Tuyển tập những câu hỏi phỏng vấn Data Analyst thường gặp nhất

Mục lục:

Data Analyst sẽ thực hiện những công việc như phân tích data, chuyển đổi thông tin dưới dạng biểu đồ, đồ thị báo cáo. Do đó, Data Analyst đóng vai trò quan trọng với doanh nghiệp. Để lọc được nhân sự phù hợp, việc xây dựng bộ câu hỏi phỏng vấn Data Analyst là điều cần thiết của mỗi doanh nghiệp. Hãy cùng TopCv.vn tham khảo ngay những câu hỏi phỏng vấn Data Analyst ngay sau đây để giúp buổi phỏng vấn của bạn thành công hơn.

Đây là những câu hỏi phỏng vấn Data Analyst mà bạn cần lưu ý, bởi hầu hết sẽ gặp trong các buổi phỏng vấn. Ví dụ như:

Câu 1: Tại sao bạn lựa chọn công việc Data Analyst? Theo bạn, công việc này cần những yêu cầu gì?

Để trả lời câu hỏi này, bạn sẽ cần phải tìm hiểu kỹ về ngành Data Analyst. Với câu hỏi vì sao bạn lựa chọn ngành nghề này, hãy nêu tối thiểu 3 lý do mà bạn cảm thấy yêu thích ở nó. Lưu ý, tránh nêu các lý do làm việc quá chung chung.

Với ý thứ 2 của câu hỏi, bạn có thể nêu một số kỹ năng cần thiết như sau:

  • Kỹ năng phân tích, lập trình, thiết kế báo cáo. Sử dụng được BI Tools.
  • Có kỹ năng thống kê, làm việc nhóm, khả năng ngoại ngữ tốt.
  • Kỹ năng tổng hợp, tổ chức, thu thập dữ liệu theo số lượng lớn.
  • Có thể thiết kế được cơ bản để giúp quá trình khai thác dữ liệu được tốt hơn.
  • Chịu được áp lực công việc.

Câu 2: Khi làm một Data Analyst, bạn sẽ có những trách nhiệm như thế nào?

Một Data Analyst sẽ đảm nhiệm một số nhiệm vụ, công việc như sau:

  • Thu thập các dữ liệu và xử lý, phân tích ra kết quả mong muốn từ những dữ liệu đó.
  • Hỗ trợ hoặc trực tiếp xử lý quá trình phân tích dữ liệu, có trách nhiệm về tính đúng đắn của các dữ liệu đã phân tích.
  • Cam kết đảm bảo cơ sở dữ liệu của doanh nghiệp phải được bảo mật tuyệt đối.

Câu 3: Data Cleansing là gì? Cách để thực hiện data cleansing tốt nhất?

Data cleansing – dọn dẹp dữ liệu, đây là quá trình được thực hiện để phát hiện, loại bỏ các lỗi, sự không đồng nhất trong dữ liệu. Cách để thực hiện data cleansing tốt nhất gồm:

  • Phân tách dữ liệu và chia theo các thuộc tính.
  • Chia khối dữ liệu lớn thành những khối dữ liệu nhỏ hơn. Sau đó sẽ tiến hành dọn dẹp theo từng khối dữ liệu này.
  • Dọn dẹp dữ liệu theo từng cột.
  • Dọn dẹp theo chức năng tiện ích, xếp lệnh đối với những tệp dữ liệu đơn giản.

Câu 4: Những công cụ bạn đã sử dụng để phân tích dữ liệu?

Bạn có thể trả lời một số công cụ phân tích dữ liệu mà bạn đã dùng. Thường sẽ có vài công cụ phổ biến như:

  • Google Search Operator.
  • Google Fusion Tables.
  • Solver.
  • RapidMiner.
  • NodeXL.
  • OpenRefine.

Câu 5: So sánh Data Profiling và DataMining?

