Úvod do otázok a odpovedí na rozhovor s analytikom údajov
Zvýšil sa dopyt po kariére v oblasti dátovej analýzy, analýzy údajov a programovania, potreba analytikov údajov je vyššia. Ak máme záujem o riešenie problémov, sprostredkovanie vedomostí s ostatnými, kariéra analytikov údajov by bola najlepšia. Väčšina analytikov údajov sa zameriava na rozsiahle údaje, ako napríklad Hadoop. Základné zručnosti potrebné na to, aby ste boli analytikom údajov, sú výučba skriptovacieho a štatistického jazyka, pokročilý Excel, znalosť jazyka SQL, potrebné dobré prezentačné zručnosti na vykazovanie a vizualizáciu údajov, dolovanie údajov o návrhu databázy, čistenie. Ich úlohou je zhromažďovať údaje a využívať ich na pomoc spoločnostiam robiť lepšie obchodné rozhodnutia.
Pracujú s veľkým množstvom údajov, ako sú čísla, fakty, nespracované údaje a čísla, musia údaje preveriť a analyzovať, aby poskytli konečné predpovede. Čísla zvyčajne zisťujú pomocou systémov a výpočtových aplikácií. Hlavným cieľom analytika údajov je objavovanie užitočných informácií a podpora rozhodovania v ich podnikaní. Analytik údajov má tieto povinnosti:
- Práca s tímami, manažmentom, vedcom údajov
- Analýza a interpretácia výsledkov pomocou štatistických nástrojov
- Poskytovanie správ o údajoch manažmentu
- Nájdenie nových príležitostí na zlepšenie procesov
Analytik údajov sa pri zbere údajov spolieha na rôzne nástroje. Niektoré bežné nástroje sú:
- vynikať
- SQL
- Google Analytics
- výjav
- Vizuálny optimalizátor
Ako vyzerá deň pre analytika údajov?
Analytik údajov údaje zhromaždí a získa, spracuje ich, aby poskytol zmysluplné informácie externému používateľovi. Ich práca sa líši v závislosti od typu údajov, s ktorými sa uvádzajú (predaj, sociálne siete, inventár). Trávia svoj čas vývojom systémov na zhromažďovanie údajov a ich implementáciu do správ, ktoré im pomôžu viesť spoločnosť.
Výhody a nevýhody analytika údajov:
Pros:
- Vysoký dopyt po údajových analytikoch s atraktívnym platom na vstupných úrovniach.
- Môže pracovať pre široké spektrum spoločností, ktoré ponúkajú pracovné príležitosti
Zápory:
- Potreba naučiť sa programovacie zručnosti SQL na prácu s veľkým objemom údajov
Teraz, ak hľadáte prácu, ktorá súvisí s Data Analyst, musíte sa pripraviť na otázky týkajúce sa rozhovoru s Data Analyst 2019. Je pravda, že každý pohovor sa líši podľa rôznych profilov zamestnania. Pripravili sme pre vás dôležité otázky a odpovede týkajúce sa rozhovoru s údajmi a analýzy, ktoré vám pomôžu dosiahnuť úspech v pohovore.
V tomto článku na otázky týkajúce sa rozhovorov s údajmi z analytika z roku 2019 vám predstavíme 10 najdôležitejších a často používaných otázok z rozhovoru s údajmi. Tieto otázky pomôžu študentom rozvinúť svoje koncepcie okolo Data Analyst a pomôžu im pri rozhovore.
1. časť - Rozhovory s analytikom údajov (základné)
Táto prvá časť sa venuje základným otázkam a odpovediam na rozhovor s analytikom údajov
Q1. Aká je úloha analytika údajov a uplatňovanie úlohy analytika údajov?
odpoveď:
Analytik údajov zbiera údaje z rôznych zdrojov a analyzuje výsledok pomocou rôznych štatistických metód. Hlavnou zodpovednosťou je generovanie prehľadov z údajov a poskytovanie výsledku externým klientom. Biotechnologické a výrobné odvetvia majú obrovskú príležitosť. Príkladom je projekt ľudského genómu.
Q2. Ako sa Excel používa pri analýze údajov a uvádza zoznam rôznych krokov, ktoré sa podieľajú na analytickom projekte?
odpoveď:
Excel sa používa na rôzne účely ako generovanie súhrnov a ich prezentácia v interaktívnom paneli Excelu pre ľahké porozumenie. Krížová tabuľka sa vykonáva v Exceli pomocou kontingenčnej tabuľky.
Rôzne kroky, ktoré sú súčasťou analytického projektu, sú:
- Pochopiť obchodný problém
- Preskúmanie údajov
- Overenie modelu pomocou nových súborov údajov.
- Sledovanie výsledkov s cieľom analyzovať výkonnosť procesu.
Prejdime k ďalším otázkam týkajúcim sa rozhovorov s údajovými analytikmi.
