Собеседование с аналитиком данных

В первую очередь, самому HR необходимо понимать, зачем в компанию нанимают специалиста — какую функцию будет выполнять новый сотрудник, в чем его польза для бизнеса и как найти лучшего. В этом материале рассказываем, зачем нужны аналитики данных, как их нанять и что спрашивать на собеседовании.

Зачем нанимать аналитика данных?

Вы можете нанять аналитика данных, чтобы:

• Разрабатывать, внедрять и поддерживать ведущие аналитические системы, решать сложные проблемы и создавать простые структуры
• Определять тенденции и возможности роста, анализируя сложные наборы данных
• Оценивать организационные методы и предоставлять сопоставления источника и цели и документы спецификации информационной модели для наборов данных.
• Создавать передовые отчеты на основе интеллектуального анализа данных, анализа и визуализации.
• Оценивать внутренние системы на предмет эффективности, проблем и неточностей, а также разрабатывать и поддерживать протоколы.
• Работать напрямую с руководством и пользователями, чтобы собирать требования, предоставлять обновления статуса и строить отношения.

В любой ситуации правильный аналитик данных может помочь вам добиться успеха.

Если вы перегружены петабайтами данных, которые вы собрали, аналитик данных может помочь вам построить системы, чтобы начать синтаксический анализ этих данных. Они могут взять эту массу информации и извлечь ключевые детали, которые нужны вам, чтобы увидеть рентабельность инвестиций в эти данные.

Если ваша компания собирает минимальный объем данных либо из-за малого или среднего бизнеса, либо из-за чрезмерной зависимости от устаревших систем, аналитик данных может помочь вам найти новые каналы сбора данных. Это может быть создание специального аналитического программного обеспечения или интеграция с существующими сторонними решениями. В обоих случаях вы обнаружите, что аналитик данных может сделать вас более эффективным и конкурентоспособным.

Какие существуют типы аналитиков данных?

При найме аналитика данных важно понимать, какой именно специалист по данным вам нужен для вашего бизнеса.  Если вам нужен сотрудник для очистки наборов данных или создания прогнозных моделей, всегда найдется специалист по данным, который может выполнить эту работу.

Вот некоторые из наиболее распространенных типов специалистов по данным, которые помогут вам найти того, кто соответствует потребностям вашей компании:

• Бизнес-аналитик: 

Использует данные, отраслевые тенденции и данные о конкурентах, чтобы определить области для улучшения бизнеса и возможности снижения затрат.

• Аналитик данных: 

Очищает, анализирует, преобразует и моделирует данные для поддержки принятия бизнес-решений.

• Менеджер данных: 

Управляет системами данных компании и анализирует потребности компании в сборе и организации правильных данных.  Может контролировать аналитиков данных.

• Исследователь данных: 

Специалисты по данным, которых часто считают более квалифицированными, чем аналитиков данных, используют данные для построения моделей, которые могут предсказывать будущее бизнеса.

Квалификация аналитика данных

Хотя у каждой организации разные потребности, есть некоторые общие навыки, которые многие рекрутеры и менеджеры по найму ищут в кандидатах на аналитика данных. Понимание того, какие навыки и квалификация требуются, а какие предпочтительны, может помочь вам определить наиболее подходящих кандидатов.

Все аналитики данных собирают и анализируют данные из разных источников (например, финансовые данные, данные о продажах, затраты цепочки поставок и т. д.) с использованием статистических методов. Их понимание способствует принятию важных организационных решений.

Обязательные навыки и квалификация 

• Более 3 лет опыта работы с данными в качестве аналитика данных
• Подтвержденные аналитические навыки, включая добычу полезных ископаемых, оценку, анализ и визуализацию.
• Опыт написания технических текстов в соответствующих областях, включая запросы, отчеты и презентации
• Сильные навыки SQL или Excel с возможностью изучения других аналитических инструментов

Предпочтительные навыки и квалификация 

• Предыдущий опыт работы с базами данных и моделями проектирования и методами сегментации
• Большой опыт программирования с такими фреймворками, как XML, Javascript и ETL.
• Практический опыт статистического анализа с использованием статистических пакетов, включая Excel, SPSS и SAS.
• Подтвержденный успех в совместной, ориентированной на команду среде

Какие программы используют аналитики данных?

