Sollicitatievragen en antwoorden voor data-analisten

By

Data-analyse is het proces waarbij gegevens worden omgezet in bruikbare informatie voor besluitvorming. Data-analyse is om verschillende redenen van cruciaal belang in veel bedrijven, daarom is er een grote behoefte aan data-analisten over de hele wereld. In deze vragenlijst vind je alles wat je moet weten over de functie van data-analist, van datacleaning tot dataverificatie.

Sollicitatievragen voor data-analisten

Top 21 interviewvragen en antwoorden voor data-analisten om het interview te kraken 

1. Hoe maak je onderscheid tussen een data lake en een database server?

Voorbeeldantwoord 

Een data lake is gewoon een grote pool van ongestructureerde data zonder duidelijk doel. Een datawarehouse is een locatie waar georganiseerde, gefilterde gegevens kunnen worden opgeslagen die eerder zijn geanalyseerd voor een bepaalde functie. De twee technieken voor het bewaren van gegevens worden soms verward, maar ze zijn enorm verschillend. Nieuwkomers kunnen dat misschien niet zo gemakkelijk onderscheiden.

2. Beschrijf enkele van de data-analysebenaderingen die data-analisten gebruiken.

Voorbeeldantwoord

Gegevensanalyse vereist de toepassing van een verscheidenheid aan statistische benaderingen. De volgende zijn enkele van de belangrijkste:

  • Clusteranalyse met behulp van het Markov-proces
  • Technieken voor toerekening
  • Methodologieën gebaseerd op Bayes
  • Statistische ranglijsten

3. Beschrijf hoe een probabilistisch taalmodel werkt.

Voorbeeldantwoord

Een gekoppelde reeks van n-elementen in een bepaalde tekst of stem wordt gekarakteriseerd als een N-gram, ook wel bekend als het op waarschijnlijkheid gebaseerde taalmodel. Het bestaat in wezen uit aangrenzende woorden of tekens van n knooppunten uit de originele tekst. 

Het is, in eenvoudige bewoordingen, een methode om het volgende element in een reeks te voorspellen.

4. Wat zijn enkele voordelen van het gebruik van versiebeheer?

Voorbeeldantwoord

Versiebeheer kan worden gebruikt om de verwijderingen, bewerkingen en creaties van informatie sinds de eerste kopie te onderzoeken. 

Het helpt bij de differentiatie van meerdere variaties van het materiaal. Hierdoor kan de meest recente versie snel worden geïdentificeerd.

5. Maak onderscheid in zowel variantie als covariantie.

Voorbeeldantwoord

De variatie van een gegevensverzameling van de gemiddelde of gemiddelde waarde staat bekend als variantie in statistieken. De waarden in de verzamelde gegevens liggen ver van het gemiddelde wanneer de variantie hoger is. De cijfers liggen dicht bij het gemiddelde als de variaties kleiner zijn.

Een ander populair statistisch begrip is covariantie. Covariantie is een indicator voor hoe twee of meer variabelen variëren in vergelijking met elkaar in statistische gegevens.

6. Wat houdt het K-means-algoritme in?

Voorbeeldantwoord

K-mean is een van de meest bekende partitioneringsalgoritmen. De niet-gelabelde gegevens worden geclusterd met behulp van deze ongecontroleerde leerbenadering. Het aantal knooppunten wordt aangegeven met de letter 'k'. Het spant zich in om elk cluster onderscheidend te houden van de andere. Er zijn geen ID's waarmee het cluster kan werken, omdat het een niet-gereguleerd model is.

7. Wat bedoel je precies met 'logistische regressie'?

Voorbeeldantwoord

Logistische regressie is een wiskundig model voor het analyseren van datasets met een of meer afhankelijke factoren die een bepaalde uitkomst beïnvloeden. Het model suggereert een afhankelijk gegevenselement door het verband tussen verschillende onafhankelijke factoren te evalueren.

