Domande colloquio Data Analyst

Parti dalla decisione da supportare: chiarisci la domanda, verifica fonti e definizioni, prepara i dati, analizza e comunica risultati e limiti. Il ruolo non è una lista di programmi e non coincide necessariamente con costruire l'infrastruttura di raccolta.

Per un calo delle vendite definisci prima cosa conta come vendita, periodo, resi e unità di confronto. Poi controlla copertura e qualità: un grafico accurato di una metrica diversa non risponde alla domanda. Presenta tendenza, ipotesi e verifiche possibili senza trasformare una variazione in una causa dimostrata o promettere che l'analisi eviterà ogni problema.

Collega competenze tecniche e capacità di ragionamento. Statistica, interrogazione dei dati e visualizzazione servono per rispondere a domande, controllare risultati e presentarli senza distorsioni.

Descrivi il livello effettivo con esempi: una query che aggrega correttamente i dati, un controllo dei valori mancanti o un grafico scelto per confrontare grandezze. Aggiungi la capacità di chiarire le esigenze di chi utilizzerà l’analisi.

Non dichiarare padronanza di tutti i linguaggi o dell’intero ambito big data. Indica ciò che sai fare in autonomia e ciò che stai studiando, sostenendolo con un progetto verificabile.

La pulizia affronta formati incoerenti, duplicati e valori non validi rispetto alle regole del dominio. Prima chiarisci cosa rappresenta una riga: due acquisti della stessa persona non sono necessariamente duplicati. Conserva la fonte e rendi trasformazioni e criteri riproducibili.

Un valore mancante non è automaticamente zero. Verifica perché manca e quanto è diffuso, anche nei gruppi da confrontare; recupero dalla fonte, esclusione motivata o imputazione richiedono criteri diversi e controllo dell'effetto sul risultato. Un valore estremo può essere reale: non eliminarlo perché disturba il grafico.

Dopo la pulizia ricontrolla conteggi, distribuzioni e totali e documenta cosa è cambiato. Comunica i limiti che restano, senza dichiarare dati perfetti.

Scegli un progetto reale e chiarisci la difficoltà: definizione ambigua, fonti discordanti, dati insufficienti o confronto con interlocutori diversi. Il valore del racconto sta nel ragionamento, non nella dimensione spettacolare del tema.

Spiega la domanda iniziale, il tuo contributo, le alternative valutate e i controlli usati. Se hai lavorato a una previsione, distingui risultato prodotto e verifica della sua accuratezza, senza chiamare soddisfacente ciò che non hai potuto valutare.

Concludi con l’esito effettivo e una lezione metodologica. Un progetto di studio è valido se lo presenti come tale, senza inventare anni di esperienza professionale.

Scegli per struttura dei dati, operazioni, ripetibilità, collaborazione e strumenti del team. Query possono filtrare e aggregare alla fonte; uno script rende ripetibili trasformazioni ricorrenti; fogli e strumenti di visualizzazione possono aiutare esplorazione e comunicazione. Cita soltanto tecnologie che conosci davvero.

Un foglio può essere proporzionato a un controllo piccolo, ma diventa fragile se richiede copie manuali continue, versioni discordanti o trasformazioni non ricostruibili. Non fissare una soglia universale di righe: spiega il problema operativo e come la soluzione scelta permette di controllare il risultato e aggiornarlo. Se lo stack è nuovo, dichiara il bisogno di apprendimento.

Distingui le funzioni: HDFS, nell'ecosistema Hadoop, distribuisce l'archiviazione; Hadoop MapReduce elabora dati in parallelo e YARN gestisce risorse e lavori del cluster. Spark è un motore di elaborazione che permette, fra l'altro, query SQL e trasformazioni distribuite: non è un sinonimo di HDFS né richiede che tu amministri il sistema per usarne i dati.

Indica poi componenti e attività effettivamente praticate: interrogazione, aggregazione, trasformazione o controllo. Spiega quale caratteristica del problema richiedeva quell'ambiente. Studio e prova locale sono validi se dichiarati; non presentarti come gestore di un cluster di produzione solo perché conosci i nomi.

La convalida verifica dati rispetto a regole e uso previsto. Definisci tipo, campi obbligatori, unicità, intervalli plausibili e coerenza fra tabelle. Per una metrica registra fonte, unità, filtri, periodo e trattamento delle eccezioni: così un altro analista può ripetere il controllo.

Per un totale vendite confronta l'aggregato con la fonte. Dopo una join verifica chiavi e conteggi: collegare ogni ordine a più righe può moltiplicarne l'importo. Controlla cardinalità e totali prima e dopo, non soltanto che la query venga eseguita.

Analizza e documenta anomalie invece di correggere fino al risultato atteso. Distingui un problema che impedisce il confronto da un limite che puoi rendere esplicito.

Controlla duplicati, mancanti e definizioni, ma anche copertura, periodi confrontabili e processo di raccolta. Un totale può cambiare perché una fonte nuova è entrata nel report, non perché l'attività reale è cresciuta. La qualità include ciò che il dato rappresenta, non solo il formato.

Distingui poi interpretazione e causa: se chi aderisce a una campagna acquista di più, potrebbe essere già più interessato prima della campagna. Il confronto osservato non dimostra l'effetto della campagna; servono disegno e verifiche adeguati alla domanda, non soltanto un grafico o una correlazione.

Esplicita quali controlli hai eseguito e quali limiti impediscono la conclusione. Riconoscere un dato non sufficiente può evitare una decisione ingiustificata.

Il data profiling aiuta a comprendere struttura e caratteristiche dei dati disponibili, ad esempio distribuzioni, valori mancanti e possibili incoerenze. Il data mining cerca relazioni o modelli utili a una domanda di analisi.

Usa un esempio semplice: prima esamineresti un archivio di ordini per capire campi e qualità; successivamente potresti cercare associazioni tra acquisti. Le due attività sono collegate, ma hanno obiettivi diversi.

Non sostenere che individuare un modello permetta automaticamente di prevedere il futuro o spiegare una causa. Occorrono valutazioni e verifiche appropriate alla domanda.

Il termine descrive dati le cui caratteristiche, come volume, velocità di generazione e varietà, richiedono metodi e infrastrutture adeguati. Non basta un file con molte righe per scegliere automaticamente una piattaforma complessa.

Collega il concetto a un caso: flussi continui da dispositivi oppure dati eterogenei da fonti diverse. Spiega quale caratteristica rende difficile il trattamento e quale esigenza analitica si vuole soddisfare.

Ricorda che una maggiore quantità non garantisce maggiore qualità. Anche in questo contesto restano centrali definizioni, controlli, accessi consentiti e interpretazione dei risultati.

Hadoop comprende componenti per il lavoro distribuito: HDFS conserva dati distribuiti fra nodi, YARN gestisce risorse e lavori, MapReduce elabora tramite funzioni map e reduce. Non sono sinonimi e non sono sempre la scelta adatta a ogni analisi.

Per contare ordini per categoria, una map può emettere categoria e valore 1 per ogni ordine; i valori della stessa categoria vengono raggruppati e una reduce li somma. È un esempio del modello, non una dichiarazione di esperienza su cluster. Se hai pratica, specifica componente, compito e controlli eseguiti senza promettere prestazioni universali.