Preguntas para empleos de Data Analyst

Preguntas para empleos de Data Analyst

Si su objetivo es un trabajo de analista de datos, tarde o temprano, llegará a la etapa final del proceso de solicitud: la entrevista de trabajo de analista de datos. Entonces, ¿cómo puedes pasar la entrevista con facilidad? Al estar familiarizado con las preguntas de la entrevista del analista de datos de antemano. Y esa es exactamente la razón por la que hemos preparado la siguiente colección de preguntas y respuestas reales de entrevistas con analistas de datos.
 
Las preguntas generales de la entrevista del analista de datos  no se refieren solo a sus  antecedentes y experiencia laboral. De  hecho, los entrevistadores pueden sorprenderlo  con preguntas que requieran detalles sobre  los proyectos en los que ha estado involucrado  y cómo aborda conjuntos de datos complejos  . Entonces, echemos un vistazo …
 

1. ¿Puede compartir detalles sobre el conjunto de datos más grande con el que ha trabajado?

¿Cuántas entradas y variables comprendía el conjunto de datos  ? ¿Qué tipo de datos se incluyeron?
 
Cómo responder
Trabajar con grandes conjuntos de datos y lidiar con una  cantidad sustancial de variables y columnas es importante  para muchos gerentes de contratación. Al responder a  la pregunta, no es necesario que revele información de antecedentes  sobre el proyecto o cómo administró  cada etapa. Concéntrese en el tamaño y el tipo de datos.
 
Ejemplo de respuesta
“Creo que el mayor conjunto de datos con el que he trabajado  fue dentro de un proyecto de desarrollo de software conjunto. El conjunto de datos comprendía más de un millón de registros  y entre 600 y 700 variables. Mi equipo y yo tuvimos que trabajar  con datos de marketing que luego cargamos en una  herramienta analítica para realizar la EDA «.
 

2. En su rol de analista de datos, ¿alguna vez ha recomendado cambiar a diferentes procesos o herramientas?

¿Cuál fue el resultado de tu recomendación?
 
Cómo responder
Para los gerentes de contratación, es importante que elijan un analista de datos que no solo tenga conocimientos, sino que también tenga la confianza suficiente para iniciar un cambio que mejore el status quo de la empresa. Cuando hable sobre la recomendación que hizo, brinde tantos detalles como sea posible, incluido su razonamiento detrás de ella. Incluso si la recomendación que hizo no se implementó, todavía demuestra que está motivado y se esfuerza por mejorar.
 
Ejemplo de respuesta
“Aunque los datos de departamentos no técnicos suelen ser manejados por analistas de datos, he trabajado para una empresa donde los colegas que no estaban en el lado del análisis de datos tenían acceso a los datos. Esto provocó muchos casos de datos mal interpretados que causaron un daño significativo a la estrategia general de la empresa. Reuní ejemplos y señalé que trabajar con diccionarios de datos en realidad puede hacer más daño que bien. Recomendé que mis compañeros de trabajo dependieran de los analistas de datos para acceder a los datos. Una vez que implementamos mi recomendación, los casos malinterpretados los datos se redujeron drásticamente «.
 

3. ¿Cómo evaluaría sus habilidades de escritura?

¿Cuándo utiliza la forma de comunicación escrita en su rol de analista de datos?
 
Cómo responder
Trabajar con números no es el único aspecto de un trabajo de analista de datos. Los analistas de datos también necesitan fuertes habilidades de redacción, para que puedan presentar los resultados de su análisis a la gerencia y a las partes interesadas de manera eficiente. Si cree que no es el mejor «narrador de datos», asegúrese de hacer esfuerzos en esa dirección, por ejemplo, mediante formación adicional.
 
Ejemplo de respuesta
“Con el tiempo, he tenido muchas oportunidades para mejorar mis habilidades de redacción, ya sea a través de la comunicación por correo electrónico con los compañeros de trabajo o mediante la redacción de resúmenes analíticos de proyectos para la alta dirección. Creo que puedo interpretar los datos de manera clara y concisa. Sin embargo, busco constantemente formas de mejorar aún más mis habilidades de escritura «.
 

4. ¿Ha utilizado alguna vez datos cuantitativos y cualitativos dentro del mismo proyecto?

Cómo responder
Para realizar un análisis significativo, los analistas de datos deben utilizar tanto los datos cuantitativos como cualitativos disponibles. En las encuestas, hay preguntas tanto cuantitativas como cualitativas, por lo que fusionar esos 2 tipos de datos no presenta ningún desafío. En otros casos, sin embargo, un analista de datos debe usar la creatividad para encontrar datos cualitativos coincidentes. Dicho esto, al responder a esta pregunta, hable sobre el proyecto donde se requirió el pensamiento más creativo.
 
Ejemplo de respuesta
“En mi experiencia, he realizado algunos análisis en los que tenía datos de encuestas cualitativas a mi disposición. Sin embargo, me di cuenta de que en realidad puedo mejorar la validez de mis recomendaciones al implementar también datos valiosos de fuentes externas de encuestas. Entonces, para un proyecto de desarrollo de productos, utilicé datos cualitativos proporcionados por nuestros distribuidores y obtuve excelentes resultados «.
 

5. ¿Cuál es su experiencia en la realización de presentaciones para diversos públicos?

Cómo responder
Las habilidades de presentación sólidas son extremadamente valiosas para cualquier analista de datos. Los empleadores buscan candidatos que no solo posean habilidades analíticas brillantes, sino que también tengan la confianza y elocuencia para presentar sus resultados a diferentes audiencias, incluidos ejecutivos y directivos de alto nivel, y compañeros de trabajo no técnicos.
 
