Làm thế nào vượt qua các câu hỏi phỏng vấn Data Scientist để “lọt” vào mắt xanh của nhà tuyển dụng luôn là điều trăn trở của các ứng viên bởi đây là một ngành rất hot hiện nay. Hiểu được điều này, TopCV sẽ chia sẻ đến bạn trọn bộ 40 câu hỏi phỏng vấn kèm câu trả lời phổ biến nhất trong lĩnh vực này ngay bài viết dưới đây.
Data Scientist là gì?
Data Scientist là công việc chuyên phân tích dữ liệu lớn (big data) để trích xuất thông tin hữu ích, tạo ra các mô hình dự báo và ra quyết định dựa trên cơ sở dữ liệu. Cụ thể, Data Scientist là người:
- Thu thập, xử lý, làm sạch dữ liệu thô (raw data)
- Phân tích dữ liệu
- Xây dựng các mô hình dự báo dựa trên thuật toán học máy như hồi quy, phân loại, clustering...
- Triển khai mô hình vào thực tế và giám sát hiệu quả
- Báo cáo, truyền đạt kết quả phân tích với các bên liên quan
Như vậy, Data Scientist là người nắm giữ vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu cho các tổ chức, doanh nghiệp.
>>> Khám phá TOP các việc làm Data Scientist chất lượng, uy tín trên TopCV!
Câu hỏi phỏng vấn Data Scientist cấp độ Junior
Các câu hỏi phỏng vấn Data Scientist cấp độ junior bao gồm:
Nêu sự khác nhau giữa "Data Science" và "Big Data"?
Qua câu hỏi này, doanh nghiệp muốn đánh giá hiểu biết cơ bản về Data Science và Big Data bạn. Từ đó xem xét khả năng phân tích và hiểu vấn đề của bạn đến đâu. Bạn có thể trả lời câu hỏi này bằng cách giải thích ngắn gọn sự khác biệt về cách tiếp cận và mục đích sử dụng.
Gợi ý trả lời:
- Data Science tập trung vào việc sử dụng các phương pháp khoa học như thống kê, học máy để phân tích dữ liệu và đưa ra dự báo, khuyến nghị. Ví dụ: Xây dựng mô hình dự báo nhu cầu sản phẩm của khách hàng.
- Big Data tập trung vào công nghệ để lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu lớn mà các công cụ truyền thống không xử lý được. Ví dụ: Xây dựng hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau.
"Data Scientist" và "Data Analysis" khác nhau như thế nào?
Đối với câu hỏi này, nhà tuyển dụng muốn đánh giá khả năng phân biệt giữa hai thuật ngữ về các vai trò liên quan đến dữ liệu. Từ đó đánh giá năng lực kiến thức của bạn đang ở mức nào. Bạn hãy trả lời ngắn gọn và chỉ thẳng ra sự khác biệt chính về hai nhân tố này.
Gợi ý trả lời:
Data Scientist:
- Giúp nghiên cứu và phát triển thêm các mô hình phân tích dữ liệu tiên tiến mới
- Sử dụng kỹ thuật học máy, AI
- Tập trung chủ yếu vào nghiên cứu và phát triển sản phẩm
Data analyst:
- Phân tích dữ liệu để trả lời các câu hỏi kinh doanh
- Sử dụng các công cụ thông thường như SQL, Excel
- Tập trung hỗ trợ ra quyết định trong hoạt động kinh doanh hiện tại
Xem thêm: Sự khác biệt giữa Data Scientist, Software Engineer và Data Engineer là gì?
Bạn hãy cho biết đâu là những tính năng căn bản đại diện cho dữ liệu lớn?
Nhà tuyển dụng đang đánh giá hiểu biết cơ bản về Big Data. Đây là yếu tố cơ bản mà vị trí này cần có, bạn không cần trình bày dài dòng mà chỉ cần Liệt kê các tính chất cốt lõi của dữ liệu lớn:
Định hướng: Liệt kê các tính chất cốt lõi của dữ liệu lớn:
- Khối lượng lớn (Volume)
- Tốc độ (Velocity)
- Đa dạng về loại dữ liệu (Variety)
- Giá trị sử dụng (Value)
- Tin cậy thấp (Veracity)
Bạn hiểu "Recommender system" là gì?
Đây là câu hỏi để kiểm tra hiểu biết cơ bản về một ứng dụng thực tế của Data Science. Bạn cần phải trang bị kiến thức liên quan thật kỹ để có thể trả lời câu hỏi này.
