Die Nachfrage nach Datenanalysten, die oft als Data Scientists bezeichnet werden, wächst exponentiell, da immer mehr Branchen und Unternehmen auf Big Data setzen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Datenanalysten übersetzen große Mengen numerischer Daten in einfaches Englisch, was Unternehmen dabei hilft, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Chancen gibt es in fast allen Branchen, von der Gesundheitsversorgung bis zum Profisport. Ideale Kandidaten auf dem Gebiet der Datenanalyse benötigen Wissen und Erfahrung in der Analyse von Märkten und sollten über statistikbezogene Abschlüsse verfügen.

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Die Suche nach einem neuen Job kann schwierig sein, und es ist wichtig, jede Gelegenheit zu nutzen, um Ihre Karriere voranzutreiben. Einer der wichtigsten Aspekte bei der Arbeitssuche ist die Vorbereitung von Interviews, die viele Jobsuchende oft übersehen. Das Letzte, was Sie wollen, ist, von einer Frage überrascht zu werden, die Sie nicht kommen sehen, und Sie finden sich selbst stolpernd durch eine Antwort im laufenden Betrieb. Die Vorbereitung Ihrer Antworten auf die folgenden allgemeinen Fragen des Vorstellungsgesprächs beim Datenanalysten könnte den Unterschied zwischen Ablehnung und Karriereentwicklung ausmachen.

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"Was bedeutet 'Big Data' für Sie? "

" Big Data "ist eine der neuesten und oft missverstandenen Schlagworte, die in der Geschäftswelt verwendet werden, also sollten Sie besser verstehen, was genau das ist. Geben Sie zunächst einen grundlegenden Überblick über die grundlegenden Aspekte und stellen Sie dann Beispielabbildungen bereit, auf die sich Ihr Interviewer beziehen kann. Bei den meisten Vorstellungsgesprächen in Unternehmen müssen Sie wahrscheinlich individuell mit mehreren Vertretern des Unternehmens antworten, und Sie benötigen für jedes Unternehmen passende Antworten.

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Wenn Sie mit einem Vertreter der Personalabteilung sprechen, geben Sie allgemeine Antworten, die Ihr breites Wissen über das Thema zeigen. Sie können sich auch mit einem Business-Endbenutzer treffen, der mehr daran interessiert ist, wie Ihre Datenanalyse Ihrer Abteilung zugute kommt, indem er ein Problem identifiziert und die Lösung findet. Ein IT-Profi kümmert sich nicht so sehr um die Ergebnisse, sondern um den Prozess, mit dem Sie sie erhalten haben. In diesem Fall sollten Sie sich darauf einstellen, genaue Angaben zu Ihren Methoden und den Softwareplattformen zu machen, mit denen Sie Ihre Ergebnisse erhalten können.

"Was sind Ihre Kommunikationsstärken? "

Während dies für viele Branchen eine häufige Frage ist, ist es für Datenanalysten besonders wichtig, eine gute Antwort zu haben. Typischerweise sind Datenanalysten, die aus der Welt der Statistik, der Informatik oder des Ingenieurwesens kommen, nicht gerade für ihre Fähigkeiten bekannt. Sie könnten der größte Datenwissenschaftler der Welt sein, aber wenn Sie nicht kommunizieren können, was Ihre Daten für die Endbenutzer oder das Management bedeuten, sehen sie nur ein paar Zahlen und erkennen keinen Nutzen Ihrer Arbeit.

Damit sich Big Data positiv auswirkt, muss es so präsentiert werden, dass Entscheidungsträger verstehen können, was es bedeutet. Sie müssen in der Lage sein, detaillierte, komplexe Informationen an eine große Anzahl von Personen zu übertragen, ohne Jargon auszusprechen und alle Beteiligten zu verwirren und zu frustrieren.

"Beschreiben Sie das größte Problem, mit dem Sie in der Datenanalyse zu tun haben"

Wenn Sie sich mit Daten befassen, ist es unvermeidlich, dass Sie oft in Situationen geraten, die nicht nach Plan verlaufen. Dies ist eine gute Gelegenheit, um Beispiele für Ihre Problemlösungsfähigkeiten zu geben, während Sie Ihre Big Data-Rückschläge und die detaillierten Prozesse beschreiben, die Sie entworfen haben, um diese zu überwinden. Während Beispiele aus der Berufserfahrung stark bevorzugt werden, können Sie Probleme diskutieren, die bei akademischen Fallstudien auftreten.

Stellen Sie Ihre Antwort auf unkomplizierte Weise vor und weichen Sie der Frage nicht aus, indem Sie sagen, dass Sie noch nie Probleme hatten. Dies zeigt keine verblüffende Analyse, sondern beweist, dass Sie nicht die Wahrheit sagen oder nicht genug Erfahrung haben.