Por lo tanto, cuando hable sobre las audiencias a las que se ha presentado, asegúrese de mencionar lo siguiente:
 
• Tamaño de la audiencia;
• Si incluyó ejecutivos;
• Departamentos y antecedentes de la audiencia;
• Si la presentación fue en persona o  remota, ya que esta última puede ser muy desafiante.
 
Ejemplo de respuesta
“En mi rol de analista de datos, me he presentado a varias audiencias compuestas por compañeros de trabajo y clientes con diferentes antecedentes. He dado presentaciones a grupos pequeños y grandes. Creo que el más grande hasta ahora ha sido de alrededor de 30 personas, en su mayoría colegas de departamentos no técnicos. Todas estas presentaciones se llevaron a cabo en persona, excepto una que fue remota a través de una videoconferencia con la alta gerencia «.
 

6. ¿Ha trabajado en una industria similar a la nuestra?

Cómo responder
Esta es una pregunta bastante sencilla, cuyo objetivo es evaluar si tiene habilidades y experiencia específicas de la industria. Incluso si no lo hace, asegúrese de haber preparado una respuesta con anticipación en la que explique cómo puede aplicar sus habilidades de fondo de un campo diferente en beneficio de la empresa.
 
Ejemplo de respuesta
“Como analista de datos con experiencia financiera, puedo decir que hay algunas similitudes entre esta industria y la atención médica. Creo que el más destacado es la seguridad de los datos. Ambas industrias utilizan datos personales altamente sensibles que deben mantenerse seguros y confidenciales. Esto lleva a 2 cosas: acceso más restringido a los datos y, en consecuencia, más tiempo para completar su análisis. Esto me ha enseñado a ser más eficiente en el tiempo a la hora de pasar por toda la seguridad. Además, aprendí lo importante que es exponer claramente las razones por las que se requieren ciertos datos para mi análisis «.
 

7. ¿Ha obtenido alguna certificación para impulsar sus oportunidades profesionales como analista de datos?

Cómo responder
Los gerentes de contratación aprecian a un candidato que se toma en serio el avance de sus opciones profesionales a través de calificaciones adicionales. Los certificados demuestran que se ha esforzado por dominar nuevas habilidades y conocimientos de las últimas herramientas y temas analíticos. Mientras responde la pregunta, enumere los certificados que ha adquirido y explique brevemente cómo le han ayudado a impulsar su carrera como analista de datos. Si no ha obtenido ninguna certificación hasta ahora, asegúrese de mencionar en qué le gustaría trabajar y por qué.
 
Ejemplo de respuesta
“Siempre estoy buscando formas de actualizar mi conjunto de habilidades analíticas. Es por eso que recientemente obtuve una certificación en Análisis de clientes en Python. La capacitación y los requisitos para terminarlo realmente me ayudaron a perfeccionar mis habilidades para analizar los datos de los clientes y predecir el comportamiento de compra de los clientes «.
 

8. Nombre algunas bibliotecas utilizadas en Python para el análisis de datos.

Estas son las bibliotecas de Python más importantes que debe mencionar.
 
Numpy es una biblioteca esencial, ya que se usa para matrices y arreglos e incluye métodos para su manipulación.
 
Pandas es la segunda biblioteca, que se utiliza en casi cualquier análisis de datos realizado en Python.
 
Incluye estructuras de datos y operaciones para manipular tablas numéricas y series de tiempo. A menudo usa numpy para producir resultados matemáticos lineales y, por lo tanto, es mucho más rápido que Python estándar. Por lo tanto, un buen conocimiento de la biblioteca Pandas es imprescindible si eres un analista de datos que usa Python.
 
Scipy y Scikit Learn, son dos de las principales bibliotecas de aprendizaje automático.
 
Sci-py cuenta con una impresionante cantidad de algoritmos matemáticos y clases y comandos de alto nivel para ayudar a los científicos de datos en sus tareas de análisis de datos. Scikit learn se desarrolló originalmente durante un proyecto de «Google Summer of Code», como una extensión de terceros para Scipy. Scikit learn incluye varios algoritmos de clasificación, regresión y agrupamiento, diseñados para ser incorporados con los paquetes Scipy y Numpy.
 
Y una vez que haya terminado con el aprendizaje automático, también necesitará una buena forma de visualizar los resultados. Matplotlib \ Seaborn son bibliotecas de visualización, que son excelentes para eso.
Tensorflow, Keras y Pytorch son bibliotecas para el aprendizaje profundo. Si desea entrenar redes neuronales, por ejemplo, en el contexto de PNL o Visión por computadora, este es el camino a seguir. Aquí conociendo la diferencia entre Tensorflow 1 y 
 
Tensorflow 2 podría ser una ventaja durante una entrevista.
 

9. ¿Qué es una regresión logística?

Una regresión logística es uno de los modelos de clasificación más simples. Es muy utilizado principalmente por su sencillez y facilidad de interpretación. Las regresiones logísticas se entienden y estudian bien a lo largo de los años y, por lo tanto, siguen siendo la opción de clasificación preferida por los científicos de datos en muchas ocasiones.
 
Una regresión logística podría usarse de dos formas distintas que suenan diferentes pero que se alcanzan de la misma forma, metodológicamente hablando.
 
El primer caso de uso es cuando tenemos un resultado categórico. Algunos ejemplos son: Sí / No, Compraré / No compraré y situaciones 0/1. Como cualquier otro método de clasificación, una regresión logística daría como resultado la categoría que considera más probable que sea la respuesta.
 
