Inleiding tot interviewvragen en antwoorden voor data-analisten
Er is een toenemende vraag naar carrières in data science, data-analyse en programmeren, de behoefte aan data-analist is groter. Als we geïnteresseerd zijn in probleemoplossing, kennis communiceren met anderen, zou een carrière als data-analist de beste zijn. De meeste data-analisten streven naar grootschalige data zoals Hadoop. De basisvaardigheden die nodig zijn om een data-analist te zijn, zijn het leren van Scripting en statistische taal, Advanced Excel, Kennis van SQL, hebben goede presentatievaardigheden nodig voor het rapporteren en visualiseren van een data, Database-ontwerp datamining, opschonen. Het is hun taak om de gegevens te verzamelen en te gebruiken om bedrijven te helpen betere zakelijke beslissingen te nemen.
Ze werken met grote hoeveelheden gegevens, zoals cijfers, feiten, onbewerkte gegevens en getallen, moeten de gegevens doorzien en analyseren om de definitieve voorspellingen te doen. Ze gebruiken meestal systemen en berekeningstoepassingen om de cijfers te achterhalen. De belangrijkste doelen van een data-analist zijn het ontdekken van nuttige informatie en het ondersteunen van besluitvorming in hun bedrijf. Gegevensanalisten hebben de volgende verantwoordelijkheden:
- Werken met teams, management, datawetenschapper
- Analyse en interpretatie van de resultaten met behulp van statistische hulpmiddelen
- Gegevensrapporten verstrekken aan het management
- Nieuwe kansen vinden voor procesverbetering
Gegevensanalist vertrouwt op verschillende hulpmiddelen om de gegevens te verzamelen. Enkele veel voorkomende hulpmiddelen zijn:
- uitmunten
- SQL
- Google Analytics
- Tableau
- Visual Optimizer
Hoe ziet een dag eruit voor data-analisten?
De data-analist verzamelt en haalt de data op en verwerkt deze om betekenisvolle informatie aan de externe gebruiker te geven. Hun werk varieert afhankelijk van het type gegevens waarmee ze worden gegeven (verkoop, sociale media, inventaris). Ze besteden hun tijd aan het ontwikkelen van systemen voor het verzamelen van gegevens en het omzetten van hun implementatie in rapporten die hun bedrijf helpen bij het leiden.
Voors en tegens van Data-analist:
Voors:
- Er is veel vraag naar data-analisten, met een aantrekkelijk salaris op instapniveau.
- Kan werken voor een breed scala aan bedrijven en biedt carrièremogelijkheden
nadelen:
- Noodzaak om programmeervaardigheden SQL te leren om met een hoog volume aan gegevens te werken
Als je nu op zoek bent naar een baan die gerelateerd is aan Data Analyst, moet je je voorbereiden op de sollicitatievragen voor Data Analyst 2019. Het is waar dat elk interview anders is volgens de verschillende functieprofielen. Hier hebben we de belangrijke interviewvragen en antwoorden voor data-analisten opgesteld die u zullen helpen succes te behalen in uw interview.
In dit artikel Data Interviewst Interview-vragen van 2019 presenteren we 10 belangrijkste en meest gebruikte interview-vragen over Data Analyst. Deze vragen helpen studenten bij het bouwen van hun concepten rond Data Analyst en helpen hen het interview te beantwoorden.
Deel 1 - Sollicitatievragen voor Data Analyst (Basic)
Dit eerste deel behandelt de basisvragen en antwoorden van Data Analyst
Q1. Wat is de rol van data-analist en de toepassing van data-analisten?
Antwoord:
Gegevensanalist verzamelt gegevens uit verschillende bronnen en analyseert het resultaat met behulp van verschillende statistische technieken. De belangrijkste verantwoordelijkheden zijn het genereren van inzichten uit gegevens en het produceren van het resultaat voor de externe klanten. Er is een enorme kans in de biotechnologie- en productie-industrie. Het menselijke genoomproject is een voorbeeld.
Q2. Hoe excel wordt gebruikt bij data-analyse en geeft een lijst van de verschillende stappen die betrokken zijn bij een analyseproject?
Antwoord:
Excel wordt voor verschillende doeleinden gebruikt om samenvattingen te genereren en in een interactief Excel-dashboard te presenteren voor eenvoudig begrip. Kruistabel wordt gedaan in Excel met behulp van een draaitabel.
De verschillende stappen in het analyseproject zijn:
- Begrijp het zakelijke probleem
- De gegevens verkennen
- Het model valideren met nieuwe gegevenssets.
- Het volgen van de resultaten om de prestaties van het proces te analyseren.
Laten we doorgaan naar de volgende sollicitatievragen voor Data Analyst.
Q3. Noem het verschil tussen datamining en data-analist.
