Потребность в аналитиках данных, часто называемых учеными-учеными, растет в геометрической прогрессии, поскольку все больше отраслей и компаний полагаются на большие данные, чтобы помочь получить преимущество в их конкуренции. Аналитики данных переводят большое количество числовых данных на простой английский, что помогает компаниям принимать более эффективные бизнес-решения. Возможности доступны практически в каждой отрасли, начиная от медицинского обслуживания и заканчивая профессиональным спортом. Идеальным кандидатам в области анализа данных необходимы знания и опыт в анализе рынков, и они должны иметь статистические степени.

Поиск новой работы может быть затруднен, и важно использовать каждую возможность для дальнейшей карьеры. Одним из наиболее важных аспектов поиска работы является подготовка к интервью, которые многие охотники за работой часто упускают из виду. Последнее, что вы хотите, - это быть застигнутым врасплох вопросом, который вы не видели, и найти себя на пути через ответ «на лету». Подготовка ответов на следующие общие вопросы опроса по вопросам анализа данных может сделать разницу между отказом и продвижением по службе.

«Что для вас значит« большие данные »? «

« Большие данные »- одна из последних и часто неправильно понятых фраз, используемых в деловом мире, поэтому вам лучше понять, что именно. Во-первых, дайте подробный обзор основных аспектов, а затем представите пример иллюстраций, к которым может обратиться ваш интервьюер. В большинстве корпоративных интервью с собеседованием вам, вероятно, придется отвечать индивидуально нескольким представителям компании, и вам нужны соответствующие ответы для каждого.

Говоря с представителем отдела кадров, дайте общие ответы, показывая свою широту знаний по этому вопросу. Вы также можете встретиться с конечным пользователем бизнеса, который больше интересуется тем, как ваш анализ данных приносит пользу ее отделу, выявляя проблему и находить решение. ИТ-профессионал не заботится так же, как о результатах, которые вы использовали для их получения. В этом случае будьте готовы дать точную информацию о ваших методах и программных платформах, используемых для получения ваших результатов.

«Каковы ваши коммуникативные преимущества? «

Хотя это общий вопрос для интервью практически для каждой отрасли, для аналитиков данных особенно важно иметь хороший ответ. Как правило, из мира статистики, информатики или инженерии аналитики данных точно не знают своих навыков. Вы можете быть самым большим ученым в мире в мире, но если вы не можете сообщить, что означает ваши данные для конечных пользователей или управления, они просто видят кучу цифр и не признают никакой пользы от вашей работы.

Для того, чтобы большие данные имели положительное влияние, они должны быть представлены таким образом, чтобы лица, принимающие решения, понимали, что это значит. Вы должны иметь возможность переводить подробную, сложную информацию широкому кругу людей, не извергая жаргон и запутывая и расстраивая всех участников.

«Опишите самую большую проблему, с которой вам пришлось столкнуться в анализе данных»

При работе с данными неизбежно, что вы часто сталкиваетесь с ситуациями, которые не идут в соответствии с планом. Это хорошая возможность предоставить примеры ваших возможностей для решения проблем при описании больших сбоев данных и подробных процессов, которые вы разработали для их преодоления. Хотя примеры из профессионального опыта очень предпочтительны, вы можете обсудить проблемы, возникающие во время академических исследований.

Представьте свой ответ прямолинейно и не уклонитесь от вопроса, сказав, что у вас никогда не было никаких проблем. Это не показывает удивительный анализ, но скорее доказывает, что вы не говорите правду, или у вас недостаточно опыта.