8. Beschrijf de vele vormen van hiërarchische clustering.

Voorbeeldantwoord

Er zijn twee soorten clustertechnieken beschikbaar:

  • Clustering via agglomeratie (die een bottom-upstrategie gebruikt om clusters te ontbinden)
  • Clustering die verdeelt (die een top-down strategie gebruikt om clusters te ontleden)

9. Wat bedoel je precies met "tijdreeksanalyse"?

Voorbeeldantwoord

In de discipline Time Series Analysis (TSA) wordt gedurende enige tijd een opeenvolging van datapunten bestudeerd. In de TSA leggen analisten gegevensitems met regelmatige tussenpozen vast in plaats van ze sporadisch of willekeurig vast te leggen. Het is mogelijk om dit te bereiken in beide tijd-frequentiedomeinen. TSA kan in verschillende sectoren worden gebruikt vanwege het brede scala aan toepassingen. 

10. Beschrijf Collaborative Filtering in detail.

Voorbeeldantwoord

Collaborative filtering (CF) genereert een aanbevelingssysteem op basis van gegevens over gebruikersactiviteit. Het filtert informatie uit door gegevens van die andere gebruikers en hun interacties te evalueren. Deze strategie gaat ervan uit dat personen die het eens zijn over de evaluatie van een bepaald item, het daar hoogstwaarschijnlijk in de nabije toekomst weer over eens zullen zijn.

11. Beschrijf de kenmerken van een ideaal datamodel.

Voorbeeldantwoord

Om als excellent en ontwikkeld te worden beschouwd, moet een datamodel de volgende kenmerken hebben:

  • Biedt voorspellingsprestaties, waardoor uitkomsten zo exact of bijna zo nauwkeurig mogelijk kunnen worden voorspeld.
  • Het moet veelzijdig en responsief zijn wanneer het bedrijf om verandering vraagt ​​om aan de nodige aanpassingen te voldoen.
  • Het model moet zich proportioneel aanpassen aan de veranderingen in de data.
  • Cliënten/afnemers moeten er concreet en lucratief van kunnen profiteren.

12. Noem de nadelen van data-analyse.

Voorbeeldantwoord

Enkele van de nadelen van data-analyse zijn de volgende:

  • De privacy van klanten kan in gevaar komen als gevolg van data-analyse, waardoor betalingen, bestellingen en registraties mogelijk in gevaar komen.
  • Hulpmiddelen kunnen moeilijk te gebruiken zijn en hebben voorafgaande training nodig.
  • Elke keer weer het beste analytics platform kiezen, vereist veel kennis en ervaring.

13. Wat is de taakomschrijving van een data-analist?

Voorbeeldantwoord

  1. Statistische technieken worden gebruikt om gegevens te verzamelen en te evalueren, en de resultaten worden vervolgens gerapporteerd.
  2. Interpreteer en analyseer gecompliceerde datasets voor trends of patronen.
  3. Identificeren van zakelijke vereisten met behulp van zakelijke of managementteams.
  4. Probleemoplossend vermogen, samenwerking en technische en interpersoonlijke taalvaardigheid zijn allemaal belangrijk.
  5. Het schrijven van vragen, rapporten en presentaties is een sterke kant van mij.
  6. Weten hoe datavisualisatietools te gebruiken. 

14. Noem enkele van de belangrijkste vaardigheden als data-analist.

Voorbeeldantwoord

  • Mogelijkheid om enorme gegevens correct en efficiënt te evalueren, organiseren, verzamelen en communiceren.
  • De capaciteit om databases, datamodellen, datamining en datasegmentatie te creëren.
  • Voor het analyseren van enorme datasets moet je statistische software goed onder de knie hebben.

15. Wat is precies de procedure voor data-analyse?

Voorbeeldantwoord

De volgende zijn enkele van de processen die op de lange termijn nodig zijn:

Gegevens worden verzameld uit verschillende bronnen en daarna opgeslagen om te worden opgeschoond en verwerkt. Alle ontbrekende gegevens en uitschieters worden in deze fase verwijderd.

Gegevensanalyse: Zodra de gegevens zijn geproduceerd, is de volgende stap het onderzoeken ervan. De prestaties van een model kunnen worden verbeterd door het meerdere keren uit te voeren. Het model wordt vervolgens geverifieerd om te bevestigen dat het aan de criteria voldoet.

