Top 30 des questions et réponses des entretiens avec les analystes de données (2024)

Voici les questions et réponses d'entretien d'analyste de données pour les candidats débutants et expérimentés en analyse de données pour obtenir l'emploi de leurs rêves.

Téléchargement gratuit du PDF : Questions d'entretien avec les analystes de données

1) Mentionnez quelle est la responsabilité d’un Data analyst ?

La responsabilité d'un analyste de données comprend :

  • Fournir un soutien à toutes les analyses de données et coordonner avec les clients et le personnel
  • Résoudre les problèmes associés à l'entreprise pour les clients et les performances audit sur les données
  • Analyser les résultats et interpréter les données à l'aide de techniques statistiques et fournir des rapports continus
  • Prioriser les besoins de l'entreprise et travailler en étroite collaboration avec les besoins de gestion et d'information.
  • Identifier de nouveaux processus ou domaines d'opportunités d'amélioration
  • Analyser, identifier et interpréter les tendances ou les modèles dans des ensembles de données complexes
  • Acquérir des données à partir de sources de données primaires ou secondaires et maintenir des bases de données / systèmes de données
  • Filtrer et « nettoyer » les données et examiner les rapports informatiques
  • Déterminer les indicateurs de performance pour localiser et corriger les problèmes de code
  • Sécuriser la base de données en développant un système d'accès en déterminant le niveau d'accès de l'utilisateur

2) Que faut-il pour devenir analyste de données ?

Pour devenir data analyst,

  • Connaissance solide des packages de reporting (Business Objects), du langage de programmation (frameworks XML, Javascript ou ETL), des bases de données (SQL, SQLite, etc.)
  • Solides compétences avec la capacité d’analyser, d’organiser, de collecter et de diffuser des mégadonnées avec précision
  • Connaissances techniques en conception de bases de données, modèles de données, techniques d'exploration de données et de segmentation
  • Solide connaissance des progiciels statistiques pour l'analyse de grands ensembles de données (SAS, Excel, SPSS, etc.)


3) Mentionnez quelles sont les différentes étapes d'un projet d'analyse ?

Les différentes étapes d'un projet d'analyse comprennent

  • Définition du problème
  • Exploration de données
  • Préparation des données
  • La modélisation
  • Validation des données
  • Mise en œuvre et suivi

4) Mentionnez qu'est-ce que le nettoyage des données ?

Le nettoyage des données, également appelé nettoyage des données, consiste à identifier et à supprimer les erreurs et les incohérences des données afin d'améliorer la qualité des données.


5) Énumérez quelques-unes des meilleures pratiques en matière de nettoyage des données ?

Certaines des meilleures pratiques en matière de nettoyage des données incluent :

  • Trier les données selon différents attributs
  • Pour les grands ensembles de données, nettoyez-les étape par étape et améliorez les données à chaque étape jusqu'à ce que vous obteniez une bonne qualité de données.
  • Pour les grands ensembles de données, divisez-les en petites données. Travailler avec moins de données augmentera votre vitesse d'itération
  • Pour gérer les tâches de nettoyage courantes, créez un ensemble de fonctions/outils/scripts utilitaires. Cela peut inclure le remappage des valeurs basées sur un fichier CSV ou une base de données SQL ou la recherche et le remplacement d'une regex, la suppression de toutes les valeurs qui ne correspondent pas à une regex.
  • Si vous rencontrez un problème de propreté des données, organisez-les par fréquence estimée et attaquez-vous aux problèmes les plus courants.
  • Analyser les statistiques récapitulatives de chaque colonne (écart type, moyenne, nombre de valeurs manquantes,)
  • Gardez une trace de chaque opération de nettoyage de date, afin de pouvoir modifier les modifications ou supprimer des opérations si nécessaire
Questions d'entretiens pour Analyste de données
Questions d'entretiens pour Analyste de données

6) Expliquez ce que c'est logistique régression?

La régression logistique est une méthode statistique permettant d'examiner un ensemble de données dans lequel se trouvent une ou plusieurs variables indépendantes qui définissent un résultat.


