انواع سؤالات مصاحبه علم داده که باید بدانید (2025)

پاسخ دادن به سؤالات مصاحبه علم داده (Data Science) کار ساده‌ای نیست، به‌ویژه اگر ندانید چه سؤالاتی از شما پرسیده خواهد شد. اما اگر پیش از مصاحبه خود را بر اساس ۹ نوع سؤالی که در ادامه آورده شده آماده کنید، شانس موفقیت شما به میزان قابل توجهی افزایش می‌یابد.

تحلیل داده در برابر علم داده

پیش از آنکه جلوتر برویم، بهتر است یک موضوع را که برای بسیاری از افراد گیج‌کننده است، روشن کنیم:

آیا بین تحلیل داده و علم داده تفاوتی وجود دارد؟

بله، تفاوت وجود دارد.

تحلیل داده به حل مسائل شناخته‌شده کمک می‌کند. در مقابل، علم داده به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا مسائل ناشناخته را شناسایی کرده و با استفاده از رویکردهای چندرشته‌ای و داده‌های موجود، آن‌ها را حل کنند.

دانشمندان داده به ابزارهای متفاوتی نیاز دارند؛ برای مثال، مدل‌های یادگیری ماشین، مدل‌های رگرسیون خطی، آزمون فرضیه یا تکنیک‌های مصورسازی داده.

چرا ۹ نوع سؤال در مصاحبه‌های علم داده؟

من چندین سال در حوزه علم داده فعالیت کرده‌ام و در این مدت، سؤالات زیادی از سوی دانشجویان درباره مسیر شغلی در این زمینه دریافت کرده‌ام. همین موضوع باعث شد تا یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های علاقه‌مندان به علم داده را بررسی کنم: چگونگی آماده شدن برای مصاحبه شغلی.

متوجه شدم که رایج‌ترین مشکل، نداشتن مهارت فنی دقیق برای موفق شدن در مصاحبه‌های شغلی علم داده است. به همین دلیل فهرستی از متداول‌ترین سؤالات مصاحبه در حوزه علم داده تهیه کردم و آن را به ۹ دسته مشخص تقسیم نمودم.

در ادامه، این ۹ نوع سؤال مصاحبه علم داده را به‌صورت جداگانه بررسی می‌کنیم.

۱. سؤالات محاسبات سریع (Quick Math)

محاسبات سریع به بهبود تسلط در محاسبات عددی کمک می‌کند و همچنین باعث تقویت استراتژی‌های ذهنی برای جمع، تفریق، ضرب، تقسیم و ترکیب این عملیات می‌شود.

به‌طور کلی، سؤالات مربوط به محاسبات سریع ساده هستند، به شرط آنکه محاسبات عددی پایه را به‌خوبی درک کرده باشید و روی جزئیات دقت کنید. اگر مصاحبه‌گر تشخیص دهد که مهارت‌های ریاضی پیشرفته‌تری دارید، سؤالات سخت‌تری از شما خواهد پرسید. به‌عنوان مثال، اگر در رشته‌هایی مانند ریاضیات، آمار یا مهندسی تحصیل کرده باشید، ممکن است با محاسبات پیچیده‌تری روبه‌رو شوید.

• هدف از سؤالات محاسبات سریع: هدف اصلی این سؤالات، ارزیابی توانایی شما در حل مسئله است. لازم است در این نوع محاسبات مهارت کافی داشته باشید، زیرا علم داده مستلزم انجام و توسعه محاسبات متعدد است.

۲. معماها (Puzzles)

معماها میزان تفکر منطقی و استدلالی شما را می‌سنجند. انواع مختلفی از معماها وجود دارد که ممکن است در مصاحبه با آن‌ها روبه‌رو شوید، از جمله:

• معماهای منطقی (Logical puzzles)

• معماهای ارتباطی (Relational puzzles)

• معماهای عددی (Number puzzles)

• جدول کلمات متقاطع (Crossword puzzles)

• پازل‌های جستجوی کلمه (Word-search puzzles)

بر اساس تجربه من، معماهای منطقی و عددی رایج‌ترین نوع در مصاحبه‌های علم داده هستند. بنابراین، بهتر است ابتدا روی این دو نوع تمرکز کنید، اما تمرین انواع دیگر را هم فراموش نکنید تا مهارتتان کامل‌تر شود.

