幅広い適用性です。アルゴリズムが実際に何を実行し、最終的な解決策に到達するまでにどのような手順を踏んだかを確認できます。特定のビジネス シナリオでは、プロジェクトの関係者に決定の根拠を説明する必要がある場合、上記の特性が非常に重要になります。この部分も面接プロセスの重要な部分です。

2.4 データサイエンティストのサポートベクターマシンのスキルをテストする25の質問

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/10/svm-skilltest/

機械学習アルゴリズムは、剣や斧などの武器が詰まった兵器工場と考えることができます。選択できるツールは数多くありますが、適切なタイミングでそれらをどのように使用するかを学ぶ必要があります。サポート ベクター マシンは鋭いナイフに例えることができます。小さなデータ セットを処理するために使用されますが、これらの小さなデータ セットを使用すると、モデルの作成においてより強力になります。この記事にある 25 の質問で自分自身をテストし、この成熟したテクノロジーに関する知識を深めましょう。

2.5 データサイエンティストの次元削減スキルをテストする40の質問

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/questions-dimensionality-reduction-data-scientist/

面接で最もよく聞かれる質問の 1 つは、数百万の行と数千の列を含む大規模なデータセットをどのように処理するかということです。このような問題に遭遇した場合、次元削減手法を理解し、この手法をいつ使用するかを知っておくと非常に役立ちます。

2.6 データサイエンティストのクラスタリング技術能力をテストする40の質問

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/02/test-data-scientist-clustering/

クラスタリング技術は、ラベルのないデータから知識を得るプロセスにおいて重要な役割を果たします。データを類似のグループに分類することで、さまざまなビジネス上の意思決定の基本的な理解力が向上し、意思決定の精度が向上します。クラスタリングは、マーケティング、金融、その他多くの業界で広く使用されています。これは理解しなければならないもう一つの概念ですので、必ず完全に把握してください。

3. ディープラーニングの問題

ディープラーニングは現在、人工知能業界で最も注目されている研究分野です。ディープラーニングの推進力により、あらゆる種類の驚くべきイノベーションと衝撃的なブレークスルーが次々と生まれていますが、これはまだ始まりに過ぎません。しかし、この分野での就職機会は比較的少ないです。幸運にも面接の機会を得られた場合は、さまざまな難しい質問に十分対応できるように準備しておいてください。ディープラーニングの分野で働くには近道はありません。このセクションは、面接の準備ができているかどうかを確認するのに役立ちます。

3.1 データサイエンティストのディープラーニングの基礎知識をテストする45の質問

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/01/must-know-questions-deep-learning/

ディープラーニング業界に参入したい場合、この記事で紹介した問題は必ず理解しておくべきものであり、比較的簡単です。このセクションの以降の記事を読む前に、この記事のクイズに答えて、自分の実力を確認してみてください。よくわからない概念に遭遇した場合のために、この記事には対応する学習リソースへのリンクも提供されています。さあ始めましょう！

3.2 データサイエンティストのディープラーニング能力をテストする30の質問

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/08/skilltest-deep-learning/

この記事は、初心者から上級者まで幅広い質問が掲載されており、ディープラーニングの知識をテストするのに適した出発点となります。このテスト問題が初めて公開された後、テストを受けた読者のほとんどがディープラーニングを十分に理解していないことが結果から明らかになりました。もっと良いパフォーマンスができますか?ぜひお試しください！

3.3 データサイエンティストのディープラーニング能力をテストする40の質問

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/40-questions-test-data-scientist-deep-learning/

この記事は前回の記事の続きであり、ディープラーニングの概念に関する知識をテストします。

3.4 データサイエンティストの画像処理スキルをテストする25の質問

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/10/image-skilltest/

ディープラーニングの世界では現在、画像処理が最もホットな分野です。 Google や IBM などの業界大手が画像分類モデルを生成するための自動化プラットフォームをリリースしたことにより、この分野への関心が高まっています。この記事に記載されている質問は、画像データ、特に画像処理の操作に関する知識をテストします。

3.5 ディープラーニングにおける12の一般的な問題

記事アドレス: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/05/deep-learning-faq/