Genereer rapporten: aan het einde van het proces wordt het model in actie gebracht en worden rapporten gemaakt en verzonden naar belanghebbenden.

16. Wat zijn de verschillende problemen waarmee men wordt geconfronteerd bij het analyseren van gegevens?

Voorbeeldantwoord

  • Onrealistische deadlines en ambities van betrokken stakeholders
  • Gegevenscontouren uit talrijke bronnen is moeilijk, vooral als parameters en normen inconsistent zijn.
  • Ontoereikende data-infrastructuur en -technologieën om deadlines voor analyse te halen.
  • Er zijn overbodige vermeldingen en verkeerd gespelde woorden. Deze onnauwkeurigheden kunnen de gegevenskwaliteit belemmeren en aantasten.
  • Gegevens uit talrijke bronnen kunnen verschillende weergaven hebben. Als de verkregen gegevens worden gemengd nadat ze al zijn gewist en gestructureerd, kan dit latentie veroorzaken in de analysefase.
  • Onvoldoende gegevens zijn een ander belangrijk probleem bij gegevensanalyse. Dit zou vrijwel zeker resulteren in fouten of onnauwkeurige bevindingen.

Als u gegevens van een slechte bron verkrijgt, zult u veel moeite moeten doen om deze op te schonen.

17. Beschrijf de zuivering van gegevens.

Voorbeeldantwoord

Gegevens opschonen, ook wel gegevens schrobben of gegevens wrangling genoemd, is het proces van het detecteren en vervolgens wijzigen, vervangen of verwijderen van de verkeerde, ontoereikende, foutieve, overbodige of weggelaten gegevens indien nodig. Dit basisonderdeel van datawetenschap garandeert dat gegevens nauwkeurig, consistent en bruikbaar zijn.

18. Definieer de termen "datamining" en "dataprofilering".

Voorbeeldantwoord

Het dataminingproces omvat het bestuderen van gegevens om voorheen onbekende relaties te identificeren. Het vinden van afwijkende gegevens, het herkennen van afhankelijkheden en het evalueren van clusters zijn allemaal prioriteiten in dit scenario. Het omvat ook het bestuderen van enorme databases om trends en patronen te ontdekken.

Het proces van gegevensprofilering omvat het onderzoeken van de individuele eigenschappen van de gegevens. In deze situatie ligt de focus op het leveren van belangrijke gegevenseigenschappen zoals gegevenstype, frequentie, enzovoort. Het maakt het ook gemakkelijker om metadata van ondernemingen te vinden en te evalueren.

19. Welke validatietechnieken gebruiken data-analisten?

Voorbeeldantwoord

Hieronder volgen enkele van de meest voorkomende methoden voor gegevensvalidatie die worden gebruikt door gegevensanalisten:

  • Validatie op veldniveau
  • Validatie op formulierniveau
  • Validatie van opgeslagen gegevens
  • Validatie van zoekcriteria

20. Beschrijf uitschieter.

Voorbeeldantwoord

Outliers zijn waarden in een dataset die aanzienlijk afwijken van het gemiddelde van de onderscheidende attributen van de dataset. Met behulp van een uitbijter kunnen we zowel kwantitatieve variabiliteit als toevallige steekproeven identificeren. Uitbijters worden geclassificeerd als univariaat of multivariaat. 

21. Wat is het verschil tussen datamining en data-analyse?

Voorbeeldantwoord

Gegevensanalyse is het proces van het verzamelen, opschonen, converteren, modelleren en weergeven van gegevens om bruikbare en relevante informatie te verkrijgen die kan worden gebruikt om conclusies te trekken en toekomstige stappen te kiezen. Data-analyse bestaat al sinds de jaren zestig.

Datamining is het proces van het analyseren van gegevens. Bij datamining, ook wel database information retrieval genoemd, worden enorme hoeveelheden gegevens onderzocht en geanalyseerd om patronen en wetten op te sporen.

Referentie 

  1. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/gwao.12684
  2. https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/16094069211062419
Een verzoek?

Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️

Lezers die dit lezen lezen ook: