Efterspørgslen efter dataanalytikere, ofte kaldet datalogikere, vokser eksponentielt som flere industrier, og virksomheder er afhængige af store data for at hjælpe med at få en chance for deres konkurrence. Dataanalytikere oversætter store mængder numeriske data til almindeligt engelsk, hvilket hjælper virksomheder med at træffe bedre forretningsbeslutninger. Muligheder er tilgængelige i næsten alle brancher lige fra sundhedspleje til professionel sport. Ideelle kandidater inden for dataanalyse har brug for viden og erfaring med at analysere markeder, og de skal have statistikrelaterede grader.

Det er svært at søge efter et nyt job, og det er vigtigt at udnytte enhver lejlighed til at fremme din karriere. Et af de vigtigste aspekter af en jobsøgning forbereder sig på interviews, som mange jobjegere ofte overser. Det sidste, du vil have, er at blive fanget af et spørgsmål, du ikke så at komme og finde dig selv, snuble dig gennem et svar på flugt. Forberedelse af dine svar på følgende almindelige dataanalytiker jobsamtale spørgsmål kan gøre forskellen mellem afvisning og karriereudvikling.

"Hvad betyder" store data "for dig? "

" Store data "er en af ​​de seneste og ofte misforståede buzz sætninger, der anvendes i erhvervslivet, så du bedre kan få et godt greb om, hvad det er. Først skal du give en grundig oversigt over de grundlæggende aspekter og derefter give eksempler på illustrationer, som din interviewer kan forholde sig til. I de fleste virksomhedsjobsinterviews skal du sandsynligvis svare individuelt til flere repræsentanter for virksomheden, og du har brug for relatable svar for hver.

Når du taler med en repræsentant for menneskelige ressourcer, skal du give generelle svar, der viser dit vidensbredde om emnet. Du kan også mødes med en slutbruger, der er mere interesseret i, hvordan din dataanalyse nyder hendes afdeling ved at identificere et problem og finde løsningen. En IT pro bryr sig ikke så meget om resultaterne så meget som den proces, du plejede at få dem. I så fald være rede til at give præcise detaljer om dine metoder og softwareplatforme, der bruges til at opnå dine resultater.

"Hvad er dine kommunikationsstyrker? "

Selv om dette er et almindeligt interviewspørgsmål for næsten enhver industri, er det især vigtigt for dataanalyserne at have et godt svar. Typisk, der kommer fra statistik, datalogi eller ingeniørverden, er dataanalytikere ikke ligefrem kendt for deres menneskelige færdigheder. Du kan være den største datavidenskabsmand i verden, men hvis du ikke kan kommunikere, hvad dine data betyder for slutbrugere eller ledelse, ser de bare en masse tal og genkender ikke nogen gavn af dit arbejde.

For at store data skal have en positiv indvirkning, skal den præsenteres på en måde, der hjælper beslutningstagere med at forstå hvad det betyder. Du skal være i stand til at oversætte detaljeret, kompleks information til en bred vifte af mennesker uden at spy jargon og forvirrende og frustrerende alle involverede.

"Beskriv det største problem du har behandlet i dataanalyse"

Når du beskæftiger dig med data, er det uundgåeligt, at du ofte vil løbe ind i situationer, der ikke går efter planen. Dette er en god mulighed for at give eksempler på dine problemløsende evner, samtidig med at du beskriver dine store data tilbageslag og de detaljerede processer, du har designet til at overvinde dem. Mens eksempler fra erhvervserfaring er yderst foretrukne, kan du diskutere problemer i forbindelse med akademiske casestudier.

Angiv dit svar på en retfærdig måde og undvig ikke spørgsmålet ved at sige, at du aldrig har haft nogen problemer. Dette viser ikke fantastisk analyse savvy, men viser snarere at du ikke fortæller sandheden, eller du har ikke nok erfaring.