Antwoord:
| Datamining | Gegevensanalist |
| Ze bouwen een algoritme om de structuur van de gegevens te identificeren. De belangrijkste verantwoordelijkheid hier is om de gegevens bruikbaarder te maken. | Ze zijn geen individuele persoon. Het functieprofiel omvat het voorbereiden van onbewerkte gegevens, opschonen, transformeren, modelleren en uiteindelijk wordt het resultaat gepubliceerd in de vorm van grafieken op basis van visualisaties. |
| Ze zijn gebaseerd op een wiskundig model en wetenschappelijke methoden om gegevens te definiëren | Ze gebruiken business intelligence en analytische methoden voor de gegevens. |
| Het gaat niet om datavisualisatie. | Ze produceren een resultaat met behulp van visualisatie. |
Q4. Geef de problemen aan waarmee een data-analist wordt geconfronteerd en wat zijn de belangrijkste vaardigheden die voor data-analisten nodig zijn?
Antwoord:
Dit zijn de meest gestelde sollicitatievragen voor data-analisten in een interview. Enkele problemen waarmee data-analisten worden geconfronteerd, zijn:
- Dubbele spelling
- Ontbrekende en overlappende gegevens
- Illegale waarden
- Meerdere ingangen.
De belangrijkste vaardigheden die vereist zijn voor data-analisten zijn
Ze moeten de volgende vaardigheden hebben:
Database-kennis, big data-kennis, presentatievaardigheden
Q5. Wat bedoel je met het opschonen van gegevens en wat houdt verkennende gegevensanalyse in?
Antwoord:
Tijdens dit proces worden de ongewenste gegevens uitgezocht en worden alle foutmogelijkheden uitgesloten om de kwaliteit van de gegevens te verbeteren. De beste manier om gegevens op te schonen is:
- Gegevens scheiden
- Een script of hulpprogramma's maken
- Analyse van de statistieken van elke gegevenskolom
De verkennende gegevens betreffen
- Beschrijvende statistieken vinden
- Visualiseer gegevens met grafieken, plots
- Univariate en multivariate technieken
- Histogrammen, spreidingsdiagrammen, kwantielverdeling
Deel 2 - Sollicitatievragen voor Data Analyst (Geavanceerd)
Laten we nu eens kijken naar de geavanceerde vragen en antwoorden over data-analisten.
Q6. Wat zijn de validatiemethoden die door de data-analist worden gebruikt en welke technische hulpmiddelen worden vaak gebruikt voor analyse en presentatie?
Antwoord:
De meest gebruikte methoden die worden gebruikt door data-analisten zijn:
- Gegevens screening
- Gegevensverificatie
Q7. Wat is het verschil tussen datawetenschapper en data-analist?
Antwoord:
Het verschil is dat begrip van informatica en het analyseren van de gegevens met schaal. Gegevenswetenschappers hebben alleen basisconcepten van statistieken nodig, en nieuw ontwikkelde tools zijn steeds nuttiger voor gegevenswetenschappers. De rol van datawetenschappers en data-analisten is ongedefinieerd en gevarieerd door de eigen vaardigheden en de industrieën. Data-wetenschappers kunnen met succes uitgroeien tot data-analist.
Laten we doorgaan naar de volgende interviewvragen en antwoorden voor data-analisten.
Q8. Hoe om te gaan met de database als data-analist en wat zijn de procedures om de data te analyseren?
Antwoord:
Data Analyst is verantwoordelijk voor het databaseontwerp en de beveiliging. Ze upgraden de database regelmatig zodat deze voldoet aan de vraag van de markt. De procedures om de gegevens te analyseren zijn:
- Het analytische probleem oplossen
- De relatie tussen de gegevenscategorieën vinden
- Gegevens opschonen
- Computerstatistieken
- Rapport maken over de analyse
Q9. Wat zijn de verschillende variabele technieken die we kennen?
Antwoord:
Dit zijn de meest populaire sollicitatievragen voor data-analisten die in een interview zijn gesteld. De verschillende variabele technieken zijn
- Informatie waarde criteria
- clustering
- Hoofdcomponenten
- Factoren analyse
Q10. Hoe ontbrekende waarden en uitbijterwaarden te behandelen?
Antwoord:
Ontbrekende waarden worden vervangen door de gemiddelde waarde van reeksen in Tijdreeksgegevens. Gebruik van bewijskrachtentransformatie om ontbrekende waarden te behandelen. Numerieke waarden die ver van nul verwijderd zijn, worden behandeld als een uitbijter.
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor de lijst met sollicitatievragen en antwoorden voor Data Analyst, zodat de kandidaat deze Interview Analyst Vragen gemakkelijk kan beantwoorden. Hier in dit bericht hebben we de beste interviewvragen voor data-analisten bestudeerd die vaak in interviews worden gesteld. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie:
- Vragen tijdens solliciteren bij Hibernate
- Datamining Interview Vraag
- Vragen en antwoorden over sollicitatiegesprekken bij JMeter
- Struts 2 Sollicitatievragen