Data Profiling đề cập chính vào phần chất lượng dữ liệu. Tập trung phân tích dữ liệu phục vụ cho thu thập, thống kê, tóm tắt thông tin. Sau phân tích sẽ lập hồ sơ dữ liệu, lấy thông tin, đánh giá chất lượng.

Data Mining sẽ là xác định mẫu trong cơ sở dữ liệu. Data Mining thực hiện chính công việc phân tích, khai thác. Quá trình này sẽ xác định những yếu tố bất thường, phân tích cụm dữ liệu, chuyển đổi những dữ liệu thô thành hữu ích.

Câu 6: Các bước để phân tích dữ liệu như thế nào?

Quy trình phân tích dữ liệu sẽ tùy thuộc vào từng doanh nghiệp, nhân sự khác nhau. Tuy vậy thường sẽ gồm những bước sau:

  • Tìm hiểu, xây dựng các kiến thức nền tảng. Bao gồm tính chất, hình thức, hệ thống, yêu cầu.
  • Xác định nguồn dữ liệu phù hợp với yêu cầu. Thu thập dữ liệu từ nguồn đã được xác minh.
  • Khám phá dữ liệu, dọn dẹp, tổ chức lại dữ liệu.
  • Xác thực tính chính xác của dữ liệu.
  • Triển khai, theo dõi bộ dữ liệu.
  • Tạo các danh sách kết quả phù hợp. Lặp lại các bước đến khi đạt được kết quả mong muốn.

Câu 7: Thế nào là một mô hình dữ liệu tốt?

Đây là một câu hỏi để nhà tuyển dụng xác định về mức độ cầu toàn của bạn trong công việc như thế nào. Bạn có thể dựa trên điều kiện để một mô hình dữ liệu tốt, cần thỏa mãn:

  • Có hiệu suất, dự đoán được kết quả cao hơn 85%.
  • Thích ứng, đáp ứng được các thay đổi. Thỏa mãn được nhu cầu lâu dài của khách hàng.
  • Đem lại được kết quả, lợi ích rõ ràng.
  • Có thể mở rộng tỷ lệ tương ứng.

Lưu ý để giúp phỏng vấn được thuận lợi hơn

Ngoài việc chuẩn bị tốt các câu hỏi phỏng vấn Data Analyst, để buổi phỏng vấn của bạn được thuận lợi hơn, hãy lưu ý những vấn đề sau:

  • Nên đặt câu hỏi ngược lại với nhà tuyển dụng. Những câu hỏi này có thể liên quan trực tiếp đến bộ phận bạn làm việc, các chế độ ưu đãi mà bạn có thể được nhận,…
  • Thái độ tôn trọng với người phỏng vấn, trả lời trung thực, đầy đủ các ý và nên nhìn thẳng vào người đối diện khi đặt câu hỏi.
  • Nên chuẩn bị cho mình sự tự tin để doanh nghiệp có thể thấy được tiềm năng của bạn trong công việc.
  • Chuẩn bị đầy đủ các loại giấy tờ, hồ sơ được yêu cầu.
  • Lựa chọn trang phục lịch sự, gọn gàng. Nên đến sớm trước 10 – 15 phút để chỉnh đốn trang phục, ổn định tinh thần trước khi phỏng vấn.

Trên đây là một số câu hỏi phỏng vấn Data Analyst cũng như lưu ý mà bạn cần biết. Nếu chẳng may bạn có thiếu sót về kinh nghiệm làm việc, hãy luôn thể hiện bản thân là người cầu tiến, sẵn sàng học hỏi trong buổi phỏng vấn. Điều này sẽ giúp bạn ghi điểm hơn với nhà tuyển dụng.

Bản quyền nội dung thuộc về TopCV.vn, được bảo vệ bởi Luật bảo vệ bản quyền tác giả DMCA.
Vui lòng không trích dẫn nội dung trang web khi chưa được sự cho phép của TopCV.