36 Câu Hỏi Phỏng Vấn Tuyển Dụng Data Science Thường Gặp

Hiện nay các ông ty công nghệ đang khát nhân lực và tuyển dụng Data Science rất nhiều. Tuy nhiên đa số các ứng viên khi tham gia phỏng vấn hay là viết CV Data Science cũng đang gặp nhiều khó khăn. Đó là làm thế nào để có một CV Data Science đẹp, chuẩn nội dung mà nhà tuyển dụng mong muốn? Những câu hỏi phỏng vấn mà phần lớn các nhà tuyển dụng sẽ hỏi là gì? Cùng Cole tìm hiểu ngay thôi nào!

Câu hỏi phỏng vấn Data Scientist cấp độ Junior

1. Nêu sự khác nhau giữa Data Science và Big Data?

• Data Science là một lĩnh vực đa ngành bao gồm các kỹ thuật xử lý, phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình và trực quan hóa để giải quyết các vấn đề phức tạp từ dữ liệu. Nó liên quan đến việc áp dụng toán học, thống kê và các thuật toán để rút ra thông tin có ý nghĩa.
• Big Data đề cập đến khối lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp, không thể xử lý bằng các công cụ truyền thống. Big Data không chỉ nói đến lượng dữ liệu mà còn bao gồm cả tốc độ thu thập và đa dạng của dữ liệu (chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, video).

2. Data Scientist và Data Analysis khác nhau như thế nào?

• Data Analyst là người phân tích dữ liệu và tạo ra các báo cáo từ dữ liệu hiện có, chủ yếu sử dụng các công cụ như Excel, SQL và các hệ thống báo cáo doanh nghiệp (BI – Business Intelligence).
• Data Scientist sử dụng các mô hình toán học và các thuật toán phức tạp để dự đoán xu hướng trong tương lai, đồng thời phát triển các giải pháp phân tích chuyên sâu từ dữ liệu. Data Scientist cũng có thể áp dụng các kỹ thuật học máy (machine learning) để tự động hóa việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.

3. Bạn hãy cho biết đâu là những tính năng căn bản đại diện cho dữ liệu lớn?

Dữ liệu lớn (Big Data) thường được mô tả bởi 4V:

• Volume (Khối lượng): Lượng dữ liệu cực lớn từ nhiều nguồn khác nhau.
• Velocity (Tốc độ): Dữ liệu được tạo ra với tốc độ rất nhanh, đòi hỏi phải xử lý kịp thời.
• Variety (Sự đa dạng): Dữ liệu có nhiều định dạng khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, v.v.
• Veracity (Tính xác thực): Độ tin cậy của dữ liệu, vì dữ liệu có thể không đồng nhất và không đáng tin cậy.

4. Bạn hiểu “Recommender system” là gì?

“Recommender system” là hệ thống gợi ý, thường được sử dụng trong các nền tảng thương mại điện tử, dịch vụ trực tuyến như Amazon, Netflix, Spotify. Hệ thống này dựa trên các thuật toán để gợi ý sản phẩm, dịch vụ dựa trên sở thích và hành vi của người dùng. Có hai loại hệ thống gợi ý phổ biến:

• Content-based (Dựa trên nội dung): Gợi ý các sản phẩm tương tự với những gì người dùng đã quan tâm.
• Collaborative filtering (Lọc cộng tác): Gợi ý dựa trên hành vi của những người dùng khác có sở thích tương tự.

5. Trong khoa học dữ liệu tại sao nên dùng Python thay vì hầu hết các ngôn ngữ lập trình khác?

Python được coi là một trong những ngôn ngữ tốt nhất cho khoa học dữ liệu vì các lý do sau:

• Thư viện mạnh mẽ: Python có các thư viện phổ biến như Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn và TensorFlow, giúp việc phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình dễ dàng hơn.
• Cộng đồng lớn: Python có cộng đồng người dùng và nhà phát triển lớn, cung cấp nhiều tài liệu hỗ trợ và cập nhật thường xuyên.
• Dễ học: Python có cú pháp đơn giản, dễ đọc, phù hợp cho cả người mới bắt đầu và người có kinh nghiệm.

6. Thử A/B là gì?

Thử A/B là phương pháp thử nghiệm phổ biến để so sánh hiệu quả giữa hai phiên bản của một sản phẩm hoặc dịch vụ. Trong thử nghiệm A/B, hai phiên bản (A và B) sẽ được giới thiệu cho hai nhóm người dùng khác nhau, sau đó đo lường và phân tích sự khác biệt về hiệu suất để quyết định phiên bản nào tốt hơn.

