Introduction à Data Analyst Interview Questions et réponses
Il y a une demande accrue de carrières en science des données, en analyse de données et en programmation, le besoin d'analyste de données est plus élevé. Si nous sommes intéressés par la résolution de problèmes, la communication des connaissances avec les autres, la carrière d'analyste de données serait la meilleure. La plupart des analystes de données visent des données à grande échelle telles que Hadoop. Les compétences de base requises pour être un analyste de données sont l'apprentissage du langage de script et statistique, Advanced Excel, la connaissance de SQL, ont besoin de bonnes compétences de présentation pour rapporter et visualiser des données, l'exploration de données de conception de base de données, le nettoyage. Leur travail consiste à collecter les données et à les utiliser pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales.
Ils travaillent avec de grandes quantités de données telles que des chiffres, des faits, des données brutes et des chiffres, ont besoin de voir à travers les données et de les analyser pour donner les prédictions finales. Ils utilisent généralement des systèmes et des applications de calcul pour comprendre les chiffres. Les principaux objectifs d'un analyste de données sont de découvrir des informations utiles et de soutenir la prise de décision dans leur entreprise. L'analyste de données a les responsabilités suivantes:
- Travail en équipe, management, data scientist
- Analyser et interpréter les résultats à l'aide d'outils statistiques
- Fournir des rapports de données à la direction
- Trouver de nouvelles opportunités pour l'amélioration des processus
L'analyste de données s'appuie sur divers outils pour collecter les données. Certains outils courants sont:
- Exceller
- SQL
- Google Analytics
- Tableau
- Visual Optimizer
À quoi ressemble une journée pour Data Analyst?
L'analyste de données rassemblera et récupérera les données, les traitera pour donner des informations significatives à l'utilisateur externe. Leur travail varie en fonction du type de données qui leur sont fournies (ventes, social, inventaire). Ils passent leur temps à développer des systèmes de collecte de données et à faire de leur mise en œuvre des rapports qui aideront leur entreprise à diriger.
Avantages et inconvénients de l'analyste de données:
Avantages:
- Data Analyst est très demandé, avec un salaire attractif aux niveaux d'entrée.
- Peut travailler pour un large éventail d'entreprises, offrant des opportunités de carrière
Les inconvénients:
- Besoin d'acquérir des compétences en programmation SQL pour travailler avec un volume élevé de données
Maintenant, si vous recherchez un emploi lié à Data Analyst, vous devez vous préparer aux questions d'entrevue de Data Analyst 2019. Il est vrai que chaque entretien est différent selon les différents profils d'emploi. Ici, nous avons préparé les importantes questions et réponses d'entrevue des analystes de données qui vous aideront à réussir votre entrevue.
Dans cet article sur les questions d'entrevue Data Analyst 2019, nous présenterons les 10 questions d'entretien Data Analyst les plus importantes et les plus fréquemment utilisées. Ces questions aideront les étudiants à construire leurs concepts autour de Data Analyst et les aideront à réussir l'entretien.
Partie 1 - Questions d'entrevue des analystes de données (de base)
Cette première partie couvre les questions et réponses d'entrevue de base de Data Analyst
Q1. Quel est le rôle de l'analyste de données et l'application du rôle de l'analyste de données?
Répondre:
L'analyste de données recueille des données de différentes sources et analyse le résultat en utilisant différentes techniques statistiques. Les principales responsabilités sont de générer des informations à partir des données et de produire le résultat pour les clients externes. Il existe une énorme opportunité dans les secteurs de la biotechnologie et de la fabrication. Le projet du génome humain en est un exemple.
Q2. Comment Excel est utilisé dans l'analyse des données et répertorie les différentes étapes impliquées dans un projet d'analyse?
Répondre:
Excel est utilisé à diverses fins pour générer des résumés et les présenter dans un tableau de bord Excel interactif pour une compréhension facile. La tabulation croisée est effectuée dans Excel en utilisant un tableau croisé dynamique.
Les différentes étapes du projet d'analyse sont les suivantes:
- Comprendre le problème commercial
- Explorer les données
- Validation du modèle avec de nouveaux ensembles de données.
- Suivi des résultats pour analyser les performances du processus.
Passons aux prochaines questions d'entrevue de Data Analyst.
Q3. Mentionnez la différence entre l'exploration de données et l'analyste de données.
