Préparer son recrutement en Data Science : 10 questions les plus fréquentes en entretien d’embauche pour un poste de Data Scientist

Vous préparez votre entretien d’embauche pour un poste en Data Science, mais ne savez pas par où commencer ?

L'objectif d'un recruteur consiste avant tout à déterminer si votre profil correspond aux attentes et exigences du poste à pourvoir.

Vous vous devez de préparer votre entretien d'embauche ! Que vous soyez Data Analyst, Data Engineer, ou Data Scientist !

Nous vous donnons les 10 questions les plus posées par les entreprises, lors d'une interview de Data Scientist ! 

Qu’est ce qu’un Data Scientist ?

Doté d’une vision globale des données de l'entreprise, le Data Scientist traite et analyse des données fiables pour aider la direction et les différents services à prendre des décisions éclairées. Les missions d’un Data Scientist peuvent ainsi se résumer à :

• recueillir et structurer de grandes quantités de données, 
• détecter les anomalies importantes et nettoyer les données pour élaborer des modèles prédictifs,
• modéliser les phénomènes à l’origine des données afin de résoudre les problèmes de l’entreprise,
• analyser et optimiser les performances des modèles de Machine Learning,
• créer des visualisations graphiques des données et des résultats afin de les communiquer aux équipes concernées,
• établir des recommandations dans le but d’orienter les décisions stratégiques de l’entreprise.

Tout comme le Data Analyst, le Data Scientist utilise diverses techniques, comme le Data Mining, le Machine Learning, les statistiques, mais aussi plusieurs technologies de l'information (langage SQL, Hadoop, Java, Python, Hive et Pig).

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Pourquoi se préparer à son entretien d’embauche ?

Se préparer pour ne pas stresser 

Le cœur qui palpite, les mains moites, la voix tremblante, le ventre noué… Un entretien d’embauche peut être une source intense de stress, surtout lorsqu'il s'agit de répondre à des questions techniques ou de démontrer des compétences pratiques en temps réel. À force d’imaginer des scénarios inconfortables, le cerveau se prépare au pire. Le meilleur outil pour contrer, ou au moins diminuer votre anxiété, repose sur une préparation minutieuse de l’entretien.

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Se préparer pour être confiant le jour J

La confiance en soi est la clé de la réussite d’une interview de Data Scientist. Avant l'entretien, prenez le temps de réviser les concepts clés de la Data Science, entraînez-vous à résoudre des problèmes de codage et présentez quelques-unes de vos réalisations. Pour renforcer votre confiance en vous, trouvez également vos points différenciants. Notez tous vos atouts sur une petite fiche et conservez-la précieusement ! Si vous n’êtes pas inspiré, vous pouvez demander à vos proches de vous aider à en identifier au moins trois. 

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Reconversion Data Scientist : Comment se reconvertir ?

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Se préparer pour être prêt pour toute éventualité

D’un recruteur à l’autre, votre entretien Data Scientist peut changer du tout au tout. En anticipant les questions et en vous préparant à divers scénarios, vous apprenez à faire preuve d’adaptabilité et de flexibilité. Même si vous ne savez pas répondre parfaitement à une question, n’ayez pas peur de demander des précisions, proposer des solutions alternatives, et montrer votre capacité à « penser critique ».

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Se préparer pour rendre l’entretien agréabl

Un candidat bien préparé peut transformer une situation stressante en une conversation stimulante et engageante. En étant sûr de vos connaissances et de vos compétences, vous pouvez mettre l’accent sur l’échange avec votre interlocuteur. C’est l’occasion de montrer votre personnalité et votre intérêt pour le secteur ! Notez qu’un entretien agréable est souvent un signe positif pour les recruteurs.

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Préparer son entretien d'embauche de Data Analyst

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Question 1 : pouvez-vous expliquer la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé ? Donnez un exemple d'application pour chacun

Réponse 1 : Apprentissage supervisé vs non supervisé : Étiquettes connues vs découverte de structures cachées

Alors que l'apprentissage supervisé revient à enseigner à un ordinateur à reconnaître des schémas dans les données en utilisant des exemples étiquetés, l'apprentissage non supervisé consiste à révéler des structures ou des motifs cachés directement par le biais de données non étiquetées.

