Η ζήτηση για αναλυτές δεδομένων, που συχνά ονομάζονται επιστήμονες δεδομένων, αναπτύσσεται εκθετικά καθώς περισσότεροι κλάδοι και εταιρείες στηρίζονται σε μεγάλα δεδομένα για να βοηθήσουν να κερδίσουν πλεονέκτημα στον ανταγωνισμό τους. Οι αναλυτές δεδομένων μεταφράζουν μεγάλα ποσά αριθμητικών δεδομένων σε απλά αγγλικά, τα οποία βοηθούν τις εταιρείες να λαμβάνουν καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις. Οι ευκαιρίες είναι διαθέσιμες σε όλες σχεδόν τις βιομηχανίες, από την υγειονομική περίθαλψη μέχρι το επαγγελματικό αθλητισμό. Οι ιδανικοί υποψήφιοι στον τομέα της ανάλυσης δεδομένων χρειάζονται γνώση και εμπειρία στην ανάλυση των αγορών και θα πρέπει να διαθέτουν βαθμούς σχετικούς με τα στατιστικά στοιχεία.

Η αναζήτηση μιας νέας θέσης εργασίας μπορεί να είναι δύσκολη και είναι σημαντικό να επωφεληθείτε από κάθε ευκαιρία για να προωθήσετε την καριέρα σας. Μια από τις πιο σημαντικές πτυχές της αναζήτησης εργασίας είναι η προετοιμασία για συνεντεύξεις, τις οποίες πολλοί κυνηγοί εργασίας συχνά παραβλέπουν. Το τελευταίο πράγμα που θέλεις είναι να παγιδευτείς από μια ερώτηση που δεν είδε να έρχεσαι και να βρεθείς να σκοντάφεις το δρόμο σου μέσα από μια απάντηση. Προετοιμάζοντας τις απαντήσεις σας στις ακόλουθες κοινές ερωτήσεις συνέντευξης θέσεων εργασίας, θα μπορούσατε να κάνετε τη διαφορά ανάμεσα στην απόρριψη και την εξέλιξη της σταδιοδρομίας.

"Τι σημαίνει" μεγάλα δεδομένα "σε σας; "

" Τα μεγάλα δεδομένα "είναι μια από τις τελευταίες και συχνά παρεξηγημένες φράσεις buzz που χρησιμοποιούνται στον επιχειρηματικό κόσμο, οπότε καλύτερα να έχετε μια καλή κατανόηση για το τι ακριβώς είναι. Πρώτον, δώστε μια λεπτομερή περιγραφή των θεμελιωδών πτυχών και, στη συνέχεια, δώστε παραδείγματα παραδείγματα στα οποία μπορεί να αναφέρεται ο ερωτώμενος. Στις περισσότερες εταιρικές συνεντεύξεις εργασίας, πιθανόν να πρέπει να απαντήσετε μεμονωμένα σε διάφορους εκπροσώπους της εταιρείας και χρειάζεστε αναλυτικές απαντήσεις για κάθε μία.

Όταν μιλάτε με εκπρόσωπο του ανθρώπινου δυναμικού, δώστε γενικές απαντήσεις που δείχνουν το εύρος των γνώσεών σας για το θέμα. Μπορεί επίσης να συναντήσετε με έναν τελικό χρήστη της επιχείρησης που ενδιαφέρεται περισσότερο για το πώς η ανάλυση δεδομένων σας ωφελεί το τμήμα της, προσδιορίζοντας ένα πρόβλημα και εντοπίζοντας τη λύση. Ένας επαγγελματίας πληροφορικής δεν ενδιαφέρεται τόσο για τα αποτελέσματα όσο και για τη διαδικασία που χρησιμοποιείτε για να τα αποκτήσετε. Σε αυτή την περίπτωση, να είστε έτοιμοι να δώσετε ακριβείς λεπτομέρειες για τις μεθόδους σας και τις πλατφόρμες λογισμικού που χρησιμοποιούνται για την απόκτηση των αποτελεσμάτων σας.

"Ποια είναι τα πλεονεκτήματα της επικοινωνίας σας; "

Ενώ αυτό είναι ένα κοινό ερώτημα συνέντευξης για σχεδόν κάθε βιομηχανία, είναι ιδιαίτερα σημαντικό για τους αναλυτές δεδομένων να έχουν μια καλή απάντηση. Συνήθως, από τον κόσμο των στατιστικών, της επιστήμης των υπολογιστών ή της μηχανικής, οι αναλυτές δεδομένων δεν είναι ακριβώς γνωστοί για τις δεξιότητες των ανθρώπων τους. Θα μπορούσατε να είστε ο μεγαλύτερος επιστήμονας δεδομένων στον κόσμο, αλλά αν δεν μπορείτε να επικοινωνήσετε ποια είναι τα δεδομένα σας για τους τελικούς χρήστες ή τη διαχείριση, βλέπουν απλώς μια δέσμη αριθμών και δεν αναγνωρίζουν κανένα όφελος από την εργασία σας.

Για να έχουν θετικά αποτελέσματα τα μεγάλα δεδομένα, πρέπει να παρουσιάζονται με τρόπο που βοηθά τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων να κατανοήσουν τι σημαίνει αυτό. Πρέπει να είστε σε θέση να μεταφράσετε λεπτομερείς, σύνθετες πληροφορίες σε ένα ευρύ φάσμα ανθρώπων χωρίς να χτυπάτε την ορολογία και να συγχέετε και να απογοητεύετε όλους τους εμπλεκόμενους.

"Περιγράψτε το μεγαλύτερο πρόβλημα που αντιμετωπίσατε στην ανάλυση δεδομένων"

Όταν ασχολείστε με τα δεδομένα, είναι αναπόφευκτο να αντιμετωπίζετε συχνά καταστάσεις που δεν συμβαίνουν σύμφωνα με το σχέδιο. Αυτή είναι μια καλή ευκαιρία να παράσχετε παραδείγματα των ικανοτήτων σας για την επίλυση προβλημάτων ενώ περιγράφετε τα μεγάλα εμπόδια δεδομένων σας και τις λεπτομερείς διαδικασίες που σχεδιάσατε για να τις ξεπεράσετε. Ενώ τα παραδείγματα από την επαγγελματική εμπειρία είναι ιδιαίτερα προτιμώμενα, μπορείτε να συζητήσετε θέματα που συναντήθηκαν κατά τη διάρκεια ακαδημαϊκών περιπτώσεων.

Παρουσιάστε την απάντησή σας με απλό τρόπο και μην αποφύγετε την ερώτηση λέγοντας ότι δεν είχατε ποτέ προβλήματα. Αυτό δεν δείχνει καταπληκτική κατανόηση ανάλυσης, αλλά μάλλον αποδεικνύει ότι δεν λέτε την αλήθεια ή δεν έχετε αρκετή εμπειρία.