7. Bạn hiểu Hadoop là gì và tại sao nên quan tâm đến nó?

Hadoop là một hệ thống phần mềm mã nguồn mở, cho phép xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn theo cách phân tán. Nó giúp xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả trên nhiều máy tính cùng lúc. Hadoop rất quan trọng trong thế giới Big Data vì:

• Phân tán: Hadoop chia nhỏ dữ liệu thành nhiều phần và xử lý chúng trên nhiều máy tính.
• Chi phí thấp: Sử dụng phần cứng phổ thông để xử lý dữ liệu lớn, giảm chi phí đầu tư vào hạ tầng.
• Khả năng mở rộng: Hadoop có khả năng mở rộng dễ dàng khi dữ liệu tăng trưởng.

8. Bạn hiểu “Selection bias” là gì?

“Selection bias” xảy ra khi mẫu dữ liệu được chọn không đại diện cho toàn bộ tập dữ liệu, dẫn đến kết quả phân tích không chính xác. Ví dụ, nếu bạn chỉ chọn người dùng trẻ tuổi để khảo sát về một sản phẩm, kết quả sẽ không phản ánh đúng ý kiến của toàn bộ khách hàng, đặc biệt là các nhóm tuổi khác.

9. Mô tả về “Normal Distribution”?

Phân phối chuẩn (Normal Distribution) là một phân phối xác suất mà phần lớn các giá trị sẽ nằm xung quanh giá trị trung bình và giảm dần về hai phía khi đi xa hơn. Đường cong phân phối chuẩn có hình chuông và cân đối qua giá trị trung bình.

10. Bạn có thể cho biết bộ xác thực (Validation set) với bộ kiểm tra (Test set) khác nhau như thế nào không?

• Validation set: Được dùng trong quá trình huấn luyện mô hình để điều chỉnh các siêu tham số (hyperparameters) và cải thiện hiệu suất.
• Test set: Được dùng để đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình sau khi quá trình huấn luyện hoàn thành.

11. Tại sao bạn chọn nghề khoa học dữ liệu?

Bạn có thể nêu sự đam mê trong việc phân tích, khám phá dữ liệu và sự thích thú khi áp dụng các mô hình toán học để giải quyết các vấn đề thực tế trong kinh doanh.

12. Theo bạn kỹ năng quan trọng nhất của một nhà khoa học dữ liệu thành công là gì?

Một trong những kỹ năng quan trọng nhất là tư duy phản biện và khả năng giải quyết vấn đề. Ngoài ra, sự thành thạo về các công cụ phân tích, kỹ năng lập trình và khả năng giao tiếp để truyền đạt kết quả cũng rất cần thiết.

Câu hỏi phỏng vấn Data Scientist cấp độ Executive

13. Bạn hiểu Đường cong ROC là gì?

ROC (Receiver Operating Characteristic) là một công cụ để đánh giá hiệu suất của một mô hình phân loại. Nó vẽ biểu đồ giữa tỷ lệ True Positive và False Positive tại các ngưỡng khác nhau. Đường cong càng gần góc trên bên trái thì mô hình càng chính xác.

14. Bạn hiểu thế nào về cây quyết định? (Decision Tree)

Cây quyết định là một mô hình phân loại dựa trên các câu hỏi có hoặc không (yes/no). Mỗi nhánh của cây tương ứng với một lựa chọn và tiếp tục chia nhỏ cho đến khi đạt đến quyết định cuối cùng.

15. Khoa học dữ liệu và Học máy (Machine Learning) có liên quan với nhau như thế nào?

Machine Learning là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu. Nó cho phép máy tính học từ dữ liệu và đưa ra các dự đoán mà không cần phải lập trình trực tiếp. Khoa học dữ liệu sử dụng machine learning để tự động hóa các quá trình phân tích và trích xuất thông tin từ dữ liệu lớn.

16. Giải thích các phân tích đơn biến, hai biến và đa biến

• Phân tích đơn biến: Nghiên cứu một biến duy nhất.
• Phân tích hai biến: Nghiên cứu mối quan hệ giữa hai biến, ví dụ như mức độ tương quan.
• Phân tích đa biến: Nghiên cứu mối quan hệ giữa nhiều biến cùng lúc.

17. Có thể xử lý dữ liệu bị thiếu bằng cách nào?

Có thể xử lý dữ liệu bị thiếu bằng các phương pháp sau:

• Loại bỏ các dòng dữ liệu có giá trị bị thiếu.
• Thay thế giá trị bị thiếu bằng giá trị trung bình hoặc giá trị gần đúng.
• Sử dụng các mô hình dự đoán để ước lượng giá trị bị thiếu.

18. Giải thích Machine Learning khác với Deep Learning như thế nào?

Machine Learning (ML) là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng các thuật toán để giúp máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình chi tiết. ML bao gồm các kỹ thuật như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định, và các phương pháp thống kê khác.