7) Liste des meilleurs outils qui peuvent être utiles pour l’analyse des données ?

Voici les meilleurs outils d'analyse de données

  • Tableau
  • RapidMiner
  • OuvrirRefine
  • KNIME
  • Opérateurs de recherche Google
  • Solver
  • NodeXL
  • io
  • Wolfram Alpha
  • Tableaux Google Fusion

8) Mentionnez quelle est la différence entre l'exploration de données et le profilage de données ?

La différence entre l'exploration de données et le profilage de données est que

Profilage des données : Il se concentre sur l’analyse d’instance d’attributs individuels. Il donne des informations sur divers attributs tels que la plage de valeurs, la valeur discrète et leur fréquence, l'occurrence de valeurs nulles, le type de données, la longueur, etc.

Exploration de données : Il se concentre sur l'analyse de cluster, la détection d'enregistrements inhabituels, les dépendances, la découverte de séquences, la tenue de relations entre plusieurs attributs, etc.

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9) Énumérez quelques problèmes courants rencontrés par les analystes de données ?

Certains des problèmes courants rencontrés par les analystes de données sont

  • Faute d'orthographe courante
  • Entrées en double
  • Valeurs manquantes
  • Valeurs illégales
  • Représentations de valeurs variables
  • Identifier les données qui se chevauchent

10) Mentionner le nom du framework développé par Apache pour traiter un grand ensemble de données pour une application dans un environnement informatique distribué ?

Hadoop et MapReduce est le cadre de programmation développé par Apache pour traiter un grand ensemble de données pour une application dans un environnement informatique distribué.


11) Mentionnez quels sont les modèles manquants généralement observés ?

Les modèles manquants généralement observés sont

  • Manque complètement au hasard
  • Manquant au hasard
  • Manquant cela dépend de la valeur manquante elle-même
  • Manquant qui dépend d'une variable d'entrée non observée

12) Expliquez quelle est la méthode d'imputation KNN ?

Dans l'imputation KNN, les valeurs d'attribut manquantes sont imputées en utilisant la valeur d'attribut la plus similaire à l'attribut dont les valeurs sont manquantes. En utilisant une fonction de distance, la similarité de deux attributs est déterminée.


3) Mentionnez quelles sont les méthodes de validation des données utilisées par l'analyste de données ?

Habituellement, les méthodes utilisées par l'analyste de données pour la validation des données sont

  • Filtrage des données
  • Verification des données

14) Expliquez ce qu'il faut faire avec les données suspectées ou manquantes ?

  • Préparez un rapport de validation qui donne des informations sur toutes les données suspectes. Il doit donner des informations telles que les critères de validation selon lesquels il a échoué ainsi que la date et l'heure de l'événement.
  • Le personnel expérimenté doit examiner les données suspectes pour déterminer leur acceptabilité.
  • Les données invalides doivent être attribuées et remplacées par un code de validation
  • Pour travailler sur les données manquantes, utilisez la meilleure stratégie d'analyse comme la méthode de suppression, les méthodes d'imputation unique, les méthodes basées sur un modèle, etc.

15) Mentionnez comment résoudre les problèmes multi-sources ?

Pour traiter les problèmes multi-sources,

  • Restructuration des schémas pour réaliser une intégration de schéma
  • Identifiez les enregistrements similaires et fusionnez-les en un seul enregistrement contenant tous les attributs pertinents sans redondance.

16) Expliquez ce qu'est une valeur aberrante ?

La valeur aberrante est un terme couramment utilisé par les analystes pour désigner une valeur qui apparaît loin et s'écarte d'une tendance globale dans un échantillon. Il existe deux types de valeurs aberrantes

  • Univarié
  • Multivarié

17) Expliquez ce qu'est l'algorithme de clustering hiérarchique ?

L'algorithme de clustering hiérarchique combine et divise les groupes existants, créant une structure hiérarchique qui présente l'ordre dans lequel les groupes sont divisés ou fusionnés.


18) Expliquez ce qu'est l'algorithme K-mean ?

K moyenne est une méthode de partitionnement célèbre. Les objets sont classés comme appartenant à l'un des K groupes, k choisis a priori.

