Տվյալների լավագույն վերլուծաբանի հարցազրույցի հարցեր և պատասխաններ
- Որո՞նք են տվյալների վերլուծաբան դառնալու հիմնական պահանջները: …
- Որո՞նք են տվյալների վերլուծաբանի կարևոր պարտականությունները: …
- Ի՞նչ է նշանակում «Տվյալների մաքրում»: …
- Անվանեք տվյալների վերլուծության համար օգտագործվող լավագույն գործիքները: …
- Ո՞րն է տարբերությունը տվյալների պրոֆիլավորման և տվյալների արդյունահանման միջև:
Ինչու եք ուզում լինել տվյալների վերլուծաբանի հարցազրույց:
Ինչու եք ուզում լինել տվյալների վերլուծաբան: … « տվյալների վերլուծաբանի աշխատանքն է տվյալներ վերցնել և օգտագործել դրանք ընկերություններին օգնելու ավելի լավ բիզնես որոշումներ կայացնել Ես լավ եմ թվերի, տվյալների հավաքագրման և շուկայի հետազոտությունների հետ:Ես ընտրեցի այս դերը, քանի որ այն ներառում է այն հմտությունները, որոնցում ես լավ եմ, և ինձ հետաքրքիր են համարում տվյալներն ու մարքեթինգային հետազոտությունները»:
Ինչու եք ցանկանում աշխատել որպես տվյալների վերլուծաբան:
Տվյալների վերլուծությունը արագ տեմպերով, դժվարին կարիերա է, որը կենտրոնացած է խնդիրների լուծման վրա և մտածելակերպից դուրս: Որպես տվյալների վերլուծաբան՝ դուք կաշխատեք մի շարք տարբեր թիմերի հետ, ովքեր պահանջում են ձեր հմտություններն ու գիտելիքները՝ նրանց պատկերացում կազմելու համար, թե ինչպես նրանք կարող են բարելավել իրենց գործընթացները
Ինչու եք ձեզ հետաքրքրում տվյալների վերլուծությունը:
Տվյալների վերլուծությունը տալիս է օբյեկտիվ պատասխաններ, որոնք կարող են վերջ դնել վեճին: Ավելացված առավելությունն այն է, որ, լինելով քննարկման տվյալների գիտնական, դուք ակնհայտ առավելություն ունեք: Բիզնեսը պետք է փոխզիջումներ կատարի. … Տվյալներն ու վերլուծությունները կարող են իրական ազդեցություն ունենալ բիզնեսի կողմից ընդունվող որոշումների և արդյունքների վրա:
Որո՞նք են տվյալների վերլուծաբանի լավագույն 3 հմտությունները:
Անհրաժեշտ հմտություններ տվյալների վերլուծաբանների համար
- SQL. SQL-ը կամ Structured Query Language-ը արդյունաբերության ստանդարտ տվյալների բազայի ամենուր տարածված լեզու է և, հնարավոր է, տվյալների վերլուծաբանների համար ամենակարևոր հմտությունն է: …
- Microsoft Excel. …
- Քննադատական մտածողություն. …
- R կամ Python-Վիճակագրական ծրագրավորում: …
- Տվյալների պատկերացում: …
- Ներկայացման հմտություններ. …
- Մեքենայական ուսուցում.
