Doit lire 26 questions et réponses d'entrevue d'analyste de données: Guide ultime 2022

Vous assistez à un entretien avec un analyste de données et vous vous demandez quelles sont toutes les questions et discussions que vous allez traverser ? Avant d'assister à un entretien d'analyse de données, il est préférable d'avoir une idée du type de questions d'entretien d'analyste de données afin de pouvoir préparer mentalement des réponses.

Dans cet article, nous examinerons certaines des questions et réponses les plus importantes des entretiens avec les analystes de données . La science des données et l'analyse des données sont actuellement des domaines florissants dans l'industrie. Naturellement, les carrières dans ces domaines montent en flèche. La meilleure partie de la construction d'une carrière dans le domaine de la science des données est qu'elle offre un large éventail d'options de carrière parmi lesquelles choisir !

Les organisations du monde entier tirent parti du Big Data pour améliorer leur productivité et leur efficacité globales, ce qui signifie inévitablement que la demande de professionnels experts en données tels que des analystes de données, des ingénieurs de données et des scientifiques de données augmente également de manière exponentielle. Cependant, pour empocher ces emplois, il ne suffit pas d'avoir les qualifications de base. Avoir des certifications en science des données à vos côtés augmentera le poids de votre profil.

Vous devez effacer la partie la plus délicate - l'entretien. Ne vous inquiétez pas, nous avons créé ce guide de questions et réponses pour les analystes de données afin de comprendre la profondeur et l'intention réelle derrière les questions.

Principales questions et réponses de l'entretien d'embauche d'un analyste de données

1. Quelles sont les principales exigences pour devenir analyste de données ?

Cette question d'entretien avec un analyste de données teste vos connaissances sur les compétences requises pour devenir un scientifique des données.
Pour devenir analyste de données, vous devez :

• Connaître les langages de programmation (frameworks XML, Javascript ou ETL), les bases de données (SQL, SQLite, Db2, etc.) et avoir également une connaissance approfondie des packages de reporting (Business Objects).
• Être capable d'analyser, d'organiser, de collecter et de diffuser efficacement le Big Data.
• Vous devez avoir des connaissances techniques substantielles dans des domaines tels que la conception de bases de données, l'exploration de données et les techniques de segmentation.
• Avoir une bonne connaissance des progiciels statistiques pour analyser des ensembles de données volumineux tels que SAS, Excel et SPSS, pour n'en nommer que quelques-uns.

2. Quelles sont les principales responsabilités d'un analyste de données ?

C'est la question d'entretien la plus fréquemment posée aux analystes de données. Vous devez avoir une idée claire de ce que votre travail implique.
Un analyste de données est nécessaire pour effectuer les

tâches suivantes :

• Collectez et interprétez des données provenant de plusieurs sources et analysez les résultats.
• Filtrez et « nettoyez » les données recueillies à partir de plusieurs sources.
• Offrir un soutien à tous les aspects de l'analyse des données.
• Analysez des ensembles de données complexes et identifiez les modèles cachés qu'ils contiennent.
• Gardez les bases de données sécurisées.

3. Que signifie « nettoyage des données » ? Quelles sont les meilleures façons de pratiquer cela?

Si vous postulez pour un poste d'analyste de données, c'est l'une des questions d'entretien les plus fréquemment posées aux analystes de données.
Le nettoyage des données fait principalement référence au processus de détection et de suppression des erreurs et des incohérences des données afin d'améliorer la qualité des données.
Les meilleures façons de nettoyer les données sont :

• Ségrégation des données, selon leurs attributs respectifs.
• Briser de gros morceaux de données en petits ensembles de données, puis les nettoyer.
• Analyser les statistiques de chaque colonne de données.
• Création d'un ensemble de fonctions utilitaires ou de scripts pour gérer les tâches de nettoyage courantes.
• Garder une trace de toutes les opérations de nettoyage des données pour faciliter l'ajout ou la suppression facile des ensembles de données, si nécessaire.

4. Nommez les meilleurs outils utilisés pour l'analyse des données.

Une question sur l'outil le plus utilisé est quelque chose que vous trouverez principalement dans toutes les questions d'entretien d'analyse de données.
Les outils les plus utiles pour l'analyse des données sont :

• Tableau
• Tableaux Google Fusion
• Opérateurs de recherche Google
• KNIME
• RapidMiner
• Solveur
• OuvrirAffiner
• NodeXL
• io

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5. Quelle est la différence entre le profilage de données et l'exploration de données ?