Hablando de probabilidades, llegamos al segundo caso de uso. Podríamos emplear una regresión logística para determinar la probabilidad exacta de que ocurra un evento.
 
La mecánica de los dos casos de uso sigue el mismo camino.
 
Por ejemplo, imagine que una regresión logística predice que un cliente tiene un 70% de probabilidades de comprar y un 30% de probabilidades de no comprar. En estas condiciones, la predicción se clasificará como ‘Comprará’. Dependiendo de nuestras necesidades, podríamos usar una representación probabilística o simplemente la clase de salida.
 
Finalmente, es útil notar que estábamos discutiendo una regresión logística binaria.
 
Binario aquí representa un resultado con solo 2 posibilidades. El modelo de regresión logística podría generalizarse a muchas categorías, en cuyo caso se denominaría regresión logística multinomial.
 
En este punto, puede decidir o no mencionar la regresión logística multinomial. En el 99% de los casos en los que utilizamos el término «regresión logística», nos referimos a la regresión logística binaria. Referirse al caso multinomial podría hacer que el entrevistador le haga preguntas adicionales sobre la regresión logística multinomial, lo que definitivamente sería mucho más complicado para usted, especialmente si nunca lo ha usado.
 

10. ¿Ha trabajado con conjuntos de datos comparativamente grandes en un proyecto?

¿Cómo recopiló y preparó los datos para el análisis?
 
Cómo responder
Trabajar con grandes conjuntos de datos puede resultar complicado. Entonces, con esta pregunta, el gerente de contratación desea evaluar su capacidad para lidiar con los problemas que puedan surgir. Si tiene experiencia relevante, hable sobre los problemas que ha enfrentado y cómo logró resolverlos. En caso de que nunca haya tenido problemas al trabajar con grandes conjuntos de datos, describa los detalles del proyecto y todas las etapas de preparación de los datos para el análisis.
 
Ejemplo de respuesta
“En la última empresa en la que estuve, a menudo trabajaba con grandes conjuntos de datos de proveedores externos. Por ejemplo, respuestas de encuestas para proyectos de análisis de clientes. Y eso significa un gran conjunto de datos con un tamaño de muestra enorme. Entonces, para preparar los datos para el análisis, seguiría los siguientes pasos. Primero, ejecutaría frecuencias y consultas predeterminadas para verificar la validez de los datos. Esto me ayudó a identificar varios problemas, como datos faltantes, problemas con el tipo de datos o errores de patrón de omisión en el conjunto de datos de la encuesta. Verificaría con el proveedor para que podamos implementar las correcciones necesarias antes de seguir adelante con el análisis. Una vez hecho esto, a menudo consulto con un ingeniero de datos para elegir la herramienta de análisis más adecuada para un conjunto de datos de este tamaño. Finalmente, cargaría los datos y comenzaría mi análisis «.
 

11. ¿Qué herramientas ha utilizado en cada etapa de sus proyectos de análisis de datos anteriores?

Cómo responder
Un analista de datos debe tener experiencia en el uso de una amplia gama de herramientas en las diversas fases de sus análisis, desde la preparación, pasando por la exploración, hasta la presentación de los resultados finales. Los gerentes de contratación saben que se puede utilizar una sola herramienta en múltiples etapas del proceso analítico. Entonces, si esa es tu experiencia, asegúrate de resaltarla. Esto demostrará su experiencia en el trabajo con esa herramienta específica. Sin embargo, si ha trabajado con varias herramientas a lo largo de su experiencia, compártalas también. Así es como mostrarás el alcance de tus habilidades.
 
Ejemplo de respuesta
“En mi experiencia como analista de datos, he utilizado una variedad de herramientas que me han ayudado a desarrollar un sólido conjunto de habilidades. En las etapas de preparación y exploración, he usado principalmente Microsoft Excel y Microsoft Access, según la complejidad del conjunto de datos. Mientras estaba en la fase de exploración, también utilicé SAS y SPSS para extraer información de los datos. Aparte de estos programas estadísticos, he empleado herramientas analíticas, como Tableau y Cognos Analytics. Considero que Tableau, junto con Power BI, son excelentes herramientas para crear poderosas visualizaciones de tablero. Y, por supuesto, Excel y PowerPoint son herramientas clásicas para crear presentaciones en la empresa «.
 

12. En las grandes empresas, los datos a menudo se almacenan en varios almacenes de datos.

¿Ha trabajado alguna vez en un proyecto analítico complejo, en el que tuvo que consultar varios almacenes de datos para recopilar los datos necesarios?
 
Cómo responder
La complejidad técnica de su trabajo como analista de datos puede variar según el tamaño de las empresas en las que ha trabajado en el pasado. Las habilidades técnicas sólidas son un atributo importante de la experiencia de un analista de datos. Tener experiencia en la recuperación de datos de varios almacenes de datos demuestra su comprensión de las bases de datos, las estructuras de datos y los lenguajes de programación.
El tamaño de las empresas para las que ha trabajado puede afectar la complejidad técnica de sus tareas como analista de datos. Dicho esto, un sólido conjunto de habilidades técnicas siempre es una ventaja a los ojos de su futuro empleador. Por lo tanto, haber recuperado datos de múltiples almacenes de datos en su trabajo en proyectos anteriores demostrará su experiencia en bases de datos y estructuras de datos, así como en lenguajes de programación.
Ejemplo de respuesta
“Tuve la oportunidad de trabajar para una gran corporación en el pasado. Puedo decir que mi trabajo allí ha sido de gran importancia para desarrollar mis habilidades técnicas. Una vez, consulté 5 almacenes de datos diferentes para recuperar los datos de un proyecto empresarial a gran escala. Una vez que tuve todos los registros y variables necesarios, construí un conjunto de datos que luego utilicé en mi análisis «.
 
