Harus Dibaca 26 Pertanyaan & Jawaban Wawancara Analis Data: Panduan Utama 2022

Menghadiri wawancara analis data dan bertanya-tanya apa saja pertanyaan dan diskusi yang akan Anda lalui? Sebelum menghadiri wawancara analisis data, lebih baik memiliki gambaran tentang jenis pertanyaan wawancara analis data sehingga Anda dapat mempersiapkan mental jawaban untuk itu.

Pada artikel ini, kita akan melihat beberapa pertanyaan dan jawaban wawancara analis data yang paling penting. Ilmu Data dan Analisis Data keduanya merupakan bidang yang berkembang pesat di industri saat ini. Secara alami, karier di domain ini meroket. Bagian terbaik tentang membangun karier di domain ilmu data adalah ia menawarkan beragam pilihan karier untuk dipilih!

Organisasi di seluruh dunia memanfaatkan Big Data untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi mereka secara keseluruhan, yang pasti berarti bahwa permintaan akan profesional data ahli seperti analis data, insinyur data, dan ilmuwan data juga meningkat secara eksponensial. Namun, untuk mengantongi pekerjaan ini, hanya memiliki kualifikasi dasar saja tidak cukup. Memiliki sertifikasi ilmu data di sisi Anda akan meningkatkan bobot profil Anda.

Anda perlu menyelesaikan bagian tersulit – wawancara. Jangan khawatir, kami telah membuat panduan pertanyaan dan jawaban wawancara analis data ini untuk memahami kedalaman dan maksud sebenarnya di balik pertanyaan.

Pertanyaan & Jawaban Wawancara Analis Data Teratas

1. Apa saja persyaratan utama untuk menjadi Analis Data?

Pertanyaan wawancara analis data ini menguji pengetahuan Anda tentang keahlian yang dibutuhkan untuk menjadi ilmuwan data.
Untuk menjadi seorang analis data, Anda perlu:

• Pahami bahasa pemrograman (XML, Javascript, atau kerangka kerja ETL), database (SQL, SQLite, Db2, dll.), dan juga memiliki pengetahuan luas tentang paket pelaporan (Objek Bisnis).
• Mampu menganalisis, mengatur, mengumpulkan, dan menyebarkan Big Data secara efisien.
• Anda harus memiliki pengetahuan teknis yang substansial di bidang-bidang seperti desain database, penambangan data, dan teknik segmentasi.
• Memiliki pengetahuan yang baik tentang paket statistik untuk menganalisis kumpulan data besar seperti SAS, Excel, dan SPSS, untuk beberapa nama.

2. Apa tanggung jawab penting seorang analis data?

Ini adalah pertanyaan wawancara analis data yang paling sering ditanyakan. Anda harus memiliki gagasan yang jelas tentang apa yang dibutuhkan oleh pekerjaan Anda.
Seorang analis data diperlukan untuk melakukan

tugas berikut:

• Kumpulkan dan tafsirkan data dari berbagai sumber dan analisis hasilnya.
• Filter dan "bersihkan" data yang dikumpulkan dari berbagai sumber.
• Menawarkan dukungan untuk setiap aspek analisis data.
• Analisis kumpulan data yang kompleks dan identifikasi pola tersembunyi di dalamnya.
• Menjaga keamanan database.

3. Apa yang dimaksud dengan “Pembersihan Data”? Apa cara terbaik untuk mempraktikkan ini?

Jika Anda sedang duduk untuk pekerjaan analis data, ini adalah salah satu pertanyaan wawancara analis data yang paling sering diajukan.
Pembersihan data terutama mengacu pada proses mendeteksi dan menghapus kesalahan dan inkonsistensi dari data untuk meningkatkan kualitas data.
Cara terbaik untuk membersihkan data adalah:

• Memisahkan data, sesuai dengan atributnya masing-masing.
• Memecah potongan besar data menjadi kumpulan data kecil dan kemudian membersihkannya.
• Menganalisis statistik setiap kolom data.
• Membuat satu set fungsi utilitas atau skrip untuk menangani tugas pembersihan umum.
• Melacak semua operasi pembersihan data untuk memfasilitasi penambahan atau penghapusan yang mudah dari kumpulan data, jika diperlukan.

4. Sebutkan alat terbaik yang digunakan untuk analisis data.

Pertanyaan tentang alat yang paling sering digunakan adalah sesuatu yang paling sering Anda temukan dalam pertanyaan wawancara analitik data.
Alat yang paling berguna untuk analisis data adalah:

• Tablo
• Google Fusion Tables
• Operator Penelusuran Google
• KNIME
• RapidMiner
• pemecah
• OpenRefine
• NodeXL
• io

Checkout: Gaji Analis Data di India

5. Apa perbedaan antara pembuatan profil data dan penambangan data?

Data Profiling berfokus pada menganalisis atribut individu data, sehingga memberikan informasi berharga tentang atribut data seperti tipe data, frekuensi, panjang, bersama dengan nilai diskrit dan rentang nilainya. Sebaliknya, penambangan data bertujuan untuk mengidentifikasi catatan yang tidak biasa, menganalisis kelompok data, dan penemuan urutan, untuk beberapa nama.