Le profilage des données se concentre sur l'analyse des attributs individuels des données, fournissant ainsi des informations précieuses sur les attributs des données tels que le type de données, la fréquence, la longueur, ainsi que leurs valeurs discrètes et leurs plages de valeurs. Au contraire, l'exploration de données vise à identifier des enregistrements inhabituels, à analyser des grappes de données et à découvrir des séquences, pour n'en nommer que quelques-uns.

6. Qu'est-ce que la méthode d'imputation KNN ?

La méthode d'imputation KNN cherche à imputer les valeurs des attributs manquants à l'aide des valeurs d'attribut les plus proches des valeurs d'attribut manquantes. La similarité entre deux valeurs d'attribut est déterminée à l'aide de la fonction de distance.

7. Que doit faire un analyste de données avec des données manquantes ou suspectes ?

Dans un tel cas, un analyste de données doit :

• Utilisez des stratégies d'analyse de données telles que la méthode de suppression, les méthodes d'imputation unique et les méthodes basées sur un modèle pour détecter les données manquantes.
• Préparez un rapport de validation contenant toutes les informations sur les données suspectes ou manquantes.
• Examinez les données suspectes pour évaluer leur validité.
• Remplacez toutes les données invalides (le cas échéant) par un code de validation approprié.

8. Nommez les différentes méthodes de validation des données utilisées par les analystes de données.

Il existe de nombreuses façons de valider des ensembles de données. Certaines des méthodes de validation de données les plus couramment utilisées par les analystes de données incluent :

• Validation au niveau du champ - Dans cette méthode, la validation des données est effectuée dans chaque champ au fur et à mesure qu'un utilisateur saisit les données. Cela aide à corriger les erreurs au fur et à mesure.
• Validation au niveau du formulaire - Dans cette méthode, les données sont validées une fois que l'utilisateur a rempli le formulaire et l'a soumis. Il vérifie l'intégralité du formulaire de saisie de données en une seule fois, valide tous les champs qu'il contient et met en évidence les erreurs (le cas échéant) afin que l'utilisateur puisse les corriger.
• Validation de l'enregistrement des données - Cette technique de validation des données est utilisée lors du processus d'enregistrement d'un fichier réel ou d'un enregistrement de base de données. Habituellement, cela se fait lorsque plusieurs formulaires de saisie de données doivent être validés.
• Validation des critères de recherche - Cette technique de validation est utilisée pour offrir à l'utilisateur des correspondances précises et connexes pour ses mots clés ou expressions recherchés. L'objectif principal de cette méthode de validation est de s'assurer que les requêtes de recherche de l'utilisateur peuvent renvoyer les résultats les plus pertinents.

9. Définir la valeur aberrante

Un guide de questions et réponses d'entretien avec un analyste de données ne sera pas complet sans cette question. Une valeur aberrante est un terme couramment utilisé par les analystes de données lorsqu'ils se réfèrent à une valeur qui semble être très éloignée et divergente d'un modèle défini dans un échantillon. Il existe deux types de valeurs aberrantes - univariées et multivariées.

Les deux méthodes utilisées pour détecter les valeurs aberrantes sont :

• Méthode de la boîte à moustaches - Selon cette méthode, si la valeur est supérieure ou inférieure à 1,5 * IQR (intervalle interquartile), de sorte qu'elle se situe au-dessus du quartile supérieur (Q3) ou en dessous du quartile inférieur (Q1), la valeur est une valeur aberrante .
• Méthode de l'écart type - Cette méthode indique que si une valeur est supérieure ou inférieure à la moyenne ± (3 * écart type), il s'agit d'une valeur aberrante. L'analyse exploratoire des données et son importance pour votre entreprise

10. Qu'est-ce que le "clustering" ? Nommez les propriétés des algorithmes de clustering.

Le clustering est une méthode dans laquelle les données sont classées en clusters et en groupes. Un algorithme de clustering a les propriétés suivantes :

• Hiérarchique ou plat
• Dur et doux
• Itératif
• Disjonctif

11. Qu'est-ce que l'algorithme K-mean ?

K-mean est une technique de partitionnement dans laquelle les objets sont classés en K groupes. Dans cet algorithme, les clusters sont sphériques avec les points de données alignés autour de ce cluster et la variance des clusters est similaire les unes aux autres.

12. Définissez "Filtrage collaboratif".

Le filtrage collaboratif est un algorithme qui crée un système de recommandation basé sur les données comportementales d'un utilisateur. Par exemple, les sites d'achat en ligne établissent généralement une liste d'articles sous la rubrique "recommandés pour vous" en fonction de votre historique de navigation et de vos achats précédents. Les composants cruciaux de cet algorithme incluent les utilisateurs, les objets et leur intérêt.

