33 вопроса для интервью по анализу данных (плюс примеры ответов)

14 апреля 2022 г.

Если вы заинтересованы в работе на должности, связанной с анализом данных, вы можете подготовиться к соответствующим вопросам интервью. Интервьюеры могут задавать эти вопросы, чтобы определить, обладаете ли вы необходимой квалификацией для должностей и понимаете ли вы свой уровень опыта в области анализа данных. Изучение этих вопросов может помочь вам лучше подготовиться к интервью, включающим вопросы анализа данных. В этой статье мы обсуждаем общие вопросы интервью по анализу данных, вопросы об опыте и предыстории, подробные вопросы и дополнительные вопросы с примерами ответов.

Общие вопросы для интервью по анализу данных

Вот список некоторых общих вопросов для специалистов по анализу данных, с которыми вы можете столкнуться на собеседовании:

1. Приведите примеры проектов анализа данных, за которые вы могли отвечать?

2. Насколько организация и анализ данных были важны для вашего предыдущего работодателя?

3. С какими компьютерными программами у вас есть опыт работы для проведения анализа данных?

4. Как часто ваш предыдущий работодатель ожидал, что вы будете использовать программы для анализа данных?

5. Какие два интересных проекта или задачи по анализу данных вы выполняли за последние шесть месяцев?

6. Можете ли вы описать некоторые ситуации, когда использование новых компьютерных программ для анализа данных изменило ваши рабочие процедуры или то, как вы выполняете свою работу?

7. В каких областях вы хотели бы развить больше навыков в качестве специалиста по анализу данных?

8. Как анализ данных может улучшить способность организации разрабатывать рыночные продукты?

9. Как развивалась область анализа данных на протяжении всей вашей карьеры?

Вопросы интервью об анализе данных об опыте и прошлом

Вот несколько примеров вопросов интервью об опыте и опыте профессионального анализа данных:

1. Основываясь на своем предыдущем опыте, как бы вы сказали, что статистическое программное обеспечение важно для аналитика данных?

2. Какие три основных метода анализа больших наборов данных вам наиболее удобны?

3. Получили ли вы какие-либо степени или сертификаты, чтобы улучшить свои навыки в области анализа данных?

4. Можете ли вы описать два примера того, как вы применяли свое обучение анализу данных за пределами рабочего места для выполнения личных проектов?

5. Какие языки программирования вы можете использовать для анализа данных?

6. Какие нетехнические навыки делают анализ данных наиболее интересным для вас?

7. Что станет самой большой проблемой для специалистов по анализу данных в ближайшем будущем?

8. Каковы некоторые из ваших целей развития навыков на следующие несколько лет, связанных с анализом данных?

9. Как вы использовали анализ данных для решения сложной проблемы предыдущего работодателя?

10. Над проектами по анализу данных какого типа у вас больше всего опыта?

Вопросы для интервью по углубленному анализу данных

Вот несколько вопросов для углубленного интервью об анализе данных:

1. В чем разница между r-квадратом и скорректированным r-квадратом?

2. В чем разница между минимумом и режимом при использовании коробчатых диаграмм?

3. Можете ли вы описать свое знакомство с корреляционными матрицами?

4. Каковы рекомендации по использованию Excel для анализа данных?

5. Можете ли вы объяснить, что такое регрессия k-ближайших соседей и когда ее использовать в качестве метода анализа данных?

6. Каковы некоторые недостатки использования оценки максимального правдоподобия при анализе данных?

7. Какие ошибки чаще всего допускают при анализе данных?

8. Какие методы вы бы использовали, чтобы повысить эффективность анализа для выявления заранее заданного числа значимых предикторов?

9. Каковы стандартные ошибки для каждого оцениваемого коэффициента?

10. Что такое однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA)?

11. Как можно использовать коэффициенты корреляции для сравнения уровней категорийных данных?

Вопросы для интервью по анализу данных с примерами ответов

Вот несколько дополнительных вопросов для интервью об анализе данных с описанием того, почему работодатели могут их задать, и примерами ответов:

1. Можете ли вы описать некоторые методы очистки данных?

Интервьюеры могут задать этот тип вопроса, чтобы определить, каков ваш уровень знаний в важной области, связанной с обязанностями многих должностей по анализу данных. Чтобы ответить на этот вопрос, вы можете дать определение очистке данных и указать некоторые распространенные методы, описав их преимущества.

Пример: «Чтобы завершить процесс выявления и исправления неточной или дублирующейся информации из набора данных, я обычно следую установленному процессу. Сначала я выявляю ошибки и несоответствия с помощью онлайн-инструментов. Если требуется дополнительная очистка, я также могу написать коды для определенные наборы данных для поиска других потенциальных неточностей или дублирования».

2. Как вы проводите процесс выбора переменных?

Интервьюеры могут задать этот тип вопроса, чтобы понять ваши знания важных методов, используемых в анализе данных. Отвечая на этот вопрос, вы можете определить выбор переменных и привести пример того, как вы его используете.

Пример: «Обычно я начинаю с модели множественной регрессии и пытаюсь улучшить модель, используя методы выбора переменных, такие как пошаговая регрессия. Если модель все еще не дает оптимального решения, я использую другие методы регрессии, такие как гребневая регрессия, для улучшения и дальше. Чтобы определить, какая модель лучше, я использую статистический тест, основанный на выбранных критериях».

3. Как вы планируете использовать свои навыки работы в команде на этой должности?

Интервьюеры могут задать этот тип вопросов, чтобы узнать больше о степени вашей заинтересованности в работе в команде и определить вашу способность внести свой вклад в совместные усилия. Чтобы ответить на этот вопрос, вы можете описать, как вы работаете с другими людьми, возможно, описав недавние проекты, требующие командной работы.

Пример: «У меня есть твердое убеждение, что сотрудничество с другими профессионалами имеет решающее значение для успеха любого проекта. На этой должности я намереваюсь координировать свою работу с другими аналитиками данных в моей команде и определять наиболее эффективный путь для нас. наш проект. Это может включать участие в мозговых штурмах и сессиях планирования, а также использование совместных документов для совместной работы над проектами».