Die 38 häufigsten Fragen im Vorstellungsgespräch für Datenanalysten • BUOM

22. Februar 2021

Wenn Sie daran interessiert sind, die Art und Weise zu beeinflussen, wie Unternehmen wichtige Entscheidungen treffen, könnte eine Karriere als Datenanalyst das Richtige für Sie sein. Datenanalysten analysieren, sammeln und analysieren Daten, um die Informationen zu erhalten, die für eine optimale Durchführung von Geschäftsabläufen erforderlich sind. Wenn Sie sich für eine Stelle als Datenanalyst bewerben, müssen Sie wissen, welche Fähigkeiten, Software und Prozesse für die Stelle wichtig sind. In diesem Artikel stellen wir 38 der häufigsten Fragen für Datenanalysteninterviews vor, die Ihnen wahrscheinlich gestellt werden, sowie Beispielantworten.

Allgemeine Probleme

Hier sind einige allgemeine Fragen, über die Sie bei der Vorbereitung nachdenken sollten:

• Was sind die häufigsten fehlenden Muster?

• Definieren Sie einen Ausreißer.

• Was ist KPI?

• Was ist die 80/20-Regel?

• Wozu dient eine Hash-Tabelle?

• Was sind Ihre Gehaltsvorstellungen?

• Warum möchten Sie die Rolle wechseln?

• Wie würden Ihre aktuellen Kollegen Sie beschreiben?

• Welche Fähigkeiten sollte ein Datenanalyst haben?

• Warum sind Sie die beste Person für diese Rolle?

Erfahrungen und Erfahrungsfragen von Datenanalysten

Hier sind einige Fragen, über die Sie nachdenken sollten, wenn es um Ihren Hintergrund und Ihre Erfahrung geht:

• Auf welche technischen Herausforderungen sollte ein Datenanalyst vorbereitet sein?

• Mit welchen Methoden validieren Sie Daten?

• Mit welcher Datenverarbeitungssoftware haben Sie Erfahrung?

• Beschreiben Sie ein komplexes Datenanalyseprojekt. Wie haben Sie es wiederhergestellt?

• Denken Sie an eine Zeit zurück, als Ihr Datenanalyseprojekt außergewöhnlich war. Was hat es so gemacht?

• Welche Erfahrung haben Sie in der Datenanalyse?

• Welche Programmiersprachen sind für Datenwissenschaftler wichtig?

• Was sind die Stärken und Schwächen Ihrer Datenanalyse?

• Erklären Sie, welche Datenanalysetools Sie verwendet haben. Welches sind deine Favoriten und warum?

• Wie bleiben Sie über wichtige Big-Data-Trends auf dem Laufenden?

Ausführliche Fragen

Lesen und studieren Sie diese detaillierten Fragen, um Ihren Vorstellungsgesprächserfolg zu verbessern:

• Beschreiben Sie die imputierte KNN-Methode.

• Was tun mit den Daten, wenn Verdachtsmomente bestehen?

• Was ist ein hierarchischer Clustering-Algorithmus?

• Was sind die gängigen Tools für die Arbeit mit Big Data?

• Was ist Clustering in Bezug auf Daten?

• Was ist Versuchsplanung?

• Beschreiben Sie die Eigenschaften von Clustering-Algorithmen.

• Beschreiben Sie den K-Means-Algorithmus.

Beispiele für Fragen und Antworten im Vorstellungsgespräch

Hier sind die wichtigsten Fragen für Datenanalysteninterviews mit detaillierten Antworten:

1. Welche Aufgaben haben Datenanalysten?

Diese Frage fordert potenzielle Analysten auf, darüber nachzudenken, welche Aufgaben sie in der Rolle eines Datenanalysten übernehmen werden. Sie können sich auf diese Art von Fragen vorbereiten, indem Sie die Stellenbeschreibung vor Beginn des Vorstellungsgesprächs sorgfältig durchlesen und in der Beschreibung nach einigen Fähigkeiten suchen, die zu Ihren eigenen passen.

