49 Fragen im Vorstellungsgespräch zur Datenanalyse (mit Beispielantworten) • BUOM
22. Februar 2021
Datenanalyse ist eine wichtige Praxis, die in vielen Branchen eingesetzt wird. Wenn Sie wissen, wie Sie Analysefragen während eines Vorstellungsgesprächs am besten beantworten, können Sie einen solchen Job finden. Als Datenwissenschaftler, beispielsweise Datenanalyst oder Datenwissenschaftler, helfen Sie Organisationen, wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Um zu beweisen, dass Sie für die Stelle am besten geeignet sind, müssen Sie die Interviewer beeindrucken, indem Sie Ihre technischen Analysekenntnisse und einschlägigen Erfahrungen unter Beweis stellen. In diesem Artikel listen wir allgemeine, Hintergrund- und detaillierte Interviewfragen sowie Beispielantworten auf, um Sie bei der Vorbereitung auf Ihr Data Scientist-Interview zu unterstützen.
Allgemeine Fragen zur Analytik
Interviewer können einige der folgenden Fragen stellen, um Ihre allgemeinen beruflichen Fähigkeiten, Ihr Interesse an der Position und Ihre Grundkenntnisse im Bereich Analytik einzuschätzen:
Was sind Ihrer Meinung nach die grundlegenden Soft- und Hard-Skills, die ein Data-Science-Experte braucht?
Wie würden Ihr aktueller/früherer Vorgesetzter oder Ihre Kollegen Sie beschreiben?
Was macht Ihnen an der Datenanalyse am meisten Spaß? Gibt es etwas, das Ihnen am wenigsten gefällt?
Was sind deine Karriereziele?
Auf welche berufliche Leistung sind Sie am meisten stolz?
Wie gut schneiden Sie in Situationen mit hohem Druck ab?
Was ist Ihr ideales Arbeitsumfeld?
Was sind einige Ihrer Interessen oder Hobbys?
Warum möchten Sie in unserer Organisation als Data Scientist arbeiten?
Welche Aufgaben oder Verantwortlichkeiten im Bereich Datenanalyse sind Ihrer Meinung nach für unser Unternehmen am wichtigsten?
Was tun Sie, um mit den Datentrends Schritt zu halten?
Beschreiben Sie die Schritte eines Datenanalyseprojekts.
Definieren Sie die Datenbereinigung und erzählen Sie mir einige ihrer Best Practices.
Definieren Sie Ausreißer und erklären Sie, wie Sie sie erkennen.
Erklären Sie den Unterschied zwischen Datenprofilierung und Data Mining.
Fragen zum Analytics-Hintergrund und zur Erfahrung
Um Ihre Erfahrungen mit Datenanalysen besser zu verstehen, stellen Interviewer möglicherweise Fragen zu Ihren relevanten Erfahrungen oder Kenntnissen, wie zum Beispiel:
Erzählen Sie mir von Ihrem beruflichen Hintergrund oder Ihrer Erfahrung in der Datenanalyse.
Welche Datenanalyse-Zertifizierungen oder Schulungen haben Sie erhalten?
Was ist der größte Datensatz, mit dem Sie jemals gearbeitet haben?
Erzählen Sie mir von einer Situation, in der Sie mit einem Manager oder Teamkollegen nicht einverstanden waren, und wie Sie damit umgegangen sind.
Haben Sie Erfahrung mit der Bereitstellung von Datenanalyse-Präsentationen für Stakeholder?
Welche Erfahrungen haben Sie mit Datenbanken und Data Engineering?
Über welche Datenanalysetools verfügen Sie?
Mit welchen Skriptsprachen haben Sie Erfahrung? Gibt es eines, das Sie am liebsten verwenden?
Was sind Ihre Stärken als Datenwissenschaftler?
Was sind Ihre Schwächen als Datenwissenschaftler? Was haben Sie getan, um diese Schwächen zu überwinden?
Wie haben Sie statistische Modelle zur Lösung geschäftlicher Probleme eingesetzt?
Definieren Sie Clustering und erklären Sie, welche Eigenschaften ein Clustering-Algorithmus umfasst.
Was ist Imputation? Beschreiben Sie die verschiedenen Arten von Imputationsmethoden, die Sie verwendet haben.
Was ist eine Hash-Tabellenkollision? Wie kann man das verhindern?
Was sind die häufigsten Herausforderungen, mit denen Sie als Datenwissenschaftler konfrontiert sind?
Fragen zu erweiterten Analysen
Die Interviewer stellen detailliertere Fragen dazu, wie Sie Daten analysieren oder nutzen relevante Datenanalysefähigkeiten, um zu beurteilen, wie Sie in dieser Rolle abschneiden würden:
Wie würden Sie mit einer Situation umgehen, in der Sie einen Datensatz erhalten, der Ihrer Meinung nach verdächtige oder fehlende Daten enthält?