Deep Learning (DL) là một tập hợp con của ML, dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo nhiều tầng (neural networks) để mô phỏng cách thức hoạt động của não bộ con người. DL đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu lớn và phức tạp như hình ảnh, âm thanh, và ngôn ngữ tự nhiên, yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán hơn so với các thuật toán ML truyền thống.

Câu hỏi phỏng vấn Data Scientist cấp độ Senior

19. Bạn hiểu “Cross-validation” là gì?

Cross-validation là một kỹ thuật dùng để đánh giá độ chính xác của mô hình học máy. Nó chia dữ liệu thành nhiều phần (folds), sau đó lần lượt dùng mỗi phần làm tập kiểm tra (test set) và các phần còn lại làm tập huấn luyện (training set). Kỹ thuật phổ biến nhất là k-fold cross-validation, nơi dữ liệu được chia thành k phần bằng nhau, mỗi phần sẽ lần lượt được sử dụng làm tập kiểm tra.

20. Cái nào tốt hơn – dữ liệu tốt hay mô hình tốt?

Dữ liệu tốt quan trọng hơn một mô hình tốt. Một mô hình học máy chỉ có thể đưa ra kết quả chính xác khi có dữ liệu chất lượng. Dữ liệu tốt giúp mô hình học và dự đoán chính xác hơn, trong khi ngay cả một mô hình xuất sắc cũng không thể làm việc hiệu quả với dữ liệu nhiễu hoặc không đầy đủ.

21. Sự khác nhau giữa supervised và unsupervised là gì?

• Supervised learning là học máy có giám sát, nơi mô hình được huấn luyện với dữ liệu đã được gắn nhãn (labeled data), biết trước kết quả đầu ra và cố gắng dự đoán những kết quả này.
• Unsupervised learning là học máy không có giám sát, nơi mô hình phải tìm ra cấu trúc ẩn trong dữ liệu mà không có nhãn (unlabeled data). Ví dụ, clustering (phân nhóm) là một kỹ thuật học máy không có giám sát.

22. Sự khác nhau giữa expected value và mean value là như thế nào?

• Expected value (giá trị kỳ vọng) là trung bình có trọng số của tất cả các giá trị khả thi trong một biến ngẫu nhiên, được tính dựa trên xác suất của từng giá trị.
• Mean value (giá trị trung bình) là tổng các giá trị trong một tập dữ liệu chia cho số lượng giá trị trong tập đó. Nó là một giá trị thống kê cơ bản không liên quan đến xác suất.

23. Phân biệt bivariate, multivariate và univariate?

• Univariate là phân tích dữ liệu với một biến duy nhất.
• Bivariate là phân tích mối quan hệ giữa hai biến.
• Multivariate là phân tích đồng thời mối quan hệ giữa nhiều biến.

24. Điều gì sẽ xảy ra nếu hai người dùng truy cập cùng một tệp HDFS cùng lúc?

Trong HDFS (Hadoop Distributed File System), dữ liệu chỉ có thể được đọc đồng thời bởi nhiều người dùng, nhưng chỉ có một người dùng có thể ghi vào tệp tại một thời điểm. Nếu có người dùng đang ghi vào tệp, các người dùng khác sẽ không thể truy cập ghi mà chỉ có thể đọc bản sao cũ của tệp.

25. Có bao nhiêu định dạng đầu vào Hadoop phổ biến? Chúng là gì?

Một số định dạng đầu vào Hadoop phổ biến gồm:

• Text Input Format: Định dạng văn bản, mỗi dòng là một record.
• Sequence File Input Format: Định dạng cho phép lưu trữ dữ liệu dưới dạng các cặp khóa-giá trị.
• RCFile Input Format: Định dạng giúp lưu trữ dữ liệu dạng bảng với khả năng nén và tối ưu hóa.

26. Bạn hiểu “Cluster sampling” là gì?

Cluster sampling là một phương pháp lấy mẫu trong đó dân số được chia thành các cụm (clusters), sau đó một số cụm được chọn ngẫu nhiên để lấy mẫu. Phương pháp này hữu ích khi việc thu thập mẫu từ toàn bộ dân số là quá tốn kém hoặc không khả thi.

27. Kể về một dự án khoa học dữ liệu phức tạp nhất mà bạn đã từng thực hiện?

Người ứng viên nên mô tả một dự án thực tế mà họ đã tham gia, nhấn mạnh đến các thách thức và cách họ đã giải quyết chúng. Ví dụ, một dự án phức tạp có thể liên quan đến việc xử lý lượng dữ liệu lớn, yêu cầu thiết kế mô hình machine learning hiệu quả và triển khai nó vào môi trường thực tế.

