데이터 분석가는 많은 양의 숫자 데이터를 단순한 영어로 번역하므로 회사는보다 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 기회는 건강 관리에서 전문 스포츠에 이르는 거의 모든 산업에서 가능합니다. 데이터 분석 분야의 이상적인 후보자는 시장 분석에 대한 지식과 경험이 필요하며 통계 관련 학위가 있어야합니다.

새로운 일자리를 찾는 것이 어려울 수 있으며 모든 기회를 활용하여 경력을 쌓는 것이 중요합니다. 구직의 가장 중요한 측면 중 하나는 많은 구직자들이 종종 간과하는 인터뷰를 준비하는 것입니다. 당신이 원했던 마지막 일은 당신이 보지 못했던 질문에주의를 기울여서 잡히는 것입니다. 다음의 공통 데이터 분석가 취업 면접 질문에 대한 답변을 준비하면 거절과 경력 향상 사이에 차이가 발생할 수 있습니다.

"빅 데이터"는 당신에게 무엇을 의미합니까? "

"빅 데이터 (Big Data) "는 비즈니스 세계에서 가장 최근에 사용 된 오해 된 버즈 프레이즈 중 하나이기 때문에 그것이 무엇인지 정확하게 파악하는 것이 좋습니다. 첫째, 기본적인 측면에 대한 철저한 개요를 제공 한 다음 면접관이 관련시킬 수있는 예시 삽화를 제공하십시오. 대부분의 기업 취업 인터뷰에서는 회사의 여러 대표자에게 개별적으로 대답해야 할 가능성이 높습니다.

인사 담당자와 이야기 할 때 주제에 대한 폭 넓은 지식을 보여주는 일반적인 답을 제공하십시오. 문제를 확인하고 해결책을 찾는 것으로 데이터 분석이 자신의 부서에 도움이되는 방법에 더 관심이있는 비즈니스 최종 사용자를 만날 수도 있습니다. IT 전문가는 이전에 얻은 프로세스만큼이나 많은 결과를 신경 쓰지 않습니다. 이 경우 결과를 얻기 위해 사용 된 방법과 소프트웨어 플랫폼에 대한 정확한 정보를 제공 할 수 있도록 준비하십시오.

"귀하의 의사 소통의 힘은 무엇입니까? "

이것은 거의 모든 업계의 일반적인 인터뷰 질문이지만 데이터 분석가가 좋은 대답을 갖는 것이 특히 중요합니다. 일반적으로 통계, 컴퓨터 과학 또는 엔지니어링 분야에서 온 데이터 분석가는 사람들의 기술로 정확하게 알려져 있지 않습니다. 당신은 세계에서 가장 위대한 데이터 과학자 일 수 있지만, 데이터가 사용자 나 경영자에게 무엇을 의미하는지 알지 못한다면, 그들은 많은 숫자를보고 당신의 작업의 이점을 인식하지 못합니다.

큰 데이터가 긍정적 인 영향을 주려면 의사 결정자가 의미하는 것을 이해하는 데 도움이되는 방식으로 제시되어야합니다. 전문 용어를 분출하고 모든 사람들을 혼란스럽고 실망시키지 않으면 서 상세하고 복잡한 정보를 광범위한 사람들에게 번역 할 수 있어야합니다.

"데이터 분석에서 다루는 가장 큰 문제 설명"

데이터를 다룰 때 계획대로 진행되지 않는 상황에 자주 빠질 수밖에 없습니다. 이는 문제 해결 능력의 예제를 제공하고 큰 데이터 후퇴 및이를 극복하기 위해 고안 한 상세한 프로세스를 설명 할 수있는 좋은 기회입니다. 전문적인 경험을 통한 사례가 매우 선호되는 반면, 학업 사례 연구에서 겪게되는 문제에 관해 논의 할 수 있습니다.

당신의 답을 솔직하게 표현하고 당신이 전혀 문제가 없다고 말하면서 질문을 피하십시오. 이것은 놀라운 분석에 능숙하지는 않지만 오히려 당신이 진실을 말하고 있지 않거나 충분한 경험이 없다는 것을 증명합니다.