13. Nommez les méthodes statistiques qui sont très bénéfiques pour les analystes de données ?

Les méthodes statistiques les plus utilisées par les analystes de données sont :

• Méthode bayésienne
• Processus de Markov
• Algorithme simplexe
• Imputation
• Processus spatiaux et clusters
• Statistiques de classement, centile, détection des valeurs aberrantes
• Optimisation mathématique

14. Qu'est-ce qu'un N-gramme ?

Un n-gramme est une séquence connexe de n éléments dans un texte ou un discours donné. Précisément, un N-gramme est un modèle de langage probabiliste utilisé pour prédire l'élément suivant dans une séquence particulière, comme dans (n-1).

15. Qu'est-ce qu'une collision de table de hachage ? Comment peut-il être évité?

C'est l'une des questions importantes de l'entretien avec les analystes de données. Lorsque deux clés distinctes hachent une valeur commune, une collision de table de hachage se produit. Cela signifie que deux données différentes ne peuvent pas être stockées dans le même slot.
Les collisions de hachage peuvent être évitées en :

• Chaînage séparé - Dans cette méthode, une structure de données est utilisée pour stocker plusieurs éléments hachés dans un emplacement commun.
• Adressage ouvert - Cette méthode recherche les emplacements vides et stocke l'élément dans le premier emplacement vide disponible.

16. Définissez « Analyse des séries chronologiques ».

L'analyse des séries peut généralement être effectuée dans deux domaines - le domaine temporel et le domaine fréquentiel.
L'analyse des séries chronologiques est la méthode par laquelle la prévision de sortie d'un processus est effectuée en analysant les données collectées dans le passé à l'aide de techniques telles que le lissage exponentiel, la méthode de régression log-linéaire, etc.

17. Comment aborder les problèmes multi-sources ?

Pour résoudre les problèmes multi-sources, vous devez :

• Identifiez les enregistrements de données similaires et combinez-les en un seul enregistrement qui contiendra tous les attributs utiles, moins la redondance.
• Faciliter l'intégration des schémas grâce à la restructuration des schémas.

18. Mentionnez les étapes d'un projet d'analyse de données.

Les principales étapes d'un projet d'analyse de données comprennent :

• La principale exigence d'un projet d'analyse de données est une compréhension approfondie des besoins de l'entreprise.
• La deuxième étape consiste à identifier les sources de données les plus pertinentes qui correspondent le mieux aux besoins de l'entreprise et à obtenir les données à partir de sources fiables et vérifiées.
• La troisième étape consiste à explorer les ensembles de données, à nettoyer les données et à les organiser pour mieux comprendre les données disponibles.
• Dans la quatrième étape, les analystes de données doivent valider les données.
• La cinquième étape consiste à mettre en œuvre et à suivre les ensembles de données.
• La dernière étape consiste à créer une liste des résultats les plus probables et à itérer jusqu'à ce que les résultats souhaités soient atteints.

19. Quels sont les problèmes qu'un analyste de données peut rencontrer lors de l'analyse de données ?

Une question d'entretien critique avec un analyste de données dont vous devez être conscient. Un analyste de données peut être confronté aux problèmes suivants lors de l'analyse de données :

• Présence de doublons et de fautes d'orthographe. Ces erreurs peuvent nuire à la qualité des données.
• Données de mauvaise qualité acquises à partir de sources non fiables. Dans un tel cas, un analyste de données devra passer beaucoup de temps à nettoyer les données.
• Les données extraites de plusieurs sources peuvent varier dans leur représentation. Une fois que les données collectées sont combinées après avoir été nettoyées et organisées, les variations dans la représentation des données peuvent entraîner un retard dans le processus d'analyse.
• Les données incomplètes constituent un autre défi majeur dans le processus d'analyse des données. Cela conduirait inévitablement à des résultats erronés ou erronés.

20. Quelles sont les caractéristiques d'un bon modèle de données ?

Pour qu'un modèle de données soit considéré comme bon et développé, il doit présenter les caractéristiques suivantes :

• Il doit avoir des performances prévisibles afin que les résultats puissent être estimés avec précision, ou du moins, avec une précision proche.
• Il doit être adaptatif et réactif aux changements afin de pouvoir répondre aux besoins croissants de l'entreprise de temps à autre.
• Il doit être capable d'évoluer proportionnellement aux changements de données.
• Il doit être consommable pour permettre aux clients/clients de récolter des résultats tangibles et rentables.

