Introduzione a Data Analyst Intervista Domande e risposte
Vi è una crescente domanda di carriera nel campo della scienza dei dati, dell'analisi dei dati e della programmazione, la necessità di un analista di dati è maggiore. Se siamo interessati alla risoluzione dei problemi, alla comunicazione delle conoscenze con gli altri, la carriera dell'analista di dati sarebbe la migliore. La maggior parte degli analisti di dati mira a dati su larga scala come Hadoop. Le competenze di base necessarie per essere un analista di dati sono l'apprendimento di scripting e linguaggio statistico, Advanced Excel, Conoscenza di SQL, necessitano di buone capacità di presentazione per la creazione di report e la visualizzazione di dati, il data mining di progettazione di database, la pulizia. Il loro compito è quello di raccogliere i dati e utilizzarli per aiutare le aziende a prendere decisioni aziendali migliori.
Funzionano con grandi quantità di dati come cifre, dati, dati grezzi e numeri, hanno bisogno di vedere attraverso i dati e analizzarli per dare le previsioni finali. Di solito usano sistemi e applicazioni di calcolo per capire i numeri. Gli obiettivi principali di un analista di dati sono scoprire informazioni utili e supportare il processo decisionale nella propria attività. L'analista di dati ha le seguenti responsabilità:
- Lavorare con team, management, data scientist
- Analizzare e interpretare i risultati usando strumenti statistici
- Fornire report di dati alla direzione
- Trovare nuove opportunità per il miglioramento dei processi
L'analista di dati si affida a vari strumenti per raccogliere i dati. Alcuni strumenti comuni sono:
- Eccellere
- SQL
- statistiche di Google
- quadro
- Visual Optimizer
Che aspetto ha un giorno per Data Analyst?
L'analista di dati raccoglierà e recupererà i dati, elaborandoli per fornire informazioni significative all'utente esterno. Il loro lavoro varia a seconda del tipo di dati con cui vengono forniti (vendite, social, inventario). Trascorrono il loro tempo a sviluppare sistemi per la raccolta di dati e la loro implementazione in report che aiuteranno la loro azienda a guidare.
Pro e contro dell'analista di dati:
Professionisti:
- Data Analyst è molto richiesto, con un salario interessante ai livelli di entrata.
- Può lavorare per una vasta gamma di aziende, offrendo opportunità di carriera
Contro:
- È necessario apprendere le capacità di programmazione di SQL per lavorare con un volume elevato di dati
Ora, se stai cercando un lavoro correlato a Data Analyst, allora devi prepararti per le domande di intervista di Analista di dati 2019. È vero che ogni colloquio è diverso secondo i diversi profili professionali. Qui, abbiamo preparato le importanti domande e risposte sull'intervista dell'analista di dati che ti aiuteranno ad avere successo nel tuo colloquio.
In questo articolo di domande di intervista di analisti di dati del 2019, presenteremo le 10 domande di intervista di analisti di dati più importanti e utilizzate di frequente. Queste domande aiuteranno gli studenti a sviluppare i loro concetti sull'analista dei dati e li aiuteranno a completare l'intervista.
Parte 1 - Domande di intervista agli analisti di dati (di base)
Questa prima parte tratta le domande e le risposte di base per l'intervista all'analista di dati
Q1. Qual è il ruolo dell'analista di dati e l'applicazione del ruolo di analista di dati?
Risposta:
L'analista di dati raccoglie dati da diverse fonti e analizza il risultato utilizzando diverse tecniche statistiche. Le responsabilità principali sono generare approfondimenti dai dati e produrre il risultato per i clienti esterni. C'è un'enorme opportunità nelle industrie biotecnologiche e manifatturiere. Il progetto sul genoma umano è un esempio.
Q2. Come Excel viene utilizzato nell'analisi dei dati ed elenca le varie fasi coinvolte in un progetto di analisi?
Risposta:
Excel viene utilizzato per vari scopi come la generazione di riepiloghi e la presentazione in una dashboard interattiva di Excel per una facile comprensione. La tabulazione incrociata viene eseguita in Excel utilizzando una tabella pivot.
Le varie fasi coinvolte nel progetto di analisi sono:
- Comprendi il problema aziendale
- Esplorare i dati
- Convalida del modello con nuovi set di dati.
- Tracciamento dei risultati per analizzare le prestazioni del processo.
Passiamo alle prossime domande per l'intervista con l'analista dei dati.
Q3. Indica la differenza tra data mining e Data analyst.
