Chuẩn bị cho một buổi phỏng vấn xin việc trong bất kỳ lĩnh vực nào đều có thể khiến bạn lo lắng. Nếu bạn đang hướng tới công việc trong lĩnh vực Data Science (khoa học dữ liệu) và muốn gây ấn tượng mạnh trong buổi phỏng vấn, bạn cần nắm vững các khái niệm then chốt và tự tin trình bày chúng.

Top các câu hỏi và câu trả lời cho buổi phỏng vấn về khoa học dữ liệu hàng đầu | Khokhoahoc.io.vn

Bài viết này sẽ tổng hợp những câu hỏi phỏng vấn Data Science phổ biến nhất, giúp bạn ôn lại nhanh các mảng kiến thức chính gồm Python, EDA (phân tích dữ liệu khám phá), thống kê và Machine Learning, kèm gợi ý trả lời và mẹo ghi điểm trong mắt nhà tuyển dụng.

1. Câu hỏi cơ bản về Data Science

Data Science là gì và tại sao lại quan trọng?

Data Science là một lĩnh vực đa ngành, kết hợp các yếu tố của toán học, thống kê, kỹ thuật máy tính và trí tuệ nhân tạo (AI).
Các data scientist sử dụng những kỹ năng này để trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn.

Nếu bạn là người mới, hãy tham khảo khóa học nhập môn Data Science để nắm vững các khái niệm nền tảng. Nhà tuyển dụng sẽ muốn thấy bạn có hiểu biết sâu và toàn diện về lĩnh vực này.

Phân biệt Supervised, Unsupervised và Reinforcement Learning

  • Supervised Learning (Học có giám sát): mô hình được huấn luyện với dữ liệu đã gắn nhãn. Ví dụ: bạn có bộ ảnh động vật và biết ảnh nào là mèo, mô hình sẽ học để nhận diện mèo trong ảnh mới.
  • Unsupervised Learning (Học không giám sát): mô hình tìm mẫu và nhóm trong dữ liệu chưa có nhãn. Ví dụ: nhóm các bức ảnh có đặc điểm tương tự nhau.
  • Reinforcement Learning (Học tăng cường): mô hình học qua hành động và phản hồi. Ví dụ: hệ thống đề xuất phim học từ việc người dùng có xem phim gợi ý hay không.

Các bước trong vòng đời một dự án Data Science

  1. Xác định vấn đề cần giải quyết.
  2. Thu thập và xử lý dữ liệu.
  3. Khám phá, phân tích và trực quan hóa dữ liệu (EDA).
  4. Xây dựng, đánh giá và tinh chỉnh mô hình.
  5. Triển khai và bảo trì mô hình thực tế.

2. Câu hỏi về Python và Phân tích dữ liệu

Những thư viện Python phổ biến trong Data Science

  • NumPy: hỗ trợ đại số tuyến tính, ma trận, vector.
  • Matplotlib: trực quan hóa dữ liệu (vẽ biểu đồ).
  • Pandas: xử lý, làm sạch và biến đổi dữ liệu dạng bảng.
  • SciPy: tính toán khoa học, xác suất, tối ưu hóa.
  • PyTorch: xây dựng và huấn luyện mô hình machine learning.

Xử lý dữ liệu với Pandas và NumPy

  • NumPy hỗ trợ các phép toán trên mảng đa chiều.
  • Pandas (xây dựng trên NumPy) giúp nhập, làm sạch và thao tác dữ liệu dễ dàng thông qua DataFrame.
  • Các thao tác thường dùng: sắp xếp, lọc, gộp nhóm, tính toán thống kê.

Cách xử lý giá trị bị thiếu (Missing Values)

Pandas có các hàm:

  • isnull() và notnull() để phát hiện giá trị trống.
  • fillna(), replace(), interpolate() để điền giá trị thay thế.
  • dropna() để loại bỏ hàng chứa dữ liệu trống.

3. Câu hỏi về Thống kê và Xác suất

Định lý Giới hạn Trung tâm (Central Limit Theorem) là gì?

Định lý này nói rằng phân phối trung bình mẫu sẽ tiến gần đến phân phối chuẩn khi kích thước mẫu đủ lớn. Đây là nền tảng của nhiều phương pháp thống kê, ví dụ như khoảng tin cậy (confidence intervals) và p-value.

