16 Questions d’entretien d’embauche pour un data analyste
Dans cet article, nous allons passer en revue 16 Questions d’entretien d’embauche pour un data analyste les plus courantes que vous êtes susceptible de rencontrer lorsque vous postulez. Nous verrons ce que le recruteur cherche à savoir et comment répondre correctement à chaque question. Vous allez également découvrir les Questions à poser au recruteur pour démontrer que vous vous êtes préparé.
En 2019, le marché mondial de l’analyse des données valait 23 milliards de dollars et il devrait passer à 133 milliards de dollars d’ici fin 2026. Avec la quantité toujours plus importante de données créées, le besoin d’analystes de données qualifiés pour les analyser n’a jamais été aussi élevé et continuera probablement à augmenter dans les années à venir. Par conséquent, si vous êtes à la recherche d’un poste de data analyste ou si vous souhaitez progresser dans votre carrière, cet article est fait pour vous.
Nous savons tous que pour beaucoup de personnes, l’entretien d’embauche peut-être l’une des parties les plus intimidantes du processus de recherche d’emploi. Mais avec un peu de préparation, vous pouvez aborder votre entretien d’analyste de données avec calme et confiance.
Voici les 16 questions les plus populaires et comment les répondre :
1. Parlez-moi de vous
Bien qu’elle soit relativement simple, cette question peut être difficile à répondre pour de nombreuses personnes. Essentiellement, le recruteur cherche une réponse relativement concise et ciblée sur ce qui vous a amené au domaine de l’analyse des données et ce qui vous intéresse dans ce rôle. Lorsque vous formulez votre réponse, concentrez-vous pour dire au recruteur ce qui vous passionne dans l’analyse des données.
2. Que font les analystes de données ?
Ce qu’ils demandent vraiment : comprenez-vous le rôle et sa valeur pour l’entreprise ? Si vous postulez à un emploi d’analyste de données, vous connaissez probablement les bases du travail des analystes de données.
Allez au-delà d’une simple définition du dictionnaire pour démontrer votre compréhension du rôle et de son importance. Décrivez les principales tâches d’un analyste de données : identifier, collecter, nettoyer, analyser et interpréter. De plus, Expliquez comment ces tâches peuvent conduire à de meilleures décisions commerciales, et soyez prêt à expliquer la valeur de la prise de décision basée sur les données.
3. Qu’est-ce qui fait de vous le meilleur candidat pour ce poste ?
Bien qu’il s’agisse d’une question générale, n’oubliez pas que le recruteur veut vous connaître en tant qu’analyste de données. Pensez donc à votre parcours dans l’analyse des données, à ce qui vous a intéressé au départ, à votre expérience antérieure et aux raisons pour lesquelles vous postulez à ce poste en particulier.
4. Dans quel domaine préférez-vous travailler et pourquoi ?
Il existe de nombreux types d’analystes de données, notamment les analystes d’opérations, les analystes marketing, les analystes financiers, etc. Expliquez quel type vous préférez. Soyez précis dans votre réponse pour indiquer à l’interviewer que vous avez fait vos recherches.
Vous pourriez répondre quelque chose comme ceci :
je préférerais travailler en tant qu’analyste marketing car cela correspond à mes compétences et à mes intérêts. En outre, j’ai constaté que les entreprises qui recrutent pour cette fonction travaillent dans des secteurs en plein essor et peuvent donc offrir une bonne progression de carrière.
5. Quel a été votre projet d’analyse de données le plus réussi/le plus difficile ?
Lorsqu’un recruteur vous pose ce type de question, il cherche souvent à évaluer vos forces et vos faiblesses en tant qu’analyste de données. Comment surmontez-vous les difficultés et comment mesurez-vous le succès d’un projet de données ?
Si on vous demande de parler d’un projet dont vous êtes fier, c’est l’occasion de mettre en valeur vos compétences et vos points forts. Par conséquent, parlez de votre rôle dans le projet et de ce qui a fait son succès. Lorsque vous préparez votre réponse, jetez un coup d’œil à la description de poste originale. Voyez si vous pouvez incorporer certaines des compétences et exigences énumérées.
En outre, Si l’on vous pose la version négative de la question (le plus difficile), soyez honnête et concentrez votre réponse sur les leçons apprises. Identifiez ce qui n’a pas fonctionné et parlez de ce que vous feriez différemment à l’avenir pour corriger l’erreur. Nous sommes humains, et les erreurs font partie de la vie. Ce qui est important ici, c’est votre capacité à en tirer des leçons.
