Úvod do otázek a odpovědí na rozhovor s analytiky dat
Roste poptávka po kariéře ve vědě o datech, analytice dat a programování, potřeba analytika dat je vyšší. Pokud máme zájem o řešení problémů, komunikaci s ostatními, kariéra analytiků dat by byla nejlepší. Většina datových analytiků se zaměřuje na rozsáhlá data, jako je Hadoop. Mezi základní dovednosti potřebné k tomu, aby se stal analytikem dat, se učí skriptovací a statistický jazyk, pokročilý Excel, znalost SQL, potřebují dobré prezentační dovednosti pro vykazování a vizualizaci dat, dolování dat z databázových návrhů, čištění. Jejich úkolem je shromažďovat data a používat je k tomu, aby společnostem pomohly lépe se rozhodovat v podnikání.
Pracují s velkým množstvím dat, jako jsou čísla, fakta, nezpracovaná data a čísla, musí data projít a analyzovat, aby poskytly konečné předpovědi. Obvykle používají systémy a výpočetní aplikace, aby zjistili čísla. Hlavním cílem analytika dat je objevování užitečných informací a podpora rozhodování v jejich podnikání. Analytik dat má následující povinnosti:
- Práce s týmy, managementem, datovým vědcem
- Analýza a interpretace výsledků pomocí statistických nástrojů
- Poskytování datových zpráv vedení
- Nalezení nových příležitostí ke zlepšení procesů
Analytik dat se při shromažďování dat spoléhá na různé nástroje. Některé běžné nástroje jsou:
- Vynikat
- SQL
- Google Analytics
- Živý obraz
- Vizuální optimalizátor
Jak vypadá datový analytik den?
Analytik dat shromáždí a načte data, zpracuje je, aby poskytl smysluplné informace externímu uživateli. Jejich práce se liší v závislosti na typu údajů, s nimiž jsou uváděny (prodej, sociální sítě, inventář). Tráví svůj čas vývojem systémů pro sběr dat a jejich implementaci do sestav, které pomohou jejich společnosti ve vedení.
Výhody a nevýhody datového analytika:
Profesionálové:
- Analytik dat je velmi žádaný, s atraktivním platem na vstupní úrovni.
- Může pracovat pro celou řadu společností a nabízí kariérní příležitosti
Nevýhody:
- Potřeba naučit se programovací dovednosti SQL pro práci s velkým objemem dat
Nyní, pokud hledáte práci, která souvisí s Data Analyst, musíte se připravit na 2019 Data Analyst Interview Otázky. Je pravda, že každý pohovor se liší podle různých profilů práce. Zde jsme připravili důležité otázky a odpovědi týkající se rozhovoru s datovým analytikem, které vám pomohou uspět v pohovoru.
V tomto článku 2019 Data Analyst Interview Questions, představíme 10 nejdůležitějších a často používaných dotazů Data Analyst interview. Tyto otázky pomohou studentům budovat jejich koncepty kolem Data Analyst a pomohou jim eso na pohovor.
Část 1 - Otázky k rozhovoru s analytikem dat (základní)
Tato první část se zabývá základními otázkami a odpověďmi Interview Data Analyst
Q1. Jaká je role analytika dat a aplikace role analytika dat?
Odpovědět:
Analytik dat shromažďuje data z různých zdrojů a analyzuje výsledek pomocí různých statistických technik. Hlavní zodpovědností je generovat poznatky z dat a produkovat výsledek externím klientům. Biotechnologický a zpracovatelský průmysl má obrovskou příležitost. Příkladem je projekt lidského genomu.
Q2. Jak se Excel používá při analýze dat a uvádí různé kroky, které jsou součástí analytického projektu?
Odpovědět:
Excel se používá pro různé účely jako generování shrnutí a jejich prezentace v interaktivním dashboardu Excel pro snadné porozumění. Křížová tabulka se provádí v Excelu pomocí kontingenční tabulky.
Různé kroky zapojené do analytického projektu jsou:
- Pochopte obchodní problém
- Zkoumání dat
- Ověření modelu pomocí nových datových sad.
- Sledování výsledků pro analýzu výkonu procesu.
Přejdeme k dalším otázkám Interview s Data Analyst.
Q3. Uveďte rozdíl mezi dolováním dat a analytikem dat.
