Deve ler 26 perguntas e respostas da entrevista do analista de dados: Ultimate Guide 2022

Participar de uma entrevista de analista de dados e se perguntar quais são todas as perguntas e discussões pelas quais você passará? Antes de participar de uma entrevista de análise de dados, é melhor ter uma ideia do tipo de perguntas da entrevista do analista de dados para que você possa preparar mentalmente as respostas para elas.

Neste artigo, veremos algumas das perguntas e respostas mais importantes da entrevista de analista de dados . Data Science e Data Analytics são campos florescentes no setor no momento. Naturalmente, as carreiras nesses domínios estão subindo rapidamente. A melhor parte de construir uma carreira no domínio da ciência de dados é que ela oferece uma gama diversificada de opções de carreira para você escolher!

Organizações em todo o mundo estão aproveitando o Big Data para aumentar sua produtividade e eficiência gerais, o que inevitavelmente significa que a demanda por profissionais de dados especializados, como analistas de dados, engenheiros de dados e cientistas de dados, também está aumentando exponencialmente. No entanto, para conseguir esses empregos, apenas ter as qualificações básicas não é suficiente. Ter certificações de ciência de dados ao seu lado aumentará o peso do seu perfil.

Você precisa limpar a parte mais complicada – a entrevista. Não se preocupe, criamos este guia de perguntas e respostas da entrevista do analista de dados para entender a profundidade e a real intenção por trás das perguntas.

Principais perguntas e respostas da entrevista do analista de dados

1. Quais são os principais requisitos para se tornar um Analista de Dados?

Esta pergunta da entrevista do analista de dados testa seu conhecimento sobre o conjunto de habilidades necessário para se tornar um cientista de dados.
Para se tornar um analista de dados, você precisa:

• Ser bem versado em linguagens de programação (estruturas XML, Javascript ou ETL), bancos de dados (SQL, SQLite, Db2, etc.) e também ter amplo conhecimento em pacotes de relatórios (Business Objects).
• Ser capaz de analisar, organizar, coletar e disseminar Big Data de forma eficiente.
• Você deve ter conhecimento técnico substancial em áreas como design de banco de dados, mineração de dados e técnicas de segmentação.
• Tenha um bom conhecimento de pacotes estatísticos para analisar grandes conjuntos de dados, como SAS, Excel e SPSS, para citar alguns.

2. Quais são as responsabilidades importantes de um analista de dados?

Esta é a pergunta de entrevista de analista de dados mais comum. Você deve ter uma ideia clara sobre o que seu trabalho implica.
Um analista de dados é necessário para realizar a

seguintes tarefas:

• Colete e interprete dados de várias fontes e analise os resultados.
• Filtre e “limpe” dados coletados de várias fontes.
• Ofereça suporte a todos os aspectos da análise de dados.
• Analise conjuntos de dados complexos e identifique os padrões ocultos neles.
• Mantenha os bancos de dados protegidos.

3. O que significa “Limpeza de Dados”? Quais são as melhores formas de praticar isso?

Se você está se candidatando a um emprego de analista de dados, essa é uma das perguntas mais frequentes da entrevista de analista de dados.
A limpeza de dados refere-se principalmente ao processo de detecção e remoção de erros e inconsistências dos dados para melhorar a qualidade dos dados.
As melhores maneiras de limpar dados são:

• Segregando os dados, de acordo com seus respectivos atributos.
• Quebrar grandes blocos de dados em pequenos conjuntos de dados e, em seguida, limpá-los.
• Analisando as estatísticas de cada coluna de dados.
• Criação de um conjunto de funções ou scripts utilitários para lidar com tarefas de limpeza comuns.
• Acompanhar todas as operações de limpeza de dados para facilitar a adição ou remoção fácil dos conjuntos de dados, se necessário.

4. Cite as melhores ferramentas usadas para análise de dados.

Uma pergunta sobre a ferramenta mais usada é algo que você encontrará principalmente em qualquer pergunta de entrevista de análise de dados.
As ferramentas mais úteis para análise de dados são:

• Quadro
• Google Fusion Tables
• Operadores de pesquisa do Google
• KNIME
• Rapid Miner
• Solucionador
• OpenRefine
• NodeXL
• io

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5. Qual é a diferença entre criação de perfil de dados e mineração de dados?