• Exemple d'apprentissage supervisé : la détection de spam dans les e-mails, où chacun d’eux est étiqueté comme spam ou non spam pour entraîner le modèle.
• Exemple d’apprentissage non supervisé : le regroupement de clients en segments basés sur leurs comportements d'achat, sans étiquettes préexistantes pour les segments.

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Apprentissage supervisé vs non-supervisé en Data Science

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Question 2 : qu'est-ce que le surapprentissage (overfitting) et comment peut-on le prévenir dans un modèle de Machine Learning ?

Réponse 2 : Surapprentissage : Trop spécifique aux données d'entraînement, généralisation compromise

Le surajustement est un comportement indésirable d'apprentissage automatique qui se produit lorsque le modèle fournit des prédictions précises pour les données d'entraînement, mais pas pour les nouvelles données.

Afin de prévenir ce phénomène, plusieurs solutions sont possibles : 

• Diviser les données disponibles en jeux d'entraînement (train set) et de validation (validation set) distincts.
• Appliquer des techniques de régularisation, comme la régularisation L1 et L2, pour éviter des valeurs de paramètres trop élevées.
• Augmenter artificiellement l'ensemble d'entraînement en effectuant des transformations sur les données existantes (rotations, translations, mises à l'échelle).
• Suivre les performances du modèle sur l'ensemble de validation tout au long de l'entraînement.

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Question 3 : expliquez-moi le concept de validation croisée (cross-validation) et pourquoi c'est important dans l'évaluation des modèles.

Réponse 3 : Validation croisée : Évaluation robuste par partitionnement des données

La validation croisée est une méthode d'évaluation des modèles en apprentissage automatique, qui consiste à diviser le jeu de données en plusieurs sous-ensembles (folds). Le modèle est entraîné et testé plusieurs fois. Chaque sous-ensemble sert tour à tour de jeu de test, tandis que les autres sont utilisés pour l'entraînement. 

La validation croisée est incontournable dans l'évaluation des modèles. Elle fournit une estimation plus précise des performances, aide à détecter le surajustement et à garantir une meilleure généralisation. Elle optimise l'utilisation des données disponibles, facilite la comparaison des modèles et des hyperparamètres, et permet de mesurer la stabilité des performances en évaluant la variabilité à travers différentes partitions.

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Quel est le salaire d'un Data Scientist en 2024 ? 

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Question 4 : quelle est la différence entre la précision (precision) et le rappel (recall) dans l'évaluation d'un modèle de classification ?

Réponse 4 : Précision vs Rappel : Exactitude des prédictions positives vs Couverture des cas positifs réels

La précision (precision) et le rappel (recall) sont deux métriques importantes pour évaluer un modèle de classification. Toutes deux mettent l'accent sur un aspect différent de la performance du modèle. 

La précision mesure la proportion de prédictions positives qui sont correctes. Cette métrique est également connue sous le nom de valeur prédictive positive. Le rappel, quant à lui, est le nombre total de cas positifs réels correctement prédits. Il porte l'appellation de sensibilité.

C'est quoi l'analyse prédictive et à quoi cela sert ?

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Question 5 : pouvez-vous décrire brièvement l'architecture d'un réseau de neurones profond et expliquer le rôle des couches cachées ?

Réponse 5 : Architecture d'un réseau de neurones profond : Couches d'entrée, cachées et de sortie pour l'apprentissage hiérarchique

Un réseau de neurones* profond peut résoudre de très nombreux problèmes liés à la Data. Son architecture se compose de trois couches. Chacune est relié et connecté à l’ensemble des neurones de la couche précédente :

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• La couche d'entrée reçoit les données brutes, comme les pixels d'une image ou les caractéristiques d'un échantillon. 
• Les couches cachées, situées entre la couche d'entrée et la couche de sortie, jouent un rôle crucial en apprenant des représentations hiérarchiques et abstraites des données. Chaque couche cachée transforme les données de manière à extraire des caractéristiques de plus en plus complexes à chaque niveau. 
• La couche de sortie produit les prédictions ou classifications finales en se basant sur les informations traitées par les couches cachées. 

*Un réseau permet, dans la majorité des cas, de trouver n’importe quelle fonction, relation entre de « 1 à n variables prédites » et de « 1 à n variables explicatives ».

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Question 6 : qu'est-ce que le "tokenization" dans le traitement du langage naturel et pourquoi est-il important pour les modèles de type LLM ?

