Veri bilimci olmak isteyen adaylar için İngilizce mülakatlar, istatistik, makine öğrenmesi, veri analizi ve programlama becerileri üzerine yoğunlaşır.Python, SQL, R ve büyük veri teknolojileri gibi araçlarda yetkinlik gerektiren bu mülakatlar, matematiksel analiz yeteneği, problem çözme becerisi ve teknik iletişim kabiliyeti test edilerek gerçekleştirilir.
Bu rehberde veri bilimci İngilizce mülakat sürecini, en sık sorulan teknik ve genel soruları, başarılı cevap örneklerini ve dikkat edilmesi gereken püf noktalarını ele alacağız.
📌 Veri Bilimci İngilizce Mülakat Süreci ve Aşamaları
Veri bilimci mülakatları genellikle dört ana aşamadan oluşur:
1️⃣ Ön Eleme (Screening Call)
- İnsan kaynakları (HR) tarafından yapılan telefon veya video görüşmesi.
- Genel iş deneyimi, projeleriniz ve İngilizce konuşma seviyeniz değerlendirilir.
- Veri bilimi alanındaki ilgi ve hedefleriniz sorulabilir.
2️⃣ Teknik Test (Technical Assessment)
- SQL, Python, R, Pandas, NumPy gibi veri analiz araçlarında testler uygulanır.
- Makine öğrenmesi algoritmaları, istatistiksel modelleme ve veri temizleme teknikleri hakkında sorular olabilir.
- LeetCode, HackerRank veya şirketin kendi test platformu üzerinden kodlama ve istatistik soruları çözülür.
3️⃣ Teknik Mülakat (Technical Interview)
- Veri analizi, özellik mühendisliği (feature engineering), model değerlendirme gibi konular detaylıca incelenir.
- Büyük veri teknolojileri, SQL sorgulama teknikleri ve veri görselleştirme soruları içerebilir.
- Algoritma testleri, Python/R kodlama ve A/B testleri üzerine senaryolar verilebilir.
4️⃣ Son Görüşme (Final Interview)
- CTO, veri bilimi ekibi yöneticisi veya proje yöneticisiyle yapılan son görüşme.
- Gerçek dünya projelerine nasıl katkı sağlayabileceğiniz değerlendirilir.
- Takım çalışması, veri odaklı karar alma süreçleri ve şirketin projeleri hakkında konuşulur.
💡 Veri Bilimci İngilizce Mülakat Soruları ve Cevap Örnekleri
İngilizce veri bilimci mülakatlarında hem teknik hem de genel sorular sorulur.İşte en yaygın sorular ve Türkçe açıklamalarıyla cevapları:
📊 Teknik Sorular (Technical Questions)
✅ 1.What is the difference between supervised and unsupervised learning?
(Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki fark nedir?)
🔹 Cevap:
"Denetimli öğrenmede, modelin öğrenmesi için etiketli veriler kullanılır.Örneğin, spam e-postaları belirlemek için bir model eğitmek.Denetimsiz öğrenmede ise etiketli veri yoktur ve model, verideki gizli kalıpları keşfetmeye çalışır.Örneğin, müşteri segmentasyonu."
"In supervised learning, labeled data is used to train the model, such as detecting spam emails.In unsupervised learning, there is no labeled data, and the model tries to find hidden patterns, such as customer segmentation."
✅ 2.How does a decision tree algorithm work?
(Karar ağacı algoritması nasıl çalışır?)
🔹 Cevap:
"Karar ağacı, verileri özelliklere göre bölerek karar verme sürecini simüle eden bir algoritmadır.Model, kökten yaprak düğümlere kadar dallanarak bir tahmin yapar.Bilgi kazancı (Information Gain) ve Gini katsayısı (Gini Impurity) gibi kriterler, en iyi bölünmeyi belirlemek için kullanılır."
"A decision tree is an algorithm that simulates a decision-making process by splitting the data based on features.The model branches out from the root node to leaf nodes to make a prediction.Criteria like Information Gain and Gini Impurity determine the best split."
✅ 3.What is overfitting in machine learning and how can you prevent it?
(Makine öğreniminde aşırı öğrenme (overfitting) nedir ve nasıl önlenir?)
🔹 Cevap:
"Overfitting, modelin eğitim verisine çok fazla uyum sağlaması ve yeni verilerde düşük performans göstermesi durumudur.Overfitting’i önlemek için çapraz doğrulama (cross-validation), L1/L2 düzenleme (regularization) ve dropout gibi yöntemler kullanılabilir."
"Overfitting occurs when a model learns too much from the training data and performs poorly on new data.To prevent overfitting, techniques like cross-validation, L1/L2 regularization, and dropout can be used."
✅ 4.How would you handle missing data in a dataset?
(Bir veri setinde eksik verileri nasıl ele alırsınız?)
🔹 Cevap:
"Eksik verileri ele almak için ortalama (mean), medyan (median) veya mod (mode) gibi istatistiksel yöntemler kullanılabilir.Alternatif olarak, regresyon veya k-en yakın komşu (KNN) gibi tahminleme teknikleri de uygulanabilir."
"Handling missing data can be done by using statistical methods such as mean, median, or mode imputation.Alternatively, prediction techniques like regression or K-nearest neighbors (KNN) imputation can be used."
✅ 5.How do you measure the performance of a classification model?
(Bir sınıflandırma modelinin performansı nasıl ölçülür?)
🔹 Cevap:
"Sınıflandırma modelleri için doğruluk (accuracy), kesinlik (precision), geri çağırma (recall) ve F1 skoru gibi metrikler kullanılır.ROC eğrisi ve AUC skoru da modelin performansını değerlendirmek için yaygın olarak kullanılır."
"The performance of a classification model is measured using metrics like accuracy, precision, recall, and F1 score.The ROC curve and AUC score are also commonly used to evaluate the model’s effectiveness."
🗣️ Genel ve Davranışsal Sorular (Behavioral & General Questions)
✅ 6.Tell me about yourself.
(Bana kendinizden bahseder misiniz?)
🔹 Cevap:
"Ben bir veri bilimciyim ve 5 yıldır makine öğrenmesi ve büyük veri analizi üzerine çalışıyorum.Python ve SQL kullanarak veri odaklı çözümler geliştirdim."
"I am a data scientist with five years of experience in machine learning and big data analysis.I have built data-driven solutions using Python and SQL."
