Rozmowa kwalifikacyjna to kluczowy moment w procesie poszukiwania pracy. Choć tak rozpowszechniona, wzbudza jednak wiele emocji. Aby wypaść jak najlepiej, warto przemyśleć i przygotować odpowiedzi na pytania, które mogą zostać nam zadane.

Z tego powodu przygotowaliśmy 20 pytań rekrutacyjnych, które mogą zostać zadane na rozmowie kwalifikacyjnej na stanowisko Data Analyst.

PODSTAWOWE

1. W jaki sposób ustalić, które funkcje w stworzonym modelu są najważniejsze?

Nasz specjalista musi dobrze selekcjonować programy i wybierać te, które przyniosą jak najlepsze efekty.

2. Jakie czynniki decydują o tym, że wizualizację danych można uznać za efektywną?

Wszelkie dane nie tylko muszą być dokładnie zrobione, ale i czytelne. 

3. Czym są testy A/B i jakie znajdują zastosowanie w obszarze Data Science?

Nasz kandydat musi dokonywać odpowiedniej selekcji wersji, która spełnia określone zadania. To zapewniają testy A/B.

4. Jakie narzędzie wizualizacji danych jest najskuteczniejsze?

W tym fachu trzeba umiejętnie wybierać narzędzia pracy, które przyniosą jak najlepsze wyniki. 

5. Wyjaśnij kroki w tworzeniu drzewa decyzyjnego.

Stworzenie drzewa decyzyjnego pomoże dobrze zaplanować zadania i rozwiązać problem, z jakim nieraz musi borykać się firma. 

Szukasz pracy? Na portalu ogłoszeń znajdziesz ciekawe oferty z obszaru Digital & E-commerce: https://digitalx.pl/oferty-pracy/

SPECJALISTYCZNE

6. Jaka jest różnica pomiędzy zbiorem treningowym, testowym oraz walidacyjnym?

7. Czym jest dla Ciebie modelowanie biznesowe?

8. Czy posiadasz doświadczenie w analizach danych transakcyjnych oraz analizach danych na stronie internetowej – jeśli tak, to jakie?

9. Jakie znasz i z których technik korzystasz w codziennej pracy do wewnętrznej analizy przedsiębiorstwa i jego otoczenia w celu zoptymalizowania strategii zarządzania firmą bądź zbudowania nowego planu strategicznego?

10. Jaki jest największy zestaw danych, z którymi pracowałeś/aś?

11. Jaka jest najlepsza metoda, której używałeś/aś, aby wyjaśnić złożone dane osobie nie będącej ekspertem?

12. Jak przedstawiasz swoje odkrycia i propozycje kierownictwu?

13. Co robisz aby być na bieżąco z najnowszymi trendami w analityce?

14. Czy możesz opisać różnicę między np.: Eksploracją danych a profilowaniem danych?

15. Jaki jest największy zestaw danych, z którym pracowałeś?

16. Wymień 5 najważniejszych umiejętności związanych z pracą nad danymi.

17. Jak radzisz sobie z brakującymi danymi, wartościami odstającymi, zduplikowanymi danymi itp.?

18. Co to jest czyszczenie danych? Jaki jest proces czyszczenia danych?

19. Czy i w jaki sposób rozwijasz umiejętności uczenia maszynowego?

20. Wyjaśnij, czym jest macierz błędu?