38 главных вопросов для собеседования с аналитиком данных

22 февраля 2021 г.

Если вы заинтересованы в том, чтобы повлиять на то, как корпорации принимают важные решения, вам может подойти карьера аналитика данных. Аналитики данных анализируют, собирают и анализируют данные, чтобы получить информацию, необходимую для оптимального выполнения бизнес-операций. Если вы собираетесь на собеседование на должность аналитика данных, вам нужно знать, какие навыки, программное обеспечение и процессы важны для этой роли. В этой статье мы приводим 38 самых популярных вопросов для интервью с аналитиками данных, которые вам, вероятно, будут задавать, и примеры ответов.

Общие вопросы

Вот несколько общих вопросов, над которыми следует подумать во время подготовки:

• Каковы общие отсутствующие шаблоны?

• Дайте определение выбросу.

• Что такое КПЭ?

• Что такое правило 80/20?

• Для чего нужна хеш-таблица?

• Каковы ваши ожидания по зарплате?

• Почему у вас возникает желание поменяться ролями?

• Как бы ваши нынешние коллеги описали вас?

• Какими навыками должен обладать аналитик данных?

• Почему вы лучше всего подходите на эту роль?

Вопросы об опыте и опыте аналитика данных

Вот несколько вопросов, о которых следует подумать, когда речь заходит о вашем прошлом и опыте:

• К каким техническим проблемам должен быть готов аналитик данных?

• Какие методы вы используете для проверки данных?

• С каким программным обеспечением для обработки данных у вас есть опыт работы?

• Опишите сложный проект по анализу данных. Как вы его восстановили?

• Вспомните время, когда ваш проект по анализу данных был исключительным. Что сделало это таким?

• Какой у вас опыт в аналитике данных?

• Какие языки программирования важны для специалистов по данным?

• Каковы сильные и слабые стороны вашей аналитики данных?

• Объясните, какие инструменты анализа данных вы использовали. Какие ваши любимые и почему?

• Как вы остаетесь в курсе важных тенденций в области больших данных?

Углубленные вопросы

Прочтите и изучите эти подробные вопросы, чтобы добиться большего успеха на собеседовании:

• Опишите метод вменения KNN.

• Что делать с данными, если есть подозрения?

• Что такое иерархический алгоритм кластеризации?

• Назовите распространенные инструменты для работы с большими данными?

• Что такое кластеризация в отношении данных?

• Что такое планирование экспериментов?

• Описать свойства алгоритмов кластеризации.

• Опишите алгоритм К-средних.

Примеры вопросов и ответов на собеседовании

Вот главные вопросы интервью с аналитиками данных с подробными ответами:

1. Какие обязанности несут аналитики данных?

Этот вопрос предлагает потенциальным аналитикам подумать о том, что им будет поручено в роли аналитика данных. К такому типу вопросов можно подготовиться, внимательно изучив описание работы перед тем, как приступить к собеседованию, и найдя в описании несколько навыков, которые соответствуют вашим собственным.

Пример: «Аналитики данных координируют поддержку всех данных и их функций, проводят аудит данных и другие услуги для клиентов, они используют статистические инструменты для получения информации из бизнес-данных, которые поддерживают и поощряют ответственное принятие корпоративных решений. Использование больших данных помогает компаниям быть более гибкими. , а аналитики данных обеспечивают поддержку повседневных операций, связанных с большими данными».

2. Каковы наилучшие методы очистки данных?

Если вам зададут вопрос о передовом опыте, используйте его как возможность продемонстрировать, что у вас есть актуальные и обновленные знания в отрасли.

Пример: «Передовые методы очистки данных включают следующее:

• Сортировка данных по атрибутам

• Очистите его шаг за шагом, удаляя и восстанавливая данные на каждом этапе

• Группируйте данные в более мелкие и более управляемые группы”

3. Какими наиболее важными техническими навыками должен обладать аналитик данных?

Сопоставьте следующие навыки с вашим собственным опытом. Для этого используйте метод STAR для ответов на вопросы интервью, чтобы заполнить свой ответ.