O Data Profiling concentra-se na análise de atributos individuais de dados, fornecendo assim informações valiosas sobre atributos de dados, como tipo de dados, frequência, comprimento, juntamente com seus valores discretos e intervalos de valores. Pelo contrário, a mineração de dados visa identificar registros incomuns, analisar clusters de dados e descoberta de sequências, para citar alguns.

6. O que é o método de imputação KNN?

O método de imputação KNN procura imputar os valores dos atributos ausentes usando os valores dos atributos que estão mais próximos dos valores dos atributos ausentes. A similaridade entre dois valores de atributo é determinada usando a função de distância.

7. O que um analista de dados deve fazer com dados perdidos ou suspeitos?

Nesse caso, um analista de dados precisa:

• Use estratégias de análise de dados como método de exclusão, métodos de imputação única e métodos baseados em modelo para detectar dados ausentes.
• Prepare um relatório de validação contendo todas as informações sobre os dados suspeitos ou ausentes.
• Examine os dados suspeitos para avaliar sua validade.
• Substitua todos os dados inválidos (se houver) por um código de validação adequado.

8. Cite os diferentes métodos de validação de dados usados ​​pelos analistas de dados.

Há muitas maneiras de validar conjuntos de dados. Alguns dos métodos de validação de dados mais usados ​​pelos analistas de dados incluem:

• Validação em nível de campo – Neste método, a validação de dados é feita em cada campo conforme e quando um usuário insere os dados. Ajuda a corrigir os erros à medida que avança.
• Validação em nível de formulário – Nesse método, os dados são validados após o usuário preencher o formulário e enviá-lo. Ele verifica todo o formulário de entrada de dados de uma só vez, valida todos os campos nele e destaca os erros (se houver) para que o usuário possa corrigi-los.
• Validação de Salvamento de Dados – Esta técnica de validação de dados é usada durante o processo de salvar um arquivo real ou registro de banco de dados. Normalmente, isso é feito quando vários formulários de entrada de dados devem ser validados.
• Validação de critérios de pesquisa – Esta técnica de validação é usada para oferecer ao usuário correspondências precisas e relacionadas para suas palavras-chave ou frases pesquisadas. O principal objetivo desse método de validação é garantir que as consultas de pesquisa do usuário possam retornar os resultados mais relevantes.

9. Definir valor atípico

Um guia de perguntas e respostas da entrevista do analista de dados não será concluído sem essa pergunta. Um outlier é um termo comumente usado por analistas de dados ao se referir a um valor que parece estar muito distante e divergente de um padrão definido em uma amostra. Existem dois tipos de outliers – Univariados e Multivariados.

Os dois métodos usados ​​para detectar outliers são:

• Método box plot – De acordo com este método, se o valor for maior ou menor que 1,5*IQR (intervalo interquartil), de modo que fique acima do quartil superior (Q3) ou abaixo do quartil inferior (Q1), o valor é um outlier .
• Método de desvio padrão – Este método afirma que se um valor for maior ou menor que a média ± (3*desvio padrão), é um valor atípico. Análise exploratória de dados e sua importância para o seu negócio

10. O que é “Agrupamento”? Nomeie as propriedades dos algoritmos de agrupamento.

Clustering é um método no qual os dados são classificados em clusters e grupos. Um algoritmo de agrupamento tem as seguintes propriedades:

• Hierárquico ou plano
• Duro e macio
• Iterativo
• Disjuntivo

11. O que é o Algoritmo K-mean?

K-mean é uma técnica de particionamento na qual os objetos são categorizados em grupos K. Neste algoritmo, os clusters são esféricos com os pontos de dados alinhados em torno desse cluster, e a variância dos clusters é semelhante entre si.

12. Defina “Filtragem Colaborativa”.

A filtragem colaborativa é um algoritmo que cria um sistema de recomendação baseado nos dados comportamentais de um usuário. Por exemplo, sites de compras online geralmente compilam uma lista de itens em “recomendado para você” com base em seu histórico de navegação e compras anteriores. Os componentes cruciais desse algoritmo incluem usuários, objetos e seus interesses.