• هدف از طرح معماها: هدف از پرسیدن معما در مصاحبه علم داده، سنجش توانایی منطقی و استدلالی شماست. بنابراین، پیش از اقدام برای استخدام در موقعیت‌های مرتبط با علم داده، حتماً انواع مختلف معما را تمرین کنید — به‌ویژه اگر سازمان مورد نظر شما از متخصصان حرفه‌ای (SME) در این حوزه استفاده می‌کند.

از سوی دیگر، اگر شرکتی تازه در حال ایجاد تیم علم داده خود باشد، ممکن است بخش معما از فرآیند مصاحبه حذف شود. با این حال، توصیه می‌شود همواره به حل معماها ادامه دهید تا ذهن شما در حل مسائل تقویت شود.

۳. برآورد یا تخمین (Guesstimation)

در سؤالات برآورد یا تخمین، از شما خواسته می‌شود که یک مقدار عددی را حدس بزنید یا تخمین بزنید. برای پاسخ درست به این نوع سؤالات، باید دانش عمومی و پس‌زمینه خود را با مهارت‌های حل مسئله — به‌ویژه در زمینه روابط ریاضی — و تفکر منطقی ترکیب کنید. در کل، اگر بتوانید مفهوم و زمینه سؤال را به‌درستی درک کنید، پاسخ دادن به این سؤالات چندان دشوار نخواهد بود.

برای مثال، اگر سؤال مربوط به تعداد خودروهای قرمز در کشور چین باشد، نخستین گام تعیین جمعیت آن کشور است. پس از آن می‌توانید داده‌ها را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم کرده و با استفاده از فرضیات منطقی به عددی تقریبی برسید.

خبر خوب این است که در این نوع سؤالات، پاسخ کاملاً درست یا غلط وجود ندارد. مصاحبه‌گر توانایی شما را بر اساس میزان نزدیکی تخمینتان به مقدار واقعی ارزیابی می‌کند.

• هدف از پرسیدن سؤالات برآوردی: هدف کارفرمایان از طرح این سؤالات، سنجش مهارت شما در تخمین زدن و برآورد منطقی بر اساس دانش و تجربه است.

۴. زبان SQL

زبان پرس‌وجوی ساخت‌یافته یا اس کیوال یک زبان برنامه‌نویسی است که برای مدیریت داده‌ها در سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS) طراحی شده است. این زبان مجموعه‌ای از پروتکل‌ها را برای اجرای انواع پرس‌وجوها (queries) فراهم می‌کند که کاربران یا برنامه‌ها از طریق رابط‌های کاربردی (API) برای تجزیه و تحلیل داده‌ها از آن استفاده می‌کنند. برخی از عملیات اصلی در SQL عبارت‌اند از: SELECT، INSERT، UPDATE، DELETE و DROP.

بسیاری از پایگاه‌های داده رایج در بازار از SQL استفاده می‌کنند، البته هرکدام با تغییرات و افزونه‌های خاص خود. از جمله این سیستم‌ها می‌توان به SQL Server، Oracle، PostgreSQL، MySQL و MariaDB اشاره کرد.

• هدف از پرسیدن سؤالات SQL: استخراج اطلاعات یکی از نخستین مراحل در پروژه‌های علم داده است و معمولاً برای انجام این کار از SQL استفاده می‌شود. بنابراین، داشتن پایه‌ای قوی در این زبان برای یک دانشمند داده ضروری است. این مهارت نه‌تنها درک فنی شما را برای کارفرما روشن‌تر می‌کند، بلکه کار شما را در فرآیند تحلیل داده‌ها بسیار ساده‌تر می‌سازد.

۵. زبان‌های برنامه‌نویسی Python و R

زبان R یک زبان برنامه‌نویسی متن‌باز است که به دلیل محیط کاربری ساده و قابلیت‌های گسترده، جامعه کاربری بین‌المللی بزرگی دارد. استفاده از R در توسعه برنامه‌های علم داده به دلایل متعددی توصیه می‌شود، از جمله:

• انعطاف‌پذیری

• قدرت بالا

• پیشرفته بودن

• بیان‌پذیری بالا

Python نیز یک زبان برنامه‌نویسی متن‌باز دیگر است که از قدرت مهندسی بالایی برخوردار است. بیشتر صنایع فعال در حوزه علم داده، پایتون را بهترین گزینه می‌دانند، زیرا به‌طور ویژه برای دانشمندان کامپیوتر و مهندسان داده مناسب است.