Пример: «Наиболее важными техническими навыками, которыми может обладать аналитик данных, являются знание баз данных, знание больших данных, способности к презентации и умение интерпретировать аналитику. В моей последней роли аналитика данных в Fiber One Optics мне было поручено внедрить новое озеро данных. Я использовал свои знания о больших данных и системах хранения данных, чтобы возглавить проект с небольшой командой. Результатом стал более эффективный способ хранения больших данных и их извлечения для сложной аналитики».

4. Опишите случай, когда вы не уложились в срок, и чему вы научились.

Когда вас попросят описать опыт, у вас есть возможность продемонстрировать навыки, которые вы развили в данной ситуации. Рассмотрите возможность использования метода STAR для ответов на вопросы интервью, чтобы ответить на этот вопрос.

Пример: «Когда я работал в RadTech, передо мной стояла задача проверить все данные клиента к концу дня. Я потратил слишком много времени на настройку проверки и пропустил крайний срок. Вместо этого я смог завершить ее на следующий день. , но я узнал, насколько важно быть максимально эффективным при группировке данных для проверки».

5. Почему вы выбрали карьеру в области аналитики данных?

Этот вопрос доходит до сути вашей страсти к карьере. Чтобы ответить, подробно объясните свой интерес к анализу данных.

Пример: «Работа с данными может занять много времени, и поэтому карьера в области анализа данных может понравиться самым дотошным профессионалам, которые любят учиться. Некоторые причины, по которым кто-то может выбрать этот путь, связаны с внутренними мотиваторами, такими как «чувство достижения» или «иметь чувство гордости за работу с данными».

Какой бы ни была причина, используйте это как возможность проявить себя на собеседовании и рассказать о своих целях и задачах.

6. Какие требования вы выполнили, чтобы стать аналитиком данных?

Этот вопрос направлен на получение ваших учетных данных. Предложите описание своего образования и опыта, которые делают вас сильным кандидатом на роль аналитика данных.

Пример: «Чтобы стать аналитиком данных, я начал со степени бакалавра в области математики. Затем я познакомился с языком SQL и развил способность организовывать данные для оптимального использования. Технические знания, относящиеся к данным, такие как моделирование данных, очистка данных и многое другое. имеет важное значение для этой роли. Так что я развил и эти навыки».

7. Как вы создаете аналитический проект?

Ответ на этот вопрос позволит вам продемонстрировать социальные навыки, такие как аккуратность и организованность, которые важны для роли аналитика данных.

Пример: «В аналитическом проекте есть определенные шаги, которые можно повторять. Когда вы начинаете аналитический проект, вы должны выполнить следующие шаги:

• Определите проблему.

• Исследуйте существующие данные и исследуйте новые данные для поддержки решений.

• Подготовьте данные для хранения данных.

• Выберите привлекательную модель данных, которая подходит для аналитики, которую вы хотите получить.

• Подтвердите данные.

• Внедрите модель данных и просмотрите аналитику».

8. Что такое очистка данных?

Очистка данных — важная функция аналитиков данных, и поэтому вас могут спросить об этом на собеседовании.

Пример: «Очистка данных — это процесс, посредством которого вы удаляете или заменяете ошибочные или устаревшие значения данных, чтобы поддерживать актуальность данных и их легко использовать в бизнес-целях. Его также можно назвать очисткой данных».

9. Объясните концепцию логистической регрессии.

Подобные вопросы позволяют вам продемонстрировать знание таких важных концепций, как логистическая регрессия. Чтобы ответить точно, дайте четкое и краткое определение логистической регрессии.

Пример: «Это пример статистического метода, который аналитики данных используют для изучения независимых переменных, играющих решающую роль в результате. Другие статистические методы, которые используют аналитики данных, включают:

• Иметь в виду

• Регрессия

• Стандартное отклонение

• Проверка гипотезы”

10. Сравните профилирование данных и интеллектуальный анализ данных.

Сравнение и противопоставление двух предметов позволяет вам продемонстрировать знание обоих. Вот как можно говорить о профилировании и интеллектуальном анализе данных.

Пример: «Вот черты интеллектуального анализа данных и профилирования данных, которые можно сравнить:

*Профилирование данных. При профилировании данных анализ выполняется на уровне экземпляра, что позволяет получить представление о качествах каждого экземпляра.*

* Интеллектуальный анализ данных. Интеллектуальный анализ данных делает упор на разрешение кластеров данных, ищет такие вещи, как единообразие, взаимосвязи и многое другое». *