Erzählen Sie mir von einem wichtigen Datenanalyseprojekt, an dem Sie gearbeitet haben, und wie die daraus resultierenden Erkenntnisse Ihrem Team oder Ihrer Organisation zugute kamen.
Beschreiben Sie die Schritte, die Sie im Data-Mining-Prozess ausführen.
Beschreiben Sie die Schritte, die Sie im Datenvorbereitungsprozess unternehmen.
Was ist logistische Regression? Mit welchen Methoden werten Sie die Ergebnisse der logistischen Regressionsanalyse aus?
Erzählen Sie mir von dem jüngsten Datenanalyseprojekt, an dem Sie gearbeitet haben, und den wichtigsten Schritten, die Sie unternommen haben, um es abzuschließen.
An welchen Teilen eines Data-Science-Projekts arbeiten Sie am liebsten und warum?
Welche Datenanalysetools haben Sie bei Ihrem letzten Projekt verwendet und warum haben Sie sich für diese entschieden?
Erzählen Sie mir von einem herausfordernden Datenanalyseprojekt, an dem Sie gearbeitet haben, und wie Sie diese Herausforderungen gemeistert haben oder was Sie gelernt haben.
In diesem Job arbeiten Sie häufig mit Kollegen oder Stakeholdern zusammen, die keinen technischen Hintergrund in der Datenanalyse haben. Welche Erfahrungen haben Sie mit der Erklärung komplexer oder technischer Ideen in ähnlichen Situationen?
Wie bestimmen Sie, welche statistischen Methoden bei der Datenanalyse verwendet werden sollen?
Beschreiben Sie eine Situation, in der Sie eine Frist verpasst haben. Was haben Sie aus dieser Erfahrung gelernt?
Beschreiben Sie eine Zeit, in der Sie andere davon überzeugen mussten, Ihrer Idee oder Empfehlung zu folgen. Wie haben Sie das Buy-In erhalten?
Wie sieht Ihr Entscheidungsprozess bei der Erstellung von Datenvisualisierungen für Kunden oder Stakeholder aus?
Welche Schritte haben Sie im vergangenen Jahr unternommen, um Ihre analytischen Kenntnisse oder Fähigkeiten zu verbessern?
Interviewfragen mit Beispielantworten
Zur Vorbereitung auf ein Analysegespräch können Sie die folgenden Beispielfragen und -antworten nutzen:
46. Welche Aufgaben hat ein Datenwissenschaftler?
Interviewer stellen möglicherweise eine Frage wie diese, um sicherzustellen, dass Sie die Erwartungen an die Stelle verstehen. Sie möchten, dass Sie zeigen, wie sich die Rolle auf ihr Unternehmen auswirkt und davon profitiert. Um diese Frage zu beantworten, schauen Sie sich die Stellenbeschreibung an und finden Sie heraus, welche Qualifikationen oder Fähigkeiten mit der Stelle übereinstimmen. Zeigen Sie in Ihrer Antwort, dass Sie über diese Anforderungen verfügen, und versuchen Sie zu zeigen, wie Sie sie nutzen können, um einen Mehrwert für ihr Unternehmen zu schaffen.
Beispiel: „Als Datenwissenschaftler ist es meine Hauptaufgabe, Daten zu interpretieren und zu analysieren. In meinen vier Jahren in diesem Bereich habe ich die Erkenntnisse aus Analysen erfolgreich genutzt, um Berichte und Empfehlungen zu erstellen, die beim Aufbau und der Verbesserung von Unternehmen helfen. Ich habe zum Beispiel mit einem lokalen Restaurant zusammengearbeitet und dessen Verkaufsdaten analysiert. Ich gab ihnen Empfehlungen für neue Kundenmöglichkeiten, die sie erkunden konnten, und als Ergebnis stiegen ihre Umsätze im nächsten Quartal um 25 %. Ich möchte diese Fähigkeiten nutzen, um ähnliche Ergebnisse für Ihr Unternehmen zu erzielen.“
47. Wie würden Sie unordentliche Daten verwalten?
Als Datenanalytiker sind nicht alle Daten, mit denen Sie arbeiten, in einwandfreiem Zustand. Möglicherweise gibt es Inkonsistenzen oder mangelnde Struktur, die Ihre Analyse erschweren können. Interviewer möchten sehen, dass Sie mit häufigen Problemen umgehen können. Geben Sie daher eine Antwort, die die Schritte beschreibt, die Sie zur Lösung dieser Probleme unternehmen – in diesem Szenario, wie Sie Ihren Datensatz bereinigen und ihn für die Analyse besser verwalten können. Geben Sie nach Möglichkeit einen bestimmten Zeitpunkt an, zu dem Sie einen besonders unübersichtlichen Datensatz verarbeitet haben, um zu zeigen, dass Sie über einschlägige Erfahrung verfügen.
