15 Pertanyaan Interview Data Science & Contoh Jawaban
Farijihan Putri
•
25 April 2024
•
2473
Catatan Redaksi:
Artikel ini pertama kali diterbitkan pada April 2024 dan diperbarui pada 18 Agustus 2025 untuk memastikan informasi tetap akurat dan relevan.
Warga Bimbingan lagi siapin diri buat masuk dunia data yang super kompetitif? Nah, biasanya recruiter bakal ngasih pertanyaan interview data science yang nggak cuma nguji skill teknis, tapi juga cara kamu mikir dan nyelesain masalah.
Masalahnya, banyak Warga Bimbingan yang mampu coding atau analisis data, tapi langsung blank pas ditanya hal-hal “ceritain pengalamanmu mengolah dataset besar” atau “gimana cara kamu validasi model machine learning”. Akhirnya, kesempatan emas pun lewat begitu aja.
Biar nggak kejadian sama kamu, MinDi udah nyiapin daftar 15 pertanyaan plus contoh jawaban yang bisa kamu pake buat referensi.
Kalau mau upgrade skill biar makin siap, kamu bisa ikut Bootcamp Data Science & Data Analyst di dibimbing, tersedia bootcamp online dan bootcamp offline di Jakarta.
Baca Juga: Rekomendasi 7 Bootcamp Data Science Terbaik untuk Pemula
15 Pertanyaan Interview Data Science yang Sering Ditanyakan
Yuk, langsung aja simak 15 pertanyaan interview data science yang paling sering ditanyakan lengkap sama tips dan contoh jawabannya.
1. Apa Proyek Data Science Terakhir yang Kamu Kerjakan?
Biasanya, recruiter nanya ini buat ngulik pengalaman real kamu di dunia data. Nah, pertanyaan interview data science ini bisa menjadi ajang pamer portofolio terbaik kamu.
Pro Tips: Pilih satu proyek yang paling relevan sama posisi yang dilamar. Ceritakan data yang dipakai, metode yang digunakan, tantangan yang dihadapi, dan hasil yang dicapai.
Contoh Jawaban:
“Saya pernah bikin model prediksi churn customer pakai dataset transaksi 1 juta baris. Tantangannya ada di data yang nggak seimbang, jadi saya pakai teknik SMOTE. Hasilnya, model punya recall 85% dan berhasil dipakai tim marketing buat campaign retensi.”
2. Bagaimana Cara Mengatasi Data Hilang atau Rusak dalam Dataset?
Daripada cuma teori, recruiter pengen tahu strategi kamu di lapangan pas ketemu missing data atau corrupted data.
Pro Tips: Sebutkan teknik yang pernah kamu pakai, seperti imputasi, drop data, atau algoritma yang tahan terhadap missing value. Jelaskan plus-minusnya.
Contoh Jawaban:
“Kalau persentase data hilang kecil, biasanya saya imputasi pakai mean/median. Tapi kalau besar, saya cek dulu distribusi datanya, kadang lebih aman drop kolom atau ganti metode analisis.”
3. Jelaskan Perbedaan Supervised vs Unsupervised Learning
Nah, pertanyaan selanjutnya ini semacam tes konsep machine learning dasar. Simple tapi sering bikin gugup kalau nggak siap.
Pro Tips: Gunakan analogi sederhana biar recruiter cepat paham.
Contoh Jawaban:
“Supervised learning seperti belajar dari buku soal yang sudah ada kunci jawabannya, model belajar dari data berlabel. Unsupervised learning seperti mencari pola di data tanpa label, misalnya clustering customer berdasarkan kebiasaan belanja.”
4. Apa itu Overfitting dan Cara Mencegahnya?
Pertanyaan ini bakal menguji pemahaman kamu soal keseimbangan model antara performa training dan testing.
Pro Tips: Kasih penjelasan singkat + contoh teknik pencegahannya.
Contoh Jawaban:
“Overfitting itu saat model terlalu ‘hafal’ data training sampai nggak bisa generalisasi. Biasanya saya pakai cross-validation, regularization, atau menambah data baru buat melatih model.”