Las preguntas de la entrevista del analista de datos técnicos  se centran en evaluar  su competencia en software analítico  , herramientas de visualización y  lenguajes de secuencias de comandos, como SQL  y Python. Dependiendo de las características  específicas del trabajo, es posible que también se le  solicite que responda algunas preguntas estadísticas más  avanzadas. Aquí hay algunos ejemplos del mundo real …
 

13. ¿Qué herramientas o software prefiere utilizar en las distintas fases del análisis de datos y por qué?

Cómo responder
Aunque podría pensar que debería tener experiencia  con tantas herramientas como sea posible para responder a esta  pregunta, este no es el caso. Cada empresa utiliza  herramientas de análisis de datos específicas, por lo que es normal que su  experiencia se limite a ellas. Por supuesto, si ha  trabajado para un gran número de empresas, seguramente  estará expuesto a una variedad más amplia de software analítico  . Dicho esto, al entrevistador le gustaría  saber con qué herramientas se siente cómodo, en lugar  de la cantidad de herramientas que ha utilizado. 
Ejemplo de respuesta 
“Cuando se trata de herramientas de análisis de datos, puedo decir  que soy tradicionalista. Por eso encuentro más útiles Microsoft Excel  y Microsoft Access. Me siento realmente cómodo  trabajando con ellos, y están disponibles en  casi todas las empresas. Además, puede  lograr grandes resultados con ellos con la capacitación adecuada «.
 

14. ¿Ha creado o trabajado alguna vez con modelos estadísticos?

Si es así, describa cómo lo ha utilizado para resolver una tarea empresarial.
 
Cómo responder
Como analista de datos, no necesita experiencia específica con modelos estadísticos, a menos que sea necesario para el trabajo que está solicitando. Si no ha participado en la creación, el uso o el mantenimiento de modelos estadísticos, sea abierto al respecto y mencione cualquier conocimiento o experiencia parcial que pueda tener.
 
Ejemplo de respuesta
“Como analista de datos, no puedo decir que haya tenido experiencia directa en la construcción de modelos estadísticos. Sin embargo, he ayudado al departamento de estadística asegurándome de que tengan acceso a los datos adecuados y analizándolos. El modelo en cuestión se construyó con el propósito de identificar a los clientes que estaban más inclinados a comprar productos adicionales y predecir cuándo era más probable que tomaran esa decisión. Mi trabajo consistía en establecer las variables adecuadas utilizadas en el modelo y evaluar su rendimiento una vez que estuviera listo «.
 

15. ¿Qué paso de un proyecto de análisis de datos disfruta más?

Cómo responder
Es normal que un analista de datos tenga preferencias para determinadas tareas sobre otras. Sin embargo, lo más probable es que se espere que se ocupe de todos los pasos de un proyecto, desde la consulta y limpieza, pasando por el análisis, hasta la comunicación de los hallazgos. Por lo tanto, asegúrese de no mostrar antipatía por ninguno de los anteriores. En su lugar, utilice esta pregunta para resaltar sus puntos fuertes. Solo concéntrate en la tarea que más te gusta realizar y explica por qué es tu favorita.
 
Ejemplo de respuesta
“Si tuviera que seleccionar un paso como favorito, sería analizar los datos. Disfruto desarrollando una variedad de hipótesis y buscando evidencia para apoyarlas o refutarlas. A veces, mientras seguía mi plan analítico, me encontré con aprendizajes interesantes e inesperados de los datos. Creo que siempre hay algo que aprender de los datos, ya sean grandes o pequeños, que me ayudarán en futuros proyectos analíticos ”.
 

16. ¿Cuál es su conocimiento de estadística y cómo lo ha utilizado en su trabajo como analista de datos?

Cómo responder
Los analistas de datos deben tener experiencia y conocimientos básicos de estadística. Eso significa que debe sentirse cómodo con el cálculo de la media, la mediana y la moda, así como con la realización de pruebas de significación. Además, como analista de datos, debe poder interpretar lo anterior en relación con el negocio. Si se requiere un nivel más alto de estadísticas, se incluirá en la descripción del trabajo.
 
Ejemplo de respuesta
“En mi línea de trabajo, he usado estadísticas básicas, principalmente calculé las varianzas promedio y estándar, así como pruebas de significancia. Este último me ayudó a determinar la importancia estadística de las diferencias de medición entre dos poblaciones para un proyecto. También he determinado la relación entre 2 variables en un conjunto de datos, trabajando con coeficientes de correlación «.
 

17. ¿Qué lenguajes de programación ha utilizado en sus proyectos como analista de datos?

¿Cuál dirías que te gusta más?
 
Cómo responder
La mayoría de las grandes empresas trabajan con numerosos lenguajes de programación. Entonces, un buen dominio de más de uno es definitivamente una ventaja. Sin embargo, si no está familiarizado con el idioma principal utilizado por la empresa en la que se postula, aún puede causar una buena impresión. Demuestre entusiasmo por ampliar sus conocimientos y señale que su fluidez en otros lenguajes de secuencias de comandos le brinda una base sólida para aprender otros nuevos.
 
Ejemplo de respuesta
“Tengo más confianza en el uso de SQL, ya que ese es el lenguaje con el que he trabajado a lo largo de mi experiencia como analista de datos. También tengo un conocimiento básico de Python y recientemente me inscribí en un curso de Programación de Python para mejorar mis habilidades. Hasta ahora, he descubierto que mi experiencia en SQL me ayuda a avanzar en Python con facilidad «.
 