Beispiel: „Datenanalysten koordinieren den Support für alle Daten und ihre Funktionen, führen Datenaudits und andere Dienstleistungen für Kunden durch und nutzen statistische Tools, um Erkenntnisse aus Geschäftsdaten abzuleiten, die verantwortungsvolle Unternehmensentscheidungen unterstützen und fördern.“ Der Einsatz von Big Data hilft Unternehmen, flexibler zu werden. , und Datenanalysten unterstützen bei alltäglichen Big-Data-Operationen.“

2. Was sind die besten Methoden zur Datenbereinigung?

Wenn Ihnen eine Frage zu Best Practices gestellt wird, nutzen Sie diese Gelegenheit, um zu zeigen, dass Sie über aktuelle und aktuelle Branchenkenntnisse verfügen.

Beispiel: „Best Practices für die Datenbereinigung umfassen Folgendes:

• Daten nach Attributen sortieren

• Bereinigen Sie es Schritt für Schritt und löschen Sie bei jedem Schritt Daten und stellen Sie sie wieder her

• Gruppieren Sie Daten in kleinere, besser verwaltbare Gruppen.“

3. Was sind die wichtigsten technischen Fähigkeiten, die ein Datenanalyst haben sollte?

Ordnen Sie die folgenden Fähigkeiten Ihren eigenen Erfahrungen zu. Verwenden Sie dazu die STAR-Methode zur Beantwortung von Interviewfragen, um Ihre Antwort zu vervollständigen.

Beispiel: „Die wichtigsten technischen Fähigkeiten, die ein Datenanalyst haben kann, sind Kenntnisse über Datenbanken, Kenntnisse über Big Data, Präsentationsfähigkeiten und die Fähigkeit, Analysen zu interpretieren.“ In meiner letzten Rolle als Datenanalyst bei Fiber One Optics wurde ich mit der Implementierung eines neuen Data Lake beauftragt. Ich nutzte mein Wissen über Big Data und Speichersysteme, um mit einem kleinen Team ein Projekt zu leiten. Das Ergebnis ist eine effizientere Möglichkeit, große Datenmengen zu speichern und für komplexe Analysen abzurufen.“

4. Beschreiben Sie eine Situation, in der Sie eine Frist verpasst haben, und beschreiben Sie, was Sie dabei gelernt haben.

Wenn Sie gebeten werden, ein Erlebnis zu beschreiben, haben Sie die Möglichkeit, die Fähigkeiten unter Beweis zu stellen, die Sie in der Situation entwickelt haben. Erwägen Sie die Verwendung der STAR-Methode zur Beantwortung von Interviewfragen, um diese Frage zu beantworten.

Beispiel: „Als ich bei RadTech arbeitete, wurde ich damit beauftragt, bis zum Ende des Tages alle Kundendaten zu überprüfen. Ich habe zu viel Zeit mit der Erstellung der Rezension verbracht und die Frist verpasst. Stattdessen konnte ich es am nächsten Tag fertigstellen. , aber ich habe gelernt, wie wichtig es ist, beim Gruppieren von Daten für die Überprüfung so effizient wie möglich zu sein.“

5. Warum haben Sie sich für eine Karriere in der Datenanalyse entschieden?

Diese Frage bringt Ihre Leidenschaft für Ihre Karriere auf den Punkt. Um zu antworten, erläutern Sie bitte ausführlich Ihr Interesse an Datenanalysen.

Beispiel: „Die Arbeit mit Daten kann zeitaufwändig sein, weshalb eine Karriere in der Datenanalyse für die akribischsten und lernbegeisterten Profis attraktiv sein kann.“ Einige Gründe, warum sich jemand für diesen Weg entscheidet, sind intrinsische Motivatoren wie „Erfolgserlebnisse“ oder „Stolz bei der Arbeit mit Daten“.