Risposta:
| Estrazione dei dati | Analista dati |
| Costruiscono un algoritmo per identificare la struttura dei dati. La responsabilità principale qui è rendere i dati più utilizzabili. | Non sono una persona individuale. Il profilo del lavoro prevede la preparazione di dati grezzi, pulizia, trasformazione, modellazione e infine il risultato viene pubblicato sotto forma di grafici basati su visualizzazioni. |
| Si basano su modelli matematici e metodi scientifici per definire un dato | Usano business intelligence e metodi analitici per i dati. |
| Non comportano la visualizzazione di dati. | Producono un risultato usando la visualizzazione. |
Q4. Fornire i problemi affrontati da un analista di dati e quali sono le competenze chiave richieste per l'analista di dati?
Risposta:
Queste sono le domande di intervista per analisti di dati più frequenti in un'intervista. Alcuni dei problemi affrontati dall'analista di dati sono
- Ortografia duplicata
- Dati mancanti e sovrapposti
- Valori illegali
- Entrate multiple.
Le competenze chiave richieste per Data Analyst sono
Dovrebbero avere le seguenti abilità:
Conoscenza del database, conoscenza dei big data, capacità di presentazione
Q5. Cosa intendi con pulizia dei dati e in cosa consiste l'analisi dei dati esplorativi?
Risposta:
Durante questo processo, i dati indesiderati vengono eliminati e tutte le possibilità di errore sono escluse per migliorare la qualità dei dati. Il modo migliore per pulire i dati è:
- Separare i dati
- Creazione di uno script o di funzioni di utilità
- Analizzare le statistiche di ciascuna colonna di dati
I dati esplorativi riguardano
- Trovare statistiche descrittive
- Visualizza i dati con grafici, grafici
- Tecniche univariate e multivariate
- Istogrammi, grafici a dispersione, distribuzione quantile
Parte 2 - Domande di intervista con analisti di dati (avanzate)
Vediamo ora le domande e le risposte avanzate per l'intervista con l'analista di dati.
Q6. Quali sono i metodi di convalida utilizzati dall'analista di dati e quali strumenti tecnici vengono spesso utilizzati per l'analisi e la presentazione?
Risposta:
I metodi più comuni utilizzati dall'analista di dati sono:
- Screening dei dati
- Verifica dei dati
Q7. Qual è la differenza tra data scientist e Data Analyst?
Risposta:
La differenza sta nella comprensione dell'informatica e nell'analisi dei dati con scala. I data scientist necessitano solo di concetti base di statistica e strumenti di nuova concezione sono sempre più utili per i data scientist. Il ruolo dei data scientist e dei data analyst è indefinito e varia a seconda del proprio set di competenze e delle industrie. I data scientist possono diventare con successo analisti di dati.
Passiamo al prossimo analista di dati Intervista Domande e risposte.
Q8. Come gestire il database come analista di dati e quali sono le procedure per analizzare i dati?
Risposta:
Data Analyst è responsabile della progettazione e della sicurezza del database. Aggiornano il database su base regolare in modo da soddisfare la domanda delle esigenze del mercato. Le procedure per analizzare i dati sono:
- Risolvere il problema analitico
- Trovare la relazione tra le categorie di dati
- Pulizia dei dati
- Statistiche di calcolo
- Fare una relazione sull'analisi
Q9. Quali sono le diverse tecniche variabili che conosciamo?
Risposta:
Queste sono le domande più frequenti sulle interviste agli analisti di dati poste in un'intervista. Le diverse tecniche variabili sono
- Criteri di valore delle informazioni
- Clustering
- Componenti principali
- Analisi fattoriale
Q10. Come trattare i valori mancanti e i valori anomali?
Risposta:
I valori mancanti vengono sostituiti dal valore medio delle serie nei dati delle serie temporali. Utilizzo della trasformazione Peso dell'evidenza per trattare i valori mancanti. I valori numerici lontani da zero vengono trattati come valori anomali.
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Questa è stata una guida all'elenco delle Domande e risposte sull'intervista dell'analista di dati in modo che il candidato possa facilmente reprimere queste Domande sull'intervista dell'analista di dati. Qui in questo post, abbiamo studiato le principali domande di intervista per analisti di dati che vengono spesso poste nelle interviste. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più:
- Hibernate Interview Questions
- Domanda di intervista sul data mining
- JMeter Intervista Domande e risposte
- Struts 2 Domande di intervista