21. Différencier variance et covariance.

La variance et la covariance sont toutes deux des termes statistiques. La variance représente la distance entre deux nombres (quantités) par rapport à la valeur moyenne. Ainsi, vous ne connaîtrez que l'ampleur de la relation entre les deux quantités (combien les données sont réparties autour de la moyenne). Au contraire, la covariance décrit comment deux variables aléatoires changeront ensemble. Ainsi, la covariance donne à la fois la direction et l'ampleur de la variation de deux quantités l'une par rapport à l'autre.

22. Expliquez la « distribution normale ».

L'une des questions d'entretien les plus populaires pour les analystes de données. La distribution normale, mieux connue sous le nom de courbe de Bell ou courbe gaussienne, fait référence à une fonction de probabilité qui décrit et mesure comment les valeurs d'une variable sont distribuées, c'est-à-dire comment elles diffèrent dans leurs moyennes et leurs écarts-types. Dans la courbe, la distribution est symétrique. Alors que la plupart des observations se regroupent autour du pic central, les probabilités des valeurs s'éloignent davantage de la moyenne, diminuant également dans les deux sens.

23. Expliquer l'analyse univariée, bivariée et multivariée.

L'analyse univariée fait référence à une technique statistique descriptive appliquée à des ensembles de données contenant une seule variable. L'analyse univariée considère la gamme de valeurs et aussi la tendance centrale des valeurs.

L'analyse bivariée analyse simultanément deux variables pour explorer les possibilités d'une relation empirique entre elles. Il essaie de déterminer s'il existe une association entre les deux variables et la force de l'association, ou s'il existe des différences entre les variables et quelle est l'importance de ces différences.

L'analyse multivariée est une extension de l'analyse bivariée. Basée sur les principes des statistiques multivariées, l'analyse multivariée observe et analyse simultanément plusieurs variables (deux ou plusieurs variables indépendantes) pour prédire la valeur d'une variable dépendante pour les sujets individuels.

24. Expliquez la différence entre le R au carré et le R au carré ajusté.

La technique R-Squared est une mesure statistique de la proportion de variation des variables dépendantes, telle qu'expliquée par les variables indépendantes. Le R-carré ajusté est essentiellement une version modifiée du R-carré, ajusté en fonction du nombre de prédicteurs dans un modèle. Il fournit le pourcentage de variation expliqué par les variables indépendantes spécifiques qui ont un impact direct sur les variables dépendantes.

25. Quels sont les avantages du contrôle de version ?

Les principaux avantages du contrôle de version sont -

• Il vous permet de comparer des fichiers, d'identifier les différences et de consolider les modifications de manière transparente.
• Il aide à garder une trace des versions d'applications en identifiant quelle version appartient à quelle catégorie - développement, test, assurance qualité et production.
• Il conserve un historique complet des fichiers de projet, ce qui est utile en cas de panne du serveur central.
• Il est excellent pour stocker et maintenir plusieurs versions et variantes de fichiers de code en toute sécurité.
• Il vous permet de voir les modifications apportées au contenu des différents fichiers.

26. Comment un analyste de données peut-il mettre en évidence des cellules contenant des valeurs négatives dans une feuille Excel ?

Dernière question dans notre guide de questions et réponses pour les entretiens avec les analystes de données. Un analyste de données peut utiliser la mise en forme conditionnelle pour mettre en évidence les cellules ayant des valeurs négatives dans une feuille Excel. Voici les étapes de la mise en forme conditionnelle :

• Tout d'abord, sélectionnez les cellules qui ont des valeurs négatives.
• Maintenant, allez dans l'onglet Accueil et choisissez l'option Mise en forme conditionnelle.
• Ensuite, accédez aux règles de cellule en surbrillance et sélectionnez l'option Moins de.
• Dans la dernière étape, vous devez accéder à la boîte de dialogue de l'option Moins de et entrer « 0 » comme valeur.

Conclusion

Avec cela, nous arrivons à la fin de notre liste de questions et réponses pour les entretiens avec les analystes de données . Bien que ces questions d'entretien avec les analystes de données soient sélectionnées parmi un vaste ensemble de questions probables, ce sont celles auxquelles vous êtes le plus susceptible de faire face si vous êtes un analyste de données en herbe. Ces questions constituent la base de tout entretien avec un analyste de données, et connaître les réponses à celles-ci vous mènera certainement loin !

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