Réponse 6 : Tokenization : Segmentation du texte en unités de base pour le traitement

La tokenization est un processus de spaCy qui consiste à décomposer une portion de texte en espaces, mots, ponctuation, symbole et autres éléments pour créer des tokens. Cette étape est essentielle pour les Large Language Models (LLM), car elle convertit le texte brut en une séquence structurée que le modèle peut comprendre et traiter. 

Concrètement, la tokenization permet de gérer les variations linguistiques en segmentant les mots en unités plus petites ou par le biais de sous-mots. Elle aide également à uniformiser les données en transformant le texte en une forme que le modèle peut apprendre plus efficacement.

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Question 7 : pouvez-vous expliquer ce qu'est l'attention dans les modèles de traitement du langage naturel et comment elle améliore les performances ?

Réponse 7 : Mécanisme d'attention : Focalisation dynamique sur les parties pertinentes des données d'entrée

Dans un modèle de traitement du langage naturel, le mécanisme d'attention lui permet de se concentrer sur les parties les plus pertinentes des données d'entrée. Plutôt que de traiter uniformément toute la séquence de texte, l'attention ajuste les poids attribués aux différentes parties du texte en fonction de leur importance contextuelle pour chaque étape de traitement.

Le mécanisme d'attention sert ainsi à booster les performances des modèles, en facilitant la gestion des dépendances à long terme. Le but étant d’aider le modèle à relier des informations pertinentes, situées loin les unes des autres dans la séquence. 

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Data Scientist VS Data Engineer : quelles différences ?

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Question 8 : quelle est la différence entre un modèle de régression logistique et un arbre de décision ? Dans quels cas utiliseriez-vous l'un plutôt que l'autre ?

Réponse 8 : Régression logistique vs Arbre de décision : Modèle linéaire vs Règles de décision hiérarchiques

Les arbres de décision et les régressions logistiques comptent parmi les modèles statistiques et de Machine Learning les plus utilisés par les Data Scientists. Pourtant, ces deux méthodes similaires se chevauchent parfois :

• Un arbre de décision est un diagramme simple de prise de décision qui construit des règles de décision hiérarchiques, en divisant les données en sous-groupes basés sur les valeurs des attributs. Il s’avère donc très flexible pour capturer des interactions non linéaires et des relations complexes. 
• La régression logistique est un modèle linéaire qui évalue la relation entre les variables d'entrée et la probabilité d'appartenance à une classe, par le biais d’une fonction logistique.

Si on utilise la régression logistique lorsque les relations entre les variables sont supposées linéaires, l'arbre de décision sert plutôt dans le cadre de données aux interactions complexes et non linéaires.

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Question 9 : pouvez-vous expliquer le concept de descente de gradient stochastique (SGD) et son importance dans l'entraînement des modèles de Machine Learning ?

Réponse 9 : Descente de gradient stochastique : Optimisation itérative avec mise à jour partielle des paramètres

L'algorithme du gradient stochastique se traduit comme une méthode itérative de descente de gradient, utilisée pour minimiser une fonction objectif exprimée comme une somme de fonctions différentiables. Elle est fondamentale pour le Machine Learning.

Cette approche permet des mises à jour plus fréquentes et moins coûteuses en matière de calcul. Elle accélère ainsi le processus d'entraînement et améliore la capacité du modèle à converger vers un minimum local. L'importance de SGD réside dans sa capacité à gérer efficacement de grands ensembles de données et à s'adapter aux variations des gradients. Rien de tel pour l'entraînement de modèles complexes et volumineux.

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Question 10 : qu'est-ce que le "fine-tuning" dans le contexte des LLM et pourquoi est-il souvent préféré à l'entraînement complet d'un nouveau modèle ?

Réponse 10 : Fine-tuning des LLM : adaptation d'un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique

Le fine-tuning des Large Language Models (LLM) consiste à adapter un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique en le ré-entraîneant sur un ensemble de données ciblé. Cette approche est souvent préférée à l'entraînement complet d'un nouveau modèle. Elle permet de bénéficier des connaissances générales acquises lors du pré-entraînement, tout en ajustant le modèle aux particularités de la tâche ou du domaine d'application. 

Le fine-tuning est généralement plus rapide et moins coûteux en ressources, car il ne nécessite pas de partir de zéro, mais plutôt d'affiner les capacités du modèle existant pour des besoins précis.

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