Аналитики данных обычно используют такие программы, как Microsoft Excel, Power BI, Tableau, SAS и SQL. Рассмотрите возможность включения программ, которые предпочтительны для вашей компании, в описание вакансии аналитика данных. Имейте в виду, что даже если кандидат не имеет опыта работы с определенным инструментом или программой, он может научиться использовать его на работе.

Обращайте внимание на кандидатов, у которых есть:

• Отличные аналитические способности
• Отношение к решению проблем
• Большое внимание к деталям
• Навыки критического мышления

Главный совет: нанимайте кандидатов, желающих расти, убедившись, что их личные карьерные цели совпадают с миссией вашей компании.

Написание вакансии аналитика данных

Хорошо спланированное описание работы важно для привлечения квалифицированных кандидатов в аналитики данных. Подробное описание работы аналитика данных включает убедительное резюме компания, подробный список обязанностей и ответственности, а также необходимые и предпочтительные навыки для этой должности.

При написании описания работы аналитика данных рассмотрите возможность включения некоторых или всех следующих ключевых слов, чтобы улучшить видимость вашей публикации о вакансии. Согласно данным Indeed, это самые популярные поисковые запросы, ведущие к кликам по вакансиям аналитика данных:

• аналитик данных
• аналитик
• данные
• SQL
• запросы SQL 
• бизнес-аналитик
• удаленная работа из дома
• удаленка
• SAS
• статистика
• Tableau
• стажер аналитик данных

Вопросы для собеседования: 

Что отличает хорошего аналитика данных и как выбрать правильно?  Эти вопросы для собеседования помогут вам определить способности и мастерство вашего следующего аналитика данных.  Здесь вы найдете вопросы, которые помогут оценить навыки кандидата, его поведенческий интеллект и социальные навыки.

Помните, сильные кандидаты на должности аналитиков данных будут уверенно отвечать на вопросы о:

• Excel
• SQL
• Статистика
• Процесс анализа данных

Problem-solving: вопросы на собеседовании

• Расскажите мне о своей повседневной работе в качестве аналитика данных.
• Когда вам назначают проект, каковы ваши первые шаги?
• Какой процесс вы используете для анализа данных?
• Вас просят разработать управляемую данными модель для решения бизнес-проблемы. Каковы ваши ключевые фокусы?
• Когда лучше выбрать более простую модель, а не более сложную?

Вопросы, направленные на уточнение квалификации специалиста

• Какое программное обеспечение базы данных вы использовали ранее? Есть ли что-то, чему вы хотели бы научиться?
• Как бы вы оценили эффективность бизнеса нашей компании и какую информацию вы считаете наиболее важной для рассмотрения?
• Каков ваш опыт использования инструментов статистического анализа, таких как SPSS и SAS?
• Как вы прогнозируете квартальные тенденции продаж? Какие конкретно модели вы считаете наиболее подходящими в данном случае?
• Объясните очистку данных. Как узнать, что вы собрали достаточно данных для построения модели?
• Каковы некоторые рекомендации по очистке данных? Какие шаги вы предпринимаете?
• Вы когда-нибудь разрабатывали алгоритмы интеллектуального анализа данных и базы данных с нуля? Если да, расскажите о своем опыте.
• Как вы используете анализ чувствительности в процессе принятия решений? Как вы можете выполнить анализ в ситуации, применимой к интересам нашей компании? Можете ли вы объяснить это на других примерах?
• Каковы наиболее эффективные методы обеспечения точных прогнозов с использованием корреляции данных?
• Расскажите мне, как лучше всего представить отчеты и выводы непосредственно высшему руководству.

Вопросы, ориентированные на выявление сильных и слабых сторон кандидата

• Какую самую сложную проблему с базой данных вы решили?  Чему вы научились?
• Какой подход вы используете, чтобы объяснить технические детали аудитории без соответствующих знаний?
• Вы когда-нибудь предлагали высшему руководству решение по снижению затрат, которое помогало вашей компании?
• Расскажите мне о случае, когда, по вашему мнению, вы продемонстрировали хорошее понимание данных.
• Как вы думаете, каковы три лучших качества, которыми обладают опытные аналитики данных?