13. Cite os métodos estatísticos que são altamente benéficos para os analistas de dados?

Os métodos estatísticos mais usados ​​pelos analistas de dados são:

• Método Bayesiano
• Processo de Markov
• Algoritmo Simplex
• Imputação
• Processos espaciais e de cluster
• Estatísticas de classificação, percentil, detecção de valores discrepantes
• Otimização matemática

14. O que é um N-grama?

Um n-gram é uma sequência conectada de n itens em um determinado texto ou fala. Precisamente, um N-gram é um modelo de linguagem probabilístico usado para prever o próximo item em uma determinada sequência, como em (n-1).

15. O que é uma colisão de tabela de hash? Como pode ser prevenido?

Esta é uma das perguntas importantes da entrevista do analista de dados. Quando duas chaves separadas fazem hash para um valor comum, ocorre uma colisão de tabela de hash. Isso significa que dois dados diferentes não podem ser armazenados no mesmo slot.
As colisões de hash podem ser evitadas por:

• Encadeamento separado – Nesse método, uma estrutura de dados é usada para armazenar vários itens com hash em um slot comum.
• Endereçamento aberto – Este método procura slots vazios e armazena o item no primeiro slot vazio disponível.

16. Defina “Análise de Séries Temporais”.

A análise de séries geralmente pode ser realizada em dois domínios – domínio do tempo e domínio da frequência.
A análise de séries temporais é o método em que a previsão de saída de um processo é feita analisando os dados coletados no passado usando técnicas como suavização exponencial, método de regressão log-linear, etc.

17. Como você deve lidar com problemas de várias fontes?

Para resolver problemas de várias fontes, você precisa:

• Identifique registros de dados semelhantes e combine-os em um registro que conterá todos os atributos úteis, menos a redundância.
• Facilite a integração do esquema por meio da reestruturação do esquema.

18. Mencione as etapas de um projeto de Análise de Dados.

As etapas principais de um projeto de análise de dados incluem:

• O principal requisito de um projeto de Análise de Dados é uma compreensão profunda dos requisitos de negócios.
• A segunda etapa é identificar as fontes de dados mais relevantes que melhor atendem aos requisitos de negócios e obter os dados de fontes confiáveis ​​e verificadas.
• A terceira etapa envolve explorar os conjuntos de dados, limpar os dados e organizá-los para obter uma melhor compreensão dos dados disponíveis.
• Na quarta etapa, os Analistas de Dados devem validar os dados.
• A quinta etapa envolve a implementação e o rastreamento dos conjuntos de dados.
• A etapa final é criar uma lista dos resultados mais prováveis ​​e iterar até que os resultados desejados sejam alcançados.

19. Quais são os problemas que um Analista de Dados pode encontrar ao realizar a análise de dados?

Uma pergunta crítica da entrevista do analista de dados que você precisa estar ciente. Um analista de dados pode enfrentar os seguintes problemas ao realizar a análise de dados:

• Presença de entradas duplicadas e erros de ortografia. Esses erros podem prejudicar a qualidade dos dados.
• Dados de baixa qualidade adquiridos de fontes não confiáveis. Nesse caso, um analista de dados terá que gastar uma quantidade significativa de tempo na limpeza dos dados.
• Os dados extraídos de várias fontes podem variar em representação. Uma vez que os dados coletados são combinados depois de limpos e organizados, as variações na representação dos dados podem causar um atraso no processo de análise.
• Dados incompletos são outro grande desafio no processo de análise de dados. Isso levaria inevitavelmente a resultados errôneos ou defeituosos.

20. Quais são as características de um bom modelo de dados?

Para que um modelo de dados seja considerado bom e desenvolvido, ele deve apresentar as seguintes características:

• Deve ter um desempenho previsível para que os resultados possam ser estimados com precisão, ou pelo menos com precisão próxima.
• Deve ser adaptável e responsivo às mudanças para que possa acomodar as crescentes necessidades de negócios de tempos em tempos.
• Deve ser capaz de escalar proporcionalmente às mudanças nos dados.
• Deve ser consumível para permitir que os clientes/clientes obtenham resultados tangíveis e rentáveis.

