L'analyse des données est le processus de transformation des données en informations utiles pour la prise de décision. L'analyse de données est essentielle dans de nombreuses entreprises pour diverses raisons, d'où un besoin important d'analystes de données dans le monde entier. Ce questionnaire contient tout ce que vous devez savoir sur le poste d'analyste de données, du nettoyage des données à la vérification des données.
Top 21 des questions et réponses d'entretien d'analyste de données pour réussir l'entretien
1. Comment faites-vous la distinction entre un lac de données et un serveur de base de données ?
Exemple de réponse
Un lac de données est juste un grand pool de données non structurées sans objectif clair. Un entrepôt de données est un emplacement où les données organisées et filtrées qui ont été précédemment analysées pour une fonction particulière peuvent être stockées. Les deux techniques de conservation des données se trompent parfois, pourtant elles sont très différentes. Les nouveaux arrivants pourraient ne pas être en mesure de faire la distinction aussi facilement.
2. Décrire certaines des approches d'analyse de données utilisées par les analystes de données.
Exemple de réponse
L'analyse des données nécessite l'application d'une variété d'approches statistiques. Voici quelques-uns des plus importants :
- Analyse de cluster à l'aide du processus de Markov
- Techniques d'imputation
- Méthodologies basées sur Bayes
- Classements statistiques
3. Décrire le fonctionnement d'un modèle de langage probabiliste.
Exemple de réponse
Une séquence liée de n-éléments dans un texte ou une voix donnée est caractérisée comme un N-gramme, également connu sous le nom de modèle de langage basé sur les probabilités. Il est essentiellement composé de mots ou caractères voisins de n nœuds du texte original.
C'est, en termes simples, une méthode de prédiction de l'élément suivant dans une série.
4. Quels sont certains des avantages de l'utilisation du contrôle de version ?
Exemple de réponse
Le contrôle de version peut être utilisé pour examiner les suppressions, les modifications et les créations d'informations depuis la copie initiale.
Il aide à différencier les multiples variations du matériau. Par conséquent, la version la plus récente peut être rapidement identifiée.
5. Faire une distinction concernant la variance ainsi que la covariance.
Exemple de réponse
La variation d'une collecte de données par rapport à sa valeur moyenne ou moyenne est connue sous le nom de variance dans les statistiques. Les valeurs des données collectées sont éloignées de la moyenne chaque fois que la variance est plus élevée. Les chiffres sont proches de la moyenne lorsque les variations sont moindres.
Une autre notion statistique populaire est la covariance. La covariance est un indicateur de la façon dont deux variables ou plus varient l'une par rapport à l'autre dans des données statistiques.
6. Qu'implique l'algorithme K-means ?
Exemple de réponse
K-mean est l'un des algorithmes de partitionnement les plus connus. Les données non étiquetées sont regroupées à l'aide de cette approche d'apprentissage incontrôlée. Le nombre de nœuds est indiqué par la lettre « k ». Il s'efforce de maintenir chaque cluster distinct des autres. Il n'y aurait pas d'identifiants avec lesquels le cluster fonctionnerait car il s'agit d'un modèle non réglementé.
7. Que voulez-vous dire exactement lorsque vous dites « régression logistique » ?
Exemple de réponse
La régression logistique est un modèle mathématique pour analyser des ensembles de données ayant un ou plusieurs facteurs dépendants qui affectent un certain résultat. Le modèle suggère un élément de données dépendant en évaluant le lien entre divers facteurs indépendants.
8. Décrire les nombreuses formes de regroupement hiérarchique.
Exemple de réponse
Deux types de techniques de regroupement sont disponibles :
- Clustering via Agglomeration (qui utilise une stratégie ascendante pour décomposer les clusters)
- Clustering qui divise (qui utilise une stratégie descendante pour décomposer les clusters)
9. Que voulez-vous dire exactement lorsque vous dites « analyse de séries chronologiques » ?
Exemple de réponse
Une succession de points de données est étudiée pendant un certain temps dans la discipline de l'analyse des séries temporelles (TSA). Dans le CST, les analystes saisissent des éléments de données à intervalles réguliers plutôt que de les saisir sporadiquement ou arbitrairement. Il est possible de l'accomplir dans les deux domaines temps-fréquence. TSA peut être employé dans plusieurs secteurs en raison de son vaste spectre d'applications.
10. Décrire en détail le filtrage collaboratif.
Exemple de réponse
Le filtrage collaboratif (CF) génère un système de recommandation basé sur les données d'activité des utilisateurs. Il filtre les informations en évaluant les données de ces autres utilisateurs et leurs interactions. Cette stratégie suppose que les personnes qui sont d'accord sur l'évaluation d'un certain élément seront très probablement d'accord sur cela à nouveau dans un proche avenir.
11. Décrire les caractéristiques d'un modèle de données idéal.
Exemple de réponse
Pour être considéré comme excellent et développé, un modèle de données doit avoir les caractéristiques suivantes :
- Fournit des performances de prédiction, permettant de prédire les résultats aussi exactement ou presque aussi précisément que possible.
- Il doit être polyvalent et réactif lorsque l'entreprise demande des changements pour répondre aux ajustements nécessaires.
- Le modèle doit s'adapter aux modifications des données de manière proportionnée.
- Les clients/clients doivent pouvoir en bénéficier de manière concrète et lucrative.
12. Énumérez les inconvénients de l'analyse des données.