18. ¿Cuántos años de experiencia en programación SQL tiene?

En su último trabajo, ¿cuántos de sus proyectos analíticos involucraron el uso de SQL?
 
Cómo responder
SQL se considera uno de los lenguajes de programación más fáciles de aprender. Por lo tanto, si desea ser competitivo en el mercado laboral como analista de datos, debe poder demostrar un excelente dominio de SQL. Incluso si no tiene muchos años de experiencia, resalte cómo han mejorado sus habilidades con cada nuevo proyecto.
 
Ejemplo de respuesta
“He usado SQL en al menos el 80% de mis proyectos durante un período de 5 años. Por supuesto, también he recurrido a otros lenguajes de programación para las diferentes fases de mis proyectos. Pero, en general, es SQL lo que más he utilizado y considero el mejor para la mayoría de mis tareas de analista de datos. 
 

19. ¿Qué funciones de Excel ha utilizado con regularidad hasta ahora?

¿Puede describir en detalle cómo ha utilizado Excel como herramienta analítica en sus proyectos?
 
Cómo responder
Si es un experto en Excel, sería difícil enumerar todas las funciones con las que tiene experiencia. En cambio, concéntrese en resaltar los más difíciles  , particularmente las funciones estadísticas. Si tiene experiencia en el uso de las funciones más desafiantes, los gerentes de contratación supondrán que tiene experiencia en el uso de las más básicas. Asegúrese de resaltar sus habilidades con las tablas dinámicas, así como su capacidad para crear gráficos en Excel. Si aún no ha adquirido estas habilidades, vale la pena invertir en formación para aprenderlas.
 
Si es un profesional de Excel, no es necesario que recite todas y cada una de las funciones que ha utilizado. En su lugar, resalte sus habilidades avanzadas de Excel, como trabajar con funciones estadísticas, tablas dinámicas y gráficos. Por supuesto, si no tiene la experiencia, vale la pena considerar una capacitación especializada en Excel que lo ayudará a desarrollar un conjunto de habilidades competitivas.
 
Ejemplo de respuesta
“Creo que he usado Excel todos los días de mi carrera como analista de datos en cada una de las fases de mis proyectos analíticos. Por ejemplo, he verificado, limpiado y analizado conjuntos de datos utilizando tablas dinámicas. También he recurrido a funciones estadísticas para calcular desviaciones estándar, coeficientes de correlación y otros. Sin mencionar que la función de gráficos de Excel es excelente para desarrollar resúmenes visuales de los datos. Como ejemplo, he trabajado con datos sin procesar de proveedores externos en muchas encuestas de satisfacción del cliente. Primero, usaría funciones de clasificación y tablas dinámicas para asegurar que los datos estén limpios y cargados correctamente. En la fase de análisis, segmentaría los datos con tablas dinámicas y las funciones estadísticas, si fuera necesario. Finalmente, crearía tablas y gráficos para una representación visual eficiente «.
 

20. ¿Cuál es su experiencia en la creación de cuadros de mando?

¿Puede compartir qué herramientas ha utilizado para este propósito?
 
Cómo responder
Los tableros son esenciales para los gerentes, ya que capturan visualmente indicadores clave de rendimiento y métricas y les ayudan a realizar un seguimiento de los objetivos comerciales. Dicho esto, los analistas de datos a menudo participan tanto en la creación como en la actualización de paneles. Algunas de las mejores herramientas para este propósito son Excel, Tableau y Power BI (así que asegúrese de dominarlas bien). Cuando hable de su experiencia, describa los tipos de visualizaciones de datos y métricas que utilizó en su panel.
 
Ejemplo de respuesta
“En mi línea de trabajo. He creado paneles relacionados con el análisis de clientes tanto en Power BI como en Excel. Eso significa que utilicé métricas de marketing, como el conocimiento de la marca, las ventas y la satisfacción del cliente. Para visualizar los datos, utilicé gráficos circulares, gráficos de barras, gráficos de líneas y tablas «.
 
Para responder a este tipo de preguntas de la entrevista  con facilidad, deberá  caminar por el carril de la memoria y  recordar detalles sobre cómo manejó  desafíos específicos en su trabajo con las  partes interesadas, compañeros de trabajo o clientes. Esto es lo que tenemos en mente:

 

21. Imagina la siguiente situación:

Como analista de datos, a menudo trabajará con  partes interesadas que carecen de la formación técnica  y una comprensión más profunda de los datos y las  bases de datos. ¿Alguna vez has estado en una situación  como esta y cómo manejaste este desafío?
 
Cómo responder
Los analistas de datos a menudo enfrentan el desafío de comunicar los  hallazgos a compañeros de trabajo de diferentes departamentos  o altos directivos con un conocimiento limitado  de los datos. Esto requiere excelentes habilidades para  interpretar términos específicos utilizando un lenguaje no técnico. Además, también requiere paciencia adicional para  escuchar las preguntas de sus compañeros de trabajo y brindar respuestas  de una manera fácil de digerir. Demuéstrele al entrevistador  que es capaz de trabajar de manera eficiente con personas  de diferentes orígenes que no  hablan su «idioma».
 
Ejemplo de respuesta
“En mi trabajo con las partes interesadas, a menudo se  reduce al mismo desafío: enfrentar una pregunta para la que  no tengo la respuesta, debido a las limitaciones de los  datos recopilados o la estructura de la base de datos. En  tales casos, analizo los datos disponibles para ofrecer  respuestas a las preguntas más relacionadas. Luego,  les doy a las partes interesadas una explicación básica de las  limitaciones de datos actuales y propongo el desarrollo  de un proyecto que nos permita recopilar los  datos no disponibles en el futuro. Esto les demuestra que me preocupo por sus necesidades y que estoy dispuesto a hacer un esfuerzo adicional para proporcionarles lo que necesitan «.
 