5. Jelaskan Penggunaan Regularization dalam Regresi
Nah, ini contoh pertanyaan interview data science yang menguji skill teknis kamu di modeling.
Pro Tips: Bedakan regularization L1 dan L2, serta kapan masing-masing dipakai.
Contoh Jawaban:
“Regularization menambahkan penalti ke koefisien regresi buat mencegah overfitting. L1 (Lasso) bisa nol-in variabel nggak penting, sedangkan L2 (Ridge) memperkecil koefisien tanpa nol-in variabel.”
6. Bagaimana Cara Memilih Metrik Evaluasi yang Tepat?
Nggak semua metrik cocok buat semua kasus, dan ini yang mau diuji recruiter.
Pro Tips: Sebutkan metrik populer dan kapan harus digunakan.
Contoh Jawaban:
“Kalau datanya balance, saya pakai accuracy. Tapi kalau imbalance, precision, recall, atau F1 lebih relevan. Misalnya, untuk deteksi fraud, recall lebih penting supaya kasus yang terdeteksi lebih banyak.”
Baca Juga: 5 Contoh Portofolio Data Science Terbaik & Cara Membuat
7. Ceritakan Pengalaman Menggunakan SQL atau Bahasa Pemrograman untuk Manipulasi Data
Pertanyaan selanjutnya ini fokus ke skill tools, bukan sekadar teori.
Pro Tips: Pilih contoh yang menunjukkan kamu bisa optimalkan query atau script buat solve masalah real.
Contoh Jawaban:
“Di project terakhir, saya pakai SQL buat join 5 tabel besar dan filter data transaksi dalam 6 bulan terakhir. Query itu menjadi dasar analisis churn rate di Python.”
8. Bagaimana Menjelaskan Model Machine Learning ke Stakeholder Non-Teknis?
Tes ini lebih ke komunikasi dan storytelling data.
Pro Tips:Hindari istilah teknis, gunakan visualisasi, dan berikan analogi.
Contoh Jawaban:
“Daripada bilang ‘sayarasi model 92%’, saya jelasin kalau ‘dari 100 transaksi, model bisa prediksi dengan benar 92’. Lalu saya tunjukkan visual perbandingan prediksi vs aktual.”
9. Apa Tantangan Terbesar di Proyek Machine Learning Terakhir?
Sumber: Unsplash
Salah satu pertanyaan interview data science ini mengukur problem solving dan adaptasi.
Pro Tips: Ceritakan masalah yang relevan sama posisi yang dilamar, lalu jelaskan solusinya.
Contoh Jawaban:
“Dataset nggak seimbang menjadi tantangan utama. Saya pakai teknik oversampling dan tuning hyperparameter sampai model stabil di 88% F1 score.”
10. Seberapa Penting Data Visualization di Data Science?
Nah, untuk pertanyaan yang berikutnya untuk mengetes awareness bahwa data nggak cuma buat analisis, tapi juga komunikasi.
Pro Tips: Sebutkan tools favorit dan alasan kamu pilih.
Contoh Jawaban:
“Visualisasi membantu stakeholder memahami insight lebih cepat. Saya sering pakai Matplotlib dan Seaborn untuk eksplorasi, serta Tableau untuk dashboard interaktif.”
11. Contoh Penggunaan Statistik dalam Proyek Data Science
Pertanyaan ini nyentuh sisi fundamental analisis.
Pro Tips: Pilih contoh yang menunjukkan statistik digunakan untuk validasi, bukan cuma dekorasi laporan.
Contoh Jawaban:
“Di project analisis perilsaya user, saya pakai uji chi-square buat melihat hubungan antara kategori device dan konversi. Hasilnya dipakai tim marketing untuk optimasi campaign.”
Baca Juga: Cara Belajar Data Science: Panduan Lengkap untuk Pemula
12. Pernahkah Anda Membuat Kesalahan Signifikan dalam Analisis Anda? Bagaimana Anda Mengatasinya dan Apa yang Anda Pelajari Darinya?
Kadang, dalam proses analisis data, kesalahan itu wajar terjadi, bahkan untuk analis berpengalaman.