Gợi ý trả lời: Đưa ra định nghĩa ngắn gọn và rõ ràng "Recommender system là một nhánh của hệ thống lọc thông tin giúp dự đoán đánh giá của người dùng đối với một đối tượng hoặc một sản phẩm nào đó. Chủ yếu được dùng trong các ứng dụng thương mại điện tử. Ví dụ: hệ thống gợi ý video trên Youtube, gợi ý sản phẩm trên Tiki, Shopee, v.vv.."
Trong khoa học dữ liệu tại sao nên dùng Python thay vì hầu hết các ngôn ngữ lập trình khác?
Với câu hỏi này doanh nghiệp muốn đánh giá hiểu biết về công cụ phổ biến trong nghề Data Science. Từ đó xem xét nền tảng kiến thức của bạn để quyết định xem bạn có cơ hội được tuyển chọn không.
Gợi ý câu hỏi: Chỉ ra những ưu điểm của ngôn ngữ lập trình Python:
- Python dễ học và sử dụng
- Có nhiều thư viện dành riêng cho data science như Pandas, Numpy, Scikit-learn, v.vv..
- Cộng đồng lớn, nhiều tài liệu và chia sẻ kinh nghiệm
- Mã nguồn mở, miễn phí
- Tích hợp tốt với các công cụ và nền tảng big data như Hadoop, Spark
- Những lý do trên khiến Python trở thành ngôn ngữ phổ biến nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Thử A/B là gì?
Nhà tuyển dụng đang đánh giá hiểu biết về phương pháp thử nghiệm trong data science. Họ muốn biết bạn đã sử dụng cách nào để kiểm tra dữ liệu này, từ đó đánh giá năng lực và hiệu suất của kết quả đó.
Gợi ý câu hỏi: Giải thích đơn giản khái niệm và ý nghĩa của A/B testing.
- A/B testing là phương pháp chia người dùng ra 2 nhóm A và B.
- Nhóm A dùng phiên bản hiện tại (control), nhóm B dùng phiên bản mới (treatment).
- So sánh các metric (tỉ lệ chuyển đổi, doanh số, v.vv..) giữa 2 nhóm để đánh giá hiệu quả của phiên bản mới.
- Áp dụng rộng rãi trong phát triển phần mềm và trang web.
Bạn hiểu Hadoop là gì và tại sao nên quan tâm đến nó?
Doanh nghiệp tuyển dụng đang kiểm tra hiểu biết về công nghệ big data. Bên cạnh đó đánh giá xem liệu bạn có thật sự nghiêm túc nghiên cứu lĩnh vực này hay không.
Gợi ý câu hỏi: Nêu định nghĩa và ưu điểm của Hadoop:
- Hadoop là nền tảng mã nguồn mở dùng để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn trên các cụm máy tính.
- Giúp xử lý hiệu quả khối lượng dữ liệu lớn mà các công cụ truyền thống không thể.
- Lưu trữ dữ liệu phân tán, tránh single-point failure.
- Mở rộng dễ dàng theo nhu cầu.
- Chi phí thấp so với các giải pháp thương mại.
- Do đó, cần nắm rõ về Hadoop - nền tảng quan trọng của big data.
Bạn hiểu "Selection bias" là gì?
Câu hỏi này nhằm kiểm tra hiểu biết về khái niệm phổ biến trong thống kê. Nhà tuyển dụng muốn một ứng viên phù hợp phải trả lời tốt và đầy đủ ý.
Gợi ý câu hỏi: Đưa ra định nghĩa và ví dụ minh hoạ.
Selection bias là hiện tượng lựa chọn mẫu không đại diện cho toàn bộ quần thể. Dẫn đến kết quả bị sai lệch.
Ví dụ: Khảo sát ý kiến cử tri bằng phiếu giấy -> Thiếu nhóm cử tri trẻ thích công nghệ.
Mô tả về "Normal Distribution"?
Nhà tuyển dụng đang kiểm tra kiến thức thống kê cơ bản của bạn. Vì đây là yếu tố mà bất cứ một nhà phân tích dữ liệu nào cũng cần phải có.
Gợi ý câu hỏi: Mô tả ngắn gọn Normal distribution:
- Normal distribution (hay Gaussian distribution) là phân phối xác suất liên tục, đối xứng quanh giá trị trung bình.
- Hình dạng đồ thị có dạng chuông (bell curve), với trung bình và phương sai cố định.
