Debe leer 26 preguntas y respuestas de la entrevista del analista de datos: Guía definitiva 2022

¿Asistir a una entrevista con un analista de datos y preguntarse cuáles son todas las preguntas y discusiones por las que pasará? Antes de asistir a una entrevista de análisis de datos, es mejor tener una idea del tipo de preguntas de la entrevista de analista de datos para que pueda preparar mentalmente las respuestas.

En este artículo, veremos algunas de las preguntas y respuestas más importantes de la entrevista de analistas de datos . La ciencia de datos y el análisis de datos son campos florecientes en la industria en este momento. Naturalmente, las carreras en estos dominios se están disparando. ¡La mejor parte de construir una carrera en el dominio de la ciencia de datos es que ofrece una amplia gama de opciones de carrera para elegir!

Las organizaciones de todo el mundo están aprovechando Big Data para mejorar su productividad y eficiencia generales, lo que inevitablemente significa que la demanda de profesionales expertos en datos, como analistas de datos, ingenieros de datos y científicos de datos, también está aumentando exponencialmente. Sin embargo, para conseguir estos puestos de trabajo, no basta con tener las cualificaciones básicas. Tener certificaciones de ciencia de datos a su lado aumentará el peso de su perfil.

Tienes que despejar la parte más complicada: la entrevista. No se preocupe, hemos creado esta guía de preguntas y respuestas para entrevistas de analistas de datos para comprender la profundidad y la intención real detrás de las preguntas.

Principales analistas de datos Preguntas y respuestas de entrevistas

1. ¿Cuáles son los requisitos clave para convertirse en analista de datos?

Esta pregunta de la entrevista del analista de datos evalúa su conocimiento sobre el conjunto de habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos.
Para convertirse en analista de datos, debe:

• Estar bien versado en lenguajes de programación (XML, Javascript o marcos ETL), bases de datos (SQL, SQLite, Db2, etc.) y también tener un amplio conocimiento en paquetes de informes (Business Objects).
• Ser capaz de analizar, organizar, recopilar y difundir Big Data de manera eficiente.
• Debe tener un conocimiento técnico sustancial en campos como el diseño de bases de datos, la minería de datos y las técnicas de segmentación.
• Tener un conocimiento sólido de paquetes estadísticos para analizar conjuntos de datos masivos como SAS, Excel y SPSS, por nombrar algunos.

2. ¿Cuáles son las responsabilidades importantes de un analista de datos?

Esta es la pregunta de entrevista de analista de datos más frecuente. Debe tener una idea clara de lo que implica su trabajo.
Se requiere un analista de datos para realizar el

siguientes tareas:

• Recopile e interprete datos de múltiples fuentes y analice los resultados.
• Filtre y "limpie" los datos recopilados de múltiples fuentes.
• Ofrezca soporte a todos los aspectos del análisis de datos.
• Analice conjuntos de datos complejos e identifique los patrones ocultos en ellos.
• Mantenga las bases de datos seguras.

3. ¿Qué significa "Limpieza de datos"? ¿Cuáles son las mejores maneras de practicar esto?

Si está sentado para un trabajo de analista de datos, esta es una de las preguntas de entrevista de analista de datos más frecuentes.
La limpieza de datos se refiere principalmente al proceso de detección y eliminación de errores e inconsistencias de los datos para mejorar la calidad de los mismos.
Las mejores formas de limpiar los datos son:

• Segregación de datos, según sus respectivos atributos.
• Dividir grandes porciones de datos en pequeños conjuntos de datos y luego limpiarlos.
• Analizando las estadísticas de cada columna de datos.
• Crear un conjunto de funciones de utilidad o scripts para hacer frente a tareas de limpieza comunes.
• Realizar un seguimiento de todas las operaciones de limpieza de datos para facilitar la fácil adición o eliminación de los conjuntos de datos, si es necesario.

4. Nombre las mejores herramientas utilizadas para el análisis de datos.

Una pregunta sobre la herramienta más utilizada es algo que encontrará principalmente en cualquier pregunta de entrevista de análisis de datos.
Las herramientas más útiles para el análisis de datos son:

• Cuadro
• Tablas de fusión de Google
• Operadores de búsqueda de Google
• cuchillo
• RapidMiner
• solucionador
• AbrirRefinar
• NodoXL
• yo

Checkout: Salario del analista de datos en la India

5. ¿Cuál es la diferencia entre el perfilado de datos y la minería de datos?

La creación de perfiles de datos se centra en el análisis de los atributos individuales de los datos, lo que proporciona información valiosa sobre los atributos de los datos, como el tipo de datos, la frecuencia, la longitud, junto con sus valores discretos y rangos de valores. Por el contrario, la minería de datos tiene como objetivo identificar registros inusuales, analizar grupos de datos y descubrir secuencias, por nombrar algunos.

6. ¿Qué es el método de imputación KNN?

El método de imputación KNN busca imputar los valores de los atributos que faltan utilizando aquellos valores de atributos que están más cerca de los valores de los atributos que faltan. La similitud entre dos valores de atributos se determina utilizando la función de distancia.

7. ¿Qué debe hacer un analista de datos con los datos faltantes o sospechosos?

En tal caso, un analista de datos necesita:

• Utilice estrategias de análisis de datos como el método de eliminación, los métodos de imputación única y los métodos basados ​​en modelos para detectar datos faltantes.
• Prepare un informe de validación que contenga toda la información sobre los datos sospechosos o faltantes.
• Examinar los datos sospechosos para evaluar su validez.
• Reemplace todos los datos no válidos (si los hay) con un código de validación adecuado.

8. Nombre los diferentes métodos de validación de datos utilizados por los analistas de datos.

Hay muchas formas de validar conjuntos de datos. Algunos de los métodos de validación de datos más utilizados por los analistas de datos incluyen:

• Validación de nivel de campo : en este método, la validación de datos se realiza en cada campo a medida que un usuario ingresa los datos. Ayuda a corregir los errores sobre la marcha.
• Validación de nivel de formulario : en este método, los datos se validan después de que el usuario completa el formulario y lo envía. Comprueba todo el formulario de entrada de datos a la vez, valida todos los campos y resalta los errores (si los hay) para que el usuario pueda corregirlos.
• Validación de guardado de datos: esta técnica de validación de datos se utiliza durante el proceso de guardar un archivo real o un registro de base de datos. Por lo general, se realiza cuando se deben validar múltiples formularios de ingreso de datos.
• Validación de criterios de búsqueda : esta técnica de validación se utiliza para ofrecer al usuario coincidencias precisas y relacionadas con las palabras clave o frases buscadas. El objetivo principal de este método de validación es garantizar que las consultas de búsqueda del usuario puedan arrojar los resultados más relevantes.

9. Definir valores atípicos

Una guía de preguntas y respuestas para una entrevista con un analista de datos no estará completa sin esta pregunta. Un valor atípico es un término comúnmente utilizado por los analistas de datos cuando se refieren a un valor que parece estar muy alejado y divergir de un patrón establecido en una muestra. Hay dos tipos de valores atípicos: univariados y multivariados.

Los dos métodos utilizados para detectar valores atípicos son:

• Método de diagrama de caja : según este método, si el valor es mayor o menor que 1,5*IQR (rango intercuartílico), de modo que se encuentra por encima del cuartil superior (Q3) o por debajo del cuartil inferior (Q1), el valor es un valor atípico .
• Método de desviación estándar : este método establece que si un valor es mayor o menor que la media ± (3*desviación estándar), es un valor atípico. Análisis exploratorio de datos y su importancia para su negocio

10. ¿Qué es la "agrupación en clústeres"? Nombre las propiedades de los algoritmos de agrupamiento.

La agrupación en clústeres es un método en el que los datos se clasifican en clústeres y grupos. Un algoritmo de agrupamiento tiene las siguientes propiedades:

• Jerárquico o plano
• Duro y blando
• Iterativo
• Disyuntivo

11. ¿Qué es el algoritmo K-mean?

K-mean es una técnica de partición en la que los objetos se clasifican en K grupos. En este algoritmo, los grupos son esféricos con los puntos de datos alineados alrededor de ese grupo, y la varianza de los grupos es similar entre sí.

12. Defina “Filtrado colaborativo”.

El filtrado colaborativo es un algoritmo que crea un sistema de recomendación basado en los datos de comportamiento de un usuario. Por ejemplo, los sitios de compras en línea suelen compilar una lista de artículos bajo la categoría "recomendados para usted" en función de su historial de navegación y compras anteriores. Los componentes cruciales de este algoritmo incluyen usuarios, objetos y su interés.