Giải thích Hypothesis Testing và P-Value

  • Kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing): kiểm tra xem có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết gốc hay không.
  • P-value: xác suất để có được kết quả cực đoan như quan sát được nếu giả thuyết gốc là đúng.
    → P-value càng nhỏ, càng có khả năng bác bỏ giả thuyết gốc.

Tính toán Correlation và Covariance

  • Covariance: đo độ mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
  • Correlation: là Covariance được chuẩn hóa, có giá trị từ -1 đến 1.
  • Thư viện NumPy cung cấp hàm corrcoef() và cov() để tính các giá trị này.

4. Câu hỏi về Machine Learning

Phân biệt Classification và Regression

  • Classification: dự đoán nhãn rời rạc (ví dụ: spam / không spam).
  • Regression: dự đoán giá trị liên tục (ví dụ: doanh thu dự kiến).

Overfitting và Underfitting là gì?

  • Overfitting: mô hình quá “khớp” với dữ liệu huấn luyện, kém hiệu quả với dữ liệu mới.
  • Underfitting: mô hình quá đơn giản, không học được mối quan hệ trong dữ liệu.

Cách chọn Feature quan trọng trong dataset

  • Dùng tương quan (correlation), mutual information hoặc PCA để chọn biến có ảnh hưởng mạnh.
  • Kết hợp kiến thức thực tế để xác định biến có ý nghĩa (ví dụ: số lượng gà mái ảnh hưởng trực tiếp đến sản lượng trứng).

5. Câu hỏi về Trực quan hóa và EDA

Exploratory Data Analysis (EDA) là gì?

EDA giúp khám phá dữ liệu, phát hiện xu hướng, ngoại lệ, lỗi dữ liệu và mối quan hệ giữa các biến.

Công cụ trực quan hóa phổ biến

  • Tableau, Power BI, Looker, Grafana, Datawrapper, Chart.js, Fusion Charts.
    → Hãy chuẩn bị ví dụ thực tế bạn từng dùng các công cụ này.

Skewness (Độ lệch dữ liệu) là gì?

  • Skew dương: dữ liệu tập trung bên trái.
  • Skew âm: dữ liệu tập trung bên phải.
  • Skew = 0: phân phối chuẩn, đối xứng.

6. Câu hỏi nâng cao về Data Science

Deep Learning và Machine Learning truyền thống khác nhau thế nào?

  • Machine Learning truyền thống: dùng tập đặc trưng cố định (features được chọn thủ công).
  • Deep Learning: sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo, tự học và trích xuất đặc trưng.

Cách xử lý dữ liệu mất cân bằng (Imbalanced Dataset)

  • Dùng kỹ thuật SMOTE để tạo mẫu nhân tạo hoặc cân bằng lại dữ liệu nhằm cải thiện hiệu suất mô hình.

Dimensionality Reduction là gì?

  • Là quá trình giảm số lượng biến đầu vào, giữ lại thông tin cốt lõi giúp mô hình hoạt động hiệu quả và nhanh hơn.

7. Mẹo “ghi điểm” khi phỏng vấn Data Science

  • Luyện tập giải bài trên LeetCode, HackerRank.
  • Thực hành coding trên whiteboard để tránh bỡ ngỡ.
  • Ôn lại toán, thống kê, xác suất.
  • Tập nói ra suy nghĩ khi giải bài – giúp nhà tuyển dụng hiểu cách bạn tư duy.
  • Chuẩn bị ví dụ thực tế hoặc dự án cá nhân, kể cả dự án tự học.

8. Bắt đầu sự nghiệp Data Science cùng Udemy

Để thành công trong phỏng vấn Data Science, bạn cần:

  • Nắm chắc kiến thức kỹ thuật.
  • Luyện giải bài thực tế.
  • Tham gia các khóa học chuyên sâu để lấy chứng chỉ.

Udemy cung cấp hàng trăm khóa học Data Science, từ cơ bản đến nâng cao, giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc và chinh phục công việc mơ ước trong lĩnh vực hot nhất hiện nay.

Bạn đang muốn sở hữu các khóa học AI chất lượng tại Udemy với chi phí tiết kiệm tối đa, liên hệ ngay với Kho Khóa Học, chỉ từ 50K/Khóa, bạn có thể sở hữu bất kỳ khóa học nào trên Udemy với chi phí tiết kiệm nhất!