- Gặp rất nhiều trong thực tế và nghiên cứu thống kê. Ví dụ: chiều cao của con người, lỗi của các phép đo, v.vv..
Bạn có thể cho biết bộ xác thực (Validation set) với bộ kiểm tra (Test set) khác nhau như thế nào không?
Bạn có thể trả lời trực tiếp vào sự khác biệt của bộ xác thực với bộ kiểm tra. Bộ xác thực là một phần của bộ đào tạo được sử dụng để chọn tham số cũng như để tránh overfitting quá nhiều mô hình Ml đang là developer. Trong khi bộ thử nghiệm được dùng để đánh giá, kiểm tra hiệu suất của mô hình ML người đào tạo.
Tại sao bạn chọn nghề khoa học dữ liệu?
Câu hỏi này giúp nhà tuyển dụng hiểu được tính cách và định hướng phát triển của ứng viên. Từ đó tìm ra điểm phù hợp của bạn đối với vị trí và mục tiêu của công ty.
Gợi ý câu trả lời: Bạn nên trả lời những lý do khiến bạn muốn trở thành Data Analyst cũng như những kỹ năng bạn phù hợp với vị trí này. Ví dụ:
- Tôi yêu thích các lĩnh vực liên quan đến toán học, thống kê, lập trình. Khoa học dữ liệu là sự kết hợp hoàn hảo của các yếu tố đó.
- Tôi muốn làm việc trong lĩnh vực có tác động thực tiễn cao tới kinh doanh, mang lại giá trị cho xã hội. Data science chính là ngành đáp ứng được điều đó.
- Dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng trong mọi mặt của đời sống. Tôi muốn trở thành một chuyên gia data để có cơ hội làm việc với các lĩnh vực, ngành nghề khác nhau.
Câu trả lời mẫu: Data Analyst là người phải thu thập và phân tích dữ liệu giúp các công ty đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả hơn. Tôi thấy mình là người thu thập nhanh các dữ liệu, nhạy bén với các con số. Vì vậy tôi quyết định chọn vị trí này vì nó phù hợp với điểm mạnh của bản thân.
Xem thêm: Tuyển tập những câu hỏi phỏng vấn Data Analyst thường gặp nhất
Theo bạn kỹ năng quan trọng nhất của một nhà khoa học dữ liệu thành công là gì?
Đối với câu hỏi này, nhà tuyển dụng muốn kiểm tra kiến thức và kỹ năng thực tế của ứng viên. Bên cạnh đó là để đánh giá mục tiêu của ứng viên đến đâu, có tham vọng để trở thành một người thành công hay không.
Gợi ý câu hỏi: Có thể bao gồm các kỹ năng như:
- Kỹ năng lập trình (Python, R, SQL) để xử lý và phân tích dữ liệu.
- Kiến thức về thống kê, machine learning để xây dựng mô hình.
- Kỹ năng giao tiếp để trình bày và truyền tải các phát hiện từ dữ liệu.
- Tư duy phân tích để đưa ra những nhận định sâu sắc từ dữ liệu.
- Tò mò, sáng tạo để khám phá giá trị tiềm ẩn trong dữ liệu.
Câu hỏi phỏng vấn Data Scientist cấp độ Executive
Dưới đây là những câu hỏi Data Scientist với độ khó trung bình đã được TopCV tổng hợp
Bạn hiểu Đường cong ROC là gì?
Đây thường là câu hỏi để đánh giá kiến thức nâng cao về đánh giá mô hình ML của bạn đến đâu.
Gợi ý câu hỏi: Đường cong ROC là một đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa độ chính xác và độ nhạy của mô hình phân loại. Được dùng để đánh giá các kết quả của một dự đoán.
Bạn hiểu thế nào về cây quyết định? (Decision Tree)
Nhà tuyển dụng đang kiểm tra hiểu biết về thuật toán machine learning phổ biến. Họ muốn xem với mức độ câu hỏi trung bình này bạn sẽ trình bày được những điểm gì về cây giải quyết.
Gợi ý câu hỏi: Giải thích ngắn gọn về decision tree:
- Decision tree là mô hình dự báo dạng cây, sử dụng các quy tắc "nếu - thì" để phân loại dữ liệu.
- Cây có các node là các điểm quyết định dựa trên giá trị của các feature.
Khoa học dữ liệu và Học máy (Machine Learning) có liên quan với nhau như thế nào?
