12 Pertanyaan Interview Data Science yang Sering Ditanyakan

Terjun ke industri data science bisa jadi langkah besar dalam karier Anda, terutama ketika sedang bersiap untuk menghadapi sesi wawancara. Kunci untuk berhasil di tahap ini adalah mempelajari pertanyaan interview data science.

Ini penting agar Anda benar-benar paham bagaimana cara menjawabnya dengan efektif. Eits, tapi nggak perlu khawatir. Dalam artikel ini, MinDi sudah siapkan 12 daftar pertanyaan interview data science yang paling sering diajukan.

Penasaran apa aja pertanyaannya? Yuk, baca di bawah ini!

12 Pertanyaan Interview Data Science yang Wajib Dikuasai

Data science adalah industri teknis yang membutuhkan keahlian praktis dan pemahaman mendalam tentang teknologi serta data. Jadi, sebelum menjalani wawancara pastikan bahwa Anda telah mempersiapkannya dengan maksimal.

Untuk persiapan yang maksimal, berikut adalah 12 daftar pertanyaan interview data science terpenting dan wajib dikuasai:

1. Bagaimana Anda Mendefinisikan Data Science Kepada Orang Awam?

Pertanyaan ini diajukan untuk menilai kemampuan komunikasi kandidat dan pemahaman mereka tentang data science secara menyeluruh. Untuk menjawabnya, Anda bisa gunakan analogi sederhana dan hindari jargon teknis. 

Misalnya, bandingkan data science dengan proses memasak di mana data adalah bahan baku dan informasi yang dihasilkan merupakan sajian hidangannya.

2. Apa Proyek Data Science Terakhir yang Anda Kerjakan?

Pertanyaan ini diberikan dengan tujuan memahami pengalaman praktis kandidat dan bagaimana mereka menerapkan pengetahuan mereka. Untuk menjawab ini, Anda bisa ceritakan tentang proyek spesifik, data yang digunakan, serta metode terpilih.

Kemudian, ceritakan juga hasil yang dicapai. Pastikan juga untuk menjelaskan tantangan yang dihadapi dan bagaimana Anda mengatasinya.

Baca Juga: Data Scientist Indonesia Jadi Profesi Menjanjikan, Ini Alasannya

3. Bagaimana Anda Menangani Data Hilang atau Rusak dalam Dataset?

Ini diajukan untuk menilai pemahaman kandidat tentang pembersihan data dan pengelolaan data yang tidak lengkap. Untuk menjawabnya, Anda bisa jelaskan teknik yang digunakan untuk menangani missing data.

Beberapa contohnya adalah imputasi, penghapusan baris atau kolom, atau penggunaan algoritma yang dapat menangani missing data secara otomatis.

4. Jelaskan Perbedaan Antara Supervised dan Unsupervised Learning!

Pertanyaan interview data science ini bertujuan untuk menilai pengetahuan dasar kandidat tentang machine learning. Untuk menjawabnya, Anda bisa jelaskan bahwa supervised learning menggunakan data berlabel untuk melatih model.

Sementara itu, unsupervised learning menemukan pola tersembunyi atau kelompok dalam data tanpa label.

5. Apa itu Overfitting, dan Bagaimana Anda Mencegahnya?

Ini diajukan untuk menilai pemahaman kandidat tentang masalah umum dalam pembelajaran mesin dan bagaimana menanganinya.

Di sini, Anda hanya perlu jelaskan bahwa overfitting terjadi ketika model terlalu baik dalam mempelajari data pelatihan sehingga performanya buruk pada versi barunya. 

Anda juga bisa ceritakan tentang penggunaan teknik seperti cross-validation, pruning, atau penambahan data pelatihan untuk menghindari overfitting.

6. Jelaskan Penggunaan Regularization dalam Regresi!

Pertanyaan ini diajukan untuk menilai pengetahuan kandidat tentang teknik yang digunakan guna memperbaiki model pembelajaran mesin.

Jelaskan bagaimana regularization menambahkan penalti terhadap besar koefisien dalam model regresi untuk mencegah overfitting. Kemudian, jelaskan juga kapan menggunakan masing-masing.