یکی دیگر از دلایل محبوبیت پایتون، سادگی و خوانایی دستور زبان آن است. همین ویژگی به دانشمندان داده اجازه می‌دهد تا عملیات متنوعی مانند توسعه صفحات وب، خودکارسازی گزارش‌ها و ایجاد شبیه‌سازی‌ها را به راحتی انجام دهند.

در مقابل، زبان R بیشتر مورد استفاده آمارشناسان و پژوهشگران دانشگاهی است. این زبان توانایی مدیریت مجموعه‌داده‌های بزرگ را دارد، اما برای پردازش سریع‌تر، نیاز به سخت‌افزار و پردازنده قوی‌تری دارد.

با وجود این تفاوت‌ها، هر دو زبان در فرآیند پاک‌سازی داده‌ها (Data Cleaning) بسیار مفید هستند. پاک‌سازی داده فرآیندی است برای شناسایی و اصلاح داده‌های نادرست در مجموعه‌داده‌ها یا پایگاه‌های اطلاعاتی. پس از شناسایی خطاها، داده‌ها اصلاح، جایگزین یا حذف می‌شوند.

به‌طور کلی، حدود ۲۰٪ از فرآیند تحقیق به پاک‌سازی داده‌ها اختصاص دارد و ۸۰٪ دیگر مربوط به بخش تحلیلی یا علمی است. هر دو زبان R و Python در انجام عملیات پاک‌سازی داده عملکرد بسیار مؤثری دارند.

در مورد اینکه کدام زبان در مصاحبه‌های علم داده اهمیت بیشتری دارد، بهتر است با زبانی شروع کنید که برایتان ساده‌تر است — این موضوع معمولاً به رشته تحصیلی شما بستگی دارد. پس از تسلط بر اولین زبان، تمرکز خود را بر یادگیری زبان دوم بگذارید.

• هدف از پرسیدن سؤالات Python یا R: هدف کارفرمایان از مطرح کردن سؤالات مرتبط با این دو ابزار، ارزیابی میزان تسلط و مهارت شما در استفاده از آن‌هاست.

۶. آمار (Statistics)

آمار به تحلیل داده‌ها و کشف اطلاعات ارزشمند کمک می‌کند تا ذینفعان تصمیمات درستی اتخاذ کنند. آمار تنها محدود به جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها، تفسیر و ارائه آن‌ها نیست؛ بلکه بخش جدایی‌ناپذیری از زندگی روزمره نیز هست. چه متوجه باشیم و چه نه، همه ما از آمار استفاده می‌کنیم.

صرف‌نظر از اندازه کسب‌وکار شما، جمع‌آوری و بررسی داده‌های آماری اجتناب‌ناپذیر است. همیشه نیاز دارید از ارقام و وضعیت فعلی مطلع باشید تا بتوانید نتایج آینده را پیش‌بینی کنید. زمانی که به‌طور منظم از آمار استفاده می‌کنید، قدرت این علم برایتان آشکار می‌شود.

از آنجا که آمار پایه و اساس علم داده است، داشتن درک جامع از مفاهیم آن ضروری است. آن‌ها را با دقت مطالعه کرده و به خاطر بسپارید. این موضوع یکی از مهم‌ترین نکاتی است که باید در پاسخ به سؤالات مصاحبه علم داده بدانید.

• هدف از پرسیدن سؤالات آماری: آمار به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا فروش را پیش‌بینی کنند و گروه‌های مشتریان هم‌سلیقه را شناسایی نمایند. مصاحبه‌گر ممکن است مجموعه‌ای از سؤالات مبتنی بر تحلیل پیش‌بینی ارائه دهد یا مثلاً بپرسد: «قضیه حد مرکزی (Central Limit Theorem) چیست؟» تا میزان دانش شما را ارزیابی کند.

