El análisis de datos es el proceso de transformar los datos en información útil para la toma de decisiones. El análisis de datos es fundamental en muchas empresas por diversas razones, de ahí que haya una importante necesidad de analistas de datos en todo el mundo. Este cuestionario contiene todo lo que necesitas saber sobre el puesto de analista de datos, desde la limpieza de datos hasta su verificación.
Índice
Las 21 mejores preguntas y respuestas de la entrevista al analista de datos para superar la entrevista
1. ¿Cómo distingues entre un lago de datos y un servidor de bases de datos?
Ejemplo de respuesta
Un lago de datos no es más que un gran conjunto de datos no estructurados sin una finalidad clara. Un almacén de datos es un lugar donde se pueden almacenar datos organizados y filtrados que han sido previamente analizados para una función concreta. A veces se confunden las dos técnicas de conservación de datos, pero son muy diferentes. Los recién llegados pueden no ser capaces de distinguirlo fácilmente.
2. Describe algunos de los enfoques de análisis de datos que emplean los analistas de datos.
Respuesta de ejemplo
El análisis de datos requiere la aplicación de diversos enfoques estadísticos. Los siguientes son algunos de los más importantes:
- Análisis de conglomerados mediante el proceso de Markov
- Técnicas de imputación
- Metodologías basadas en Bayes
- Clasificaciones estadísticas
3. Describe cómo funciona un modelo lingüístico probabilístico.
Respuesta de ejemplo
Una secuencia enlazada de n elementos en un texto o voz dada se caracteriza como un N-grama, también conocido como modelo lingüístico probabilístico. Se compone esencialmente de palabras o caracteres vecinos de n nodos del texto original
Es, en términos sencillos, un método para predecir el siguiente elemento de una serie.
4. ¿Cuáles son algunas de las ventajas de utilizar el control de versiones?
Respuesta de ejemplo
El control de versiones puede utilizarse para examinar las eliminaciones, ediciones y creaciones de información desde la copia inicial
Ayuda a diferenciar las múltiples variaciones del material. Como resultado, se puede identificar rápidamente la versión más reciente.
5. Distingue entre varianza y covarianza.
Respuesta de la muestra
La variación de una colección de datos respecto a su valor medio o promedio se conoce como varianza en estadística. Los valores de los datos recogidos se alejan de la media cuando la varianza es mayor. Los números se acercan a la media cuando las variaciones son menores.
Otra noción estadística popular es la covarianza. La covarianza es un indicador de cómo varían dos o más variables cuando se comparan entre sí en los datos estadísticos.
6. ¿Qué implica el algoritmo K-means?
Respuesta de muestra
K-mean es uno de los algoritmos de partición más conocidos. Los datos no etiquetados se agrupan mediante este método de aprendizaje no controlado. El número de nodos se indica con la letra k. Se esfuerza por mantener cada clúster distinto de los demás. No hay identificadores para que el clúster funcione porque es un modelo no regulado.
7. ¿A qué te refieres exactamente cuando dices regresión logística?
Respuesta de ejemplo
La regresión logística es un modelo matemático para analizar conjuntos de datos que tienen uno o más factores dependientes que afectan a un determinado resultado. El modelo sugiere un elemento de datos dependiente evaluando la conexión entre varios factores independientes.
8. Describe las diversas formas de agrupación jerárquica.
Respuesta de ejemplo
Existen dos tipos de técnicas de clustering
- La agrupación por aglomeración (que utiliza una estrategia ascendente para descomponer los clusters)
- Clustering que divide (que utiliza una estrategia descendente para descomponer los clusters)
9. ¿A qué te refieres exactamente cuando dices análisis de series temporales?
Respuesta de ejemplo
En la disciplina del Análisis de Series Temporales (AST) se estudia una sucesión de puntos de datos a lo largo de un tiempo. En el ATS, los analistas capturan los datos a intervalos regulares de tiempo, en lugar de capturarlos de forma esporádica o arbitraria. Es posible realizarlo en los dos dominios de tiempo-frecuencia. La TSA puede emplearse en varios sectores debido a su amplio espectro de aplicaciones
10. Describe el Filtrado Colaborativo en detalle.
Respuesta de ejemplo
El filtrado colaborativo (FC) genera un sistema de recomendación basado en los datos de actividad del usuario. Filtra la información evaluando los datos de esos otros usuarios y sus interacciones. Esta estrategia asume que las personas que están de acuerdo en la evaluación de un determinado elemento, muy probablemente volverán a estarlo en un futuro próximo.
11. Describe las características de un modelo de datos ideal.
Respuesta de ejemplo
Para ser considerado excelente y desarrollado, un modelo de datos debe tener las siguientes características
- Proporciona un rendimiento de predicción, permitiendo predecir los resultados con la mayor exactitud o casi exactitud posible.
- Debe ser versátil y responder cuando la empresa exija cambios para poder realizar los ajustes necesarios.
- El modelo debe ajustarse a los cambios en los datos de forma proporcional.
- Los clientes deben poder beneficiarse de él de forma concreta y lucrativa.
12. Enumera los inconvenientes del análisis de datos.
Respuesta de ejemplo
Algunos de los inconvenientes del análisis de datos son los siguientes
- La privacidad de los clientes puede verse comprometida como resultado del análisis de datos, lo que puede poner en peligro los pagos, los pedidos y las inscripciones.
