Để tìm được nhân sự phù hợp cho doanh nghiệp, bộ câu hỏi phỏng vấn Data Analyst sẽ đóng vai trò rất quan trọng việc sàng lọc ứng viên. Nhằm giúp các nhà tuyển dụng xây dựng bộ câu hỏi phỏng vấn chất lượng, Tanca gợi ý một số câu hỏi chuyên môn thường gặp cho vị trí Data Analyst. Cùng theo dõi ngay bạn nhé.

Data Analyst là gì?

Trước hết, để trả lời phỏng vấn tốt, bạn cần hiểu về vị trí công việc sắp ứng tuyển - Data Analyst. Thuật ngữ này có nghĩa là chuyên viên phân tích dữ liệu, công việc của người ở vị trí này là thu thập, xử lý và phân tích các dữ liệu dưới dạng biểu đồ cho ra các báo cáo chi tiết, chính xác.

Sau khi phân tích hoàn tất, kết quả được sử dụng để xác định xu hướng, tạo biểu đồ, tạo mô hình dự đoán và phân tích những gì có thể xảy ra trong tương lai. Cho dù đó là nghiên cứu thị trường, doanh số, chi phí bán hàng hay chi phí vận chuyển, mọi doanh nghiệp đều cần thu thập dữ liệu.

Các nhà phân tích dữ liệu sẽ phân tích dữ liệu này để đưa ra các đánh giá khác nhau có ích cho doanh nghiệp. Chẳng hạn như cách giảm chi phí vận chuyển, định giá vật liệu mới và khắc phục các sự cố…Một số vị trí công việc liên quan đến phân tích dữ liệu phổ biến bao gồm:

Data Analyst - Chuyên viên phân tích dữ liệu
Data Engineer - Kỹ sư phát triển và tích hợp cơ sở dữ liệu
Data Scientist - Chuyên viên khai phá dữ liệu và xây dựng mô hình
Data Architect - Chuyên viên/chuyên gia kiến trúc dữ liệu
Business Analyst - Chuyên viên phân tích kinh doanh
Statistician - Chuyên viên phân tích thống kê
Database Administrator - Chuyên viên quản trị cơ sở dữ liệu
Data & Analytics Manager - Quản lý/ giám đốc phân tích dữ liệu

Xem thêm: Bộ câu hỏi phỏng vấn Tester

Bộ câu hỏi phỏng vấn Data Analyst

Đối với một công việc đòi hỏi trình độ tay nghề cao như Data Analyst, để gắn bó lâu dài và ngày càng trở nên chuyên nghiệp hơn cần phải có sự yêu thích, đam mê với công nghệ. Ngoài ra, để có thể nhận được công việc, bạn cần vượt qua những câu hỏi phỏng vấn khó và thuyết phục nhà tuyển dụng chọn bạn.

Tham khảo những câu hỏi phỏng vấn Data Analyst giúp bạn vượt qua buổi phỏng vấn và có được offer công việc tốt nhất.

Tại sao bạn muốn trở thành 1 Data Analyst? Công việc này yêu cầu những gì?

Có nhiều vị trí cho các vai trò khác nhau trong ngành phân tích dữ liệu. Câu hỏi này có thể giúp nhà tuyển dụng hiểu vị trí mục tiêu của bạn. Hãy trả lời bằng cách giải thích tại sao bạn muốn trở thành nhà phân tích dữ liệu và có kỹ năng nào phù hợp với công việc.

Gợi ý cách trả lời sau: “Công việc của một Data Analyst là thu thập và phân tích dữ liệu để giúp các công ty phát triển các hướng kinh doanh tốt hơn trong tương lai.

Tôi tự nhận mình là một người rất am hiểu về các con số, giỏi thu thập dữ liệu và tiến hành nghiên cứu thị trường. Ngoài ra, tôi cũng cho rằng ngành này rất thú vị và có nhiều tiềm năng phát triển trong tương lai”

Đối với câu hỏi thứ hai của câu hỏi, bạn có thể nêu một số kỹ năng cần thiết như sau:

Kỹ năng phân tích, lập trình và thiết kế báo cáo. Sử dụng các công cụ BI.
Thành thạo về thống kê, làm việc theo nhóm, khả năng ngoại ngữ tốt.
Khả năng tổng hợp, sắp xếp và thu thập dữ liệu với số lượng lớn.
Có thể được thiết kế để giúp quá trình khai thác dữ liệu tốt hơn.
Chịu được áp lực công việc.

Bạn biết phần mềm phân tích dữ liệu nào?

Câu hỏi này giúp nhà tuyển dụng đánh giá xem các kỹ năng chuyên môn của ứng viên có phù hợp với yêu cầu công việc hay không. Vì vậy, khi trả lời, bạn nên chỉ ra những đặc điểm nổi bật của việc hiểu và sử dụng tốt phần mềm phân tích dữ liệu.

