Каких вопросов ждать аналитику данных на собеседовании?

Собрала ТОП-15 вопросов для продуктовых аналитиков-джунов, которые чаще всего встречались мне на собеседованиях в самом начале моего карьерного пути.

Перед прочтением этого поста рекомендую подписаться на мой блог в тг 👉 подписаться. Рассказываю о пути аналитика, делюсь фишками в трудоустройстве и практическими материалами для работы.

В этой статье привожу только технические вопросы, так как скрининговые и софт-скиловые вопросы заслуживают отдельного разбора в связи со своей обширностью.

Умеете применять ВПР?
Знаете как работать со сводными таблицами?

Чаще всего эти навыки никак не проверяются и требуется только устное подтверждение. Про Excel спрашивают редко, так как предполагается, что эту базу знают все хорошо.

На каком диалекте пишете? Какие программы для этого используете?
Какие типы Join-ов знаете? (Не забываем про cross и self join)
Использовали ли подзапросы/ вложенные конструкции?
Что такое оконные функции? Для чего они используются? Приведите любой пример с использованием оконной функции (устное описание)
В каком порядке выполняется запрос SQL (P.S.: Это не то, в каком порядке мы его пишем)

Вопросы про SQL никогда не упускают, так как это основной язык для работы. Поэтому к этому блоку готовиться надо всегда очень хорошо. Могут подкинуть устную логическую задачку на какой ни будь join для проверки общего понимания.

Какие библиотеки используешь для работы?
Какие типы данных бывают? Операции между разными типами данных.
С какими форматами данных приходилось работать ? (P.S.: Подразумеваются csv, json, xlsx, txt и прочее)

Наличие вопросов по Python сильно зависит от самой компании. Далеко не все начинающие (и даже продолжающие) продуктовые аналитики его используют. Поэтому требования о таких знаниях лучше заранее посмотреть в вакансии.

Что такое p-value/ доверительный интервал/ дисперсия/ статистическая значимость и прочие базовые определения?
Назовите меры центральной тенденции
Какие есть методы проверки гипотез в АБ-тестах?

Статистику требуют не везде и не всегда, так как для джуновской позиции она может не пригодиться. Но если можешь ответить на базовые вопросы - это жирный плюс!

Какие продуктовые метрики знаете (P.S.: Не обязательно говорить всё, что вы знаете. Главное понять, какие метрики использует конкретная компания и ориентироваться на них)
Какие отчеты/ дашборды доводилось строить? Какими программами для визуализации владеете?

На своем опыте могу сказать, что грамотно подготовленные ответы на эти вопросы точно помогут тебе в прохождении собеседований!

Обязательно сохраняйте эту подборку, чтобы не потерять.

Если вы только недавно начали свой путь в профессии аналитика данных, тогда вам точно нужно подписаться на мой блог, где вы узнаете:

- о частых ошибках в профессии и как их избежать;

- рекомендации по трудоустройству;

- как получить профессию аналитика и сколько можно зарабатывать;

Подписывайтесь и читайте контент по ссылке 👇🏻