6. Apa yang dimaksud dengan metode imputasi KNN?

Metode imputasi KNN berusaha untuk menghubungkan nilai atribut yang hilang menggunakan nilai atribut yang paling dekat dengan nilai atribut yang hilang. Kemiripan antara dua nilai atribut ditentukan dengan menggunakan fungsi jarak.

7. Apa yang harus dilakukan seorang analis data dengan data yang hilang atau dicurigai?

Dalam kasus seperti itu, seorang analis data perlu:

• Gunakan strategi analisis data seperti metode penghapusan, metode imputasi tunggal, dan metode berbasis model untuk mendeteksi data yang hilang.
• Siapkan laporan validasi yang berisi semua informasi tentang data yang dicurigai atau hilang.
• Meneliti data yang mencurigakan untuk menilai validitasnya.
• Ganti semua data yang tidak valid (jika ada) dengan kode validasi yang sesuai.

8. Sebutkan berbagai metode validasi data yang digunakan oleh analis data.

Ada banyak cara untuk memvalidasi kumpulan data. Beberapa metode validasi data yang paling umum digunakan oleh Analis Data meliputi:

• Validasi Tingkat Bidang – Dalam metode ini, validasi data dilakukan di setiap bidang saat dan saat pengguna memasukkan data. Ini membantu untuk memperbaiki kesalahan saat Anda pergi.
• Validasi Tingkat Formulir – Dalam metode ini, data divalidasi setelah pengguna melengkapi formulir dan mengirimkannya. Ini memeriksa seluruh formulir entri data sekaligus, memvalidasi semua bidang di dalamnya, dan menyoroti kesalahan (jika ada) sehingga pengguna dapat memperbaikinya.
• Validasi Penyimpanan Data – Teknik validasi data ini digunakan selama proses penyimpanan file aktual atau catatan database. Biasanya, ini dilakukan ketika beberapa formulir entri data harus divalidasi.
• Validasi Kriteria Pencarian – Teknik validasi ini digunakan untuk menawarkan kecocokan yang akurat dan terkait kepada pengguna untuk kata kunci atau frasa yang mereka cari. Tujuan utama dari metode validasi ini adalah untuk memastikan bahwa permintaan pencarian pengguna dapat mengembalikan hasil yang paling relevan.

9. Tentukan Pencilan

Panduan pertanyaan dan jawaban wawancara analis data tidak akan lengkap tanpa pertanyaan ini. Pencilan adalah istilah yang biasa digunakan oleh analis data ketika mengacu pada nilai yang tampaknya jauh dan berbeda dari pola yang ditetapkan dalam sampel. Ada dua jenis outlier – Univariat dan Multivariat.

Dua metode yang digunakan untuk mendeteksi outlier adalah:

• Metode plot kotak – Menurut metode ini, jika nilainya lebih tinggi atau lebih kecil dari 1,5*IQR (rentang interkuartil), sehingga terletak di atas kuartil atas (Q3) atau di bawah kuartil bawah (Q1), nilainya adalah outlier .
• Metode deviasi standar – Metode ini menyatakan bahwa jika nilai lebih tinggi atau lebih rendah dari rata-rata ± (3*standar deviasi), itu adalah outlier. Analisis Data Eksplorasi dan Pentingnya untuk Bisnis Anda

10. Apa itu "Pengelompokan?" Sebutkan sifat-sifat dari algoritma clustering!

Clustering adalah metode di mana data diklasifikasikan ke dalam cluster dan kelompok. Sebuah algoritma clustering memiliki properti berikut:

• Hirarki atau datar
• Keras dan lembut
• berulang
• Yg memisahkan

11. Apa itu Algoritma K-mean?

K-mean adalah teknik partisi di mana objek dikategorikan ke dalam kelompok K. Dalam algoritma ini, cluster berbentuk bola dengan titik data disejajarkan di sekitar cluster itu, dan varians dari cluster serupa satu sama lain.

12. Definisikan “Pemfilteran Kolaboratif”.

Collaborative filtering adalah algoritma yang membuat sistem rekomendasi berdasarkan data perilaku pengguna. Misalnya, situs belanja online biasanya menyusun daftar item di bawah "disarankan untuk Anda" berdasarkan riwayat penelusuran dan pembelian sebelumnya. Komponen penting dari algoritma ini termasuk pengguna, objek, dan minat mereka.