Dans l'algorithme K-mean,

  • Les clusters sont sphériques : les points de données d'un cluster sont centrés autour de ce cluster
  • La variance/étendue des clusters est similaire : chaque point de données appartient au cluster le plus proche

19) Mentionnez quelles sont les compétences clés requises pour un analyste de données ?

Un data scientist doit avoir les compétences suivantes

  • Connaissance de la base de données
  • Gestion de base de données
  • Fusion de données
  • Requête
  • Manipulation de données
  • Analyses prédictives
  • Statistiques descriptives de base
  • Modélisation prédictive
  • Analyse avancée
  • Connaissance du Big Data
  • Big Data Analytics
  • Analyse de données non structurées
  • Apprentissage automatique
  • Talent de présentation
  • Visualisation de données
  • Présentation perspicace
  • Conception du rapport

20) Expliquez qu'est-ce que le filtrage collaboratif ?

Le filtrage collaboratif est un algorithme simple permettant de créer un système de recommandation basé sur les données comportementales des utilisateurs. Les composants les plus importants du filtrage collaboratif sont utilisateurs- éléments- intérêt.

Un bon exemple de filtrage collaboratif est lorsque vous voyez une déclaration telle que « recommandé pour vous » sur les sites d'achat en ligne qui apparaît en fonction de votre historique de navigation.


21) Expliquez quels sont les outils utilisés dans le Big Data ?

Les outils utilisés dans le Big Data comprennent

  • Hadoop
  • Ruche
  • Cochon
  • Buse
  • Cornac
  • Squoop

22) Expliquez ce qu'est le KPI, la conception des expériences et la règle des 80/20 ?

KPI: Cela signifie Key Performance Indicator, c'est une mesure qui consiste en toute combinaison de feuilles de calcul, de rapports ou de graphiques sur les processus métier.

Conception d'expériences: Il s'agit du processus initial utilisé pour diviser vos données, échantillonner et configurer des données pour une analyse statistique.

Règles 80/20: Cela signifie que 80 pour cent de vos revenus proviennent de 20 pour cent de vos clients


23) Expliquez qu'est-ce que Map Reduction ?

Map-reduce est un framework permettant de traiter de grands ensembles de données, de les diviser en sous-ensembles, de traiter chaque sous-ensemble sur un serveur différent, puis de mélanger les résultats obtenus sur chacun.


24) Expliquez qu'est-ce que le clustering ? Quelles sont les propriétés des algorithmes de clustering ?

Le clustering est une méthode de classification appliquée aux données. L'algorithme de clustering divise un ensemble de données en groupes ou clusters naturels.

Les propriétés de l'algorithme de clustering sont

  • Hiérarchique ou plat
  • Itératif
  • Dur et doux
  • Disjonctif

25) Quelles sont certaines des méthodes statistiques utiles aux analystes de données ?

Les méthodes statistiques utiles aux data scientists sont

  • Méthode bayésienne
  • Processus de Markov
  • Processus spatiaux et cluster
  • Statistiques de classement, percentile, détection des valeurs aberrantes
  • Techniques d'imputation, etc.
  • Algorithme simplex
  • Optimisation mathématique

26) Qu'est-ce que l'analyse de séries chronologiques ?

L'analyse des séries chronologiques peut être effectuée dans deux domaines, le domaine fréquentiel et le domaine temporel. Dans l'analyse des séries chronologiques, le résultat d'un processus particulier peut être prévu en analysant les données précédentes à l'aide de diverses méthodes telles que le lissage exponentiel, la méthode de régression log-linéaire, etc.


27) Expliquez qu'est-ce que l'analyse de corrélogramme ?

Une analyse de corrélogramme est la forme courante d'analyse spatiale en géographie. Il s'agit d'une série de coefficients d'autocorrélation estimés calculés pour une relation spatiale différente. Il peut être utilisé pour construire un corrélogramme pour des données basées sur la distance, lorsque les données brutes sont exprimées en distance plutôt qu'en valeurs en points individuels.


28) Qu'est-ce qu'une table de hachage ?

