डेटा विश्लेषक साक्षात्कार प्रश्न

डेटा विश्लेषक साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर का परिचय

डेटा विज्ञान, डेटा विश्लेषिकी और प्रोग्रामिंग में करियर की बढ़ती मांग है, डेटा विश्लेषक की आवश्यकता अधिक है। यदि हम समस्या सुलझाने में रुचि रखते हैं, दूसरों के साथ ज्ञान संचार करते हैं, तो डेटा विश्लेषक कैरियर सबसे अच्छा होगा। अधिकांश डेटा विश्लेषक हडूप जैसे बड़े पैमाने पर डेटा का लक्ष्य रखते हैं। डेटा विश्लेषक होने के लिए आवश्यक बुनियादी कौशल स्क्रिप्टिंग और सांख्यिकीय भाषा सीख रहे हैं, उन्नत एक्सेल, एसक्यूएल के ज्ञान, डेटा की रिपोर्टिंग और विज़ुअलाइज़ करने के लिए अच्छी प्रस्तुति कौशल की आवश्यकता है, डेटाबेस डिज़ाइन डेटा माइनिंग , सफाई। उनका काम डेटा एकत्र करना और कंपनियों को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करने के लिए इसका उपयोग करना है।

वे बड़ी मात्रा में डेटा, जैसे तथ्यों, तथ्यों, रॉ डेटा और संख्याओं के साथ काम करते हैं, डेटा को देखने और अंतिम भविष्यवाणियों को देने के लिए इसका विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है। वे संख्याओं को जानने के लिए आमतौर पर सिस्टम और गणना अनुप्रयोगों का उपयोग करते हैं। डेटा विश्लेषक का मुख्य लक्ष्य उनके व्यवसाय में उपयोगी जानकारी और सहायक निर्णय लेने की खोज कर रहा है। डेटा विश्लेषक निम्नलिखित जिम्मेदारियां हैं:

• टीमों, प्रबंधन, डेटा वैज्ञानिक के साथ काम करना
• सांख्यिकीय उपकरणों का उपयोग करके परिणामों का विश्लेषण और व्याख्या करना
• प्रबंधन को डेटा रिपोर्ट प्रदान करना
• प्रक्रिया सुधार के लिए नए अवसर ढूँढना

डेटा विश्लेषक डेटा एकत्र करने के लिए विभिन्न उपकरणों पर भरोसा करते हैं। कुछ सामान्य उपकरण हैं:

• एक्सेल
• एसक्यूएल
• गूगल विश्लेषिकी
• चित्रमय तसवीर
• दृश्य अनुकूलक

डेटा विश्लेषक के लिए एक दिन कैसा दिखता है?

डेटा विश्लेषक डेटा एकत्र और पुनर्प्राप्त करेगा, बाहरी उपयोगकर्ता को सार्थक जानकारी देने के लिए इसे संसाधित करेगा। उनका काम उनके द्वारा दिए गए डेटा के प्रकार (बिक्री, सामाजिक, सूची) के आधार पर भिन्न होता है। वे डेटा एकत्र करने और रिपोर्ट में अपना कार्यान्वयन करने के लिए अपना समय विकास प्रणाली खर्च करते हैं जो उनकी कंपनी को अग्रणी बनाने में मदद करेगा।

डेटा विश्लेषक के पेशेवरों और विपक्ष:

पेशेवरों:

• प्रवेश स्तर पर एक आकर्षक वेतन के साथ डेटा विश्लेषक मांग में उच्च है।
• कैरियर के अवसरों की पेशकश, कंपनियों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए काम कर सकते हैं

विपक्ष:

• डेटा की उच्च मात्रा के साथ काम करने के लिए प्रोग्रामिंग कौशल एसक्यूएल सीखने की आवश्यकता है

अब, यदि आप डेटा विश्लेषक से संबंधित नौकरी की तलाश में हैं तो आपको 2018 डेटा विश्लेषक साक्षात्कार प्रश्नों के लिए तैयार करने की आवश्यकता है। यह सच है कि विभिन्न साक्षात्कार प्रोफाइल के अनुसार प्रत्येक साक्षात्कार अलग है। यहां, हमने महत्वपूर्ण डेटा विश्लेषक साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर तैयार किए हैं जो आपको अपने साक्षात्कार में सफलता प्राप्त करने में मदद करेंगे।