13. Nombre los métodos estadísticos que son altamente beneficiosos para los analistas de datos.

Los métodos estadísticos más utilizados por los analistas de datos son:

• método bayesiano
• proceso de Markov
• Algoritmo símplex
• imputación
• Procesos espaciales y de clúster
• Estadísticas de clasificación, percentiles, detección de valores atípicos
• optimización matemática

14. ¿Qué es un N-grama?

Un n-grama es una secuencia conectada de n elementos en un texto o discurso dado. Precisamente, un N-grama es un modelo de lenguaje probabilístico utilizado para predecir el siguiente elemento en una secuencia particular, como en (n-1).

15. ¿Qué es una colisión de tablas hash? ¿Cómo puede ser prevenido?

Esta es una de las preguntas importantes de la entrevista del analista de datos. Cuando dos claves separadas generan un valor común, se produce una colisión de tablas hash. Esto significa que no se pueden almacenar dos datos diferentes en la misma ranura.
Las colisiones hash se pueden evitar mediante:

• Encadenamiento separado : en este método, se utiliza una estructura de datos para almacenar varios elementos que se codifican en una ranura común.
• Direccionamiento abierto : este método busca espacios vacíos y almacena el artículo en el primer espacio vacío disponible.

16. Defina “Análisis de series de tiempo”.

El análisis de series generalmente se puede realizar en dos dominios: el dominio del tiempo y el dominio de la frecuencia.
El análisis de series de tiempo es el método donde el pronóstico de salida de un proceso se realiza mediante el análisis de los datos recopilados en el pasado utilizando técnicas como el suavizado exponencial, el método de regresión log-lineal, etc.

17. ¿Cómo debe abordar los problemas de fuentes múltiples?

Para abordar problemas de fuentes múltiples, debe:

• Identifique registros de datos similares y combínelos en un registro que contendrá todos los atributos útiles, menos la redundancia.
• Facilite la integración de esquemas a través de la reestructuración de esquemas.

18. Mencione los pasos de un proyecto de Análisis de Datos.

Los pasos principales de un proyecto de análisis de datos incluyen:

• El principal requisito de un proyecto de análisis de datos es una comprensión profunda de los requisitos comerciales.
• El segundo paso es identificar las fuentes de datos más relevantes que mejor se ajusten a los requisitos del negocio y obtener los datos de fuentes confiables y verificadas.
• El tercer paso consiste en explorar los conjuntos de datos, limpiarlos y organizarlos para obtener una mejor comprensión de los datos disponibles.
• En el cuarto paso, los analistas de datos deben validar los datos.
• El quinto paso consiste en implementar y rastrear los conjuntos de datos.
• El paso final es crear una lista de los resultados más probables e iterar hasta lograr los resultados deseados.

19. ¿Cuáles son los problemas que puede encontrar un analista de datos al realizar el análisis de datos?

Una pregunta crítica de la entrevista del analista de datos que debe tener en cuenta. Un analista de datos puede enfrentar los siguientes problemas al realizar el análisis de datos:

• Presencia de entradas duplicadas y faltas de ortografía. Estos errores pueden dificultar la calidad de los datos.
• Datos de mala calidad adquiridos de fuentes no confiables. En tal caso, un analista de datos tendrá que dedicar una cantidad significativa de tiempo a limpiar los datos.
• Los datos extraídos de múltiples fuentes pueden variar en representación. Una vez que los datos recopilados se combinan después de limpiarlos y organizarlos, las variaciones en la representación de los datos pueden provocar un retraso en el proceso de análisis.
• Los datos incompletos son otro desafío importante en el proceso de análisis de datos. Inevitablemente conduciría a resultados erróneos o defectuosos.

20. ¿Cuáles son las características de un buen modelo de datos?

Para que un modelo de datos se considere bueno y desarrollado, debe presentar las siguientes características:

• Debe tener un rendimiento predecible para que los resultados se puedan estimar con precisión, o al menos, casi con precisión.
• Debe ser adaptable y receptivo a los cambios para que pueda adaptarse a las crecientes necesidades comerciales de vez en cuando.
• Debe ser capaz de escalar en proporción a los cambios en los datos.
• Debe ser consumible para permitir que los clientes obtengan resultados tangibles y rentables.

