Если вы хотите повлиять на то, как корпорации принимают важные решения, то карьера аналитика данных может вам подойти. Аналитики данных анализируют, собирают и анализируют данные для получения информации, необходимой для оптимальной работы бизнеса. Если вы идете 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 лучших вопросов для собеседования с аналитиком данных, которые вам, скорее всего, зададут, и примеры ответов.
Общие вопросы
Вот несколько общих вопросов, над которыми стоит подумать, когда вы будете готовиться:
- Каковы общие закономерности отсутствия данных?
- Определение понятия выброс.
- Что такое KPI?
- Что такое правило 8020?
- Для чего нужна хэш-таблица?
- Каковы ваши зарплатные ожидания?
- Почему у вас есть желание сменить роль?
- Как бы вас охарактеризовали ваши нынешние коллеги?
- Какими навыками должен обладать аналитик данных?
- Почему вы лучше всего подходите на эту роль?
Вопросы об опыте и биографии аналитика данных
Вот несколько вопросов, над которыми стоит подумать, когда речь идет о вашей биографии и опыте:
- К каким техническим проблемам должен быть готов аналитик данных?
- Какие методы вы используете для проверки данных?
- С каким программным обеспечением для работы с данными у вас есть опыт?
- Опишите сложный проект по анализу данных. Как вы его сделали?
- Вспомните, когда ваш проект по анализу данных был исключительным. Что сделало его таким?
- Сколько у вас опыта в анализе данных?
- Какие языки программирования важны для специалистов по анализу данных?
- Каковы ваши сильные и слабые стороны в анализе данных?
- Объясните, какие инструменты анализа данных вы использовали. Какие из них вам нравятся больше всего и почему?
- Как вы следите за важными тенденциями в области Больших Данных?
Углубленные вопросы
Прочитайте и изучите эти подробные вопросы, чтобы добиться большего успеха на собеседовании:
- Опишите метод интерполяции KNN.
- Что следует делать с данными, если они вызывают подозрения?
- Что такое алгоритм иерархической кластеризации?
- Назовите общие инструменты для работы с большими данными?
- Что такое кластеризация применительно к данным?
- Что такое дизайн экспериментов?
- Опишите свойства алгоритмов кластеризации.
- Опишите алгоритм K-mean.
Примерные вопросы и ответы для интервью
Вот лучшие вопросы для собеседования с аналитиком данных с подробными ответами:
1. Какие обязанности возлагаются на аналитиков данных?
Этот вопрос просит потенциальных аналитиков подумать о том, что будет входить в их обязанности в роли аналитика данных. К этому типу вопросов можно подготовиться, внимательно изучив описание вакансии перед собеседованием и найдя в нем несколько навыков, которые соответствуют вашим собственным.
Пример: Аналитики данных координируют поддержку всех данных и их функций, выполняют аудит данных и другие услуги для клиентов, они используют статистические инструменты для получения информации из бизнес-данных, которая поддерживает и поощряет ответственное принятие корпоративных решений. Использование Больших Данных помогает бизнесу быть более гибким, а аналитики данных обеспечивают поддержку ежедневных операций, связанных с Большими Данными.
2. Каковы лучшие практики очистки данных?
Если вам задают вопрос о лучших практиках, используйте это как возможность продемонстрировать, что вы обладаете актуальными и свежими знаниями в отрасли.
Пример: Лучшие практики очистки данных включают следующее:
- Сортировка данных по атрибутам
- Поэтапная очистка данных, удаление и восстановление данных на каждом этапе
- Группируйте данные в более мелкие и управляемые группы
3. Какими наиболее важными техническими навыками должен обладать аналитик данных?
Согласуйте следующие навыки с вашим собственным опытом. Для этого используйте метод STAR для ответов на вопросы интервью, чтобы помочь заполнить свой ответ.