Gợi ý trả lời: Tôi đã nghiên cứu và sử dụng nhiều loại phần mềm phân tích dữ liệu. Ví dụ, trong công ty abc, tôi đã sử dụng một số phần mềm phân tích dữ liệu. Chẳng hạn như ... Ngoài ra, tôi có thể tạo cơ sở dữ liệu trong Access và tôi cũng có thể sử dụng thành thạo các bảng trong Excel.

Bạn đã được đào tạo ngôn ngữ lập trình nào?

Là một nhà phân tích dữ liệu, rất có thể bạn sẽ phải sử dụng cả SQL và ngôn ngữ lập trình thống kê như R hoặc Python. Nếu bạn quen thuộc với ngôn ngữ được lựa chọn bởi công ty mà bạn đang ứng tuyển, điều đó sẽ rất tốt. Nếu không, bạn có thể tận dụng cơ hội này để thể hiện sự nhiệt tình học hỏi của mình.

Thể hiện kinh nghiệm của bạn với một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình sẽ giúp bạn thành công trong việc học một ngôn ngữ mới. Điều đó sẽ giúp bạn ghi điểm trong mắt nhà tuyển dụng.

Khái niệm Data Cleaning? Cách tốt nhất để làm thực hiện hiệu quả?

Data Cleaning - dọn dẹp dữ liệu nhằm phát hiện, loại bỏ các lỗi và sự không nhất quán trong dữ liệu. Các phương pháp hay nhất để thực hiện quá trình Data Cleaning bao gồm:

Tách dữ liệu và tách theo thuộc tính.
Chia khối dữ liệu lớn thành các khối dữ liệu nhỏ hơn. Sau đó, nó sẽ tiến hành dọn dẹp từng khối dữ liệu này.
Dọn dẹp theo từng cột dữ liệu.
Dọn dẹp và sắp xếp các file dữ liệu đơn giản với các chức năng tiện ích.

So sánh data profiling và data mining?

Data profiling chủ yếu tập trung vào chất lượng dữ liệu. Phân tích dữ liệu tập trung vào việc thu thập, đếm và tóm tắt thông tin. Sau khi phân tích xong, các dữ liệu sẽ được ghi lại và đánh giá chất lượng.

Data mining sẽ xác định các mẫu trong cơ sở dữ liệu. Công việc chính của khai thác dữ liệu là phân tích và khai phá. Quá trình này xác định các điểm bất thường, phân tích các cụm dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu thô thành dữ liệu hữu ích.

Bạn sử dụng công cụ nào để phân tích dữ liệu?

Bạn có thể trả lời một số công cụ phân tích dữ liệu bạn đã sử dụng. Thông thường có một số công cụ thường được sử dụng như:

Google Fusion Tables
Google Search Operator
RapidMiner
NodeXL
Solver
OpenRefine

Bạn gặp khó khăn gì trong quá trình phân tích dữ liệu?

Câu hỏi này giúp nhà tuyển dụng đánh giá sâu hơn cách bạn tiếp cận và giải quyết vấn đề như thế nào. Vì vậy, khi trả lời, bạn nên trình bày đầy đủ những khó khăn gặp phải và hướng giải quyết.

Gợi ý trả lời: Khi thực hiện phân tích số liệu tôi gặp một số khó khăn như: các mục trùng lặp và lỗi chính tả. Khi gặp những lỗi này, tôi dành một khoảng thời gian đáng kể để kiểm soát và xử lý vấn đề nhằm đảm bảo chất lượng dữ liệu ở mức tối đa.

Chất lượng dữ liệu kém vì nó đến từ các nguồn không đáng tin cậy. Tôi dành thời gian tổ chức và clean chúng. Dữ liệu phân tích được trích xuất từ nhiều nguồn nên đôi khi có sự mâu thuẫn và sai lệch. Vì vậy tôi phải sắp xếp lại dữ liệu để tránh xung đột, đảm bảo phân tích nhanh và chính xác hơn.

Bạn sẽ làm gì nếu dữ liệu bị thiếu hoặc có dấu hiệu bất thường?

Nhà tuyển dụng đặt câu hỏi này để đánh giá khả năng đối mặt và xử lý vấn đề của ứng viên. Vì vậy, bạn có thể tham khảo các câu trả lời sau đây để có câu trả lời hợp lý:

“Cá nhân tôi, khi đối mặt với dữ liệu bị thiếu hoặc bất thường, với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, tôi cần phải:

Sử dụng các chiến lược như loại bỏ, xác định, ước tính, dự đoán và các phương pháp dựa trên mô hình để tìm dữ liệu bị thiếu.
Chuẩn bị một báo cáo đầy đủ bao gồm mọi dữ liệu bị thiếu hoặc bất thường.
Xem xét cẩn thận các dữ liệu có dấu hiệu bất thường để đánh giá tính hợp lệ, tính tương thích và tính an toàn của chúng.
Thay thế dữ liệu không hợp lệ (nếu có) bằng dữ liệu phù hợp hơn.”

Bạn làm gì khi được giao một dự án phân tích mới?

