El análisis de datos es el proceso de transformar datos en información útil para la toma de decisiones. El análisis de datos es fundamental en muchas empresas por una variedad de razones, por lo que existe una gran necesidad de analistas de datos en todo el mundo. Este cuestionario contiene todo lo que necesita saber sobre el puesto de analista de datos, desde la limpieza de datos hasta la verificación de datos.
Las 21 principales preguntas y respuestas de la entrevista del analista de datos para descifrar la entrevista
1. ¿Cómo se distingue entre un lago de datos y un servidor de base de datos?
Respuesta ejemplo
Un lago de datos es solo un gran conjunto de datos no estructurados sin un propósito claro. Un almacén de datos es una ubicación donde se pueden almacenar datos organizados y filtrados que se han analizado previamente para una función particular. Las dos técnicas de retención de datos a veces se confunden, pero son muy diferentes. Es posible que los recién llegados no puedan distinguir tan fácilmente.
2. Describa algunos de los enfoques de análisis de datos que emplean los analistas de datos.
Respuesta ejemplo
El análisis de datos requiere la aplicación de una variedad de enfoques estadísticos. Los siguientes son algunos de los más importantes:
- Análisis de conglomerados mediante el proceso de Markov
- Técnicas de imputación
- Metodologías basadas en Bayes
- Clasificaciones estadísticas
3. Describir cómo funciona un modelo de lenguaje probabilístico.
Respuesta ejemplo
Una secuencia enlazada de n elementos en un texto o voz dados se caracteriza como un N-grama, también conocido como modelo de lenguaje basado en probabilidades. Se compone esencialmente de palabras o caracteres vecinos de n nodos del texto original.
Es, en términos simples, un método para predecir el siguiente elemento en una serie.
4. ¿Cuáles son algunos de los beneficios de utilizar el control de versiones?
Respuesta ejemplo
El control de versiones se puede utilizar para examinar las eliminaciones, ediciones y creaciones de información desde la copia inicial.
Ayuda en la diferenciación de múltiples variaciones del material. Como resultado, la versión más reciente puede identificarse rápidamente.
5. Haga una distinción entre la varianza y la covarianza.
Respuesta ejemplo
La variación de una recopilación de datos de su valor medio o promedio se conoce como variación en estadísticas. Los valores en los datos recolectados están lejos de la media cuando la varianza es mayor. Los números están cerca del promedio cuando las variaciones son menores.
Otra noción estadística popular es la covarianza. La covarianza es un indicador de cómo dos o más variables varían cuando se comparan entre sí en datos estadísticos.
6. ¿Qué implica el algoritmo de K-medias?
Respuesta ejemplo
K-mean es uno de los algoritmos de partición más conocidos. Los datos sin etiquetar se agrupan utilizando este enfoque de aprendizaje no controlado. El número de nodos se indica con la letra 'k'. Se esfuerza por mantener cada grupo distinto de los demás. No habría identificadores con los que operar el clúster porque es un modelo no regulado.
7. ¿A qué se refiere exactamente cuando dice “regresión logística”?
Respuesta ejemplo
La regresión logística es un modelo matemático para analizar conjuntos de datos que tienen uno o más factores dependientes que afectan un determinado resultado. El modelo sugiere un elemento de datos dependiente al evaluar la conexión entre varios factores independientes.
8. Describa las muchas formas de agrupación jerárquica.
Respuesta ejemplo
Hay dos tipos de técnicas de agrupación disponibles:
- Agrupación mediante aglomeración (que utiliza una estrategia ascendente para descomponer las agrupaciones)
- Agrupación que divide (que utiliza una estrategia de arriba hacia abajo para descomponer las agrupaciones)
9. ¿A qué se refiere exactamente cuando dice “análisis de series de tiempo”?
Respuesta ejemplo
Una sucesión de puntos de datos se estudia durante algún tiempo en la disciplina de Análisis de Series Temporales (TSA). En la TSA, los analistas capturan elementos de datos a intervalos de tiempo regulares en lugar de capturarlos de forma esporádica o arbitraria. Es posible lograrlo en ambos dominios de tiempo-frecuencia. TSA puede emplearse en varios sectores debido a su amplio espectro de aplicaciones.
10. Describa el filtrado colaborativo en detalle.
Respuesta ejemplo
El filtrado colaborativo (CF) genera un sistema de recomendación basado en los datos de actividad del usuario. Filtra información evaluando los datos de esos otros usuarios y sus interacciones. Esta estrategia asume que las personas que están de acuerdo con la evaluación de un determinado elemento probablemente estarán de acuerdo nuevamente en un futuro próximo.
11. Describa las características de un modelo de datos ideal.
Respuesta ejemplo
Para ser considerado excelente y desarrollado, un modelo de datos debe tener las siguientes características:
- Proporciona rendimiento de predicción, lo que permite predecir los resultados con la mayor precisión posible.
- Debe ser versátil y receptivo cuando la empresa exige cambios para cumplir con los ajustes necesarios.
- El modelo debe ajustarse a los cambios en los datos de forma proporcionada.
- Los clientes deben poder beneficiarse de ella de forma concreta y lucrativa.
12. Enumere los inconvenientes del análisis de datos.
Respuesta ejemplo
Algunas de las desventajas del análisis de datos son las siguientes:
- La privacidad del cliente puede verse comprometida como resultado del análisis de datos, lo que podría poner en peligro los pagos, los pedidos y los registros.
