En la primera entrevista se habla un poco del background del aplicante y sus experiencias con DS. Después son preguntas genéricas de DS y algunas preguntas abiertas sobre cómo abordarías ciertos retos o problemas. La segunda entrevista es la más complicada. Va sobre el caso de uso que te envían para hacer y en la entrevista te preguntan cómo y porqué has hecho las cosas en el caso. Profundizando más o menos en tu enfoque y posibles cosas que se podrían hacer diferente.
What attributes would you like your team mate to possess?
This may not be the exact question, but somewhere along the lines of how does the central limit theoreom relate to hypothesis testing.
What do you find interesting about Coolblue? What are your salary expectations?
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What's the difference between supervised and unsupervised learning?
What is CNN and LSTM? Difference between for loops and list comprehension? How would I clean a text dataset? Difference between unsupervised and supervised learning?
Algorithms questions, mostly basic graph theory. My implementation was essentially DFS
Tell me about your knowledge of maths, do you give importance to maths behind machine learning algorithms or no ?
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