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6. Quelles sont vos connaissances statistiques pour l’analyse des données ?
Cette question demande généralement si vous avez une compréhension de base des statistiques et comment vous les avez utilisées dans vos précédents travaux d’analyse de données. Si vous êtes débutant et que vous n’êtes pas familier avec les méthodes statistiques. Assurez-vous de faire des recherches sur les concepts suivants : Écart-type ; Variance ; Taille de l’échantillon ; Statistiques descriptives et inférentielles ; Moyenne, etc. En outre, Si vous avez des connaissances, expliquez précisément comment l’analyse statistique est liée aux objectifs de l’entreprise. Énumérez les types de calculs statistiques que vous avez utilisés dans le passé. De plus, parler aussi des résultats que ces calculs ont permis d’obtenir.
Questions d’entretien d’embauche pour un data analyste #7 : Quels sont les meilleurs outils utilisés par les data analysts?
Une question sur l’outil le plus utilisé est quelque chose que vous trouverez le plus souvent dans toutes les questions d’entretien d’analyse de données. Cette question permet de tester vos connaissances et votre compréhension pratique du sujet. Seuls les candidats possédant de vastes connaissances pratiques peuvent exceller dans ce domaine.
Les outils les plus utilés pour l’analyse des données sont : Tableau ; opérateurs de recherche Google, Python, RapidMiner, Google Fusion Tables; KNIME, Solver, OpenRefine, Apache Spark, SAS, programmation R, Microsoft Power BI, TIBCO Spotfire, Google Data Studio, Qlik, Looker, Jupyter Notebook et Domo.
8. Qu’est-ce que le nettoyage des données (data cleaning), et comment le faire ?
Le nettoyage des données (également appelé préparation des données ou épuration des données) occupe une grande partie des heures de travail d’un analyste de données.
Les analystes de données sont largement responsables de la préparation des données, du nettoyage des données, etc. En effet, les entreprises s’attendent à ce que les analystes de données passent une quantité importante de temps à préparer les données pour leurs employeurs. En répondant à cette question, expliquez en détail à l’employeur pourquoi le nettoyage des données est si important. Vous pouvez montrer au recruteur comment vous gérez ce processus. De plus, vous devrez expliquer comment vous traitez les données manquantes, les doublons, les valeurs aberrantes, etc. Veillez à expliquer pourquoi c’est important et comment vous avez traité ces problèmes dans des projets antérieurs.
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Questions d’entretien d’embauche pour un data analyste #9 : Comment communiquer des concepts techniques à un public non technique ?
Une grande partie de l’analyse des données consiste à ordonner vos résultats en un récit et à l’expliquer clairement à des publics techniques et non techniques. C’est là que vos compétences générales entrent en jeu : la communication et la narration. Donnez des exemples de la façon dont vous avez tiré des enseignements des données et les avez communiqués à des publics. Il peut s’agir de présentations aux actionnaires ou de communications écrites dans votre portefeuille.
10. Quelles sont les principales exigences pour devenir un analyste de données ?
Cette question teste vos connaissances sur l’ensemble des compétences requises pour devenir un bon analyste des données.
Pour devenir un excellent analyste de données, vous devez :
- Être capable d’analyser, d’organiser, de collecter et de diffuser efficacement les Big Data.
- Connaître les langages de programmation (XML, Javascript, Python ou les cadres ETL) et les bases de données (SQL, Db2, etc.).
- Maîtriser l’utilisation des outils de visualisation des données pour une représentation compréhensible.
- Nettoyer des données, avoir de bonnes compétences en Microsoft Excel, algèbre linéaire et calcul, et progiciels de reporting (Business Objects).
En outre, pour répondre à cette question, assurez-vous de présenter le cas d’utilisation de tout ce que vous avez mentionné.
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11. Quelles méthodes de validation des données sont utilisées dans l’analyse des données ?
Les techniques de validation des données les plus utilisées sont :
- Validation au niveau du champ (Field Level Validation) ;
- Validation au niveau du formulaire (Form Level Validation) ;
- Validation des critères de recherche (Search criteria validation) ;
- Validation de l’enregistrement des données (Data Saving Validation).
Questions d’entretien d’embauche pour un data analyste #12 : Quel est le processus d’analyse des données (les étapes) ?
De nombreuses étapes sont nécessaires pour travailler de bout en bout sur un projet d’analyse de données. Voici Certaines des étapes les plus importantes :
- Exploration des données : après avoir identifié le problème de l’entreprise, un analyste de données doit passer en revue les données fournies par le client pour analyser la cause profonde du problème.
- Préparation des données : il s’agit de l’étape la plus cruciale du processus d’analyse des données, au cours de laquelle toute anomalie des données (valeurs manquantes, détection des valeurs aberrantes) doit être modélisée dans la bonne direction.
- Modélisation des données : elle commence une fois que les données ont été préparées. La modélisation est un processus itératif dans lequel le modèle est exécuté à plusieurs reprises pour être amélioré. Elle permet de trouver le meilleur résultat possible pour un problème commercial donné.
- Validation : Durant cette étape, le modèle fourni par le client et le modèle développé par l’analyste de données sont validés l’un par rapport à l’autre afin de déterminer si le modèle développé répondra aux besoins de l’entreprise.
- Mise en œuvre du modèle et suivi : il s’agit de l’étape finale du processus d’analyse des données, au cours de laquelle le modèle est mis en œuvre dans la production et sa précision et son efficacité sont testées.
13. Que doit faire un analyste de données en cas de données manquantes ou suspectes ?
Il s’agit de l’une des Questions d’entretien d’embauche pour un data analyste les plus fréquemment posées aux analystes de données. Le recruteur attend de vous une réponse détaillée, et pas seulement le nom des méthodes. Il existe quatre méthodes pour traiter les valeurs manquantes dans un ensemble de données.
- Suppression par liste : dans la méthode de suppression par liste, un enregistrement entier est exclu de l’analyse si une seule valeur est manquante.
- Imputation moyenne : prenez la valeur moyenne des réponses des autres participants et complétez la valeur manquante.
- Substitution de régression : vous pouvez utiliser des analyses de régression multiple pour estimer une valeur manquante.
- Imputations multiples : il crée des valeurs plausibles sur la base des corrélations pour les données manquantes, puis établit la moyenne des ensembles de données simulées en incorporant des erreurs aléatoires dans vos prédictions.
14. Quels sont les problèmes qu’un analyste de données en activité peut rencontrer ?
Un analyste de données peut être confronté à de nombreux problèmes lorsqu’il travaille avec des données. En voici quelques-uns :
- La précision du modèle en cours de développement sera faible s’il y a plusieurs entrées de la même entité et des erreurs concernant les orthographes et les données incorrectes.
- Si la source à partir de laquelle les données sont ingérées n’est pas une source vérifiée, les données peuvent nécessiter un nettoyage et un prétraitement importants avant de commencer l’analyse.
- Il en va de même lorsque l’on extrait des données de plusieurs sources et qu’on les fusionne pour les utiliser.
- L’analyse fera un pas en arrière si les données obtenues sont incomplètes ou inexactes.
15. Quelles sont les principales différences entre l’analyse des données et l’exploration des données ?
L’analyse des données implique le processus de nettoyage, d’organisation et d’utilisation des données pour produire des informations significatives. L’exploration de données est utilisée pour rechercher des modèles cachés dans les données. L’analyse des données produit des résultats qui sont beaucoup plus compréhensibles pour les non-initiés que les résultats de l’exploration des données.
16. Questions d’entretien d’embauche pour un data analyste : comment gérez-vous la pression et le stress ?
Pour bien répondre à cette question, il faut donner des exemples de la façon dont vous avez géré le stress dans le cadre de vos emplois précédents. Ainsi, le recruteur pourra se faire une idée précise de votre capacité à travailler dans des situations stressantes. Évitez de mentionner les moments où vous vous êtes mis dans une situation inutilement stressante. Décrivez plutôt une ou deux occasions où l’on vous a confié une tâche extrêmement difficile et où vous vous êtes montré à la hauteur.
Questions à poser au recruteur
Une fois que vous aurez répondu à toutes les questions de votre interlocuteur, il vous demandera probablement si vous avez des questions à lui poser. Vous devez absolument en avoir préparé.
Voici quelques questions que vous pourriez poser lors de votre entretien d’embauche :
- Quelle est la culture de votre entreprise ?
- Quels outils d’analyse de données l’équipe utilise-t-elle actuellement ?
- Sur quels types de projets pourrai-je travailler ?
- Y a-t-il des possibilités de mentorat ou de développement personnel ?
- Quelles sont les attentes pour mon premier mois (trimestre) dans ce rôle ?
- Quels sont les objectifs ou les mesures par rapport auxquels je serai évalué ?
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16 Questions d'entretien d'embauche pour un data analyste
Description
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Auteur
Clara
Editeur
Carrière & Co’
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