この記事の内容は特に面接用に書かれたものではありませんが、各質問に完全に答える必要があります。最も基本的なディープラーニングの問題がいくつか含まれており、簡単に理解できるはずです。

4. ケーススタディ

ケーススタディもデータサイエンスの面接プロセスの重要な部分です。このような質問に遭遇した場合、面接官は間違いなくあなたの構造化された思考能力をテストします。以下のケースをよく読んで、答えを見る前に自分で問題を解いて、答えを解答キーと照合してください。

4.1 動的プログラミングを使用して面接ケースを10倍速く解決する

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/05/ase-studies-10x-faster-using-dynamic-programming/

動的プログラミングは、入力値を提供するだけで正しい答えを出すレシピや数式ではなく、構造化された思考と論理的思考を組み合わせてタスクを完了する方法です。このコンセプトには一定の歴史があり、現時点では使用シナリオは多くありません。このユニークなアプローチを学べば、面接官もきっと驚くはずです！

4.2 データ分析スキル面接例 - タクシー配車問題

記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/case-study-analytics-interviews-dawn-taxi-aggregators/

タクシーの配車は、一部の地域では重要な課題となっている。この記事では、タクシー配車事件を解決します。さらに、専門家のようにケースの問題を処理する際の重要なポイントにも特別な注意を払う必要があります。 Bain、BCG、McKinsey などのコンサルティング会社はすべて、ケース分析に直面したときに候補者が専門家のように考えることができるかどうかを重視します。この記事は、あなたがこの資質を備えた面接官になるのに役立ちます。

4.3 分析面接のケーススタディ

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/02/interesting-analytics-case-study/

これは典型的な経路最適化問題です。いくつかのオプションの道路に関する関連データが与えられ、最も時間を節約できる経路を見つけるように求められます。質問に答えるごとに、次の質問でさらに多くのデータが表示され、ケースを段階的に深く理解できるようになります。これはまさにあなたが面接で直面することになるものなので、頑張ってください！

4.4 初心者向けケーススタディ: コールセンターの最適化 (中程度の難易度)

記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/case-study-level-medium-call-center-optimization/

この記事では、コール センターの作業を最適化するという実際のシナリオを紹介します。このケーススタディを研究することで、運用が集中する立場での環境をシミュレートする方法がわかります。この記事のコードは R で実装されていますが、R に慣れていない場合でも、Excel でこの問題を完了できます。

4.5 ケーススタディ: オンライン販売業者の商品価格の最適化 (難易度高)

記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/07/solving-case-study-optimize-products-price-online-vendor-level-hard/

現実世界での幅広い応用により、このケースも古典的な問題となっています。その目的は、オンライン販売業者の製品価格設定システムを最適化することです。実際、現実の世界でも同様の計算を行う必要があります。したがって、このケースは単なる数学の問題ではなく、実用的な意味も持っています。より上級の役職に応募する際の面接プロセスでも、同様のケースがよく発生します。ぜひお試しください！

5. 知能と推測に関する質問

データサイエンティストを目指すなら、直感的な思考力と、素早く計算して考えをまとめる能力が重要なポイントになります。これは面接官が最初に尋ねる質問の 1 つでもあり、難しい質問を迅速かつ論理的に解決する能力をテストするための難問または推測質問 (またはその両方) です。このセクションでは、これらの課題を克服するための準備について説明します。

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5.1 推測テストに合格するためのヒント

記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/01/tips-crack-guess-estimate-case-study/

分析や経営コンサルティングに関連する面接では、推測による質問が非常によくあります。データ サイエンスの面接に合格したいと考えている場合、この記事は最初のステップをクリアするのに非常に役立ちます。この記事では、推測の問題を克服するのに役立つ、テスト済みで実証済みのテクニックをいくつか学びます。

5.2 すべてのアナリストが解決すべき20の難しい面接の質問

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/07/20-challenging-job-interview-puzzles-which-every-analyst-solve-atleast/