Was auch immer der Grund sein mag, nutzen Sie die Gelegenheit, im Vorstellungsgespräch zu glänzen und über Ihre Ziele und Ziele zu sprechen.

6. Welche Voraussetzungen haben Sie erfüllt, um Datenanalyst zu werden?

Diese Frage zielt darauf ab, Ihre Anmeldeinformationen zu erhalten. Beschreiben Sie Ihre Ausbildung und Erfahrung, die Sie zu einem guten Kandidaten für die Stelle als Datenanalyst macht.

Beispiel: „Um Datenanalyst zu werden, habe ich mit einem Bachelor-Abschluss in Mathematik begonnen. Anschließend wurde ich in die SQL-Sprache eingeführt und entwickelte die Fähigkeit, Daten für eine optimale Nutzung zu organisieren. Technisches Wissen im Zusammenhang mit Daten wie Datenmodellierung, Datenbereinigung und mehr. ist für diese Rolle von wesentlicher Bedeutung. Also habe ich auch diese Fähigkeiten entwickelt.“

7. Wie erstellt man ein Analyseprojekt?

Durch die Beantwortung dieser Frage können Sie Soft Skills wie Sauberkeit und Organisation unter Beweis stellen, die für die Rolle des Datenanalysten wichtig sind.

Beispiel: „In einem Analyseprojekt gibt es bestimmte Schritte, die wiederholt werden können. Wenn Sie ein Analyseprojekt starten, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen:

• Definiere das Problem.

• Erkunden Sie vorhandene Daten und erkunden Sie neue Daten, um Entscheidungen zu unterstützen.

• Bereiten Sie die Datenspeicherung vor.

• Wählen Sie ein überzeugendes Datenmodell, das zu den Analysen passt, die Sie erreichen möchten.

• Bestätigen Sie die Details.

• Implementieren Sie das Datenmodell und überprüfen Sie die Analysen.“

8. Was ist Datenbereinigung?

Die Datenbereinigung ist eine wichtige Funktion von Datenanalysten, weshalb Sie in einem Vorstellungsgespräch möglicherweise danach gefragt werden.

Beispiel: „Datenbereinigung ist der Prozess, bei dem Sie fehlerhafte oder veraltete Datenwerte entfernen oder ersetzen, um die Daten aktuell und für Geschäftszwecke einfach nutzbar zu halten.“ Man kann es auch Datenbereinigung nennen.“

9. Erklären Sie das Konzept der logistischen Regression.

Mit Fragen wie diesen können Sie Kenntnisse über wichtige Konzepte wie die logistische Regression nachweisen. Um eine genaue Antwort zu erhalten, geben Sie eine klare und prägnante Definition der logistischen Regression an.

Beispiel: „Dies ist ein Beispiel für eine statistische Methode, die Datenanalysten verwenden, um unabhängige Variablen zu untersuchen, die eine entscheidende Rolle für ein Ergebnis spielen.“ Zu den weiteren statistischen Methoden, die Datenanalysten verwenden, gehören:

• Meinen

• Rückschritt

• Standardabweichung

• Hypothesentest”

10. Vergleichen Sie Datenprofilierung und Data Mining.

Durch den Vergleich und die Gegenüberstellung zweier Fächer können Sie Kenntnisse in beiden Fächern nachweisen. So sprechen wir über Datenprofilierung und Data Mining.

Beispiel: „Hier sind die Merkmale von Data Mining und Data Profiling, die verglichen werden können:

*Datenprofilierung. Die Datenprofilierung führt Analysen auf Instanzebene durch und bietet Einblick in die Qualitäten jeder Instanz.*

* Data-Mining. Beim Data Mining liegt der Schwerpunkt auf der Auflösung von Datenclustern und auf der Suche nach Dingen wie Einheitlichkeit, Beziehungen und mehr.“ *