Nhà tuyển dụng muốn hiểu quá trình suy nghĩ của ứng viên để đảm bảo rằng các nhà phân tích dữ liệu tiềm năng của họ là những người chu đáo và biết cách tổ chức công việc của họ.

Gợi ý trả lời: Sau khi tiếp quản một dự án mới, tôi sẽ làm rõ vấn đề hoặc mục tiêu và tìm hướng đi phù hợp. Sau đó, tôi sẽ tìm hiểu dữ liệu của dự án và làm quen với nó. Tiếp theo, tôi sẽ chuẩn bị dữ liệu và tạo mô hình. Trong các bước tiếp theo, tôi sẽ triển khai và theo dõi kết quả.

Điểm mạnh của bạn trong giao tiếp là gì?

Đây cũng là câu hỏi phỏng vấn Data Analyst rất quan trọng để phân loại ứng viên. Bởi vì tất cả các ngành nghề đều yêu cầu kỹ năng giao tiếp hiệu quả.

Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn cần có kỹ năng giao tiếp tốt để có thể bày tỏ suy nghĩ hoặc phát hiện của mình trong quá trình phân tích dữ liệu. Đồng thời, giao tiếp tốt cũng là yếu tố quan trọng giúp quá trình làm việc nhóm của bạn trở nên có lợi hơn.

Gợi ý trả lời: Thế mạnh của tôi trong giao tiếp là khả năng truyền tải thông điệp. Tôi có thể giải thích mọi thứ một cách đơn giản và hiệu quả. Ngay cả những người không quen thuộc với các thuật ngữ cũng có thể nắm bắt được khái niệm chung….”

Làm thế nào để bạn đối phó với căng thẳng và áp lực công việc?

Câu hỏi phỏng vấn chuyên viên phân tích dữ liệu này giúp người phỏng vấn đánh giá năng lực của bạn đối với công việc. Bởi các nhà phân tích dữ liệu phải thường xuyên đối phó với căng thẳng và áp lực.

Vì vậy, bạn nên đưa ra những ví dụ thực tế về cách bạn đối phó với căng thẳng trong công việc để đảm bảo chất lượng công việc.

Bạn có mục tiêu dài hạn? Nếu vậy, nó là cái gì?

Chắc chắn ai đi làm cũng phải có mục tiêu ngắn hạn và dài hạn. Về mục tiêu bạn đặt ra cho mình, bạn phải làm rõ mục tiêu của công ty và nhấn mạnh rằng bạn có khả năng giúp họ đạt được chúng.

Đừng đi sâu vào chi tiết về các mục tiêu cá nhân ngoài công việc (như kết hôn, có bao nhiêu con, bao nhiêu tuổi để bắt đầu đi du lịch khắp thế giới...), vì điều đó không liên quan đến câu hỏi.

Câu trả lời gợi ý: Mục tiêu dài hạn của tôi sẽ là phát triển cùng công ty - nơi tôi có thể tiếp tục học hỏi, đảm nhận nhiều trách nhiệm hơn và đóng góp nhiều giá trị nhất có thể. Tôi thực sự ấn tượng cách công ty của bạn coi trọng mục tiêu nghề nghiệp của nhân viên và tạo cơ hội cho họ phát triển lên các vị trí cao hơn. Tôi muốn tận dụng tốt những cơ hội quý giá này.

Xem thêm: Bộ câu hỏi phỏng vấn Javascript

Kinh nghiệm phỏng vấn vị trí Data Analyst

Bên cạnh việc chuẩn bị kỹ lưỡng các câu hỏi phỏng vấn Data Analyst, để buổi phỏng vấn của bạn thuận lợi hơn, hãy chú ý đến những điều sau đây:

Tôn trọng người phỏng vấn, trả lời trung thực, suy nghĩ chín chắn và nhìn thẳng vào người phỏng vấn khi đặt câu hỏi.
Bạn nên thể hiện sự tự tin để các doanh nghiệp có thể nhìn thấy tiềm năng của bạn trong công việc.
Chuẩn bị đầy đủ các giấy tờ, hồ sơ theo yêu cầu.
Chọn trang phục lịch sự, gọn gàng. Bạn nên đến sớm 10-15 phút, chỉnh trang trang phục và hạ nhiệt trước buổi phỏng vấn.
Khuyến khích đặt câu hỏi cho nhà tuyển dụng, có thể là các câu hỏi về thời gian nhận việc, bộ phận nào bạn sẽ làm việc cùng, văn hóa công ty…

Xem thêm: Bộ câu hỏi phỏng vấn Angular

Mong rằng bộ câu hỏi phỏng vấn Data Analyst chúng tôi đã chia sẻ ở trên sẽ mang đến cho cho bạn nhiều kinh nghiệm. Đặc biệt đối với những bạn chuẩn bị ứng tuyển vào các vị trí công việc liên quan đến ngành phân tích dữ liệu. Đừng quên theo dõi trang chủ của Tanca để cập nhật thêm nhiều kiến thức bổ ích bạn nhé!