۳۸ سوال برتر مصاحبه تحلیلگر داده

سوالات عمومی

در اینجا چند سؤال کلی وجود دارد که باید در حین آماده شدن درباره آنها فکر کنید:

• الگوهای گمشده رایج کدامند؟
• پرت را تعریف کنید
• KPI چیست؟
• قانون ۸۰/۲۰ چیست؟
• جدول هش برای چیست؟
• میزان حقوق درخواستی شما چقدر است؟
• چرا تمایل به تغییر نقش دارید؟
• همکاران فعلی شما چگونه شما را توصیف می کنند؟
• یک تحلیلگر داده چه مهارت هایی باید داشته باشد؟
• چرا برای این نقش مناسب ترین هستید؟

سوالاتی در مورد تجربه و پیشینه تحلیلگر داده

در اینجا چند سوال وجود دارد که باید در مورد سابقه و تجربه خود فکر کنید:

• یک تحلیلگر داده باید برای چه مسائل فنی آماده باشد؟
• از چه روش هایی برای اعتبارسنجی داده ها استفاده می کنید؟
• با چه نرم افزار دیتا تجربه ای دارید؟
• یک پروژه تجزیه و تحلیل داده دشوار را توصیف کنید. چگونه آن را بازیابی کردید؟
• به زمانی فکر کنید که پروژه تجزیه و تحلیل داده شما استثنایی بوده است. چه چیزی باعث شد که اینطور شود؟
• چقدر در تجزیه و تحلیل داده ها تجربه دارید؟
• چه زبان های برنامه نویسی برای دانشمندان داده مهم است؟
• نقاط قوت و ضعف تجزیه و تحلیل داده شما چیست؟
• توضیح دهید که از چه ابزارهای تجزیه و تحلیل داده استفاده کرده اید. کدامیک مورد علاقه شماست و چرا؟
• چگونه از روندهای مهم در داده های بزرگ به روز می شوید؟

مرتبط: چگونه به یک تحلیلگر داده تبدیل شویم: به علاوه مهارت ها و …

سوالات عمیق

برای موفقیت بیشتر در مصاحبه خود، این سوالات عمیق را بخوانید و مطالعه کنید:

• روش انتساب KNN را شرح دهید.
• در صورت مشکوک بودن به داده ها چه باید کرد؟
• الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی چیست؟
• ابزارهای رایج برای کار با داده های بزرگ را نام ببرید؟
• خوشه بندی با توجه به داده ها چیست؟
• طراحی آزمایش ها چیست؟
• ویژگی های الگوریتم های خوشه بندی را شرح دهید.
• الگوریتم K-mean را شرح دهید.

مطالب مرتبط: روش STAR برای پاسخ به سوالات

نمونه سوال و پاسخ مصاحبه

در اینجا بهترین سوالات مصاحبه تحلیلگر داده با پاسخ های عمیق آمده است:

۱. تحلیلگران داده چه مسئولیت هایی دارند؟

این سوال از تحلیلگران بالقوه می خواهد که در نقش تحلیلگر داده ها چه وظیفه ای بر عهده آنها خواهد بود. این نوع سوال را می توان با مطالعه دقیق شرح شغل قبل از ورود به مصاحبه و یافتن چند مهارت از توضیحات که مطابق با مهارت شماست، برای آن آماده کرد.

به عنوان مثال: “تحلیلگران داده پشتیبانی را برای همه داده ها و عملکردهای آن هماهنگ می کنند، ممیزی داده ها و سایر خدمات را برای مشتریان انجام می دهند، آنها از ابزارهای آماری برای به دست آوردن بینش از داده های تجاری استفاده می کنند که از تصمیم گیری مسئولانه شرکتی پشتیبانی و تشویق می کند. استفاده از داده های بزرگ به کسب و کارها کمک می کند چابک تر شوند. و تحلیلگران داده از عملیات روزانه پیرامون Big Data پشتیبانی می کنند.”

۲. بهترین روش ها در پاکسازی داده ها چیست؟

اگر در مورد بهترین شیوه ها سؤالی دارید، از آن به عنوان فرصتی برای نشان دادن اینکه دانش فعلی و به روزی از صنعت دارید استفاده کنید.

مثال: “بهترین شیوه ها برای پاکسازی داده ها شامل موارد زیر است:

• مرتب سازی داده ها بر اساس ویژگی ها
• آن را گام به گام با حذف و تعمیر داده ها در هر مرحله پاک کنید
• داده ها را به گروه های کوچکتر و قابل مدیریت تر گروه بندی کنید”

۳. مهمترین مهارت های فنی که یک تحلیلگر داده باید داشته باشد چیست؟

مهارت های زیر را با تجربه خود هماهنگ کنید. برای انجام این کار، از روش STAR برای پاسخ دادن به سؤالات مصاحبه برای کمک به تکمیل پاسخ خود استفاده کنید.

به عنوان مثال: “مهم ترین مهارت های فنی که یک تحلیلگر داده می تواند داشته باشد، دانش پایگاه داده، دانش Big Data، توانایی های ارائه و مهارت در تفسیر تجزیه و تحلیل است. در آخرین نقشم به عنوان تحلیلگر داده برای Fiber One Optics، من وظیفه پیاده سازی یک دریاچه داده جدید. من از دانش خود در مورد داده های بزرگ و سیستم های ذخیره سازی داده استفاده کردم تا پروژه را با یک تیم کوچک هدایت کنم. نتیجه روش موثرتری برای ذخیره داده های بزرگ و بازیابی آنها برای تجزیه و تحلیل پیچیده بود.”

۴. زمانی را که نتوانستید ضرب الاجل را رعایت کنید و چیزهایی که یاد گرفته اید را توصیف کنید.