इस 2018 डेटा विश्लेषक साक्षात्कार प्रश्न आलेख में, हम 10 सबसे महत्वपूर्ण और अक्सर उपयोग किए जाने वाले डेटा विश्लेषक साक्षात्कार प्रश्न प्रस्तुत करेंगे। ये प्रश्न छात्रों को डेटा विश्लेषक के चारों ओर अपनी अवधारणाओं का निर्माण करने में मदद करेंगे और उन्हें साक्षात्कार में मदद करेंगे।

भाग 1 – डेटा विश्लेषक साक्षात्कार प्रश्न (मूल)

इस पहले भाग में बुनियादी डेटा विश्लेषक साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर शामिल हैं

प्रश्न 1. डेटा विश्लेषक और डेटा विश्लेषक भूमिका के आवेदन की भूमिका क्या है?

उत्तर:
डेटा विश्लेषक विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करता है और विभिन्न सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करके परिणाम का विश्लेषण करता है। मुख्य जिम्मेदारियां डेटा से अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने और बाहरी ग्राहकों को परिणाम उत्पन्न करने के लिए हैं। जैव प्रौद्योगिकी और विनिर्माण उद्योगों में एक बड़ा अवसर है। मानव जीनोम परियोजना एक उदाहरण है।

प्रश्न 2. डेटा विश्लेषण में एक्सेल का उपयोग कैसे किया जाता है और एनालिटिक्स प्रोजेक्ट में शामिल विभिन्न चरणों की सूची देता है?

उत्तर:
एक्सेल का उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जाता है जैसे सारांश उत्पन्न करना और इसे आसानी से समझने के लिए एक इंटरैक्टिव एक्सेल डैशबोर्ड में प्रस्तुत करना। एक पिवट तालिका का उपयोग कर एक्सेल में क्रॉस-टैबलेशन किया जाता है।

एनालिटिक्स प्रोजेक्ट में शामिल विभिन्न कदम हैं:

• व्यापार की समस्या को समझें
• डेटा की खोज
• नए डेटा सेट के साथ मॉडल को मान्य करना।
• प्रक्रिया के प्रदर्शन का विश्लेषण करने के लिए परिणामों को ट्रैक करना।

आइए अगले डेटा विश्लेषक साक्षात्कार प्रश्नों पर जाएं।

प्रश्न 3. डेटा माइनिंग और डेटा विश्लेषक के बीच अंतर का उल्लेख करें।

उत्तर:

डेटा माइनिंग	डेटाविश्लेषक
वे डेटा की संरचना की पहचान करने के लिए एक एल्गोरिदम बनाते हैं। यहां मुख्य जिम्मेदारी डेटा को और अधिक उपयोग करने योग्य है।	वे एक व्यक्तिगत व्यक्ति नहीं हैं। नौकरी प्रोफाइल में रॉ डेटा , सफाई, परिवर्तन, मॉडलिंग की तैयारी करना शामिल है और अंत में परिणाम विज़ुअलाइज़ेशन के आधार पर चार्ट के रूप में प्रकाशित होता है।
वे डेटा को परिभाषित करने के लिए गणितीय मॉडल और वैज्ञानिक तरीकों पर आधारित हैं	वे डेटा के लिए व्यवसाय खुफिया और विश्लेषणात्मक तरीकों का उपयोग करते हैं।
उनमें डेटा विज़ुअलाइज़ेशन शामिल नहीं है।	वे विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके परिणाम उत्पन्न करते हैं।

प्रश्न 4. डेटा विश्लेषक द्वारा सामना की जाने वाली समस्याओं को दें और डेटा विश्लेषक के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण कौशल क्या हैं?

उत्तर:
यह एक साक्षात्कार में सबसे अधिक पूछे जाने वाले डेटा विश्लेषक साक्षात्कार प्रश्न है। डेटा विश्लेषक द्वारा सामना की जाने वाली कुछ समस्याएं हैं

• डुप्लिकेट वर्तनी
• डेटा खोना और ओवरलैप करना
• अवैध मूल्य
• अनेक प्रविष्टियाँ।

डेटा विश्लेषक के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण कौशल हैं

उनके पास निम्नलिखित कौशल होना चाहिए:

डेटाबेस ज्ञान, बड़े डेटा ज्ञान, प्रस्तुति कौशल

क्यू 5. डेटा की सफाई करके और खोजी डेटा विश्लेषण में क्या शामिल है इसका मतलब क्या है?