21. Diferencie entre variância e covariância.

Variância e covariância são termos estatísticos. A variância descreve a distância entre dois números (quantidades) em relação ao valor médio. Assim, você saberá apenas a magnitude da relação entre as duas quantidades (o quanto os dados estão espalhados em torno da média). Pelo contrário, a covariância descreve como duas variáveis ​​aleatórias mudarão juntas. Assim, a covariância fornece tanto a direção quanto a magnitude de como duas quantidades variam uma em relação à outra.

22. Explique “Distribuição Normal”.

Uma das perguntas populares da entrevista do analista de dados. A distribuição normal, mais conhecida como curva de Bell ou curva gaussiana, refere-se a uma função de probabilidade que descreve e mede como os valores de uma variável são distribuídos, ou seja, como eles diferem em suas médias e seus desvios padrão. Na curva, a distribuição é simétrica. Enquanto a maioria das observações se agrupam em torno do pico central, as probabilidades para os valores se afastam da média, diminuindo igualmente em ambas as direções.

23. Explique a análise univariada, bivariada e multivariada.

A análise univariada refere-se a uma técnica estatística descritiva que é aplicada a conjuntos de dados contendo uma única variável. A análise univariada considera a faixa de valores e também a tendência central dos valores.

A análise bivariada analisa simultaneamente duas variáveis ​​para explorar as possibilidades de uma relação empírica entre elas. Tenta determinar se existe uma associação entre as duas variáveis ​​e a força da associação, ou se existem diferenças entre as variáveis ​​e qual a importância dessas diferenças.

A análise multivariada é uma extensão da análise bivariada. Com base nos princípios da estatística multivariada, a análise multivariada observa e analisa múltiplas variáveis ​​(duas ou mais variáveis ​​independentes) simultaneamente para prever o valor de uma variável dependente para os sujeitos individuais.

24. Explique a diferença entre R-quadrado e R-quadrado ajustado.

A técnica R-Quadrado é uma medida estatística da proporção de variação nas variáveis ​​dependentes, conforme explicado pelas variáveis ​​independentes. O R-quadrado ajustado é essencialmente uma versão modificada do R-quadrado, ajustado para o número de preditores em um modelo. Fornece a porcentagem de variação explicada pelas variáveis ​​independentes específicas que têm impacto direto nas variáveis ​​dependentes.

25. Quais são as vantagens do controle de versão?

As principais vantagens do controle de versão são:

• Ele permite comparar arquivos, identificar diferenças e consolidar as alterações sem problemas.
• Ele ajuda a acompanhar as compilações de aplicativos, identificando qual versão está em qual categoria – desenvolvimento, teste, controle de qualidade e produção.
• Ele mantém um histórico completo de arquivos de projeto que é útil se houver uma falha no servidor central.
• É excelente para armazenar e manter várias versões e variantes de arquivos de código com segurança.
• Ele permite que você veja as alterações feitas no conteúdo de diferentes arquivos.

26. Como um Analista de Dados pode destacar células contendo valores negativos em uma planilha do Excel?

Pergunta final em nosso guia de perguntas e respostas da entrevista de analista de dados. Um analista de dados pode usar a formatação condicional para destacar as células com valores negativos em uma planilha do Excel. Aqui estão as etapas para a formatação condicional:

• Primeiro, selecione as células que possuem valores negativos.
• Agora, vá para a guia Home e escolha a opção Formatação Condicional.
• Em seguida, vá para Highlight Cell Rules e selecione a opção Less Than.
• Na etapa final, você deve ir para a caixa de diálogo da opção Menor que e inserir “0” como valor.

Conclusão

Com isso, chegamos ao final da nossa lista de perguntas e respostas para a entrevista do analista de dados . Embora essas perguntas de entrevista de analista de dados sejam selecionadas de um vasto conjunto de perguntas prováveis, essas são as que você provavelmente enfrentará se for um aspirante a analista de dados. Essas perguntas definem a base para qualquer entrevista de analista de dados, e saber as respostas certamente o levará longe!

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