En informatique, une table de hachage est une carte de clés de valeurs. C'est un Structure de données utilisé pour implémenter un tableau associatif. Il utilise une fonction de hachage pour calculer un index dans un tableau de slots, à partir desquels la valeur souhaitée peut être récupérée.


29) Que sont les collisions de tables de hachage ? Comment est-il évité ?

Une collision de table de hachage se produit lorsque deux clés différentes hachent la même valeur. Deux données ne peuvent pas être stockées dans le même emplacement du tableau.

Pour éviter les collisions avec les tables de hachage, il existe de nombreuses techniques. Nous en énumérons ici deux.

  • Chaînage séparé:

Il utilise la structure de données pour stocker plusieurs éléments hachés dans le même emplacement.

  • Adressage ouvert:

Il recherche d'autres emplacements à l'aide d'une deuxième fonction et stocke l'élément dans le premier emplacement vide trouvé.


29) Expliquez qu'est-ce que l'imputation ? Énumérer différents types de techniques d'imputation ?

Lors de l'imputation, nous remplaçons les données manquantes par des valeurs substituées. Les types de techniques d'imputation impliquées sont

  • Imputation unique
  • Imputation hot-deck : une valeur manquante est imputée à partir d'un enregistrement similaire sélectionné au hasard à l'aide d'une carte perforée.
  • Imputation Cold Deck : elle fonctionne de la même manière que l'imputation Hot Deck, mais elle est plus avancée et sélectionne les donneurs à partir d'autres ensembles de données.
  • Imputation moyenne : cela implique de remplacer la valeur manquante par la moyenne de cette variable pour tous les autres cas.
  • Imputation par régression : elle consiste à remplacer la valeur manquante par les valeurs prédites d'une variable basée sur d'autres variables.
  • Régression stochastique : c'est la même chose que l'imputation par régression, mais elle ajoute la variance de régression moyenne à l'imputation par régression.
  • Imputation multiple
  • Contrairement à l'imputation unique, l'imputation multiple estime les valeurs plusieurs fois.

30) Quelle méthode d’imputation est la plus favorable ?

Bien que l’imputation unique soit largement utilisée, elle ne reflète pas l’incertitude créée par des données manquantes au hasard. Ainsi, l’imputation multiple est plus favorable que l’imputation unique en cas de données manquantes au hasard.


31) Expliquez qu'est-ce que n-gram ?

N-gramme :

Un n-gramme est une séquence contiguë de n éléments provenant d’une séquence donnée de texte ou de parole. Il s'agit d'un type de modèle de langage probabiliste permettant de prédire l'élément suivant dans une telle séquence sous la forme d'un (n-1).


32) Expliquez quels sont les critères d'un bon modèle de données ?

Les critères d'un bon modèle de données comprennent

  • Il peut être facilement consommé
  • Les changements de données importants dans un bon modèle doivent être évolutifs
  • Il doit fournir des performances prévisibles
  • Un bon modèle peut s'adapter aux changements d'exigences

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13 Commentaires

  1. Belle collection de réponses. Court et doux

  2. La réponse à la question n°6 n'est que partiellement correcte… la régression logistique consiste à déterminer la probabilité/les chances que quelque chose se produise en fonction d'une ou plusieurs variables explicatives/indépendantes. Mais tout le reste est génial ! Merci.

    1. Oui, je pensais la même chose, ce n'est que la moitié de la réponse.

  3. Avatar Odoi Stephen dit:

    Merci beaucoup pour l'article, cela m'a vraiment beaucoup aidé

  4. Avatar Récompense Munshishinga dit:

    Merci, les informations ont été utiles

  5. Avatar Wachemba Amuza dit:

    Je suis intéressé par les réponses à l'interview et j'aimerais les recevoir via mon mail et merci pour tous vos efforts pour ces réponses, cela ne m'a pas laissé pareil

  6. Avatar Téfeiri Kanela dit:

    Très utile et un excellent guide pour les entreprises.

  7. Ça vaut le coup d'être lu !!! Merci

  8. Avatar Youssouf Mohamed dit:

    Reconnaissant d'avoir l'opportunité d'apprendre quelque chose

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