28. Các bạn tạo ra doanh thu bằng các kỹ năng machine learning của mình?

Một Data Scientist có thể tạo ra giá trị cho doanh nghiệp bằng cách tối ưu hóa quy trình, dự đoán xu hướng tiêu dùng, hoặc phát hiện các cơ hội mới dựa trên dữ liệu. Ví dụ, việc tối ưu hóa giá bán hoặc đề xuất sản phẩm chính xác có thể tăng doanh thu và giảm chi phí.

29. Làm cách nào để bạn luôn cập nhật các xu hướng và tiến bộ mới nhất trong khoa học dữ liệu?

Các ứng viên có thể đề cập đến việc tham gia các khóa học trực tuyến, theo dõi các hội thảo, đọc các bài báo khoa học và blog chuyên ngành. Một số nguồn tài liệu đáng tin cậy là các hội nghị khoa học dữ liệu (như KDD, NeurIPS), nền tảng học tập trực tuyến (Coursera, edX), và các blog của các công ty công nghệ lớn như Google AI, Microsoft AI.

Cách viết CV Data Science chuẩn nhà tuyển dụng

30. Thông tin cá nhân

Hãy đảm bảo cung cấp đầy đủ và rõ ràng các thông tin cá nhân như họ tên, số điện thoại, email và LinkedIn. Đừng quên kiểm tra lại tính chính xác trước khi gửi CV.

31. Mục tiêu nghề nghiệp

Phần này ngắn gọn, nêu rõ mục tiêu của bạn khi làm việc trong ngành Data Science. Chú trọng đến việc bạn có thể đóng góp gì cho công ty và những kỹ năng nổi bật.
Ví dụ:
“Tôi mong muốn ứng tuyển vào vị trí Data Scientist, nơi tôi có thể sử dụng các kỹ năng phân tích dữ liệu và Machine Learning để đưa ra các giải pháp kinh doanh tối ưu.”

32. Kỹ năng chuyên môn

Liệt kê các kỹ năng cốt lõi của bạn trong lĩnh vực Data Science:

• Phân tích dữ liệu (Data Analysis)
• Ngôn ngữ lập trình: Python, R, SQL
• Công cụ và phần mềm: TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, Hadoop, Spark
• Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu: Tableau, Power BI, Matplotlib

33. Kinh nghiệm (Work Experience)

Đưa vào các dự án hoặc công việc bạn đã thực hiện liên quan đến Data Science. Mô tả ngắn gọn về công việc, các công cụ đã sử dụng và kết quả đạt được.
Ví dụ:
Data Scientist Intern – ABC Corporation
_- Phân tích dữ liệu khách hàng, sử dụng mô hình phân loại để dự đoán hành vi tiêu dùng.

• Tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 15% nhờ mô hình Machine Learning._

34. Dự án tiêu biểu (Projects)

Liệt kê các dự án Data Science bạn đã thực hiện (có thể từ thực tế hoặc các dự án cá nhân). Đưa ra ngữ cảnh, công cụ bạn sử dụng, và kết quả cụ thể.
Ví dụ:
“Phát triển hệ thống đề xuất sản phẩm cho cửa hàng trực tuyến, sử dụng thuật toán Collaborative Filtering, giúp tăng 20% doanh số.”

35. Học vấn (Education)

Cung cấp thông tin về bằng cấp liên quan đến Data Science, bao gồm các khóa học trực tuyến hoặc chứng chỉ bạn đã đạt được.

36. Chứng chỉ (Certifications)

Đừng quên liệt kê các chứng chỉ liên quan đến Data Science mà bạn có. Đây gần như là những yếu tố vô cùng quan trọng để đánh giá được chuyên môn của bạn

Kết luận

Quá trình tuyển dụng Data Science, không chỉ đòi hỏi kiến thức kỹ thuật chuyên sâu. Mà còn cả kỹ năng giải quyết vấn đề và tư duy phản biện. Từ những câu hỏi cho vị trí Junior, Executive đến Senior, mỗi cấp độ phỏng vấn đều kiểm tra khả năng xử lý dữ liệu. Sử dụng công cụ và phương pháp phân tích, cùng với sự sáng tạo trong cách giải quyết các vấn đề thực tế. Một ứng viên Data Scientist tiềm năng cần không chỉ nắm vững kiến thức. Mà còn phải có khả năng áp dụng chúng vào các tình huống thực tế.

Nếu như bạn đang trong quá trình học tập và trau dồi kiến thức để đáp ứng nhu cầu tuyển dụng Data Science của nhà tuyển dụng. Bạn có thể cân nhắc tham khảo Khóa Học Data Science tại Cole. Chúc bạn thành công!