22. Hábleme de una vez que usted y su equipo se sorprendieron con los resultados de un proyecto.

Cómo responder
Al iniciar un análisis, la mayoría de los analistas de datos tienen una predicción aproximada del resultado basada en los hallazgos de proyectos anteriores. Pero siempre hay lugar para la sorpresa y, a veces, los resultados son completamente inesperados. Esta pregunta le da la oportunidad de hablar sobre los tipos de proyectos analíticos en los que ha estado involucrado. Además, le permite demostrar su entusiasmo por extraer nuevos aprendizajes de sus proyectos. Y no olvide mencionar la acción que usted y las partes interesadas tomaron como resultado del resultado inesperado.
 
Ejemplo de respuesta
“Mientras realizaba un análisis de rutina de una base de datos de clientes, me sorprendió por completo descubrir un subsegmento de clientes al que la empresa podría dirigirse con un nuevo producto adecuado y un mensaje relevante. Eso presentó una gran oportunidad de ingresos adicionales para la empresa al utilizar un subconjunto de una base de clientes existente. Todos en mi equipo quedaron gratamente sorprendidos y pronto comenzamos a diseñar estrategias con Desarrollo de productos para abordar las necesidades de este subsegmento recién descubierto «.
 

23. ¿Por qué cree que la creatividad es importante para un analista de datos?

¿Cómo ha utilizado el pensamiento creativo en su trabajo hasta ahora?
 
Cómo responder
Un analista de datos generalmente se considera un profesional con experiencia técnica y excelentes habilidades matemáticas y estadísticas. Sin embargo, aunque la creatividad no es la primera cualidad del analista de datos que le viene a la mente, sigue siendo importante para desarrollar planes analíticos y visualizaciones de datos, e incluso encontrar soluciones poco ortodoxas a los problemas de datos. Dicho esto, proporcione una respuesta con un ejemplo de su forma de pensar innovadora.
 
Ejemplo de respuesta
“Puedo decir que la creatividad puede marcar la diferencia en el trabajo de un analista de datos. En mi experiencia personal, me ha ayudado a encontrar formas interesantes de presentar los resultados del análisis a los clientes. Además, me ha ayudado a diseñar nuevas verificaciones de datos que identifican problemas que dan como resultado resultados anómalos durante el análisis de datos «.
 

24. ¿Cuáles son las habilidades más importantes que debe poseer un analista de datos para trabajar de manera eficiente con miembros del equipo con diversos antecedentes, roles y deberes?

Cómo responder
Al responder a esta pregunta, tenga en cuenta que al gerente de recursos humanos le gustaría escuchar algo diferente a las “habilidades de comunicación”. Piense en un enfoque que haya utilizado en su rol de analista de datos para mejorar la calidad del trabajo en un equipo multifuncional.
 
Ejemplo de respuesta
“Creo que el papel de un analista de datos va más allá de explicar términos técnicos en un lenguaje no técnico. Siempre me esfuerzo por obtener una comprensión más profunda del trabajo de mis colegas, para poder unir mi explicación de los conceptos estadísticos con las partes específicas del negocio con las que se ocupan y cómo estos conceptos se relacionan con las tareas que tienen que resolver. «
 

25. En su opinión, ¿qué habilidades blandas son esenciales para un analista de datos y por qué?

Cómo responder
Las habilidades blandas, también conocidas como habilidades no técnicas, son importantes para trabajar de manera eficiente con otros y mantener un alto nivel de desempeño. Como ocurre con la mayoría de las profesiones, los analistas de datos deben ser conscientes de cómo su comportamiento y hábitos laborales afectan a los miembros de su equipo. Por lo tanto, aquí debe basar su respuesta en la experiencia laboral anterior y resaltar una habilidad blanda importante que haya desarrollado.
 
Ejemplo de respuesta
“Creo que las habilidades de liderazgo son una de las principales habilidades blandas que debe desarrollar un analista de datos. Según yo lo entiendo, el liderazgo significa tomar medidas para guiar y ayudar a los miembros de su equipo. Y esto no significa necesariamente que deba ocupar un puesto directivo. En mi línea de trabajo, el liderazgo se traduciría en proporcionar conocimientos expertos sobre los datos de la empresa y su interpretación. Esa es una habilidad en la que he trabajado duro para desarrollar a lo largo de los años. Puedo decir que tener confianza en mis habilidades ahora me ha establecido como una figura líder en mi área, y los miembros de mi equipo saben que pueden confiar en mi experiencia «.
 

26.Cuéntenos sobre un proyecto en el que, debido a limitaciones de datos, las partes interesadas no pudieron encontrar la respuesta que necesitaban.

¿Cómo resolvió este problema?
 
Cómo responder
El entrevistador quiere estar seguro de que, como analista de datos, puede hacer frente a todo tipo de desafíos relacionados con los datos. Eso es particularmente importante cuando se colabora con partes interesadas que pueden carecer de una comprensión profunda de los datos. Esta pregunta también es ideal para mostrar sus habilidades para resolver problemas.
 
Ejemplo de respuesta
“Hace unos años, trabajé en un proyecto de segmentación de clientes iniciado por los ejecutivos de la empresa. Desafortunadamente, no pudieron idear un plan de segmentación de clientes sustancial, ya que los datos en el almacén de datos del cliente no eran lo suficientemente sólidos. Para ayudar con el progreso del proyecto, trabajé en estrecha colaboración con el equipo de almacenamiento de datos. Nuestra colaboración dio como resultado la descripción de iniciativas de datos y pasos prácticos que, en última instancia, llevaron al proyecto a su objetivo final «.
 