Q3. Uveďte rozdiel medzi ťažbou údajov a analytikom údajov.
odpoveď:
| Ťažba dát | Analytik údajov |
| Budujú algoritmus na identifikáciu štruktúry údajov. Hlavnou zodpovednosťou je zvýšenie použiteľnosti údajov. | Nie sú to jednotlivé osoby. Profil práce zahŕňa prípravu prvotných údajov, čistenie, transformáciu, modelovanie a nakoniec je výsledok publikovaný vo forme grafov založených na vizualizáciách. |
| Sú založené na matematickom modeli a vedeckých metódach na definovanie údajov | Používajú obchodné informácie a analytické metódy pre údaje. |
| Nezahŕňajú vizualizáciu údajov. | Výsledkom je vizualizácia. |
Q4. Poskytnite problémy, ktorým čelí analytik údajov a aké sú kľúčové zručnosti potrebné pre analytika údajov?
odpoveď:
Toto sú najčastejšie kladené otázky týkajúce sa rozhovoru Data Analyst Interview. Niektoré z problémov, ktorým čelia analytici údajov, sú
- Duplikáty pravopisov
- Chýbajúce a prekrývajúce sa údaje
- Nelegálne hodnoty
- Viaceré záznamy.
Kľúčové zručnosti potrebné pre analytikov údajov sú
Mali by mať tieto zručnosti:
Znalosť databázy, znalosť veľkých dát, prezentačné zručnosti
Q5. Čo myslíš tým vyčistením údajov a čo zahŕňa prieskumná analýza údajov?
odpoveď:
Počas tohto procesu sú nežiaduce údaje vytriedené a všetky možnosti chýb sú vylúčené, aby sa zlepšila kvalita údajov. Najlepším spôsobom vyčistenia údajov je:
- Segregácia údajov
- Vytvorenie skriptu alebo pomocných funkcií
- Analýza štatistík každého stĺpca údajov
Prieskumné údaje zahŕňajú
- Vyhľadanie popisnej štatistiky
- Vizualizujte údaje pomocou grafov, grafov
- Univariačné a multivariačné techniky
- Histogramy, bodové analýzy, kvantové rozdelenie
2. časť - Rozhovory s analytikom údajov (rozšírené)
Pozrime sa teraz na pokročilé otázky a odpovede týkajúce sa rozhovoru Data Analyst.
Q6. Aké metódy validácie používa analytik údajov a ktoré technické nástroje sa často používajú na analýzu a prezentáciu?
odpoveď:
Najbežnejšie metódy používané analytikom údajov sú:
- Screening dát
- Overenie údajov
Q7. Aký je rozdiel medzi vedcom údajov a analytikom údajov?
odpoveď:
Rozdiel je v tom, že pochopenie informatiky a analýza údajov s mierkou. Vedci údajov potrebujú iba základné pojmy štatistiky a novo vyvinuté nástroje sú pre vedcov údajov stále viac a viac užitočné. Úloha vedcov údajov a analytikov údajov je nedefinovaná a rôzna podľa vlastného súboru zručností a odvetví. Vedci údajov sa môžu úspešne rozvinúť na analytikov údajov.
Prejdime k ďalším otázkam a odpovediam na rozhovor s analytikom údajov.
Q8. Ako zaobchádzať s databázou ako s analytikom údajov a aké sú postupy na analýzu údajov?
odpoveď:
Data Analyst je zodpovedný za návrh databázy a bezpečnosť. Pravidelne aktualizujú databázu tak, aby vyhovovala požiadavkám trhu. Postupy analýzy údajov sú:
- Riešenie analytického problému
- Nájdenie vzťahu medzi kategóriami údajov
- Čistenie dát
- Výpočtová štatistika
- Vypracovanie správy o analýze
Q9. Aké sú rôzne variabilné techniky, o ktorých vieme?
odpoveď:
Toto sú najobľúbenejšie otázky týkajúce sa rozhovorov s údajovými analytikmi, ktoré boli položené počas rozhovoru. Rôzne variabilné techniky sú
- Kritériá hodnoty informácií
- clustering
- Hlavné komponenty
- Analýza faktorov
Q10. Ako zaobchádzať s chýbajúcimi hodnotami a nadhodnotenými hodnotami?
odpoveď:
Chýbajúce hodnoty sú v údajoch časových radov nahradené strednou hodnotou série. Použitie transformácie váhy dôkazov na ošetrenie chýbajúcich hodnôt. Numerické hodnoty, ktoré sú ďaleko od nuly, sa považujú za odľahlé hodnoty.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca zoznamom otázok a odpovedí na otázky týkajúce sa rozhovoru s údajmi a analytikmi, aby kandidát mohol ľahko vykonať tvrdé zásahy do týchto otázok. Tu v tomto príspevku sme študovali najčastejšie otázky týkajúce sa rozhovoru s údajovým analytikom, ktoré sa často kladú pri rozhovoroch. Ďalšie informácie nájdete v nasledujúcich článkoch:
- Hibernate Interview Otázky
- Interview Otázka dolovania dát
- Otázky a odpovede týkajúce sa rozhovoru JMeter
- Rozpravy 2 Rozhovorové otázky