Nhà tuyển dụng muốn đánh giá hiểu biết của bạn về mối liên hệ giữa hai lĩnh vực Machine Learning và Data Science. Họ muốn nhìn nhận xem liệu bạn có học hỏi, tìm tòi những lĩnh vực liên quan hay không từ đó đánh giá thái độ về tinh thần học tập của bạn.
Gợi ý câu trả lời: Giải thích mối quan hệ hỗ trợ lẫn nhau:
- Khoa học dữ liệu (Data Science) là lĩnh vực rộng hơn, bao gồm thu thập, làm sạch, phân tích và giải thích dữ liệu.
- Học máy chỉ tập trung vào việc huấn luyện các thuật toán từ dữ liệu.
- Học máy cung cấp công cụ để phân tích và mô hình hóa dữ liệu cho data science.
- Data science áp dụng các kỹ thuật học máy vào giải quyết các vấn đề thực tế.
Giải thích các phân tích đơn biến, hai biến và đa biến
Câu hỏi nhằm kiểm tra lại hệ thống kiến thức thống kê và khoa học dữ liệu của bạn. Đây là yếu tố cần thiết cho mọi công việc liên quan đến phân tích dữ liệu. Nên nhà tuyển dụng cần chắc chắn về việc bạn hiểu rõ các thuật ngữ này
Gợi ý câu hỏi: Phân biệt các khái niệm:
- Phân tích đơn biến: phân tích một biến số định lượng. Ví dụ: Phân phối chiều cao.
- Phân tích hai biến: phân tích mối tương quan giữa hai biến. Ví dụ: Chiều cao và cân nặng.
- Phân tích đa biến: phân tích đồng thời nhiều biến, tìm mối quan hệ giữa chúng.
Có thể xử lý dữ liệu bị thiếu bằng cách nào?
Nhà tuyển dụng muốn đánh giá kỹ năng xử lý dữ liệu thực tế của bạn như thế nào. Bởi vì kiến thức gì cũng cần phải áp dụng vào thực tiễn. Từ đó đánh giá kinh nghiệm của bạn trong quá trình làm việc trong quá khứ.
Gợi ý câu trả lời: Đưa ra các giải pháp khắc phục giá trị thiếu. Ví dụ:
- Bỏ qua các quan sát có missing values
- Gán giá trị 0, hoặc giá trị trung bình của cột
- Sử dụng các thuật toán imputation để dự đoán giá trị thiếu
- Mã hóa missing value thành một biến category riêng
- Lựa chọn cách xử lý phù hợp dựa trên bản chất dữ liệu và mục đích phân tích.
Giải thích Machine Learning khác với Deep Learning như thế nào?
Doanh nghiệp tuyển dụng muốn đánh giá hiểu biết của ứng viên về sự khác nhau giữa 2 lĩnh vực.
Gợi ý câu hỏi: Chỉ ra điểm khác biệt cơ bản:
- Machine learning sử dụng các thuật toán được lập trình sẵn để học từ dữ liệu. Cần nhiều kỹ năng và kiến thức chuyên môn từ con người.
- Deep learning sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp ẩn để tự học trực tiếp từ dữ liệu mà không cần lập trình thuật toán.
Câu hỏi phỏng vấn Data Scientist cấp độ Senior
Dưới đây là những câu hỏi phỏng vấn Data Scientist khó nhất được TopCV tổng hợp đối với cấp độ khó hơn nhà tuyển dụng đang kiểm tra hiểu biết chuyên sâu của bạn về recommender systems.
Gợi ý câu hỏi: Giải thích ý tưởng cơ bản:
Collaborative filtering (lọc tương tác) sử dụng sự tương tác qua lại trong hành vi mua sắm giữa các khách hàng để tìm được sở thích của họ đối với một sản phẩm. Ví dụ: Nếu A đến siêu thị mua dầu ăn thường mua thêm nước mắm và gia vị. Hành vi này lặp lại đối với 100 lượt mua sắm là 80 lần thì khả năng cao một người B nếu cần mua dầu ăn thì cũng sẽ mua gia vị và nước mắm.
Bạn hiểu "Cross-validation" là gì?
Cross-validation là một phương pháp kiểm tra độ chính xác của 1 máy học dựa trên một tập dư liệu học cho trước. Thay vì chỉ dùng một phần dữ liệu làm tập dữ liệu học thì cross-validation dùng toàn bộ dữ liệu để dạy cho máy.
Nhà tuyển dụng sẽ hay hỏi câu này khi phỏng vấn để đánh giá kiến thức machine learning nâng cao. Từ đó phân tích trình độ của bạn với lĩnh vực này có tương ứng với người mà công ty đang cần hay không.