Exemple de réponse
Certains des inconvénients de l'analyse des données sont les suivants :
- La confidentialité des clients peut être compromise en raison de l'analyse des données, compromettant potentiellement les paiements, les commandes et les inscriptions.
- Les outils peuvent être difficiles à utiliser et nécessitent une formation préalable.
- Choisir la meilleure plate-forme d'analyse à chaque fois nécessite beaucoup de connaissances et d'expérience.
13. Quelle est la description de poste d'un analyste de données ?
Exemple de réponse
- Des techniques statistiques sont utilisées pour collecter et évaluer les données, et les résultats sont ensuite rapportés.
- Interpréter et analyser des ensembles de données complexes pour les tendances ou les modèles.
- Identification des besoins de l'entreprise avec l'aide des équipes commerciales ou de gestion.
- Les capacités de résolution de problèmes, la collaboration et les compétences linguistiques techniques et interpersonnelles sont toutes importantes.
- La rédaction de demandes de renseignements, de rapports et de présentations est une de mes forces.
- Savoir utiliser les outils de visualisation de données.
14. Énumérez certaines des capacités les plus importantes en tant qu'analyste de données.
Exemple de réponse
- Capacité à évaluer, organiser, rassembler et communiquer correctement et efficacement d'énormes données.
- La capacité de créer des bases de données, des modèles de données, l'exploration de données et la segmentation des données.
- Pour analyser d'énormes ensembles de données, vous devez avoir une bonne maîtrise des logiciels statistiques.
15. Quelle est exactement la procédure d'analyse des données ?
Exemple de réponse
Voici quelques-uns des processus requis à long terme :
Les données sont collectées à partir de plusieurs sources et ensuite stockées pour être nettoyées et traitées. Toutes les données manquantes et les valeurs aberrantes sont supprimées à cette étape.
Analyse des données : Une fois les données produites, l'étape suivante consiste à les examiner. Les performances d'un modèle peuvent être améliorées en l'exécutant plusieurs fois. Le modèle est ensuite vérifié pour confirmer qu'il satisfait aux critères.
Générer des rapports : à la fin du processus, le modèle est mis en action et des rapports sont créés et envoyés aux parties prenantes.
16. Quels sont les différents problèmes auxquels on est confronté lors de l'analyse des données ?
Exemple de réponse
- Délais irréalistes et ambitions des parties prenantes impliquées
- Le profilage des données provenant de nombreuses sources est difficile, surtout si les paramètres et les normes sont incohérents.
- Infrastructure de données et technologies inadéquates pour respecter les délais d'analyse.
- Il y a des listes redondantes et des mots mal orthographiés. Ces inexactitudes pourraient obstruer et nuire à la qualité des données.
- Les données provenant de nombreuses sources peuvent avoir des représentations différentes. Si les données obtenues sont mélangées après avoir déjà été effacées et structurées, cela peut créer une latence dans la phase d'analyse.
- L'insuffisance de données est un autre problème clé dans l'analyse des données. Cela entraînerait presque certainement des erreurs ou des résultats inexacts.
Si vous obtenez des données d'une mauvaise source, vous devrez consacrer beaucoup d'efforts pour les nettoyer.
17. Décrire la purification des données.
Exemple de réponse
Le nettoyage des données, parfois appelé nettoyage des données ou traitement des données, est le processus de détection, puis de modification, de remplacement ou de suppression des données erronées, inadéquates, erronées, redondantes ou omises selon les besoins. Cette composante de base de la science des données garantit que les données sont exactes, cohérentes et utilisables.
18. Définissez les termes « exploration de données » et « profilage de données ».
Exemple de réponse
Le processus d'exploration de données consiste à étudier les données pour identifier des relations jusque-là inconnues. La recherche de données anormales, la reconnaissance des dépendances et l'évaluation des clusters sont toutes des priorités dans ce scénario. Cela implique également d'étudier des bases de données massives pour repérer les tendances et les modèles.
Le processus de profilage des données implique l'examen des propriétés individuelles des données. Dans cette situation, l'accent est mis sur la fourniture de propriétés de données importantes telles que le type de données, la fréquence, etc. Il facilite également la recherche et l'évaluation des métadonnées d'entreprise.
19. Quelles techniques de validation les analystes de données utilisent-ils ?
Exemple de réponse
Voici quelques-unes des méthodes de validation de données les plus courantes utilisées par les analystes de données :
- Validation au niveau terrain
- Validation au niveau du formulaire
- Validation des données enregistrées
- Validation des critères de recherche
20. Décrivez la valeur aberrante.
Exemple de réponse
Les valeurs aberrantes sont des valeurs dans un ensemble de données qui s'écartent considérablement de la moyenne des attributs distinctifs de l'ensemble de données. Nous pouvons identifier une variabilité quantitative ou un échantillonnage accidentel à l'aide d'une valeur aberrante. Les valeurs aberrantes sont classées comme univariées ou multivariées.
21. Quelle est la différence entre l'exploration de données et l'analyse de données ?
Exemple de réponse
L'analyse des données est le processus de collecte, de nettoyage, de conversion, de modélisation et d'affichage des données pour acquérir des informations utilisables et pertinentes qui peuvent être utilisées pour faire des inférences et choisir les étapes futures. L'analyse des données existe depuis les années 1960.
L'exploration de données est le processus d'analyse des données. D'énormes quantités de données sont étudiées et analysées dans l'exploration de données, également appelée récupération d'informations de base de données, pour localiser des modèles et des lois.
Référence
- 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 est le fondateur du site Web PrepMyCareer.com.
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