49 вопросов для собеседования по аналитике данных (с примерами ответов)
22 февраля 2021 г.
Аналитика данных является важной практикой, используемой во многих отраслях, и понимание того, как лучше всего отвечать на вопросы аналитики во время собеседования, может помочь вам получить такую работу. Как специалист по анализу данных, например аналитик данных или специалист по данным, вы помогаете организациям принимать важные бизнес-решения.
Чтобы доказать, что вы лучше всего подходите для этой роли, вам нужно произвести впечатление на интервьюеров, продемонстрировав свои знания в области технической аналитики и соответствующий опыт. В этой статье мы перечисляем общие, справочные и подробные вопросы интервью, а также примеры ответов, чтобы помочь вам подготовиться к собеседованию в качестве специалиста по анализу данных.
Общие вопросы по аналитике
Интервьюеры могут задать некоторые из следующих вопросов, чтобы оценить ваши общие профессиональные способности, интерес к должности и базовые знания в области аналитики:
Как вы считаете, какие фундаментальные социальные и профессиональные навыки необходимы профессионалу в области анализа данных?
Как бы ваш нынешний/предыдущий руководитель или коллеги описали бы вас?
Что вам больше всего нравится в аналитике данных? Есть ли что-нибудь, что вам нравится меньше всего?
Каковы ваши карьерные цели?
Каким профессиональным достижением вы больше всего гордитесь?
Насколько хорошо вы работаете в ситуациях высокого давления?
Какова ваша идеальная рабочая среда?
Каковы некоторые из ваших интересов или хобби?
Почему вы хотите работать в нашей организации в качестве специалиста по анализу данных?
Какие задачи или обязанности по анализу данных вы считаете наиболее важными для нашей организации?
Что вы делаете, чтобы не отставать от трендов данных?
Опишите этапы проекта по анализу данных.
Дайте определение очистке данных и расскажите мне о некоторых из ее лучших практик.
Дайте определение выбросам и объясните, как их обнаружить.
Объясните разницу между профилированием данных и интеллектуальным анализом данных.
Вопросы об опыте и опыте аналитики
Чтобы лучше понять ваш опыт работы с аналитикой данных, интервьюеры могут задавать вопросы, касающиеся вашего соответствующего опыта или знаний, например:
Расскажите мне о своем профессиональном опыте или опыте в области анализа данных.
Какие сертификаты или обучение по аналитике данных вы получили?
Какой самый большой набор данных, с которым вы когда-либо работали?
Расскажите мне о случае, когда вы не согласились с руководителем или товарищем по команде, и как вы с этим справились.
Есть ли у вас опыт проведения презентаций по анализу данных для заинтересованных сторон?
Какой у вас опыт работы с базами данных и проектированием данных?
Какие инструменты анализа данных у вас есть?
Какие языки сценариев у вас есть опыт использования? Есть ли тот, который вам нравится использовать больше всего?
Каковы ваши сильные стороны как специалиста по анализу данных?
Каковы ваши слабые стороны как специалиста по анализу данных? Что вы сделали, чтобы преодолеть эти слабости?
Как вы использовали статистические модели для решения бизнес-задач?
Дайте определение кластеризации и объясните, какие свойства включает в себя алгоритм кластеризации.
Что такое вменение? Опишите различные типы методов вменения, которые вы использовали.
Что такое коллизия хеш-таблиц? Как предотвратить это?
С какими общими проблемами вы сталкиваетесь как специалист по анализу данных?
Вопросы по углубленной аналитике
Интервьюеры будут задавать более подробные вопросы о том, как вы анализируете данные или используете соответствующие навыки анализа данных, чтобы оценить, как вы будете выполнять эту роль:
Как бы вы поступили в ситуации, когда вы получили набор данных, который, по вашему мнению, содержит подозрительные или отсутствующие данные?
Расскажите мне о важном проекте по анализу данных, над которым вы работали, и о том, как полученные в результате идеи принесли пользу вашей команде или организации.
Опишите шаги, которые вы предпринимаете в процессе исследования данных.
Опишите шаги, которые вы предпринимаете в процессе подготовки данных.
Что такое логистическая регрессия? Какие методы вы используете для оценки результатов логистического регрессионного анализа?
Расскажите мне о самом последнем проекте по анализу данных, над которым вы работали, и об основных шагах, которые вы предприняли для его завершения.
Над какими этапами проекта по анализу данных вам больше всего нравится работать и почему?
Какие инструменты анализа данных вы использовали в своем последнем проекте и почему вы выбрали именно их?
Расскажите мне о сложном проекте по анализу данных, над которым вы работали, и о том, как вы преодолели эти трудности или чему научились.
На этой работе вы часто можете сотрудничать с коллегами или заинтересованными сторонами, которые не имеют технического образования в области анализа данных. Какой у вас опыт объяснения сложных или технических идей в подобных ситуациях?
Как вы определяете, какие статистические методы использовать при анализе данных?
Опишите случай, когда вы не уложились в срок. Чему вы научились из этого опыта?
Опишите случай, когда вам приходилось убеждать других следовать вашей идее или рекомендации. Как вы получили бай-ин?
Каков ваш процесс принятия решений при создании визуализаций данных для клиентов или заинтересованных сторон?
Какие шаги вы предприняли для улучшения своих аналитических знаний или навыков за последний год?