Beispiel: „Meine Schritte können je nach Situation variieren, aber es gibt viele Best Practices zum Bereinigen von Daten.“ Wenn ich mit chaotischen Daten arbeite, besteht mein erster Schritt normalerweise darin, die Hauptprobleme zu verstehen und dann zu bestimmen, wie ich sie lösen kann. Wenn ich zuerst die allgemeinen Probleme löse, verschafft mir das einen besseren Ausgangspunkt.
Außerdem sortiere ich die Daten, trenne sie nach ihren Attributen und identifiziere und entferne alle Duplikate, um die Genauigkeit meiner Analyse sicherzustellen. Ich behalte immer den Überblick über die Schritte, die ich unternehme, einschließlich aller Skripte oder Tools, die ich verwende, sodass ich sie in zukünftigen Projekten verwenden und an meine Datenbereinigungsanforderungen anpassen kann.“
48. Was ist eine Hintergrundüberprüfung? Mit welchen Methoden können Sie Daten verifizieren?
Interviewer stellen häufig eine Reihe technischer Fragen wie diese, um Ihr Wissen über grundlegende Analysekonzepte einzuschätzen. Sie möchten sicherstellen, dass Sie alle Aspekte der Rolle verstehen und somit ohne zusätzliche Schulung oder Anleitung die erforderlichen Aufgaben ausführen oder Probleme präzise lösen können. Geben Sie eine klare und prägnante Definition, wenn Sie dazu aufgefordert werden. Versuchen Sie bei der Beantwortung, die Konzepte so zu erklären, dass jeder sie verstehen kann, da Ihr Job möglicherweise erfordert, dass Sie mit Kollegen kommunizieren, die nicht über Ihre Analyseerfahrung verfügen.
Beispiel: „In der Datenanalyse bezieht sich Datenvalidierung auf den Prozess der Überprüfung der Qualität und Genauigkeit von Quelldaten. Dieser Prozess ist während eines Datenanalyseprojekts von entscheidender Bedeutung, da ich mit unorganisierten oder ungenauen Informationen keine ordnungsgemäße Analyse durchführen kann. Die beiden Methoden, die ich dabei verwende, sind Datenvalidierung und Datenvalidierung. Bei der Datenvalidierung verwende ich verschiedene Algorithmen, um den Datensatz auf etwaige Ungenauigkeiten zu überprüfen. Bei der Datenvalidierung nehme ich die Werte, die ich für ungenau halte, und bewerte sie Sie müssen sie anhand der Anwendungsfälle bearbeiten und dann die endgültige Entscheidung darüber treffen, ob diese Werte in meinen Datensatz aufgenommen werden sollen.“
49. Warum möchten Sie Analysen durchführen?
Interviewer stellen diese Frage, um mehr über Sie als Kandidaten und Ihre Motivation zu erfahren. Sie können spezifische Projekte nennen, an denen Sie gearbeitet haben und die Sie auf diesem Weg inspiriert haben, oder Datenanalysefunktionen, die Ihnen am Herzen liegen, um Ihr Interesse und Ihre Erfahrung zu beweisen. Sie möchten möglicherweise auch sicherstellen, dass Ihre Werte und Ihre Mission mit ihren übereinstimmen. Informieren Sie sich daher über diese Aspekte des Unternehmens und beziehen Sie sie nach Möglichkeit in Ihre Antwort ein.
Beispiel: „Einer der Gründe, warum ich mich für Datenanalyse interessiert habe, ist meine Leidenschaft für die Lösung von Problemen. In der Vergangenheit habe ich Datenanalysen genutzt, um Prozesse zu rationalisieren, die mein Team traditionell manuell durchführte – dies führte zu einer Produktivitätssteigerung, da sie nicht mehr selbst Datenbanken durchsuchen mussten. Mit dieser freien Zeit hatte unser Team viele Möglichkeiten, sich weiteren Aufgaben zu widmen wichtige Projekte im Unternehmen.
Mir gefällt auch der Storytelling-Aspekt der Datenanalyse. Bei meinem letzten Job habe ich nicht nur Prozesse automatisiert, sondern auch optisch ansprechende Grafiken für unsere Stakeholder-Präsentationen erstellt. Wir haben festgestellt, dass es durch das Hinzufügen von Datenvisualisierungen viel einfacher ist, den Kunden unsere Empfehlungen zu vermitteln und sie während der Präsentation einzubinden. Ich verspüre ein Erfolgserlebnis, weil ich weiß, dass sich meine analytischen Fähigkeiten positiv auf mein Team und die Arbeit, die wir leisten, ausgewirkt haben.“