13. Sebutkan metode statistik yang sangat bermanfaat bagi analis data?

Metode statistik yang banyak digunakan oleh analis data adalah:

• Metode Bayesian
• Proses Markov
• Algoritma simpleks
• Tuduhan
• Proses spasial dan cluster
• Statistik peringkat, persentil, deteksi outlier
• optimasi matematika

14. Apa itu N-gram?

Sebuah n-gram adalah urutan terhubung dari n item dalam teks atau ucapan yang diberikan. Tepatnya, N-gram adalah model bahasa probabilistik yang digunakan untuk memprediksi item berikutnya dalam urutan tertentu, seperti pada (n-1).

15. Apa yang dimaksud dengan tabrakan tabel hash? bagaimana mencegahnya?

Ini adalah salah satu pertanyaan wawancara analis data yang penting. Ketika dua kunci terpisah hash ke nilai yang sama, tabrakan tabel hash terjadi. Ini berarti bahwa dua data yang berbeda tidak dapat disimpan dalam slot yang sama.
Tabrakan hash dapat dihindari dengan:

• Rantai terpisah – Dalam metode ini, struktur data digunakan untuk menyimpan beberapa item yang di-hash ke slot umum.
• Pengalamatan terbuka – Metode ini mencari slot kosong dan menyimpan item di slot kosong pertama yang tersedia.

16. Tentukan “Analisis Deret Waktu”.

Analisis deret biasanya dapat dilakukan dalam dua domain – domain waktu dan domain frekuensi.
Analisis deret waktu adalah metode di mana perkiraan keluaran suatu proses dilakukan dengan menganalisis data yang dikumpulkan di masa lalu menggunakan teknik seperti pemulusan eksponensial, metode regresi log-linier, dll.

17. Bagaimana seharusnya Anda mengatasi masalah multi-sumber?

Untuk mengatasi masalah multi-sumber, Anda perlu:

• Identifikasi catatan data yang serupa dan gabungkan menjadi satu catatan yang akan berisi semua atribut yang berguna, dikurangi redundansinya.
• Memfasilitasi integrasi skema melalui restrukturisasi skema.

18. Sebutkan langkah-langkah proyek Analisis Data.

Langkah-langkah inti dari proyek Analisis Data meliputi:

• Persyaratan utama dari proyek Analisis Data adalah pemahaman mendalam tentang persyaratan bisnis.
• Langkah kedua adalah mengidentifikasi sumber data paling relevan yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis dan memperoleh data dari sumber yang dapat dipercaya dan diverifikasi.
• Langkah ketiga melibatkan penjelajahan kumpulan data, pembersihan data, dan pengorganisasian yang sama untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang data yang ada.
• Pada langkah keempat, Analis Data harus memvalidasi data.
• Langkah kelima melibatkan penerapan dan pelacakan kumpulan data.
• Langkah terakhir adalah membuat daftar hasil yang paling mungkin dan mengulangi sampai hasil yang diinginkan tercapai.

19. Apa saja masalah yang dapat dihadapi oleh Analis Data saat melakukan analisis data?

Pertanyaan wawancara analis data penting yang perlu Anda ketahui. Seorang Analis Data dapat menghadapi masalah berikut saat melakukan analisis data:

• Adanya entri duplikat dan kesalahan ejaan. Kesalahan ini dapat menghambat kualitas data.
• Data berkualitas buruk diperoleh dari sumber yang tidak dapat diandalkan. Dalam kasus seperti itu, Analis Data harus menghabiskan banyak waktu dalam membersihkan data.
• Data yang diekstraksi dari berbagai sumber dapat bervariasi dalam representasi. Setelah data yang dikumpulkan digabungkan setelah dibersihkan dan diatur, variasi dalam representasi data dapat menyebabkan keterlambatan dalam proses analisis.
• Data yang tidak lengkap merupakan tantangan besar lainnya dalam proses analisis data. Ini pasti akan mengarah pada hasil yang salah atau salah.

20. Apa saja ciri-ciri model data yang baik?

Agar suatu model data dianggap baik dan dikembangkan, model tersebut harus menggambarkan karakteristik berikut:

• Itu harus memiliki kinerja yang dapat diprediksi sehingga hasil dapat diperkirakan secara akurat, atau setidaknya, dengan akurasi yang dekat.
• Harus adaptif dan responsif terhadap perubahan sehingga dapat mengakomodir kebutuhan bisnis yang terus berkembang dari waktu ke waktu.
• Itu harus mampu menskalakan secara proporsional dengan perubahan data.
• Itu harus dapat dikonsumsi untuk memungkinkan klien/pelanggan menuai hasil yang nyata dan menguntungkan.