Вопросы для интервью с примерами ответов
Вы можете использовать следующие примеры вопросов и ответов, которые помогут вам подготовиться к аналитическому интервью:
46. Каковы обязанности специалиста по анализу данных?
Интервьюеры могут задать подобный вопрос, чтобы убедиться, что вы понимаете ожидания от роли. Они хотят, чтобы вы показали, как эта роль влияет и приносит пользу их организации. Чтобы ответить на этот вопрос, просмотрите описание работы и найдите квалификацию или навыки, которые у вас есть, которые соответствуют должности. В своем ответе продемонстрируйте, что у вас есть эти требования, и попытайтесь продемонстрировать, как вы могли бы использовать их, чтобы повысить ценность их бизнеса.
Пример: «Как специалист по анализу данных, моя основная ответственность заключается в интерпретации и анализе данных. За четыре года работы в этой области я успешно использовал выводы, полученные в результате анализа, для предоставления отчетов и рекомендаций, которые помогают строить и улучшать бизнес. Например, я работал с местным рестораном и проанализировал их данные о продажах. Я дал им рекомендации по новым возможностям для клиентов, которые они могли изучить, и в результате их продажи выросли на 25% в следующем квартале. Я хотел бы использовать эти навыков, чтобы обеспечить аналогичные результаты для вашего бизнеса».
47. Как бы вы управлялись с «беспорядочными» данными?
Как профессионал в области аналитики данных, не все данные, с которыми вы работаете, поступают в идеальном состоянии. Могут быть несоответствия или отсутствие структуры, которые могут усложнить ваш анализ. Интервьюеры хотят видеть, что вы можете справляться с распространенными проблемами, поэтому предоставьте ответ, в котором описаны шаги, которые вы предпринимаете для решения этих проблем — в этом сценарии, как очистить набор данных и сделать его более управляемым для анализа. Если возможно, укажите конкретное время, когда вы обрабатывали особенно беспорядочный набор данных, чтобы продемонстрировать, что у вас есть соответствующий опыт.
Пример: «Мои шаги могут различаться в зависимости от ситуации, но есть много лучших практик по очистке данных. При работе с беспорядочными данными мой первый шаг обычно состоит в том, чтобы понять, в чем заключаются основные проблемы, а затем определить, как их решить — решить сначала общие проблемы дадут мне более сильную отправную точку.
Я также сортирую данные, разделяя их на основе их атрибутов, а также выявляя и удаляя любые дубликаты, чтобы обеспечить точность моего анализа. Я всегда отслеживаю шаги, которые я предпринимаю, включая любые сценарии или инструменты, которые я использую, чтобы я мог использовать и изменять их в соответствии со своими потребностями в очистке данных в будущих проектах».
48. Что такое проверка данных? Какие методы вы можете использовать для проверки данных?
Интервьюеры часто задают ряд технических вопросов, таких как этот, чтобы оценить ваши знания основных концепций аналитики. Они хотят убедиться, что вы понимаете все аспекты роли и, таким образом, можете выполнять необходимые задачи или решать проблемы точно без дополнительного обучения или руководства. Дайте четкое и краткое определение, когда его попросят. Отвечая, старайтесь объяснять концепции так, чтобы все могли понять, потому что ваша работа может потребовать от вас общения с коллегами, у которых нет вашего опыта работы с аналитикой.
Пример: «В аналитике данных проверка данных относится к процессу проверки качества и точности исходных данных. Этот процесс имеет решающее значение во время проекта по анализу данных, потому что я не могу выполнить надлежащий анализ, используя неорганизованную или неточную информацию. Два метода, которые я использую во время Этот процесс — проверка данных и проверка данных.При проверке данных я использую различные алгоритмы для проверки набора данных на наличие любых неточностей.Во время проверки данных я беру значения, которые я считаю неточными, и оцениваю их на основе вариантов использования, затем принять окончательное решение о том, включать ли эти значения в мой набор данных».
49. Почему вы хотите заниматься аналитикой?
Интервьюеры задают этот вопрос, чтобы узнать больше о вас как о кандидате и о том, что вас мотивирует. Вы можете упомянуть конкретные проекты, над которыми вы работали, которые вдохновили вас на этот путь, или функции анализа данных, которыми вы увлечены, чтобы доказать свой интерес и опыт. Они также могут захотеть убедиться, что ваши ценности и миссия совпадают с их, поэтому изучите эти аспекты компании и по возможности включите их в свой ответ.
Пример: «Одной из причин, по которой я заинтересовался аналитикой данных, является моя страсть к решению проблем. В прошлом я использовал аналитику данных для оптимизации процессов, которые моя команда традиционно выполняла вручную, — это привело к повышению производительности, потому что они больше не приходилось самостоятельно искать базы данных.С этим свободным временем наша команда получила множество возможностей взяться за более важные проекты в фирме.
Мне также нравится аспект повествования в анализе данных. Я не только автоматизировал процессы на своей последней работе, но и создал визуально привлекательную графику для презентаций наших заинтересованных сторон. Мы обнаружили, что добавление визуализаций данных значительно упростило передачу наших рекомендаций клиентам и вовлечение их во время презентации. Я чувствую себя выполненным, зная, что мои аналитические способности оказали благотворное влияние на мою команду и работу, которую мы делаем».