وقتی از شما خواسته می شود تجربه ای را توصیف کنید، این فرصت را دارید که مهارت هایی را که در یک موقعیت خاص توسعه داده اید نشان دهید. برای پاسخ به این سوال از روش STAR برای پاسخ به سوالات مصاحبه استفاده کنید.

به عنوان مثال: “هنگامی که در RadTech کار می کردم، وظیفه داشتم تمام داده های مشتری را تا پایان روز اعتبار سنجی کنم. زمان زیادی را صرف تنظیم اعتبار سنجی کردم و ضرب الاجل را از دست دادم. به جای آن روز بعد توانستم آن را تکمیل کنم. ، اما متوجه شدم که چقدر مهم است که هنگام گروه بندی داده ها برای اعتبار سنجی تا حد امکان کارآمد باشیم.”

۵. چرا مسیر شغلی تجزیه و تحلیل داده را انتخاب کردید؟

این سوال به هسته اصلی علاقه شما به حرفه می رسد. برای پاسخ، علاقه خود را به تجزیه و تحلیل داده ها به دقت توضیح دهید.

مثال: “کار با داده‌ها می‌تواند زمان‌بر باشد و به همین دلیل، حرفه‌ای در تجزیه و تحلیل داده‌ها ممکن است برای دقیق‌ترین متخصصانی که عاشق یادگیری هستند جذاب باشد. برخی از دلایلی که ممکن است کسی این مسیر را انتخاب کند، انگیزه‌های درونی است مانند “احساس انجام” یا “داشتن” احساس غرور در کار با داده ها».

به هر دلیلی، از این فرصت به عنوان فرصتی برای نشان دادن بخشی از شخصیت خود در مصاحبه و صحبت در مورد اهداف و مقاصد خود استفاده کنید.

مطالب مرتبط: چگونه برای مصاحبه آماده شویم

۶. برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده چه شرایطی را رعایت کرده اید؟

این سوال به دنبال استخراج اعتبار شماست. شرحی از تحصیلات و تجربه خود ارائه دهید که شما را به یک کاندیدای قوی تحلیلگر داده تبدیل می کند.

به عنوان مثال: “برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده، من با مدرک لیسانس در ریاضیات شروع کردم. سپس با زبان SQL آشنا شدم و توانایی زیادی در سازماندهی داده ها برای استفاده بهینه ایجاد کردم. دانش فنی مختص داده ها مانند مدل سازی داده ها، پاکسازی داده ها و موارد دیگر. برای این نقش ضروری است. بنابراین من این مهارت ها را نیز توسعه دادم.”

۷. چگونه یک پروژه تحلیلی را جمع آوری می کنید؟

پاسخ به این سوال به شما امکان می دهد مهارت های نرمی مانند منظم بودن و سازماندهی را نشان دهید که برای نقش یک تحلیلگر داده مهم است.

مثال: “یک پروژه تجزیه و تحلیل دارای مراحل خاصی است که قابل تکرار هستند. هنگامی که یک پروژه تحلیلی را شروع می کنید، باید این مراحل را دنبال کنید:

• مشکل را تعریف کنید.
• داده های موجود را کاوش کنید و داده های جدید را برای پشتیبانی از راه حل ها تحقیق کنید.
• داده ها را برای ذخیره سازی داده ها آماده کنید.
• یک مدل داده قانع کننده را انتخاب کنید که برای تجزیه و تحلیلی که به دنبال دستیابی به آن هستید منطقی باشد.
• داده ها را اعتبار سنجی کنید.
• پیاده سازی مدل داده و بررسی تجزیه و تحلیل».

۸. پاکسازی داده ها چیست؟

پاکسازی داده ها یکی از وظایف ضروری تحلیلگران داده است و بنابراین ممکن است در مصاحبه از شما در مورد آن سوال شود.

مثال: “پاکسازی داده ها فرآیندی است که توسط آن مقادیر داده های اشتباه یا قدیمی را حذف یا جایگزین می کنید تا داده ها را به روز نگه دارید و به راحتی برای اهداف تجاری قابل استفاده باشد. ممکن است به آن پاکسازی داده نیز گفته شود.”

۹. مفهوم رگرسیون لجستیک را توضیح دهید.

سوالاتی از این دست به شما امکان می دهد دانش مفاهیم مهمی مانند رگرسیون لجستیک را نشان دهید. برای پاسخ دقیق، یک تعریف واضح و مختصر از رگرسیون لجستیک ارائه دهید.

مثال: “این نمونه ای از یک روش آماری است که تحلیلگران داده برای بررسی متغیرهای مستقلی که نقش تعیین کننده ای در نتیجه دارند استفاده می کنند. سایر روش های آماری که تحلیلگران داده استفاده می کنند عبارتند از:

• منظور داشتن
• پسرفت
• انحراف معیار
• آزمایش فرضیه”

مطالب مرتبط: نکات مصاحبه

۱۰. مقایسه و مقایسه پروفایل داده و داده کاوی.

مقایسه و تضاد دو موضوع به شما این امکان را می دهد که دانش هر دو را نشان دهید. در اینجا نحوه صحبت در مورد پروفایل و داده کاوی آورده شده است.

به عنوان مثال : “در اینجا ویژگی های داده کاوی و پروفایل داده وجود دارد که می توان آنها را با هم مقایسه کرد:

*پروفایل سازی داده ها: در نمایه سازی داده ها، تجزیه و تحلیل در سطح نمونه رخ می دهد و بینشی در مورد کیفیت هر نمونه ارائه می دهد.

*داده کاوی: داده کاوی بر وضوح خوشه های داده تاکید دارد و به دنبال چیزهایی مانند یکنواختی، روابط و موارد دیگر است.”*