21. Bedakan antara varians dan kovarians.

Varians dan kovarians keduanya merupakan istilah statistik. Varians menggambarkan seberapa jauh dua angka (kuantitas) dalam kaitannya dengan nilai rata-rata. Jadi, Anda hanya akan mengetahui besarnya hubungan antara dua besaran tersebut (seberapa besar data tersebar di sekitar mean). Sebaliknya, kovarians menggambarkan bagaimana dua variabel acak akan berubah bersama-sama. Jadi, kovarians memberikan baik arah dan besaran tentang bagaimana dua kuantitas bervariasi terhadap satu sama lain.

22. Jelaskan “Distribusi Normal”.

Salah satu pertanyaan wawancara analis data yang populer. Distribusi normal, lebih dikenal sebagai Kurva Bell atau Kurva Gaussian, mengacu pada fungsi probabilitas yang menggambarkan dan mengukur bagaimana nilai-nilai suatu variabel didistribusikan, yaitu, bagaimana mereka berbeda dalam mean dan standar deviasinya. Pada kurva, distribusinya simetris. Sementara sebagian besar pengamatan mengelompok di sekitar puncak pusat, probabilitas untuk nilai-nilai menjauh dari rata-rata, meruncing secara merata di kedua arah.

23. Menjelaskan analisis univariat, bivariat, dan multivariat.

Analisis univariat mengacu pada teknik statistik deskriptif yang diterapkan pada kumpulan data yang berisi variabel tunggal. Analisis univariat mempertimbangkan rentang nilai dan juga tendensi sentral dari nilai-nilai tersebut.

Analisis bivariat secara simultan menganalisis dua variabel untuk mengeksplorasi kemungkinan hubungan empiris di antara keduanya. Ini mencoba untuk menentukan apakah ada hubungan antara dua variabel dan kekuatan asosiasi, atau jika ada perbedaan antara variabel dan apa pentingnya perbedaan ini.

Analisis multivariat merupakan perluasan dari analisis bivariat. Berdasarkan prinsip-prinsip statistik multivariat, analisis multivariat mengamati dan menganalisis beberapa variabel (dua atau lebih variabel independen) secara bersamaan untuk memprediksi nilai variabel dependen untuk subjek individu.

24. Jelaskan perbedaan antara R-Squared dan Adjusted R-Squared.

Teknik R-Squared adalah ukuran statistik dari proporsi variasi variabel dependen, seperti yang dijelaskan oleh variabel independen. Adjusted R-Squared pada dasarnya adalah versi modifikasi dari R-squared, disesuaikan dengan jumlah prediktor dalam model. Ini memberikan persentase variasi yang dijelaskan oleh variabel independen tertentu yang memiliki dampak langsung pada variabel dependen.

25. Apa keuntungan dari kontrol versi?

Keuntungan utama dari kontrol versi adalah –

• Ini memungkinkan Anda untuk membandingkan file, mengidentifikasi perbedaan, dan mengkonsolidasikan perubahan dengan mulus.
• Ini membantu untuk melacak pembuatan aplikasi dengan mengidentifikasi versi mana yang termasuk dalam kategori mana – pengembangan, pengujian, QA, dan produksi.
• Ini mempertahankan riwayat lengkap file proyek yang berguna jika pernah ada kerusakan server pusat.
• Ini sangat baik untuk menyimpan dan memelihara beberapa versi dan varian file kode dengan aman.
• Ini memungkinkan Anda untuk melihat perubahan yang dibuat dalam konten file yang berbeda.

26. Bagaimana Analis Data dapat menyorot sel yang berisi nilai negatif dalam lembar Excel?

Pertanyaan terakhir dalam panduan pertanyaan dan jawaban wawancara analis data kami. Analis Data dapat menggunakan pemformatan bersyarat untuk menyorot sel yang memiliki nilai negatif dalam lembar Excel. Berikut adalah langkah-langkah untuk pemformatan bersyarat:

• Pertama, pilih sel yang memiliki nilai negatif.
• Sekarang, buka tab Beranda dan pilih opsi Pemformatan Bersyarat.
• Kemudian, buka Aturan Sel Sorotan dan pilih opsi Kurang Dari.
• Pada langkah terakhir, Anda harus pergi ke kotak dialog opsi Less Than dan masukkan "0" sebagai nilainya.

Kesimpulan

Dengan itu, kami sampai di akhir daftar panduan pertanyaan dan jawaban wawancara analis data . Meskipun pertanyaan wawancara analis data ini dipilih dari kumpulan besar kemungkinan pertanyaan, ini adalah pertanyaan yang paling mungkin Anda hadapi jika Anda seorang calon analis data. Pertanyaan-pertanyaan ini menjadi dasar untuk wawancara analis data apa pun, dan mengetahui jawabannya pasti akan membawa Anda jauh!

Jika Anda ingin tahu tentang mempelajari analitik data yang mendalam, ilmu data untuk menjadi yang terdepan dalam kemajuan teknologi yang serba cepat, lihat Program PG Eksekutif upGrad & IIIT-B dalam Ilmu Data.