Lewat pertanyaan ini, pewawancara ingin melihat sejauh mana kamu bisa bersikap jujur, bertanggung jawab, dan belajar dari pengalaman tersebut.
Pro Tips:
- Pilih contoh yang real, tapi tidak sampai membuat pewawancara ragu akan kemampuanmu.
- Tekankan langkah perbaikan yang kamu ambil dan pembelajaran yang didapat.
- Tunjukkan sikap profesional dan fokus pada solusi.
Contoh Jawaban:
“Pernah ada satu proyek di mana aku salah menafsirkan hasil model data, sehingga rekomendasi awal yang aku berikan kurang tepat. Begitu sadar ada yang janggal, aku langsung memberi tahu tim, lalu melakukan analisis ulang untuk memastikan hasil yang benar. Dari kejadian itu, aku belajar pentingnya selalu melakukan cross-check sebelum presentasi, dan bahwa transparansi ke tim adalah kunci menjaga kepercayaan.”
13. Bagaimana Anda tetap mengikuti perkembangan tren dan kemajuan terbaru dalam ilmu data?
Pertanyaan ini menunjukkan komitmen kamu untuk terus belajar dan tetap relevan di bidang Anda.
Contoh Jawaban:
“Saya selalu mendapatkan informasi terbaru dengan membaca jurnal industri, menghadiri webinar, dan berpartisipasi dalam forum daring. Saya juga meluangkan waktu setiap minggu untuk bereksperimen dengan alat dan teknik baru. Hal ini tidak hanya membantu saya tetap mengikuti perkembangan terkini, tetapi juga terus meningkatkan keterampilan saya.”
14. Bisakah Anda menceritakan pengalaman Anda saat mengerjakan proyek dengan persyaratan yang tidak jelas atau terus berubah? Bagaimana Anda beradaptasi?
Pertanyaan interview data science ini menilai kemampuan beradaptasi dan kemampuan memecahkan masalah.
Contoh Jawaban:
“Dalam proyek sebelumnya, persyaratannya sering berubah. Saya beradaptasi dengan menjaga komunikasi terbuka dengan para pemangku kepentingan untuk memahami kebutuhan mereka. Saya juga menggunakan metodologi agile agar lebih fleksibel dalam pendekatan saya, yang membantu mengakomodasi perubahan secara efektif.”
15. Jelaskan situasi dimana Anda harus menyeimbangkan pengambilan keputusan berdasarkan data dengan pertimbangan lain (seperti masalah etika, kebutuhan bisnis, dll.).
Pertanyaan terakhir ini mengevaluasi kemampuan kamu untuk mempertimbangkan berbagai aspek di luar data.
Contoh Jawaban:
“Dalam peran terakhir saya, saya harus menyeimbangkan kebutuhan akan keputusan berbasis data dengan pertimbangan etika. Saya memastikan bahwa semua penggunaan data mematuhi standar etika dan undang-undang privasi, dan saya memberikan alternatif bila diperlukan. Pendekatan ini membantu dalam pengambilan keputusan yang tepat sekaligus menghormati batasan etika.”
Baca Juga: Bootcamp Data Science Offline Dibimbing, Pasti Siap Kerja!
Siap Tembus Interview Impian di Dunia Data?
Nah, itulah 15 pertanyaan interview data science lengkap dengan contoh jawaban yang bisa jadi senjata andalan kamu.
Sekarang, waktunya upgrade skill biar makin siap bersaing di dunia kerja bareng Bootcamp Data Science & Data Analyst dari dibimbing.id.
Tersedia bootcamp online maupun bootcamp offline di Jakarta (maksimal 12 siswa) bareng mentor berpengalaman, silabus terlengkap, praktik nyata buat portofolio, gratis mengulang kelas, dan ada 840+ hiring partner untuk penyaluran kerja.
Kalo ada pertanyaan, “Kira-kira materi bootcamp-nya mulai dari level dasar atau langsung intermediate?” atau “Kalau ikut offline di Jakarta, berapa lama durasi belajarnya?” Konsultasi gratis di sini. dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi data scientist profesional.
Referensi
- Top Data Scientist Interview Questions For All Levels [Buka]
- Common Data Scientist Interview Questions and How to Answer Them [Buka]