- Las herramientas pueden ser difíciles de usar y necesitan capacitación previa.
- Elegir la mejor plataforma de análisis cada vez requiere una gran cantidad de conocimientos y experiencia.
13. ¿Cuál es la descripción del trabajo de un analista de datos?
Respuesta ejemplo
- Se utilizan técnicas estadísticas para recopilar y evaluar datos, y luego se informan los resultados.
- Interprete y analice conjuntos de datos complicados para tendencias o patrones.
- Identificar los requisitos comerciales con la ayuda de equipos comerciales o de gestión.
- Las habilidades para resolver problemas, la colaboración y las habilidades lingüísticas técnicas e interpersonales son todas importantes.
- Escribir consultas, informes y presentaciones es uno de mis puntos fuertes.
- Saber utilizar herramientas de visualización de datos.
14. Enumere algunas de las habilidades más importantes como analista de datos.
Respuesta ejemplo
- Capacidad para evaluar, organizar, recopilar y comunicar de manera adecuada y eficiente grandes cantidades de datos.
- La capacidad de crear bases de datos, modelos de datos, minería de datos y segmentación de datos.
- Para analizar grandes conjuntos de datos, debe tener una buena comprensión del software estadístico.
15. ¿Cuál es exactamente el procedimiento para el análisis de datos?
Respuesta ejemplo
Los siguientes son algunos de los procesos requeridos a largo plazo:
Los datos se recopilan de varias fuentes y luego se almacenan para ser limpiados y procesados. Todos los datos faltantes y los valores atípicos se eliminan en esta etapa.
Análisis de datos: Una vez producidos los datos, el siguiente paso es examinarlos. El rendimiento de un modelo se puede mejorar ejecutándolo varias veces. A continuación, se verifica el modelo para confirmar que cumple los criterios.
Generar informes: al final del proceso, el modelo se pone en acción y los informes se crean y envían a las partes interesadas.
16. ¿Cuáles son los diversos problemas que uno enfrenta al analizar datos?
Respuesta ejemplo
- Plazos poco realistas y ambiciones de las partes interesadas involucradas
- El contorno de datos de numerosas fuentes es difícil, especialmente si los parámetros y las normas son inconsistentes.
- Infraestructura de datos y tecnologías inadecuadas para cumplir con los plazos de análisis.
- Hay listados redundantes y palabras mal escritas. Estas imprecisiones pueden obstruir y deteriorar la calidad de los datos.
- Los datos de numerosas fuentes pueden tener diferentes representaciones. Si los datos obtenidos se mezclan después de haber sido limpiados y estructurados, puede crear latencia en la fase de análisis.
- La insuficiencia de datos es otro problema clave en el análisis de datos. Es casi seguro que esto daría lugar a errores o resultados inexactos.
Si está obteniendo datos de una mala fuente, tendrá que dedicar mucho esfuerzo a limpiarlos.
17. Describir la depuración de datos.
Respuesta ejemplo
La limpieza de datos, a veces denominada limpieza de datos o disputa de datos, es el proceso de detectar y luego cambiar, reemplazar o eliminar los datos incorrectos, inadecuados, erróneos, redundantes u omitidos según sea necesario. Este componente básico de la ciencia de datos garantiza que los datos sean precisos, coherentes y utilizables.
18. Defina los términos "minería de datos" y "perfil de datos".
Respuesta ejemplo
El proceso de minería de datos implica estudiar datos para identificar relaciones previamente desconocidas. Encontrar datos anómalos, reconocer dependencias y evaluar clústeres son prioridades en este escenario. También implica estudiar bases de datos masivas para detectar tendencias y patrones.
El proceso de creación de perfiles de datos implica examinar las propiedades individuales de los datos. En esta situación, el enfoque está en entregar propiedades de datos importantes como el tipo de datos, la frecuencia, etc. También facilita la búsqueda y evaluación de metadatos empresariales.
19. ¿Qué técnicas de validación utilizan los analistas de datos?
Respuesta ejemplo
Los siguientes son algunos de los métodos de validación de datos más utilizados por los analistas de datos:
- Validación a nivel de campo
- Validación a nivel de formulario
- Validación de datos guardados
- Validación de Criterios de Búsqueda
20. Describa los valores atípicos.
Respuesta ejemplo
Los valores atípicos son valores en un conjunto de datos que se desvían considerablemente de la media de los atributos distintivos del conjunto de datos. Podemos identificar la variabilidad cuantitativa o el muestreo accidental con la ayuda de un valor atípico. Los valores atípicos se clasifican como univariados o multivariados.
21. ¿Cuál es la diferencia entre la extracción de datos y el análisis de datos?
Respuesta ejemplo
El análisis de datos es el proceso de recopilación, limpieza, conversión, modelado y visualización de datos para adquirir información utilizable y relevante que pueda usarse para hacer inferencias y elegir pasos futuros. El análisis de datos existe desde la década de 1960.
La minería de datos es el proceso de análisis de datos. Se investigan y analizan enormes cantidades de datos en la minería de datos, también conocida como recuperación de información de bases de datos, para localizar patrones y leyes.
Referencia
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/gwao.12684
- https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/16094069211062419
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Sandeep Bhandari es el fundador del sitio web PrepMyCareer.com.
Soy bloguera profesional a tiempo completo, comercializadora digital y formadora. Me encanta todo lo relacionado con la Web y trato de aprender nuevas tecnologías todos los días.
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