21. Diferenciar entre varianza y covarianza.

Tanto la varianza como la covarianza son términos estadísticos. La varianza representa qué tan distantes están dos números (cantidades) en relación con el valor medio. Entonces, solo sabrá la magnitud de la relación entre las dos cantidades (cuánto se distribuyen los datos alrededor de la media). Por el contrario, la covarianza representa cómo dos variables aleatorias cambiarán juntas. Por lo tanto, la covarianza da tanto la dirección como la magnitud de cómo dos cantidades varían entre sí.

22. Explique la “Distribución normal”.

Una de las preguntas populares de la entrevista del analista de datos. La distribución normal, mejor conocida como Curva de Campana o Curva de Gauss, se refiere a una función de probabilidad que describe y mide cómo se distribuyen los valores de una variable, es decir, cómo difieren en sus medias y sus desviaciones estándar. En la curva, la distribución es simétrica. Si bien la mayoría de las observaciones se agrupan alrededor del pico central, las probabilidades de los valores se alejan más de la media, disminuyendo igualmente en ambas direcciones.

23. Explique el análisis univariado, bivariado y multivariado.

El análisis univariado se refiere a una técnica estadística descriptiva que se aplica a conjuntos de datos que contienen una sola variable. El análisis univariado considera el rango de valores y también la tendencia central de los valores.

El análisis bivariado analiza simultáneamente dos variables para explorar las posibilidades de una relación empírica entre ellas. Intenta determinar si existe una asociación entre las dos variables y la fuerza de la asociación, o si existen diferencias entre las variables y cuál es la importancia de estas diferencias.

El análisis multivariado es una extensión del análisis bivariado. Basado en los principios de las estadísticas multivariadas, el análisis multivariado observa y analiza múltiples variables (dos o más variables independientes) simultáneamente para predecir el valor de una variable dependiente para los sujetos individuales.

24. Explique la diferencia entre R-Squared y R-Squared ajustado.

La técnica R-Squared es una medida estadística de la proporción de variación en las variables dependientes, según lo explican las variables independientes. El R-cuadrado ajustado es esencialmente una versión modificada de R-cuadrado, ajustado por el número de predictores en un modelo. Proporciona el porcentaje de variación explicado por las variables independientes específicas que tienen un impacto directo en las variables dependientes.

25. ¿Cuáles son las ventajas del control de versiones?

Las principales ventajas del control de versiones son:

• Le permite comparar archivos, identificar diferencias y consolidar los cambios sin problemas.
• Ayuda a realizar un seguimiento de las compilaciones de aplicaciones al identificar qué versión se encuentra en qué categoría: desarrollo, prueba, control de calidad y producción.
• Mantiene un historial completo de los archivos del proyecto que resulta útil si alguna vez se produce una avería en el servidor central.
• Es excelente para almacenar y mantener múltiples versiones y variantes de archivos de código de forma segura.
• Te permite ver los cambios realizados en el contenido de diferentes archivos.

26. ¿Cómo puede un analista de datos resaltar las celdas que contienen valores negativos en una hoja de Excel?

Pregunta final en nuestra guía de preguntas y respuestas para entrevistas con analistas de datos. Un analista de datos puede usar el formato condicional para resaltar las celdas que tienen valores negativos en una hoja de Excel. Estos son los pasos para el formato condicional:

• Primero, seleccione las celdas que tienen valores negativos.
• Ahora, vaya a la pestaña Inicio y elija la opción Formato condicional.
• Luego, vaya a Resaltar reglas de celdas y seleccione la opción Menos que.
• En el paso final, debe ir al cuadro de diálogo de la opción Menor que e ingresar “0” como valor.

Conclusión

Con eso, llegamos al final de nuestra lista de preguntas y respuestas de la guía de entrevistas de analistas de datos . Si bien estas preguntas de la entrevista para analistas de datos se seleccionan de un amplio conjunto de preguntas probables, estas son las que es más probable que enfrente si es un aspirante a analista de datos. ¡Estas preguntas establecen la base para cualquier entrevista con un analista de datos, y saber las respuestas seguramente lo llevará muy lejos!

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