Gợi ý câu hỏi: Giải thích ý tưởng của cross-validation:
- Cross-validation là một phương pháp giúp kiểm tra mức độ chính xác của máy học dựa trên một tập dữ liệu cho trước.
- cross-validation sẽ dùng toàn bộ dữ liệu để dạy cho máy hoạc thay vì chỉ dùng một phần dữ liệu làm tập dữ liệu
Cái nào tốt hơn - dữ liệu tốt hay mô hình tốt?
Nhà tuyển dụng muốn đánh giá tư duy về xây dựng mô hình ML của bạn. Phân tích xem liệu bạn có hiểu được chức năng và mục đích của hai cái này không.
Gợi ý câu hỏi: Giải thích tại sao dữ liệu quan trọng hơn:
- Dữ liệu tốt quan trọng hơn mô hình tốt. Bởi vì chất lượng của mô hình phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu huấn luyện.
- Trong khi đó, mô hình đơn giản cũng có thể cho kết quả tốt nếu huấn luyện trên dữ liệu lớn và chất lượng.
Sự khác nhau giữa supervised và unsupervised là gì?
Đây là câu hỏi kiểm tra hiểu biết cơ bản của bạn về các loại thuật toán ML, cũng như là kỹ năng phân tích của ứng viên. Từ đó đánh giá cơ hội hợp tác thành cộng sự giữa hai bên.
Gợi ý câu hỏi: Chỉ ra sự khác nhau về mục tiêu và dữ liệu đầu vào:
- Supervised learning: Dữ liệu để huấn luyện mô hình có nhãn trong khi Unsupervised learning không có nhãn
- Cách thức học của mô hình là mô hình hóa mối quan hệ giữa biến đầu vào và biến đầu ra, trong khi Unsupervised learning học trên các môi quan hệ tương tự, đồng xuất hiện hoặc các phép biến đổi ma trận.
- Supervised learning cho kết quả chính xác hơn, trong khi Unsupervised learning cho kết quả ít chính xác hơn.
Sự khác nhau giữa expected value và mean value là như thế nào?
Mục đích của câu hỏi này là để đánh giá kiến thức thống kê cơ bản của bạn. Đối với nhà tuyển dụng đây là yếu tố cần có của ứng viên và họ phải trả lời được chính xác.
Gợi ý câu hỏi: Chỉ ra ý nghĩa khác nhau của hai thuật ngữ:
- Mean value: phản ánh tổng thể mẫu
- Expected value: phản ánh các biến ngẫu nhiên
Phân biệt bivariate, multivariate và univariate
Doanh nghiệp tuyển dụng đang muốn kiểm tra hiểu biết về phân tích thống kê của bạn. Đây cũng là yêu cầu cơ bản của nhà tuyển dụng để tìm ra được ứng viên phù hợp
Gợi ý câu hỏi: Chỉ ra sự khác nhau trong số chiều của biến:
- Univariate analysis: phân tích 1 biến số.
- Bivariate analysis: phân tích 2 biến số cùng một lúc
- Multivariate analysis: phân tích đồng thời nhiều biến cùng lúc.
Điều gì sẽ xảy ra nếu hai người dùng truy cập cùng một tệp HDFS cùng lúc?
Đây là câu hỏi kiểm tra khả năng giải quyết vấn đề trong hệ thống phân tán. Họ muốn xem xét rằng ứng viên này có linh hoạt giải quyết vấn đề hay không.
Gợi ý câu trả lời: Nếu hai người dùng đang cố gắng truy cập cùng vào một tệp HDFS thì người đầu tiên có quyền truy cập, trong khi người dùng thứ hai bị từ chối.
Có bao nhiêu định dạng đầu vào Hadoop phổ biến? Chúng là gì?
Doanh nghiệp cần kiểm tra kiến thức cơ bản về Hadoop của bạn. Cách bạn trình bày tóm tắt như thế nào, có dễ hiểu hay không.
Gợi ý câu hỏi: Nêu luôn là có ba định dàng đầu vào của Hadoop phổ biến. Cụ thể: Key-value, định dạng sequence file, định dạng text.
Bạn hiểu "Cluster sampling" là gì?
Mục đích của câu hỏi là để đánh giá kiến thức về thiết kế mẫu trong thống kê. Nhà tuyển dụng muốn biết bạn hiểu bao nhiêu về lĩnh vực này từ đó đưa ra những tiêu chí xem xét thang điểm.