Répondre:
| Exploration de données | Analyste de données |
| Ils construisent un algorithme pour identifier la structure des données. La principale responsabilité ici est de rendre les données plus utilisables. | Ce n'est pas une personne individuelle. Le profil de poste implique la préparation des données brutes, le nettoyage, la transformation, la modélisation et enfin le résultat est publié sous forme de graphiques basés sur des visualisations. |
| Ils sont basés sur un modèle mathématique et des méthodes scientifiques pour définir une donnée | Ils utilisent l'intelligence d'affaires et des méthodes analytiques pour les données. |
| Ils n'impliquent pas la visualisation des données. | Ils produisent un résultat en utilisant la visualisation. |
Q4. Donner les problèmes rencontrés par un analyste de données et quelles sont les compétences clés requises pour l'analyste de données?
Répondre:
Il s'agit des questions d'entrevue les plus posées lors d'une entrevue. Certains des problèmes rencontrés par l'analyste de données sont
- Orthographe en double
- Données manquantes et se chevauchant
- Valeurs illégales
- Plusieurs entrées.
Les compétences clés requises pour Data Analyst sont
Ils devraient avoir les compétences suivantes:
Connaissance des bases de données, connaissances du Big Data, compétences en présentation
Q5. Qu'entendez-vous par nettoyage des données et qu'implique l'analyse exploratoire des données?
Répondre:
Au cours de ce processus, les données indésirables sont triées et toutes les possibilités d'erreur sont exclues afin d'améliorer la qualité des données. La meilleure façon de nettoyer les données est:
- Séparation des données
- Création d'un script ou de fonctions utilitaires
- Analyse des statistiques de chaque colonne de données
Les données exploratoires impliquent
- Trouver des statistiques descriptives
- Visualisez les données avec des graphiques, des tracés
- Techniques univariées et multivariées
- Histogrammes, nuages de points, distribution quantile
Partie 2 - Questions d'entrevue d'analyste de données (avancé)
Jetons maintenant un coup d'œil aux questions et réponses d'entrevue avancées de Data Analyst.
Q6. Quelles sont les méthodes de validation utilisées par l'analyste de données et quels outils techniques sont souvent utilisés pour l'analyse et la présentation?
Répondre:
Les méthodes les plus couramment utilisées par l'analyste de données sont:
- Filtrage des données
- Verification des données
Q7. Quelle est la différence entre Data Scientist et Data Analyst?
Répondre:
La différence est que la compréhension de l'informatique et l'analyse des données à l'échelle. Les scientifiques des données n'ont besoin que de concepts de base de la statistique, et les nouveaux outils développés sont de plus en plus utiles pour les scientifiques des données. Le rôle des scientifiques des données et des analystes de données n'est pas défini et varie selon les compétences propres et les industries. Les scientifiques des données peuvent réussir à devenir analyste de données.
Passons aux prochaines questions et réponses d'entrevue de Data Analyst.
Q8. Comment gérer la base de données en tant qu'analyste de données et quelles sont les procédures pour analyser les données?
Répondre:
Data Analyst est responsable de la conception et de la sécurité de la base de données. Ils améliorent la base de données sur une base régulière afin qu'elle réponde à la demande des besoins du marché. Les procédures d'analyse des données sont les suivantes:
- Résoudre le problème analytique
- Trouver la relation entre les catégories de données
- Nettoyage des données
- Statistiques informatiques
- Faire un rapport sur l'analyse
Q9. Quelles sont les différentes techniques variables que nous connaissons?
Répondre:
Il s'agit des questions les plus fréquemment posées lors d'un entretien avec Data Analyst. Les différentes techniques variables sont
- Critères de valeur de l'information
- Regroupement
- Composants principaux
- Analyse factorielle
Q10. Comment traiter les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes?
Répondre:
Les valeurs manquantes sont remplacées par la valeur moyenne des séries dans les données de séries chronologiques. Utilisation de la transformation du poids de la preuve pour traiter les valeurs manquantes. Les valeurs numériques éloignées de zéro sont traitées comme des valeurs aberrantes.
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Ceci a été un guide pour la liste des questions et réponses d'entrevue de Data Analyst afin que le candidat puisse réprimer facilement ces questions d'entrevue de Data Analyst. Ici, dans cet article, nous avons étudié les principales questions d'entrevue des analystes de données qui sont souvent posées lors des entretiens. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus:
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