۷. یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین (ML) روشی است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد با استفاده از الگوریتم‌ها، بدون دخالت زیاد انسان، تصمیم‌گیری کنند. این مفهوم در علم داده کاربرد گسترده‌ای دارد. هنگامی که داده‌ها توسط الگوریتم‌ها پردازش می‌شوند، سیستم یادگیری ماشین بهبود می‌یابد و قادر می‌شود تشخیص دهد کدام اطلاعات مفید هستند و کدام باید حذف یا جایگزین شوند.

• هدف از پرسیدن سؤالات یادگیری ماشین: مصاحبه‌گر با طرح سؤالات یادگیری ماشین قصد دارد سطح درک مفهومی شما را ارزیابی کند. داشتن فهم عمیق از فرآیندهای ML اهمیت دارد، اما لازم نیست تمامی الگوریتم‌های ممکن مرتبط با علم داده را یاد بگیرید؛ آشنایی با الگوریتم‌های اصلی و ضروری کفایت می‌کند.

۸. سؤالات فریبنده (Tricky Questions)

سؤالات فریبنده به دلیل نحوه بیان و فرم‌بندی سؤال، می‌توانند شما را گیج کنند. این نوع سؤالات شما را تشویق می‌کنند تا با دقت کامل گوش دهید و به جزئیات توجه داشته باشید. تمرین دقیق و بررسی این گونه سؤالات به شما کمک می‌کند تا به راحتی بتوانید پاسخ دهید.

• هدف از پرسیدن سؤالات فریبنده: دلیل طرح این سؤالات توسط مصاحبه‌گر، ارزیابی توانایی تفکر انتقادی شماست. پاسخ دادن به این نوع سؤالات گاهی دشوار است، زیرا ممکن است زمان کافی برای پاسخ نداشته باشید. بهترین راه برای مواجهه با سؤالات فریبنده، تمرکز دقیق روی آنچه گفته می‌شود است.

۹. احتمال (Probability)

احتمال نقش مهمی در علم داده و آمار دارد. این شاخه از ریاضیات به دانشمندان کمک می‌کند تا میزان رخداد یک رویداد را پیش‌بینی کنند. احتمال عددی بین صفر و یک است؛ صفر نشان‌دهنده عدم وقوع و یک نشان‌دهنده یقین وقوع رویداد است.

یک مثال ساده از احتمال:

برای محاسبه شانس خود برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده، تعداد مهارت‌های مرتبط خود را بر تعداد کل مهارت‌های ذکرشده در شرح شغل تقسیم کنید. در این محاسبه، عواملی مانند رقابت یا سال‌های تجربه را نادیده می‌گیرید. اگر احتمال به بیش از ۷۵٪ برسد، بهتر است جستجوی موقعیت شغلی را آغاز کنید.

البته، این مثال ساده‌ترین شکل احتمال است. در واقع، محاسبه احتمال در علم داده پیچیده‌تر است و گاهی صدها نقطه داده برای رسیدن به نتیجه جمع‌آوری می‌شوند. علاوه بر این، الگوریتم‌های احتمالی باید تنظیم شوند تا دقیق‌ترین نتایج به دست آید.

• هدف از پرسیدن سؤالات احتمالی: علم احتمال ابزار کمکی برای کسب‌وکارها است. آن‌ها با جمع‌آوری داده‌های فراوان سعی می‌کنند مشکلات خود را حل کنند، اما بدون در نظر گرفتن احتمالات، نمی‌دانند چگونه تصمیم‌گیری کنند. به همین دلیل، مصاحبه‌گر ممکن است چندین سؤال مرتبط با این موضوع از شما بپرسد.

سؤالات غیر فنی در مصاحبه علم داده

علاوه بر انواع سؤالات فنی مصاحبه علم داده که پیش‌تر ذکر شد، از شما انتظار می‌رود به سؤالات غیر فنی نیز پاسخ دهید. این موضوع اهمیت بالایی دارد، زیرا بسیاری از داوطلبان، به‌ویژه کسانی که برای مشاغل پیشرفته فناوری درخواست می‌دهند، این سؤالات را نادیده می‌گیرند.

