Tiếp nối phần 1 của các câu hỏi và trả lời khi phỏng vấn ở vị trí nhà phân tích dữ liệu. Bài viết này sẽ tiếp tục chia sẻ phần 2 những câu hỏi liên quan đến technical skills của các nhà phân tích dữ liệu khi phỏng vấn, làm thế nào để trả lời các câu hỏi này. Hãy cùng Mellori khám phá qua bài viết này nhé!

>>> Tham khảo phần 1 tại đây.

15 câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn vị trí phân tích dữ liệu

Bạn quen thuộc với phần mềm phân tích dữ liệu nào?

Điều họ thực sự đang hỏi: Bạn có năng lực cơ bản với các công cụ phổ biến không? Bạn sẽ cần đào tạo bao nhiêu?

Đây là thời điểm tốt để truy cập lại danh sách công việc để tìm kiếm bất kỳ phần mềm nào được nhấn mạnh trong mô tả. Khi bạn trả lời, hãy giải thích cách bạn đã sử dụng phần mềm đó (hoặc thứ gì đó tương tự) trong quá khứ. Thể hiện sự quen thuộc của bạn với công cụ bằng cách sử dụng thuật ngữ liên quan.

Đề cập đến các giải pháp phần mềm bạn đã sử dụng cho các giai đoạn khác nhau của quá trình phân tích dữ liệu. Bạn không cần phải đi vào quá chi tiết ở đây. Những gì bạn đã sử dụng và những gì bạn đã sử dụng nó là đủ.

Người phỏng vấn cũng có thể hỏi:

  • Bạn đã sử dụng phần mềm dữ liệu nào trong quá khứ?
  • Bạn được đào tạo về phần mềm phân tích dữ liệu nào?

>>>> Tham khảo ngay khoá học Data Analytics For Insights tại: https://mellori.vn/data-analytics-for-insights/.

Bạn được đào tạo về ngôn ngữ kịch bản nào?

Là một nhà phân tích dữ liệu, nhiều khả năng bạn sẽ phải sử dụng cả SQL và ngôn ngữ lập trình thống kê như R hoặc Python. Nếu bạn đã quen thuộc với ngôn ngữ lựa chọn tại công ty mà bạn đang ứng tuyển, thật tuyệt. Nếu không, bạn có thể dành thời gian này để thể hiện sự nhiệt tình học hỏi. Chỉ ra rằng trải nghiệm của bạn với một (hoặc nhiều) ngôn ngữ đã giúp bạn thành công trong việc học những ngôn ngữ mới. Nói về cách bạn hiện đang phát triển kỹ năng của mình.

Người phỏng vấn cũng có thể hỏi:

  • Bạn thích chức năng nào trong SQL nhất?
  • Bạn thích R hay Python?

Bạn đã sử dụng phương pháp thống kê nào trong phân tích dữ liệu?

Điều họ thực sự đang hỏi: Bạn có kiến thức thống kê cơ bản không?

Hầu hết các vai trò nhà phân tích dữ liệu cấp đầu vào sẽ yêu cầu ít nhất một năng lực cơ bản về thống kê, cũng như hiểu biết về cách phân tích thống kê gắn với các mục tiêu kinh doanh. Liệt kê các loại tính toán thống kê bạn đã sử dụng trước đây và những gì doanh nghiệp hiểu rõ mà các phép tính đó mang lại.

Nếu bạn đã từng làm việc với hoặc tạo ra các mô hình thống kê, hãy nhớ đề cập đến điều đó. Nếu bạn chưa có, hãy tự làm quen với các khái niệm thống kê sau:

  • Mean
  • Standard deviation
  • Variance
  • Regression
  • Sample size
  • Descriptive and inferential statistics

Người phỏng vấn cũng có thể hỏi:

  • Kiến thức của bạn về thống kê là gì?
  • Bạn đã sử dụng số liệu thống kê như thế nào trong công việc của mình với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu?

Trước đây bạn đã sử dụng Excel để phân tích dữ liệu như thế nào?

