Domande di intervista comuni per gli analisti di dati

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Domande di intervista comuni per gli analisti di dati

Sommario:

Anonim

La domanda di analisti di dati, spesso chiamati scienziati di dati, sta crescendo in modo esponenziale, poiché più industrie e aziende si affidano a grandi dati per aiutare a guadagnare un vantaggio sulla loro concorrenza. Gli analisti di dati traducono grandi quantità di dati numerici in inglese, che aiuta le aziende a prendere decisioni di business migliori. Le opportunità sono disponibili in quasi tutti i settori che vanno dall'assistenza sanitaria agli sport professionistici. I candidati ideali nel campo dell'analisi dei dati necessitano di conoscenze e di esperienze nell'analisi dei mercati e dovrebbero avere gradi statistici.

La ricerca di un nuovo lavoro può essere difficile ed è importante sfruttare tutte le opportunità per aumentare la tua carriera. Uno degli aspetti più importanti di una ricerca di lavoro si sta preparando per interviste, che molti cacciatori di lavoro spesso trascurano. L'ultima cosa che vuoi è essere catturati da una questione che non hai visto arrivare e trovarti inciampando la tua strada attraverso una risposta al volo. Preparare le tue risposte alle seguenti domande di interrogatorio di analisi dati dei dati comuni potrebbero fare la differenza tra il rifiuto e l'avanzamento della carriera.

"Che cosa significa" grandi dati "per te? "

" Grandi dati "è una delle frasi più recenti e spesso sbagliate di buzz utilizzate nel mondo degli affari, per cui è meglio avere una buona comprensione di quello che è esattamente. Innanzitutto, dare una panoramica approfondita degli aspetti fondamentali, e poi fornire illustrazioni illustrative a cui il tuo intervistatore può relazionarsi. Nella maggior parte delle interviste di lavoro aziendale, probabilmente devi rispondere individualmente a diversi rappresentanti della società e avete bisogno di risposte correlate per ciascuno.

Quando parli con un rappresentante delle risorse umane, fornire risposte generali che mostrano la tua ampiezza di conoscenze sull'argomento. Puoi anche incontrare un utente finale aziendale più interessato a come l'analisi dei dati beneficia del suo reparto identificando un problema e trovando la soluzione. Un pro IT non si preoccupa tanto dei risultati quanto il processo che hai usato per ottenerli. In questo caso, essere pronti a fornire dettagli precisi sui metodi e sulle piattaforme software utilizzate per ottenere i tuoi risultati.

"Quali sono i punti di forza della comunicazione? "

Mentre si tratta di una domanda di intervista comune per quasi ogni settore, è particolarmente importante per gli analisti dei dati di avere una buona risposta. Tipicamente, provenienti dal mondo delle statistiche, dell'informatica o dell'ingegneria, gli analisti dei dati non sono esattamente conosciuti per le loro competenze. Potresti essere il più grande scienziato di dati nel mondo, ma se non riesci a comunicare i tuoi dati ai tuoi utenti finali o alla gestione, vedono solo un gruppo di numeri e non riconoscono alcun beneficio del tuo lavoro.

Per avere grandi dati per avere un impatto positivo, deve essere presentato in un modo che aiuta i decisori a capire cosa significa. Devi essere in grado di tradurre informazioni dettagliate e complesse a un'ampia gamma di persone senza spargere il gergo e confondere e frustrare tutti coloro che sono coinvolti.

"Descrivere il più grande problema che hai affrontato nell'analisi dei dati"

Quando si tratta di dati, è inevitabile che si esegua spesso in situazioni che non vanno secondo il piano. Questa è una buona opportunità per fornire esempi di abilità di risoluzione dei problemi, descrivendo i tuoi grandi fallimenti di dati e i processi dettagliati progettati per superarli. Mentre esempi di esperienza professionale sono altamente preferiti, è possibile discutere di problemi incontrati durante gli studi di casi accademici.

Presentate la tua risposta in modo semplice e non esegui la domanda dicendo che non hai mai avuto problemi. Questo non mostra incredibili esperienze di analisi, ma dimostra di non dire la verità o non hai abbastanza esperienza.