उत्तर:
इस प्रक्रिया के दौरान, अवांछित डेटा को हल किया जाता है और डेटा की गुणवत्ता में सुधार के लिए त्रुटि की सभी संभावनाओं को अस्वीकार कर दिया जाता है। डेटा साफ करने का सबसे अच्छा तरीका है:

• डेटा को अलग करना
• एक स्क्रिप्ट या उपयोगिता कार्यों का निर्माण
• प्रत्येक डेटा कॉलम के आंकड़ों का विश्लेषण करना

एक्सप्लोरेटरी डेटा में शामिल हैं

• वर्णनात्मक सांख्यिकी ढूँढना
• ग्राफ, भूखंडों के साथ डेटा visualize
• Univariate और multivariate तकनीकें
• हिस्टोग्राम, स्कैटरप्लॉट्स, क्वांटाइल वितरण

भाग 2 – डेटा विश्लेषक साक्षात्कार प्रश्न (उन्नत)

आइए अब उन्नत डेटा विश्लेषक साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर देखें।

प्रश्न 6. डेटा विश्लेषक द्वारा उपयोग की जाने वाली सत्यापन विधियां क्या हैं और विश्लेषण और प्रस्तुति के लिए अक्सर कौन से तकनीकी उपकरण का उपयोग किया जाता है?

उत्तर:
डेटा विश्लेषक द्वारा उपयोग की जाने वाली सबसे आम विधियां हैं:

• डेटा स्क्रीनिंग
• डेटा सत्यापन

प्रश्न 7. डेटा वैज्ञानिक और डेटा विश्लेषक के बीच क्या अंतर है?

उत्तर:
अंतर यह है कि कंप्यूटर विज्ञान की समझ और पैमाने के साथ डेटा का विश्लेषण। डेटा वैज्ञानिक को आंकड़ों की केवल बुनियादी अवधारणाओं की आवश्यकता होती है, और नए विकसित उपकरण डेटा वैज्ञानिकों के लिए अधिक से अधिक सहायक होते हैं। डेटा वैज्ञानिकों और डेटा विश्लेषकों की भूमिका अपरिभाषित और अपने कौशल सेट और उद्योगों द्वारा भिन्न होती है। डेटा वैज्ञानिक डेटा विश्लेषक में सफलतापूर्वक बढ़ सकते हैं।

आइए अगले डेटा विश्लेषक साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर पर जाएं।

प्रश्न 8. डेटाबेस विश्लेषक के रूप में डेटाबेस को कैसे संभालें और डेटा का विश्लेषण करने की प्रक्रियाएं क्या हैं?

उत्तर:
डेटाबेस विश्लेषक डेटाबेस डिज़ाइन और सुरक्षा के लिए ज़िम्मेदार है। वे नियमित आधार पर डेटाबेस को अपग्रेड करते हैं ताकि यह बाजार की ज़रूरतों की मांग को पूरा कर सके। डेटा का विश्लेषण करने की प्रक्रियाएं हैं:

• विश्लेषणात्मक समस्या को हल करना
• डेटा की श्रेणियों के बीच संबंध ढूँढना
• डेटा सफाई
• कंप्यूटिंग सांख्यिकी
• विश्लेषण पर एक रिपोर्ट बनाना

प्रश्न 9. हम जानते हैं कि विभिन्न परिवर्तनीय तकनीकें क्या हैं?

उत्तर:
यह साक्षात्कार में पूछे जाने वाले सबसे लोकप्रिय डेटा विश्लेषक साक्षात्कार प्रश्न हैं। विभिन्न परिवर्तनीय तकनीकें हैं

• सूचना मूल्य मानदंड
• क्लस्टरिंग
• मूल घटक
• कारक विश्लेषण

प्रश्न 10. गुम मूल्यों और बाहरी मूल्यों का इलाज कैसे करें?

उत्तर:
समय श्रृंखला डेटा में श्रृंखला के औसत मान से गुम मानों को प्रतिस्थापित किया जाता है। लापता मूल्यों के इलाज के लिए साक्ष्य परिवर्तन के वजन का उपयोग करना। शून्य से बहुत दूर संख्यात्मक मानों को एक बाहरी के रूप में माना जाता है।