Tipe Pertanyaan Algoritma Data Science Saat Interview
Portfolio data science merupakan salah satu faktor pendukung penting dalam proses rekrutmen. Portfolio sering kali memuat studi kasus yang menarik dan memiliki ciri khas. Studi kasus data science adalah suatu proses pemeriksaan mendalam dan terperinci dari kasus tertentu dalam konteks dunia nyata yang biasanya dilakukan untuk menilai pemahaman seseorang mengenai data science. Dalam proses ini calon data scientist akan dites untuk mengerjakan project machine learning, algoritma, dan program deep learning untuk membangun solusi optimal yang bisa menjawab masalah bisnis.
Proses seperti ini juga akan menjadi proyek portofolio untuk calon profesional data sebagai added value di dunia kerja. Selain itu, dalam banyak case, proses rekrutmen seringkali menambahkan tes kompetensi untuk menilai kemampuan calon karyawannya. Biasanya calon data scientist diberikan waktu beberapa hari untuk menyelesaikan studi kasus ini. Sayangnya, tidak ada aturan baku untuk menjawab studi kasus ini. Pada artikel kali ini DQLab akan memberikan trik cara menjawab studi kasus algoritma data science yang bisa memukau recruiter. Untuk kamu yang sedang meniti karir di bidang data science, catat semua poinnya, ya!
1. Kenapa Ada Uji Kompetensi?
Studi kasus dalam uji kompetensi menjadi salah satu media bagi interviewer memahami bagaimana pola berpikir kita. Pertanyaan tentang studi kasus dapat bersifat terbuka, sehingga kita harus fleksibel untuk menerima dan menghargai pendekatan yang mungkin tidak kita ambil untuk memecahkan masalah. Setiap wawancara berbeda, tetapi memiliki basic framework yang mirip. Dalam interview data science, kita diharapkan mampu untuk menjelaskan siklus proyek data science dalam setiap jawaban kita. Berikut adalah siklus proyek data science yang perlu kita pahami.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Riset Tentang Perusahaan
Sebelum mengikuti proses interview pastikan kita sudah membaca dan mencari informasi tentang perusahaan dan pekerjaan yang kita lamar di situs web resmi perusahaan tersebut. Cobalah pahami job desc data scientist di perusahaan tersebut, baca tentang domain dan bisnis yang terkait dengan perusahaan itu. Dengan demikian, ketika kita ditanya mengenai pekerjaan data science kita bisa menjawab sesuai kebutuhan mereka.
3. Ajukan Pertanyaan, Diskusikan Asumsi dan Hipotesis
Wawancara studi kasus biasanya bersifat terbuka sehingga kita dapat memecahkan masalah dengan banyak cara. Kesalahan umum yang sering dilakukan oleh peserta interview adalah langsung melompat ke jawaban. Tips yang bisa kamu terapkan adalah cobalah memahami konteks kasus bisnis dan tujuan utamanya dengan cara bertanya sedetail mungkin sebelum kita menjawab pertanyaan. Beberapa interviewer sengaja tidak memberikan informasi secara detail kepada peserta. Dengan mengajukan pertanyaan sebelum menjawab, akan membantu kita mendapatkan informasi yang lebih rinci.
4. Jelaskan Alur Kerja Data Science dan Beri Kesimpulan
Setelah membuat asumsi dan hipotesis, kini kamu telah memiliki tujuan yang jelas dan terfokus untuk menyelesaikan kasus bisnis. Kamu dapat mulai memanfaatkan kerangka kerja 7 langkah yang telah kamu pelajari di poin satu. Coba susun aktivitas penambangan dan pembersihan yang harus kamu lakukan. Jelaskan pemilihan model, tools, metode, dan sebagainya serta alasan mengapa kamu memilih itu. Terakhir, rangkum jawaban dan jelaskan bagaimana solusi yang paling cocok untuk studi kasus tersebut dan bagaimana tim dapat memanfaatkan solusi tersebut untuk menyelesaikan masalah.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Selain interview, portfolio juga menjadi poin penting yang akan dipertimbangkan oleh recruiter saat melakukan proses seleksi. Semakin baik dan beragam project yang telah kita kerjaan, besar kemungkinan kita akan ‘dilirik’ oleh recruiter.
Yuk bangun portfolio data science bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti DQLab Bootcamp LiveClass berikut untuk informasi lebih lengkapnya!
Penulis: Galuh Nurvinda K