با این حال، این رویکرد نادرست است. مصاحبه‌گر معمولاً سؤالات غیر فنی را برای ارزیابی موضوعاتی مانند اهداف بلندمدت شما، علایق‌تان و سبک کاری شما مطرح می‌کند.

سؤالات زیر از دیدگاه کارفرما اهمیت ویژه‌ای دارند. بنابراین، اگر پاسخ مناسبی به آن‌ها ندهید، ممکن است نتایج نامطلوبی برایتان به همراه داشته باشد. بنابراین، به دقت به این سؤالات پاسخ دهید.

۱. چرا می‌خواهید شرکت فعلی/قبلی خود را ترک کنید؟

اکثر داوطلبان هنگام مواجهه با این سؤال دچار مشکل می‌شوند. پاسخ نادرست می‌تواند شانس استخدام شما را به خطر بیندازد. به‌طور کلی، افراد معمولاً به سه دلیل اصلی می‌خواهند شغل خود را ترک کنند:

• رضایت نداشتن از مدیر خود

• رضایت نداشتن از شغل خود

• عدم عملکرد مطابق با انتظارات شرکت

این دلایل را مطرح نکنید و پاسخ خود را به شکل مثبت بیان کنید. به‌عنوان مثال:

• بیان کنید که به علم داده علاقه‌مند هستید و برای رسیدن به این هدف سخت کار کرده‌اید. می‌توانید بگویید: «من کاملاً مطمئن هستم که می‌توانم شغلی در حوزه علم داده پیدا کنم. به همین دلیل شرکت قبلی را ترک کردم/می‌کنم.» اگر این جمله را با اعتمادبه‌نفس بیان کنید، مصاحبه‌گر بیشتر به حرف شما باور خواهد داشت.

• به آن‌ها بگویید که مهارت‌هایتان به‌طور کامل استفاده نمی‌شود و معتقدید فرصت‌های بهتری در پیش رو دارید.

• اطلاع دهید که به دنبال فرصت‌ها و چالش‌های جدید هستید.

• به آن‌ها نشان دهید که می‌خواهید فرصت کار با فناوری‌هایی که شرکت در حال حاضر استفاده می‌کند را داشته باشید.

۲. چرا شما بهترین داوطلب برای این شغل هستید؟

در این سؤال، مصاحبه‌گر می‌خواهد درباره تجربیات خاص شما مرتبط با شغل مورد نظر بداند. برای مثال، اگر برای موقعیت شغلی دانشمند داده در یک شرکت تجارت الکترونیک درخواست داده‌اید، بهتر است پروژه‌های گذشته خود که مرتبط با این حوزه هستند را ذکر کنید.

برای این منظور، توصیه می‌کنم در مسابقات Kaggle شرکت کنید. در مسابقاتی شرکت کنید که مرتبط با شرکتی باشند که می‌خواهید در آن کار کنید. این کار را برای هر شرکت انجام دهید تا پرتفوی علم داده خود را تقویت کنید.

علاوه بر این استراتژی، پیشنهاد می‌کنم یک یا چند فعالیت زیر را انجام دهید و آن‌ها را در مصاحبه‌های خود ذکر کنید:

• یک وبلاگ علم داده ایجاد کرده و به‌صورت منظم آن را به‌روز کنید.

• یک کانال یوتیوب با ویدیوهای آموزشی علم داده راه‌اندازی کنید.

• یک پادکست ایجاد کنید و با دانشمندان داده باتجربه و تازه‌کار مصاحبه کنید.

• یک کتاب الکترونیکی (eBook) بنویسید و آن را در پلتفرم‌هایی مانند Kindle منتشر کنید. هدف رسیدن به مخاطبان است، نه کسب درآمد.

• شروع به پاسخ‌دهی و کامنت‌گذاری در Stack Overflow و GitHub کنید.

• به دنبال فرصت‌های سخنرانی در رویدادها یا کنفرانس‌های محلی علم داده باشید. اگر فرصتی وجود ندارد، در جلسات سؤال بپرسید و از برگزارکنندگان بپرسید که آیا به سخنران داوطلب نیاز دارند یا خیر.

با شروع فعالیت در این زمینه‌ها، شانس شما برای عبور موفقیت‌آمیز از فرآیند مصاحبه افزایش می‌یابد. به وبلاگ‌ها، کتاب‌های خودمنتشر و جلسات پرسش و پاسخ مراجعه کنید تا آغاز خوبی داشته باشید.

