在数据分析求职面试中，招聘经理感兴趣的是求职者是否会使用常见的(包括深奥的)数据分析工具，以及他们的分析如何对之前的公司业务产生积极的影响。
作为一名数据分析师，你肯定会回答有关过去工作经验的问题，包括你所分析数据集的大小和复杂性。根据潜在雇主的需求和技术水平，你可能会被问到是否掌握平面文件数据库、Hadoop、Apache Spark、SQL或NoSQL以及其他工具和平台的问题。
Robert Half Technology的区域总监Josh Drew表示，数据分析师候选人也可能会被问到与专业和未来职业规划有关的问题。他补充说：“如果公司有特定的要求，希望每个人都能熟练掌握某些工具，那你应该准备好回答有关你自身能力的问题，并准备好接受这些技能的培训和发展。”
示例问题：大局观
- “你使用过哪些技术工具？”
- “你在上一份工作中是如何利用数据来推动业务发展的？”
- “你最近参与的计划或项目的最终目标是什么？”
- “你经常与哪些利益相关者互动？”你是如何分享你的发现的？”
- “你是否监督或管理团队？”你在数据团队中的具体角色是什么？”
这些“大局观”问题经常出现。确保你能描述出你的分析是如何在前雇主的计划和策略中发挥关键作用的。准备好关于你如何利用“软技能”(如同理心和沟通)的故事，不仅可以领导团队，还能将你的结果和想法传达给整个企业的其他利益相关者（如高级管理人员）。
招聘人员和招聘经理想知道你能给企业带来有意义的结果，并能以35000英尺的高度看待关键问题。如果你能证明自己有能力进行抽象的思考和深入的战略规划，那你得到这份工作的机会就会成倍增加。
DevSkiller公司的首席技术官Tomasz Nurkiewicz表示，随着人工智能(AI)和机器学习(ML)等技术的融入，求职者还应该准备好回答关于他们对人工智能和机器学习的熟悉程度的简单问题。
“有一些非常简单的算法，比如线性回归，如果有人声称对机器学习之类的东西有所了解，就应该知道它是什么，”他说。
示例问题：数据技能
- “什么是自然网络？它们如何给每个职位提供帮助？”
- “集群是什么？”
- “什么是线性回归？”
- “你的分析如何支持业务决策？”
Drew指出，在业务和数据两方面，当你可以将业务大脑和逻辑应用到你正在审查或评估的数据上时，会非常有用。他说：“你要让别人知道，你真正了解他们所在的行业和市场。”“我们的最终目标是，不仅能够获取这些信息，还能就数据如何推动业务向领导层提出有启发性的想法。”
他说，面试是一个展示你天生好奇并真正理解这些数据的力量的机会。他补充说：“需要的是一个具有很强的沟通技巧的数据分析师。”“如果只是简单地汇编数据，那就不一定那么重要。但当你分享和给出商业见解和建议时，就需要有说服力，分享数据背后的论点，以及你为什么会提出这个建议。”
招聘经理通常会以特定的方式提出这些问题。例如，他们可能会问你是否愿意与高管交谈并分享来自数据的见解。Drew说：“这种围绕数据分享想法和支持商业决策的舒适程度是非常有益的。”“这也是一个机会，让你展示你对数据的热情和它所拥有的力量。”
示例问题：数据的未来
- 数据让你兴奋的地方是什么？
- 你认为数据的未来会走向何方？
如果数据分析师求职者只会谈论技术、工具和数学，这就意味着求职者在向面试官表示，自己对这个行业完全没有兴趣——这是一个问题，因为数据分析师最终是为更大的企业服务的。Nurkiewicz 说:“我希望找到一种平衡——一个能看到商业问题并利用技术解决问题的人。”“你通过用代码解决问题来创造价值。”
当涉及到作为面试过程的一部分给出的任何测试时，数据分析师可能会被要求梳理数据集以寻找模式，并提供一些他们发现的见解。这些开放式的问题可以看出分析师是如何思考的，并证明他们是否理解公司的业务目标。
Nurkiewicz说：“通过这种方式，你还可以确保求职者知道Hadoop或HDFS是什么，知道如何从文件系统加载数据，然后在选择的工具中进行一些聚合。”“如果你对工具有一定的熟练程度，应该能够建立一定的关系。”
作者：Nathan Eddy