7. Bagaimana Cara Memilih Metrik Evaluasi yang Tepat untuk Model Anda?

Pertanyaan interview data science ini dipakai untuk menilai kemampuan kandidat dalam mengevaluasi dan memilih metrik yang paling relevan bagi masalah spesifik.

Cara jawabnya adalah dengan diskusikan tentang berbagai metrik evaluasi seperti accuracy, precision, recall, F1 score, dan AUC-ROC. Kemudian, jelaskan juga bagaimana cara memilih metrik yang sesuai dengan tujuan dan konteks proyek.

8. Ceritakan Pengalaman Anda Menggunakan SQL atau Bahasa Pemrograman untuk Manipulasi Data!

Pertanyaan ini bertujuan untu memverifikasi kemampuan kandidat dalam menggunakan alat penting guna melakukan data manipulation.

Cara jawabnya adalah dengan sebutkan pengalaman spesifik Anda menggunakan SQL atau bahasa pemrograman seperti Python atau R. Kemudian, berikan contoh query atau script yang telah Anda buat untuk memecahkan masalah data.

9. Bagaimana Anda Menjelaskan Keputusan Model Machine Learning Kepada Stakeholders Non-Teknis?

Ini bertujuan untuk menilai kemampuan kandidat untuk berkomunikasi secara efektif dengan orang yang bukan dari latar belakang teknis. Untuk menjawabnya, jelaskan bahwa Anda menggunakan visualisasi data serta analogi sederhana.

Pastikan juga untuk menghindari terminologi teknis saat menjelaskan model dan hasilnya kepada orang awam.

Baca Juga: Cara Menjadi Data Scientist di 2024?

10. Apa Tantangan yang Dihadapi dalam Proyek Machine Learning Terakhir Anda?

Pertanyaan interview data science ini berguna untuk menilai kemampuan pemecahan masalah dan ketahanan kandidat. Untuk menjawabnya, Anda bisa ceritakan tentang masalah spesifik yang ditemui.

Misalnya, data yang tidak seimbang atau fitur yang kurang informatif. Selain itu, jelaskan juga strategi yang Anda gunakan untuk mengatasinya.

11. Bagaimana Pendapat Anda Tentang Pentingnya Data Visualization dalam Data Science?

Hal ini bertujuan untuk menilai apresiasi kandidat terhadap visualisasi sebagai alat komunikasi dan analisis data. Cara jawabnya adalah dengan mendiskusikan bagaimana visualisasi dapat membantu dalam menjelaskan data dan hasil analisis secara intuitif.

Selain itu, jelaskan juga alat apa yang sering Anda gunakan. Misalnya, Matplotlib, Seaborn, Tableau.

12. Berikan Contoh Bagaimana Anda Telah Menggunakan Statistik dalam Proyek Data Science!

Ini bertujuan untuk menilai pemahaman kandidat tentang statistik dalam konteks analisis data. Berikan contoh konkret dari penggunaan analisis regresi, uji hipotesis, atau metode statistik lain dalam proyek Anda untuk mendapatkan wawasan atau memvalidasi asumsi.

Itulah 12 pertanyaan interview data science yang bisa kamu pelajari. Dengan mempersiapkan jawaban atas pertanyaan di atas, Anda akan lebih siap mengahadapi wawancaranya.

Eits, tapi jangan lupa untuk siapkan keahlian yang matang terlebih dahulu ya! Ini terutama berlaku bagi mahasiswa yang baru mau mulai kariernya.

Apabila ingin membuat mahasiswa Anda lebih siap di lingkup profesional, career preparation Dibimbing.id adalah pilihan terbaik. Lewat pelatihan ini, mahasiswa Anda bisa juga ikuti workshop data science.

Bukan hanya data science, Anda juga bisa memilih pelatihan digital marketing atau basic skill seperti excel. Ini bisa disesuaikan dengan kebutuhan mahasiswa Anda.

Selain pelatihan, mahasiswa akan disiapkan juga untuk proses rekrutmen. Mulai dari review CV, arahan untuk mengembangkan profil LinkedIn, hingga simulasi pyscho test.

Menarik bukan? Yuk, segera daftarkan kampus Anda dan bentuk mahasiswa yang siap bekerja bersama Dibimbing.id! Mulai dengan konsultasikan kebutuhan kampus Anda di sini!