27. ¿Qué herramientas de analítica web ha utilizado en su experiencia profesional?

Cómo responder
Cada vez más ofertas de trabajo de analista de datos requieren experiencia en analítica web (o enumerarla como una habilidad preferida). Y, si bien algunas empresas separan los roles y las descripciones de sus puestos, otras prefieren contratar a un analista de datos con un conjunto de habilidades que lo abarque todo. Por lo tanto, si tiene experiencia relevante, es una buena idea mencionar las métricas que estaba rastreando y el campo de su aplicación «.
 
Ejemplo de respuesta
“Con Google Analytics, he utilizado la analítica web como parte de un proyecto de evaluación de campañas de marketing más amplio. Las métricas web que rastreé incluyeron la tasa de apertura, la tasa de clics, el tiempo promedio en la página y la tasa de conversión. Además, pude crear embudos dentro de Google Analytics para medir dónde llegaban los visitantes antes de realizar la conversión. Al  combinar estas métricas web junto con los esfuerzos de marketing no web, pude recomendar los mejores canales de marketing para utilizarlos en segmentos específicos «.
 
“Tengo experiencia en el uso de Google Analytics para un proyecto de evaluación de campañas del Black Friday. Para ello, tuve que realizar un seguimiento de las siguientes métricas: tasa de apertura, tasa de clics, tasa de conversión y tiempo promedio en la página. También utilicé Google Analytics para crear embudos que miden en qué parte de su viaje se quedaron los visitantes antes de realizar la conversión. El seguimiento de estas métricas web me ayudó a generar recomendaciones sobre los mejores canales de marketing para orientar la publicidad a públicos específicos «.
 

28. Dame un ejemplo de una época en la que trabajabas en equipo.

«Ir juntos es un comienzo. Mantenerse juntos es un progreso. Trabajar juntos es un éxito «.

 
Henry Ford
 
Una de las mayores virtudes del mundo empresarial moderno es la capacidad de trabajar bien en equipo. Asegúrese de estar listo con una historia que demuestre que puede hacer exactamente eso. Un trabajador en equipo se puede distinguir por su capacidad para:
• Ponga las necesidades del equipo en primer lugar
• Comunicarse bien con el otro equipo
miembros
• Quiere tener éxito como parte de un grupo
 • Escucha activamente
• Respetar a los demás
• Aprecia otros estilos de trabajo.
 
Tenga en cuenta estas cualidades cuando piense en una historia cuando formaba parte de un equipo. La historia debe demostrar no solo el hecho de que eras parte del equipo, sino también que eras un gran miembro.
 
Aquí hay un ejemplo de tal situación:
Una asignación grupal durante el último año de mis estudios requirió que yo y cuatro de mis compañeros de clase realizáramos una valoración detallada de la empresa.
 
Esta fue una tarea bastante difícil que incluyó una cantidad significativa de trabajo. El plazo para enviar el trabajo completo era de 2 semanas. En ese momento, estaba ocupado llenando solicitudes de pasantía y tenía que prepararme para algunos de mis otros exámenes. Este también fue el caso de los otros miembros del equipo.
 
Sin embargo, todos nos concentramos a tiempo completo en el proyecto, ya que entendí que esa era la única forma en que podíamos haber respetado el ajustado plazo impuesto. Otra cosa interesante del proyecto fue que logramos trabajar bien juntos, a pesar de los diferentes estilos que tenía cada miembro del grupo. Escuchábamos activamente y estábamos abiertos a las ideas que tenían los demás. Dado que venimos de un entorno diferente, cada uno de nosotros sin duda agregó valor al proyecto. La buena comunicación nos ayudó a coordinar nuestras responsabilidades e integrar los trabajos separados que se nos asignaron individualmente.
 

29. Describe un momento en el que no lograste alcanzar tus metas.

Algún fracaso en la vida es inevitable. Aquellos que son valientes y audaces intentan muchas cosas nuevas y, por lo tanto, fracasan con mucha más frecuencia. No tenga miedo de explicar un momento en el que quiso lograr algo, pero no pudo hacerlo. Lo más probable es que el entrevistador esté más interesado en saber cómo manejó el fracaso que experimentó. Quiere saber si aprendió de sus errores y si está motivado para triunfar en el futuro.
 
Cuando piense en una historia, no elija un fracaso importante y trate de elegir una historia en la que los factores externos también influyeron en su fracaso. La inexperiencia de su parte también está bien, dado que se encuentra en las primeras etapas de su carrera. No señale como motivo de su fracaso cualidades que pueden tener un impacto negativo en su trabajo en el futuro (por ejemplo, atención a los detalles, capacidad para manejar la presión, etc.).
 
Es muy importante demostrar que convirtió una situación negativa en una valiosa experiencia de aprendizaje. Esto causará una gran impresión en el entrevistador.
 
Aquí hay un ejemplo de tal situación:
El año pasado, estaba ansioso por encontrar una oportunidad de pasantía de verano, pero no pude hacerlo. Una de las principales razones detrás de esto fue el difícil mercado laboral al que nos enfrentamos actualmente. Junto con eso, creo que era demasiado inexperto y no me di cuenta de lo difícil que era encontrar una buena oportunidad.
Este año tuve un enfoque totalmente diferente. Se podría decir que aprendí mi lección a la perfección. Entonces, comencé a prepararme a mí mismo desde noviembre y creé  una lista corta de oportunidades que quería aprovechar. Luego investigué a todos los empleadores potenciales y elegí los que eran realmente interesantes. Tuve más tiempo para trabajar en mi CV y cartas de presentación y para prepararme para las entrevistas. Por supuesto, no iba a cometer el mismo error dos veces.
 