この記事では、著者がデータ サイエンス職の面接で遭遇した最も難しくて挑戦的な IQ に関する質問のいくつかを紹介しています。これらの面接の質問は、ゴールドマン・サックス、アマゾン、グーグル、JPモルガン・チェースなどの企業から寄せられたものです。

5. ほとんどの面接官が合格できない3つのIQに関する質問

記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/3-tricky-puzzles-people-wrong-job-interviews/

この記事で紹介する 3 つの難問は、ほとんどの人が面接で正しく答えられない質問です。これらの質問は本質的に理解するのが難しいため、一度で答えが出ないのは普通のことです。決してあきらめない！時には最も難しい問題には最も簡単な解決策があることがあります。

5.4 アナリティクス面接における一般的なインテリジェンス質問（パート 1）

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/09/commonly-asked-puzzles-analytics-interviews/

この記事では、比較的簡単で、回答にそれほど労力を必要としない、最も一般的な面接クイズの質問をいくつか取り上げます。制限時間内に 2 つの質問を解くことができない場合は、さまざまな種類の IQ 問題を解いて、これらの問題を解く背後にある考え方に慣れることをお勧めします。

5.5 アナリティクス面接における一般的なインテリジェンス質問（パート 2）

記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/10/commonly-asked-interview-puzzles-part-ii/

この記事の後半は前半の内容に沿って、簡単なものから難しいものまでさまざまな知能問題を解きます。質問は 3 つの部分に分かれており、質問の最初の部分には解答が示されていません。自分で答えがわからない場合は、パズルを解くテクニックを一から学び始める必要があるかもしれません。

6. ツールと言語固有の問題

意欲的なデータ サイエンティストは、品質分析の問題に取り組むために少なくとも 1 つのツールを習得する必要があります。ただし、利用できるツールが多ければ多いほど、スキルセットが広がり、希望する仕事に就ける可能性が高くなります。ツールに関する質問は、データ サイエンス職の面接プロセスの不可欠な部分であり、実際の面接を開始する前に十分に準備しておく必要があります。このセクションでは、Python、R、SQL、SAS について説明します。

6.1 データサイエンス評価に関する40の質問：R言語スキル

記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/40-questions-r-for-data-science/

この記事の演習では、R 言語のスキルを徹底的にテストし、プログラミングに関する質問と概念的な問題の両方を扱います。質問にお答えする際は、素早くお答えください。私の提案は、面接官と対面したときに困惑することがないよう、自己テストの際には各質問に制限時間を設けることです。

6. 2 4つの難しいR面接の質問

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/05/tricky-interview-questions/

R は、主にそのオープン ソースの性質と優れたユーザー コミュニティのおかげで、今日最も人気のあるプログラミング言語の 1 つです。この記事の 4 つの質問は、面接のプレッシャーに直面したときに遭遇する可能性のある最も難しい質問です。これに備えた方が良いでしょう!

6.3 面接でよく聞かれる4つの難しいSASの質問

記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2013/11/4-sas-tricky-analytics-interview/

SAS が他の言語と異なるのは、非常に簡単に記述できることです。しかし、SAS の質問の中には、依然として非常に難しいものもあり、面接を受ける人にとってはかなり難しいものとなっています。この記事では、そのような問題を 4 つ説明し、それらを克服するための第一歩となる詳細な例を示します。

6.4 SASの基礎に関する難しい面接の質問

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/04/tricky-base-sas-interview-questions-part-ii/

この記事は、実は前回の記事の続編です。この記事の質問は、このシリーズの前回の記事よりも難しく、長くなっています。こうした質問をする企業は、分析に関する強固な基盤を備えている傾向があり、ビッグデータの問題への対処は日常業務の 1 つです。

6.5 データサイエンス評価: Python スキルをテストする 40 の質問

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/questions-python-for-data-science/

Python は、データ サイエンスにおける主要なツールとしての地位を確固たるものにしています。この記事に記載されている質問は、このプログラミング言語に関連する必読の質問です。データ サイエンスの面接を受ける前に、これらの質問について自分自身をテストして、十分な基礎知識があることを確認してください。

6.6 データ サイエンティストのスキルをテストする 42 の SQL 質問

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/questions-sql-for-all-aspiring-data-scientists/