۳. آیا شما فردی تیم‌محور هستید؟

این سؤال می‌تواند به چند شکل مطرح شود:

• می‌توانید درباره یکی از پروژه‌های تیمی خود صحبت کنید؟

• می‌توانید تجربه خود در کار گروهی را به اشتراک بگذارید؟

• آیا تا به حال با افراد تیم‌های دیگر همکاری کرده‌اید؟

باید درک کنید که پروژه‌های علم داده بدون همکاری با تیم‌ها یا بخش‌های دیگر به پایان نمی‌رسند. از طرف دیگر، گاهی ممکن است به‌تنهایی یا به‌عنوان مدیر پروژه فعالیت کنید. بنابراین، بهترین پاسخ این است که هم مهارت‌های کار تیمی و هم مهارت‌های رهبری خود را بیان کنید.

۴. چرا می‌خواهید در شرکت ما کار کنید؟

هر کارفرما تمایل دارد کارکنان خود را برای مدت طولانی حفظ کند؛ زیرا این کار باعث صرفه‌جویی در زمان و هزینه‌های استخدام می‌شود. برای پاسخ صحیح به این سؤال، ابتدا درباره تاریخچه و فرهنگ سازمان تحقیق کنید و سپس سعی کنید اهداف خود را با اهداف شرکت هماهنگ کنید.

به‌عنوان مثال، اگر برای شرکتی که به بیماران دیابتی کمک می‌کند مصاحبه می‌شوید، می‌توانید چنین پاسخی بدهید: «می‌دانم برای بیماران دیابتی حفظ سبک زندگی سالم چقدر دشوار است. یکی از [دوستان/اعضای خانواده‌ام] نیز دیابتی است. عضویت در سازمانی مانند شما به من این امکان را می‌دهد که سهم خود را در کمک کردن ایفا کنم.»

البته، اگر دوستان یا اعضای خانواده شما دیابتی نیستند، این جمله را نگویید و در عوض درباره دیابت به‌عنوان یک مسئله ملی صحبت کنید.

سپس به مهارت‌هایی اشاره کنید که با موقعیت شغلی باز مطابقت دارند و ایده‌هایی ارائه دهید که بتوانند به رفع چالش‌های شناخته‌شده شرکت کمک کنند.

۵. انتظارات حقوقی شما چیست؟

شاید حقوق بالای دانشمندان داده شما را به درخواست این موقعیت شغلی ترغیب کرده باشد. به جای مطرح کردن میزان حقوق مورد انتظار خود در ابتدای مصاحبه، بهتر است یک بازه حقوقی ارائه دهید که بر اساس تحقیقات قبلی تعیین شده باشد. سعی کنید حقوق دانشمندان داده موجود در همان شرکت را بررسی کنید. گزینه دیگر، جستجو در سایت‌هایی مانند Bureau of Labor Statistics (BLS) برای تخمین‌ها است.

نکات پایانی

۱. اعتمادبه‌نفس در حوزه علم داده زمان می‌برد

ممکن است به‌دلیل پیچیدگی‌های علم داده احساس ناامیدی کنید، اما امید خود را از دست ندهید. هیچ‌کس همه چیز را نمی‌داند و هیچ‌کس قادر به حل تمامی مسائل علم داده نیست.

واقعیت این است که بسیاری از دانشمندان داده نسبت به مهارت‌های خود اعتمادبه‌نفس کامل ندارند. این موضوع به دلیل کمبود دانش نیست؛ بلکه به دلیل درک ویژگی‌های سریعاً در حال تغییر داده‌هاست.

برنامه‌ریزی یادگیری خود را به‌صورت گام‌به‌گام انجام دهید و اهداف روزانه مشخص کنید. تمام تلاش خود را برای رسیدن به این اهداف به کار بگیرید تا اعتمادبه‌نفس شما افزایش یابد. به نتایج فوری فکر نکنید؛ با گذر زمان نتایج مشخص خواهند شد.

به یاد داشته باشید، تلاش مستمر همیشه نتیجه می‌دهد.

۲. تسلط کامل بر دانش خود بسیار ضروری و مفید است