- Las herramientas pueden ser difíciles de usar y necesitan una formación previa.
- La elección de la mejor plataforma de análisis en cada ocasión requiere un gran conocimiento y experiencia.
13. ¿Qué es la descripción del trabajo de un analista de datos?
Ejemplo de respuesta
- Se utilizan técnicas estadísticas para recopilar y evaluar datos, y luego se comunican los resultados.
- Interpretar y analizar conjuntos de datos complicados en busca de tendencias o patrones.
- Identificar los requisitos empresariales con la ayuda de los equipos empresariales o de gestión.
- Son importantes la capacidad de resolución de problemas, la colaboración y las habilidades lingüísticas técnicas e interpersonales.
- Redactar consultas, informes y presentaciones es uno de mis puntos fuertes.
- Saber utilizar herramientas de visualización de datos
14. Enumera algunas de las habilidades más importantes como analista de datos.
Respuesta de ejemplo
- Capacidad para evaluar, organizar, recopilar y comunicar de forma adecuada y eficaz enormes datos.
- La capacidad de crear bases de datos, modelos de datos, minería de datos y segmentación de datos.
- Para analizar enormes conjuntos de datos, es necesario tener un buen dominio del software estadístico.
15. ¿Cuál es exactamente el procedimiento de análisis de datos?
Respuesta de ejemplo
Los siguientes son algunos de los procesos necesarios a largo plazo:
Los datos se recogen de varias fuentes y después se almacenan para limpiarlos y procesarlos. En esta fase se eliminan todos los datos que faltan y los valores atípicos.
Análisis de los datos: Una vez producidos los datos, el siguiente paso es examinarlos. El rendimiento de un modelo puede mejorarse ejecutándolo varias veces. A continuación, se verifica el modelo para confirmar que satisface los criterios.
Generar informes: Al final del proceso, el modelo se pone en marcha y se crean informes que se envían a las partes interesadas.
16. ¿Cuáles son los distintos problemas a los que se enfrenta uno al analizar los datos?
Respuesta de ejemplo
- Plazos y ambiciones poco realistas de las partes implicadas
- El contorno de los datos procedentes de numerosas fuentes es difícil, sobre todo si los parámetros y las normas son incoherentes.
- Infraestructura de datos y tecnologías inadecuadas para cumplir los plazos de análisis.
- Hay listados redundantes y palabras mal escritas. Estas imprecisiones pueden obstaculizar y perjudicar la calidad de los datos.
- Los datos procedentes de numerosas fuentes pueden tener representaciones diferentes. Si los datos obtenidos se mezclan después de haber sido depurados y estructurados, pueden crear latencia en la fase de análisis.
- La insuficiencia de datos es otro problema clave en el análisis de datos. Es casi seguro que esto dará lugar a errores o conclusiones inexactas.
Si obtienes los datos de una mala fuente, tendrás que dedicar mucho esfuerzo a limpiarlos.
17. Describe la depuración de los datos.
Respuesta de ejemplo
La depuración de datos, a veces denominada depuración de datos, o lucha por los datos, es el proceso de detectar y luego cambiar, sustituir o eliminar los datos erróneos, inadecuados, equivocados, redundantes u omitidos, según sea necesario. Este componente básico de la ciencia de datos garantiza que los datos sean precisos, coherentes y utilizables.
18. Define los términos minería de datos y perfilado de datos
Respuesta de ejemplo
El proceso de minería de datos implica el estudio de los datos para identificar relaciones previamente desconocidas. Encontrar datos anómalos, reconocer dependencias y evaluar clusters son prioridades en este escenario. También implica el estudio de bases de datos masivas para detectar tendencias y patrones.
El proceso de perfilado de datos implica examinar las propiedades individuales de los datos. En esta situación, la atención se centra en ofrecer propiedades importantes de los datos, como el tipo de datos, la frecuencia, etc. También facilita la búsqueda y evaluación de los metadatos de la empresa.
19. ¿Qué técnicas de validación utilizan los analistas de datos?
Respuesta de ejemplo
Los siguientes son algunos de los métodos de validación de datos más utilizados por los analistas de datos:
- Validación a nivel de campo
- Validación a nivel de formulario
- Validación de los datos guardados
- Validación de los criterios de búsqueda
20. Describir el valor atípico.
Respuesta de ejemplo
Los valores atípicos son valores de un conjunto de datos que se desvían considerablemente de la media de los atributos distintivos del conjunto de datos. Podemos identificar la variabilidad cuantitativa o el muestreo accidental con la ayuda de un valor atípico. Los valores atípicos se clasifican como univariantes o multivariantes
21. ¿Cuál es la diferencia entre la minería de datos y el análisis de datos?
Respuesta de la muestra
El análisis de datos es el proceso de recopilación, limpieza, conversión, modelización y visualización de datos para adquirir información útil y relevante que pueda utilizarse para hacer inferencias y elegir pasos futuros. El análisis de datos existe desde la década de 1960.
La minería de datos es el proceso de análisis de datos. Se investigan y analizan enormes cantidades de datos en la minería de datos, también denominada recuperación de información de bases de datos, para localizar patrones y leyes.