モデリングにどの言語を使用するかに関係なく、SQL の知識は履歴書に不可欠な要素となります。そうしないと、データ サイエンティストとして就職できる可能性は非常に低くなります。この記事では、面接に備えて SQL スキルを磨くための包括的な質問リストを紹介します。

7. 初心者のためのヒントとコツ

新卒者がデータ分析の仕事に就くのは簡単ではありません。運が良ければ企業に選ばれてデータ分析業務を任されることもあるかもしれません。しかし、このような幸運が突然訪れるとは期待できません!この記事は、特に初心者が面接プロセスに向けてより良い準備を行えるようにするために作成されています。

7.1 データ分析・科学系企業のキャンパスリクルートメントに参加するためのヒント

記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/11/tips-crack-campus-interviews-non-core-companies/

この記事の著者は、キャンパスリクルートメントのパターンについて詳細な調査を実施しており、さまざまなデータ分析面接を明確に理解することができます。この記事では、著者がこの分野に関する洞察を共有し、面接の実践的なヒントをいくつか提供します。多くの応募者はこれらのスキルを当然のことと考え、後で採用を逃したときに後悔することになります。

7.2 ビジネス分析職の面接で新人が目立つためにはどうすればよいでしょうか?

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2013/07/prepare-ace-interviews-business-analytics-roles/

キャンパス採用面接の中には、特に一流企業の職種の場合、非常に難しいものもあります。新人にとって、面接経験の不足は時々不安に感じるかもしれません。ただし、最も重要なときに最高のパフォーマンスを発揮できるように、的を絞ったトレーニングを行うことは可能です。この記事のヒントを学ぶことで、データアナリストの面接を最大限に活用できるようになります。

8. データサイエンティストの面接に役立つその他の（非常に）資料

これまで、面接プロセスにおける質問と回答について学習しました。しかし、すでにこの知識を知っていたとしても、次の部分で説明する面接スキルと行動準備を無視すると、十分ではないかもしれません。ボディランゲージ、思考の整理方法、業界に対する理解、ドメイン知識、機械学習の最新動向を把握する能力などの要素はすべて、結果に大きな役割を果たします。

8. 1 注意してください - データ分析職の面接官はあなたを注意深く見ています!

記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/analytics-interview-behaviour-to-avoid/

データアナリストにとって、細部への注意と慎重な研究は、ほとんど第二の性質になっています。面接中に会う面接官は、あなたよりも長くデータ分析の職に就いているかもしれません。したがって、評価が非常に詳細になる可能性があることを覚悟しておく必要があります。このセクションに記載されているテクニックは、このような状況で非常に役立ちます。

8.2 データ分析インタビューの準備のための決定版ガイド

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/07/definitive-guide-prepare-analytics-interview/

この記事では、データ分析面接の一般的なプロセスについて説明し、雇用主によるあなたに対する審査のさまざまな側面、面接プロセスにおけるさまざまなリンク、技術面接のプロセスなどを取り上げます。このガイドは、データ分析の面接で成功するのに役立ちます。

8.3 データサイエンスのキャリアを始めるための8つの重要なヒント

記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/10/tips-people-starting-career-data-science/

どのツールを学ぶべきでしょうか — R または Python? どのテクノロジーに重点を置くべきでしょうか?統計をどれくらい学ぶ必要がありますか?プログラミングスキルを学ぶ必要がありますか?データ サイエンスの旅に乗り出すと、上記の質問に直面することになります。そのため、私たちはこの短い記事を書き、データ サイエンスのキャリアの初期段階を乗り越えるのに役立つフレームワークを紹介しました。

8.4 データ分析のキャリアについて知っておくべき10のこと

記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/10-analytics-related-career/

この記事は、あらゆる種類の詳細なガイダンスが含まれている珍しいリソースです。掲載されている記事はすべてキャリア関連のアドバイスや知識です。データ分析業界への参入を計画している場合は、これらの記事を読めば、実行する必要があるすべての手順がわかります。

8. 5 復職後、データ分析業界に参入しますか？すべてが順調に進むと期待しないでください。

記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/05/moving-analytics-break-career-expect-rosy-land/

