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.
Блок про Excel
- 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.
Блок про SQL
- 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.
Блок по Python
- 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.
Блок по статистике
- 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!
Блок по метрикам и представлению результатов
- 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?
Блок с продуктовыми задачами
Тут может быть любая задача, которая выполняется аналитиками в конкретной компании.
Смотрят на умение рассуждать и задавать правильные вопросы.
Пример задачи на противоречивые метрики:
Вы анализируете воронку регистрации пользователей в приложении:
- 📥 На шаге Установка приложения — 10 000 пользователей
- 👋 На шаге Первый вход в приложение — 9 500 пользователей
- ✅ На шаге Регистрация аккаунта — 12 000 пользователей
Вопрос:
- Что может объяснить такую ситуацию, при которой на финальном шаге воронки оказывается больше пользователей, чем на предыдущих?
Что проверяется:
- Способность замечать аномалии в данных
- Логическое мышление
- Навыки формулирования возможных гипотез
- Понимание ограничений и особенностей сбора событий
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 👇🏻