Bảng tính xếp hạng trong số các công cụ phổ biến nhất được các nhà phân tích dữ liệu sử dụng. Các cuộc phỏng vấn thường bao gồm một hoặc nhiều câu hỏi nhằm đánh giá kỹ năng làm việc với dữ liệu trong Microsoft Excel của bạn.

Năm câu hỏi phỏng vấn Excel dành cho các nhà phân tích dữ liệu

Dưới đây là năm câu hỏi khác dành riêng cho Excel mà bạn có thể được hỏi trong cuộc phỏng vấn của mình:

  • VLOOKUP là gì và những hạn chế của nó là gì?
  • Pivot table là gì, và làm thế nào để bạn tạo một pivot table?
  • Bạn làm cách nào để tìm và loại bỏ dữ liệu trùng lặp?
  • Hàm INDEX và MATCH là gì và chúng hoạt động cùng nhau như thế nào?
  • Sự khác biệt giữa hàm và công thức là gì?

Giải thích thuật ngữ

Những gì họ thực sự đang hỏi: Bạn có quen thuộc với thuật ngữ phân tích dữ liệu không?

Trong suốt cuộc phỏng vấn, bạn có thể được yêu cầu xác định một thuật ngữ hoặc giải thích ý nghĩa của nó. Trong hầu hết các trường hợp, người phỏng vấn đang cố gắng xác định mức độ hiểu biết của bạn về lĩnh vực này cũng như mức độ hiệu quả của bạn trong việc truyền đạt các khái niệm kỹ thuật dưới dạng đơn giản. Mặc dù không thể biết bạn có thể được hỏi về những thuật ngữ chính xác nào, nhưng sau đây là một số thuật ngữ bạn nên làm quen:

  • Normal distribution
  • Data wrangling
  • KNN imputation method
  • Clustering
  • Outlier
  • N-gram
  • Statistical model

Bạn có thể mô tả sự khác biệt giữa…?

Tương tự như loại câu hỏi cuối cùng, những câu hỏi phỏng vấn này giúp xác định kiến ​​thức của bạn về các khái niệm phân tích bằng cách yêu cầu bạn so sánh hai thuật ngữ có liên quan. Một số cặp bạn có thể muốn làm quen bao gồm:

  • Khai thác dữ liệu so với lập hồ sơ dữ liệu
  • Dữ liệu định lượng so với dữ liệu định tính
  • Phương sai so với hiệp phương sai
  • Phân tích đơn biến so với phân tích hai biến và đa biến
  • Chỉ mục được phân cụm so với chỉ mục không được phân nhóm
  • T-test 1 mẫu so với T-test 2 mẫu trong SQL
  • Tham gia so với hòa trộn trong Tableau

Câu hỏi cuối cùng: Bạn có câu hỏi nào không?

Hầu hết mọi cuộc phỏng vấn, bất kể lĩnh vực nào, đều kết thúc bằng một số biến thể của câu hỏi này. Quá trình này là việc bạn đánh giá công ty cũng giống như việc công ty đánh giá bạn. Hãy chuẩn bị sẵn một vài câu hỏi cho người phỏng vấn của bạn, nhưng đừng ngại hỏi bất kỳ câu hỏi nào xuất hiện trong cuộc phỏng vấn. Một số chủ đề bạn có thể hỏi bao gồm:

  • Một ngày điển hình là như thế nào?
  • Kỳ vọng trong 90 ngày đầu tiên của bạn
  • Văn hóa công ty và mục tiêu
  • Nhóm và người quản lý tiềm năng của bạn
  • Phần yêu thích của người phỏng vấn về công ty

Mẹo chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn của bạn

Chuẩn bị cho mình để thành công trong cuộc phỏng vấn nhà phân tích dữ liệu tiếp theo của bạn bằng cách sử dụng những câu hỏi này. Nhận các mẹo về cách định dạng câu trả lời của bạn bằng cách sử dụng khung STAR, nghiên cứu công ty và điều chỉnh câu trả lời của bạn cho phù hợp với công việc.