Gợi ý câu trả lời: Là kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên trong các nhóm cá thể từ nhiều cụm trong một quần thể nghiên cứu. Đơn vị mẫu ở đây là không phải là cá thể mà là cụm.
Kể về một dự án khoa học dữ liệu phức tạp nhất mà bạn đã từng thực hiện?
Nhà tuyển dụng muốn đánh giá kinh nghiệm thực tế thông qua dự án tiêu biểu. Từ đó cân nhắc bạn với vị trí ứng tuyển. Đây là một điểm khá quan trong nên bạn hãy trình bày thật kỹ để ghi lại ấn tượng cho họ.
Gợi ý câu hỏi: Mô tả ngắn gọn dự án phức tạp mà mình đã làm:
Ví dụ bao gồm: ngành nghề, quy mô dữ liệu, mô hình và kỹ thuật sử dụng, tác động kinh doanh...
- Nêu rõ vai trò của bản thân trong dự án.
- Chia sẻ thách thức đối mặt và cách khắc phục.
Các bạn tạo ra doanh thu bằng các kỹ năng machine learning của mình?
Nhà tuyển dụng muốn đánh giá khả năng ứng dụng XML vào kinh doanh. Từ đó xem xét khả năng sáng tạo, tinh thần kinh doanh của bạn có tương thích với mục tiêu của công ty hay không.
Gợi ý câu hỏi: Đưa ra ví dụ cụ thể về ý tưởng sản phẩm/dịch vụ có thể mang lại doanh thu:
Ví dụ: xây dựng hệ thống recommender giúp gia tăng doanh số bán hàng cho các website thương mại điện tử.
- Giải thích cách áp dụng các kỹ thuật ML như collaborative filtering để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.
- Ước tính hiệu quả và doanh thu có thể mang lại cho khách hàng.
Làm cách nào để bạn luôn cập nhật các xu hướng và tiến bộ mới nhất trong khoa học dữ liệu?
Đây là một câu hỏi yêu cầu ứng viên phải linh hoạt từng giai đoạn xu hướng. Từ đó nhà tuyển dụng sẽ đánh giá đam mê học hỏi và tự phát triển cảu bạn đến đâu. Liệu bạn có phù hợp để được tuyển chọn hay không.
Gợi ý câu hỏi: Chia sẻ cách bản thân cập nhật kiến thức chuyên môn:
- Theo dõi các blog, tạp chí chuyên ngành data science uy tín để cập nhật xu hướng.
- Tham gia các khóa học online về machine learning, AI, deep learning...
- Đọc sách về data science, thống kê, lập trình thường xuyên.
- Tham dự các hội thảo, seminar về công nghệ mới.
- Trao đổi với đồng nghiệp về các kỹ thuật và ứng dụng mới.
Tìm việc làm Data Scientist ở đâu?
Data Scientist là một ngành rất tiềm năng trong tương lai và mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp. Đặc biệt nhu cầu tuyển dụng nhân viên ngành Data Scientist tại Việt Nam cực kỳ lớn. Nếu bạn đang tìm kiếm việc làm thuộc lĩnh vực này hãy truy cập vào TopCV - Nền tảng công nghệ tuyển dụng thông minh hàng đầu hiện nay với 2.000.000+ Việc làm đã được kết nối cùng 540.000+ Nhà tuyển dụng uy tín. TopCV đồng hành và kết nối hàng nghìn ứng viên với những cơ hội việc làm hấp dẫn từ các doanh nghiệp uy tín.
Và đừng quên, nếu bạn muốn tạo một mẫu CV ấn tượng trước nhà tuyển dụng, truy cập ngay TopCV. TopCV cung cấp các mẫu CV chuyên nghiệp, đa dạng ngành nghề khác nhau hoàn toàn miễn phí phù hợp nhu cầu ứng tuyển các vị trí khác nhau. Chỉ với vài thao tác đơn giản, bạn đã có thể tạo CV chuẩn cho riêng mình! Chúc các bạn thành công!
Hi vọng bộ bộ “bí kíp” các câu hỏi phỏng vấn Data Scientist mà TopCV sẽ giúp bạn chuẩn bị tốt nhất cho buổi phỏng vấn sắp tới. Nếu bạn đam mê công nghệ và muốn thử sức trong ngành IT đầy tiềm năng, hãy khám phá các cơ hội việc làm tại TopCV ngay hôm nay để tìm được công việc phù hợp với bản thân mình ngay nhé!