30. ¿Por qué deberíamos contratarlo?

Esta pregunta es muy similar a “¿Cómo agregaría valor a nuestra empresa?”. El gerente de contratación lo desafía a que le venda la idea de que lo contratan. Su perfil es el producto que debe venderse. ¿Recuerdas el ejemplo que dimos con el bolígrafo?
 
La mayoría de las personas comenzarán a enumerar sus cualidades y calificaciones, con la esperanza de tocar el nervio adecuado en el camino. Pero ese no es el camino a seguir.
 
El Hiring Manager ha leído tu CV, ya conoce tus credenciales. Lo que él / ella quiere entender es si puede manejar una pregunta difícil y ser persuasivo mientras hace un punto válido. En su lugar, intente abrir su respuesta con una pregunta:
 
Gerente: Permítame preguntarle, con tanta gente solicitando este trabajo, ¿por qué deberíamos contratarlo?
Buscador de empleo: una gran pregunta. Pero también me gustaría preguntarte algo. ¿Yo puedo?
Gerente: Claro, adelante.
Buscador de empleo: ¿Qué hace a un gran analista en su empresa?
Gerente : Buscamos personas que sean muy
 
Sin dependencia y son capaces de aprender rápido, incluso cuando están bajo presión. ¿Tiene sentido?
 
Buscador de empleo: Claro que sí. Me imagino que el entorno en el que opera su empresa requiere tales cualidades. Esto es precisamente lo que me hizo postularme para este puesto en primer lugar. Quiero ser parte de tu entorno dinámico. Puedo aprender rápido y adaptarme a circunstancias cambiantes con bastante facilidad.
 
Suena mucho mejor, ¿verdad?
Para responder con éxito a esta pregunta, debe comunicarse bien con el entrevistador y comprender exactamente lo que está buscando. De lo contrario, simplemente no sabe por qué deberían contratarlo, dejando que su respuesta sea un tiro en la oscuridad.
 
Las entrevistas para puestos analíticos y técnicos a menudo incluyen acertijos que tienen como objetivo evaluar cómo aplica la lógica, el pensamiento crítico y la creatividad bajo presión.
He aquí un ejemplo …
 

31. Imagina la siguiente situación:

Un automóvil recorre una distancia de 60 millas a una velocidad promedio de 30 millas por hora. ¿Qué tan rápido debe viajar el automóvil en el camino de regreso (tomando el mismo camino) para tener un promedio de 40 millas por hora durante el transcurso de todo el viaje?

Necesita construir la siguiente ecuación:
La distancia total que se debe recorrer en ambos sentidos es de 120 millas. La velocidad media que necesitamos obtener es de 40 millas; por lo tanto, el automóvil debe viajar durante 3 horas para lograr que:

120 millas / 40 millas por hora = 3 horas
El automóvil ya ha viajado durante dos horas:
60 millas / 30 millas por hora = 2 horas
Entonces, en el camino de regreso solo necesita viajar 1 hora. La distancia es de 60 millas. Por lo tanto, el automóvil debe viajar a 60 millas por hora.

Guesstimates puede ser fundamental para elegir al candidato adecuado para un trabajo de analista de datos, ya que evalúan sus habilidades para resolver problemas, su confianza con los números y cómo maneja diferentes escenarios.

32. ¿Cuál es la ganancia mensual de tu restaurante favorito?

Elija un pequeño restaurante familiar y no una cadena de restaurantes. Esto debería facilitar mucho los cálculos.

A continuación, defina los principales parámetros del restaurante del que estamos hablando:

• Días de la semana en los que el restaurante está abierto
• Número de mesas / asientos
• Número medio de visitantes durante la hora del almuerzo
• Número medio de visitantes en la cena
• Gasto medio por cliente durante el almuerzo
• Gasto medio por cliente durante la cena

El restaurante está abierto 6 días de la semana (cierran los lunes), lo que significa que abre 25 veces al mes durante el almuerzo y la cena. Es un pequeño restaurante familiar con alrededor de 60 plazas. En promedio, 30 clientes visitan el restaurante a la hora del almuerzo y 40 personas acuden a cenar. El menú típico del almuerzo cuesta 10 euros, mientras que la cena en este restaurante cuesta el doble de esa cantidad: 20 euros. Por lo tanto, pueden lograr ingresos de:

25 (días) * 30 (clientes) * 10 (EUR) =
= 7.500 EUR (almuerzo)
25 (días) * 40 (clientes) * 20 (EUR) =
= 20.000 EUR (cena)

El restaurante puede alcanzar 27.500 euros de ventas. Además, el propietario y su esposa 4 personas también trabajan allí. Digamos que los 3 camareros ganan 2.000 EUR cada uno y el chef 3.000 EUR (incluidas las contribuciones a la seguridad social). Por tanto, el coste del personal es de 9.000 euros. Por lo general, los alimentos y las bebidas cuestan alrededor de un tercio del monto total de las ventas. Por lo tanto, el costo de los bienes vendidos asciende a 9.125 EUR. Los gastos de servicios públicos y otros son otro 10% de las Ventas, por lo que tendremos un costo adicional de 2.750 EUR. Los propietarios no pagan alquiler, porque son dueños del lugar. Después de los cálculos que hicimos, resulta en una ganancia mensual de (antes de impuestos) 6,625 EUR.

devnow

Autor desde: August 12, 2020

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