Пример: Наиболее важными техническими навыками, которыми может обладать аналитик данных, являются знание баз данных, знание Больших Данных, способность к презентации и умение интерпретировать аналитику. В моей последней должности аналитика данных в компании Fibre One Optics мне было поручено внедрить новое "озеро данных". Я использовал свои знания в области больших данных и систем хранения данных, чтобы возглавить проект с небольшой командой. В результате был разработан более эффективный способ хранения больших данных и их извлечения для сложной аналитической работы.
4. Опишите случай, когда вы не уложились в срок, и чему вы научились.
Когда вас просят описать опыт, у вас есть возможность продемонстрировать навыки, которые вы развили в той или иной ситуации. Рассмотрите возможность использования метода STAR для ответа на вопросы интервью, чтобы ответить на этот вопрос.
Пример: Когда я работал в компании RadTech, передо мной стояла задача проверить все данные клиента к концу дня. Я потратил слишком много времени на настройку валидации и пропустил срок. Я смог выполнить его на следующий день, вместо этого, но я узнал о том, как важно быть максимально эффективным при группировке данных для валидации.
5. Почему вы выбрали карьерный путь аналитика данных?
Этот вопрос проникает в суть вашей страсти к карьере. Чтобы ответить, тщательно объясните свой интерес к аналитике данных.
Пример: Работа с данными может отнимать много времени, поэтому карьера аналитика данных может понравиться самым дотошным профессионалам, которые любят учиться. Некоторые причины, по которым кто-то может выбрать этот путь - это внутренние мотиваторы, такие как чувство выполненного долга или испытывающих чувство гордости при работе с данными .
Какой бы ни была причина, используйте это как возможность проявить свою индивидуальность на собеседовании и рассказать о своих целях и задачах.
6. Какие требования вы выполнили, чтобы стать аналитиком данных?
Этот вопрос направлен на выяснение ваших профессиональных качеств. Предложите описание вашего образования и опыта, которые делают вас сильным кандидатом на должность аналитика данных.
Пример: Чтобы стать аналитиком данных, я начал со степени бакалавра по математике. Затем я познакомился с языком SQL и приобрел способность организовывать данные для оптимального использования. Технические знания, специфические для данных, такие как моделирование данных, очистка данных и многое другое, необходимы для этой роли. Поэтому я развивал и эти навыки.
7. Как вы делаете проект по аналитике?
Ответ на этот вопрос позволяет вам проявить такие мягкие навыки, как организованность и порядок, которые важны для роли аналитика данных.
Пример: В аналитическом проекте есть определенные шаги, которые повторяются. Когда вы начинаете аналитический проект, вы должны следовать следующим шагам:
- Определить проблему.
- Изучить существующие данные и исследуйте новые данные для поддержки решений.
- Подготовить данные для хранения.
- Выбрать убедительную модель данных, которая имеет смысл для аналитики, которую вы хотите достичь.
- Валидировать данные.
- Внедрить модель данных и анализировать аналитику .
8. Что такое очистка данных?
Очистка данных является важной функцией аналитиков данных, поэтому на собеседовании вас могут спросить об этом.
Пример: Очистка данных - это процесс удаления или замены ошибочных или устаревших значений данных для поддержания их актуальности и возможности использования в деловых целях. Это также может называться очисткой данных.
9. Объясните концепцию логистической регрессии.
Подобные вопросы позволяют продемонстрировать знание таких важных понятий, как логистическая регрессия. Для точного ответа дайте четкое, 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, используемые аналитиками данных, включают:
- Значение
- Регрессия
- Стандартное отклонение
- Проверка гипотез
10. Сравните и противопоставьте профилирование данных и добычу данных.
Сравнение и противопоставление двух предметов дает вам возможность продемонстрировать знания по обоим предметам. Вот как следует говорить о профилировании и анализе данных.
Пример: Вот черты добычи данных и профилирования данных, которые можно сравнить:
Профилирование данных: При профилировании данных анализ проводится на уровне экземпляра, что позволяет получить представление о качествах каждого экземпляра.
Добыча данных: Добыча данных подчеркивает разрешение кластеров данных, ища такие вещи, как однородность, взаимосвязи и многое другое.
- indeed.com
Поделиться
