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      Entrevista para Intern data scientist

      17 de jan. de 2022
      Candidato(a) sigiloso(a) à entrevista
      Nenhuma oferta
      Experiência positiva
      Entrevista com nível médio de dificuldade

      Candidatura

      Candidatei-me online. Fui entrevistado pela Altimetrik em nov. de 2021

      Entrevista

      The interview Process consists of 4-5 rounds in total. The rounds are aptitude, first technical, second technical and HR round. Candidate must be good at coding because there are compulsory coding questions aptitude as well as technical rounds.

      Perguntas de entrevista [1]

      Pergunta 1

      1. Coding question.... Find the second largest number from the given list of numbers. ( We can do the coding in any interface we are comfortable in). 2. Explain about the Project that you have done. 3. Detailed Explanation about anyone Machine Learning Algorithm of your choice. ( Choose the one that you have clear understanding about because interviewer expects detailed explanation. 4. What are the steps involved while doing EDA? 5. What kind of correlation is used in EDA? 6. Few definitions in NLP like Lemmatizing, tokenizing and etc? ( Make sure you appear to the interview confidently and with a positive approach.) I hope this helps.
      Responder à pergunta

      Outras avaliações de entrevista de vagas de Intern data scientist da empresa Altimetrik

      Entrevista para Data Scientist Intern

      6 de jan. de 2022
      Candidato(a) sigiloso(a) à entrevista
      Bengaluru
      Nenhuma oferta
      Experiência positiva
      Entrevista com nível médio de dificuldade

      Candidatura

      Candidatei-me por meio de uma faculdade ou universidade. O processo levou 4 dias. Fui entrevistado pela Altimetrik (Bengaluru) em jan. de 2022

      Entrevista

      First-round was an aptitude test that contains 45 questions. 20 questions from Numericals and Reasoning. 10 questions from technical and 15 questions from statistics. The next 2 rounds will be the technical round where they asked all the machine learning algorithms and basics of statistics.

      Perguntas de entrevista [1]

      Pergunta 1

      1. Difference between bagging and boosting. 2. Explain Random Forest. 3. How does Random Forest reduce the variance? 4. How does XG boost algorithm work? 5. What is a Support Vector Machine? 6. What are the types of kernels? 7. Difference between polynomial kernel and RBF Kernel? 8. Which is better? Count Vectorizer or TF-IDF? 9. What is word2vec? 10. Give an example of precision and recall. 11. Difference between linear regression and logistic regression? 12. How can you draw a best-fit line in linear regression? 13. What is multicolinearity?
      Responder à pergunta
      1

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