Odpovědět:
| Těžba dat | Analytik dat |
| Budují algoritmus pro identifikaci struktury dat. Hlavní zodpovědností je, aby data byla více použitelná. | Nejedná se o individuální osobu. Profil práce zahrnuje přípravu prvotních dat, čištění, transformaci, modelování a nakonec je výsledek publikován ve formě grafů založených na vizualizacích. |
| Jsou založeny na matematickém modelu a vědeckých metodách pro definování dat | Pro data používají obchodní zpravodajství a analytické metody. |
| Nezahrnují vizualizaci dat. | Výsledkem je vizualizace. |
Q4. Rozdejte problémům, s nimiž se datový analytik potýká, a jaké jsou klíčové dovednosti potřebné pro datového analytika?
Odpovědět:
Toto jsou nejčastěji kladené otázky týkající se rozhovoru s datovým analytikem. Některé problémy, kterým čelí analytik dat, jsou
- Duplicitní hláskování
- Chybějící a překrývající se data
- Neplatné hodnoty
- Více položek.
Klíčové dovednosti potřebné pro analytik dat jsou
Měli by mít následující dovednosti:
Znalost databáze, znalost velkých dat, prezentační dovednosti
Q5. Co myslíš tím, že čištění dat a co zahrnuje průzkumné analýzy dat?
Odpovědět:
Během tohoto procesu jsou nežádoucí data tříděna a všechny možnosti chyb jsou vyloučeny, aby se zlepšila kvalita dat. Nejlepší způsob čištění dat je:
- Segregace dat
- Vytvoření skriptu nebo pomocných funkcí
- Analýza statistik každého sloupce dat
Průzkumná data zahrnují
- Hledání popisné statistiky
- Vizualizujte data pomocí grafů, grafů
- Univariační a multivariační techniky
- Histogramy, rozptyl, kvantové rozdělení
Část 2 - Dotazník datových analytiků (pokročilé)
Podívejme se nyní na pokročilé otázky a odpovědi týkající se rozhovorů s datovými analytiky.
Q6. Jaké jsou metody validace používané analytikem dat a jaké technické nástroje se často používají pro analýzu a prezentaci?
Odpovědět:
Nejběžnější metody používané analytiky dat jsou:
- Screening dat
- Ověření dat
Q7. Jaký je rozdíl mezi vědcem a analytikem?
Odpovědět:
Rozdíl je v tom, že chápání informatiky a analýza dat s měřítkem. Vědec údajů potřebuje pouze základní pojmy statistiky a nově vyvinuté nástroje jsou pro vědce údajů stále užitečnější. Role vědců a analytiků dat není definována a mění se podle vlastních dovedností a odvětví. Vědci dat mohou úspěšně růst v analytiků dat.
Přejdeme k dalším otázkám a odpovědím na rozhovor s analytikem dat.
Q8. Jak zacházet s databází jako s analytikem dat a jaké jsou postupy pro analýzu dat?
Odpovědět:
Data Analyst je zodpovědný za návrh databáze a zabezpečení. Pravidelně aktualizují databázi tak, aby odpovídala požadavkům trhu. Postupy pro analýzu údajů jsou:
- Řešení analytického problému
- Hledání vztahu mezi kategoriemi dat
- Čištění dat
- Výpočetní statistika
- Vypracování zprávy o analýze
Q9. O jakých různých variabilních technikách víme?
Odpovědět:
Toto jsou nejoblíbenější otázky týkající se rozhovorů s analytiky dat. Různé variabilní techniky jsou
- Kritéria hodnot informací
- Shlukování
- Hlavní komponenty
- Analýza faktorů
Q10. Jak zacházet s chybějícími hodnotami a nadhodnotami?
Odpovědět:
Chybějící hodnoty jsou nahrazeny střední hodnotou řady v datech časové řady. Použití transformace váhy důkazů k léčbě chybějících hodnot. Numerické hodnoty, které jsou daleko od nuly, se považují za odlehlé hodnoty.
Doporučené články
Toto byl průvodce seznamem otázek a odpovědí na rozhovor s analytiky dat, aby mohl kandidát snadno provést zásah do těchto otázek. Zde v tomto příspěvku jsme studovali top Dotazové analytické otázky, které jsou často kladeny v rozhovorech. Další informace naleznete také v následujících článcích:
- Hibernate Interview Otázky
- Interview Otázka dolování dat
- JMeter Interview Otázky a odpovědi
- Struts 2 Interview Otázky