多くの人はさまざまな理由で 1 ～ 3 年間仕事を辞めます。あなたも同じような状況に直面していますか?関連する経験がない人が、復職後にアナリストの職に就くにはどうすればよいですか?この記事では、クナル氏が自身の経験を語り、この問題についての見解を述べています。

8.6 データ分析業務経験不足の弱点を克服する方法

記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/05/no-analytics-work-experience/

上記と同様に、この記事は、業界経験が不足している実務者が職場復帰後にデータ分析業務に参加できるように支援することを目的としています。これらのポイントのいくつかは、初心者と経験豊富な実践者の両方に当てはまります。クナルは雇用主と潜在的な候補者の両方の視点から語っているので、必読です。

8. 7 将来、データ分析やビッグデータ関連の分野で働く予定はありますか？ぜひご準備ください！

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/05/planning-late-career-shift-analytics-big-data-prepared/

これはおそらく過去 4 年間で最も多く尋ねられた質問の 1 つであり、この記事では、このような状況でどのような問題に直面するかについて説明します。この記事は、決まり文句（つまり、課題はあるものの、努力と献身によって克服できると伝えるもの）ではなく、貴重なスキルの完全なガイドになります。

8. 論理的思考力を養うために脳を鍛えるにはどうすればいいでしょうか?

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/01/train-mind-analytical-thinking/

毎日何度も計算を繰り返すと、そのプロセスはますます自然で正確になります。平均して、オフィスワーカーは睡眠に 25～30%、仕事に 40～60%、食事に 10%、リラックスに 15～25% の時間を費やしています。私たちの忙しい日常生活では、余暇の半分以上が移動に費やされています。この時間を活用して、より鋭い反応能力を養うことができます。この記事では、余暇時間に脳の反応能力を磨くための興味深い方法をいくつか紹介します。

8. 9 データ分析の新しい仕事に就いてみませんか?まずは以下の5つの質問をしてください

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2013/09/analytics-job-5-questions/

データ分析のキャリアを受け入れる前に、将来の雇用主に尋ねるべき質問がいくつかあります。これらの質問を設計する目的は、あなたがどのような立場を取るつもりなのかをすでに理解していることを確認することです。これらの質問は、正しい選択をするのに役立つだけでなく、あなたがこの職種に応募し、この業界で働くことに真剣であるというメッセージを雇用主に送ります。

9. 感動的な物語

自分自身に少しモチベーションを与えたいですか?ここを見てください！以下のストーリーは、あなたが切望するデータサイエンスの職を得るためにもっと努力する意欲を掻き立てるでしょう。

9.1 8 年間の経験を持つソフトウェア テスト エンジニアとして、どのようにしてデータ サイエンティストになったのでしょうか?

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/11/mystory-i-became-a-data-scientist-after-8-years-working-as-a-software-test-engineer/

この物語の主人公は、電子工学と通信のエンジニアであるビンディヤ・ラジェンドランです。彼女は品質保証分野で 8 年間働いた後、自身の努力と少しの幸運により、データサイエンス分野での仕事に就くことに成功しました。

9.2 IT業界で10年働いた後、データサイエンティストになった経緯

記事のリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/09/mystory-i-became-a-data-scientist-after-working-for-10-years-in-it-industry/

この記事では、Karthe 氏が IT 業界で 10 年間働いた後、どのようにしてデータ サイエンティストに転身したかを語ります。同時に、彼は記事の中で多くの実用的なヒントも提供しており、彼の経験は同様の状況にある候補者にとって大きな動機付けとなる可能性があります。

結論

これは最も包括的なリソースのコレクションであり、これを注意深く読めば、データ サイエンスの職種の面接に備えることができます。取り上げられているトピックのほとんどをすでに理解している場合でも、このガイドは関連する知識ポイントを確認するのに役立ちます。

それで、あなたの話は何ですか？このガイドは、次回の面接に向けての準備に役立ちましたか?ぜひメッセージを残して私たちに伝えてください！

元の英語テキストを表示:

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/06/comprehensive-data-science-machine-learning-interview-guide/