6 câu hỏi phỏng vấn Data Analyst dễ gặp và cách trả lời ghi điểm

By CareerLinkĐăng ngày:

Trong thế giới công nghệ ngày nay, dữ liệu được thu thập, phân tích và diễn giải để giải quyết nhiều vấn đề kinh doanh. Thế nên, ở vị trí là một nhà phân tích dữ liệu – Data Anayst, bạn có thể đóng vai trò quyết định trong sự phát triển và thành công của một doanh nghiệp.

Nhưng trước khi “bung” tất cả các kỹ năng thượng thừa của mình trong việc kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá ra thông tin hữu ích, đưa ra đề xuất và hỗ trợ quá trình quyết định, bạn cần vượt qua “ải” phỏng vấn. “Chuẩn bị các câu hỏi phỏng vấn Data Analyst thường gặp nhất mà bạn có thể gặp phải, bao gồm các khái niệm phân tích dữ liệu thiết yếu, kỹ năng kỹ thuật và ứng dụng thực tế cùng với các câu trả lời rõ ràng sẽ giúp bạn cảm thấy tự tin và sẵn sàng trong buổi phỏng vấn”, chị Nguyễn Thu Hà – Chuyên viên tuyển dụng cấp cao chia sẻ.

Tham khảo những câu hỏi phỏng vấn Data Analyst phổ biến và cách trả lời

“Chuẩn bị tốt những câu hỏi phỏng vấn Data Analyst này sẽ giúp bạn có được một công việc hàng đầu với tư cách là nhà phân tích dữ liệu tại một trong những công ty công nghệ hàng đầu.”

Tại sao bạn muốn trở thành nhà phân tích dữ liệu?

Mặc dù không nói rõ nhưng nhà tuyển dụng vẫn mong đợi bạn trả lời một câu hỏi cụ thể hơn: “Tại sao bạn muốn trở thành nhà phân tích dữ liệu cho công ty chúng tôi?”. “Với những câu hỏi tự phản ánh như thế này, thực sự không có câu trả lời đúng cho từng người. Tuy nhiên, có những lỗi sai bạn cần tránh là vô tình bộc lộ sự thiếu hiểu biết về vai trò và đưa ra câu trả lời mơ hồ khiến nhà tuyển dụng đặt nghi vấn”, chị Thu Hà cảnh báo.

Theo chị thì một câu trả lời hay sẽ truyền đạt được lí do tại sao bạn thích dữ liệu, bạn đã nghiên cứu công ty và hiểu tại sao vai trò phân tích dữ liệu của bạn sẽ giúp công ty thành công, bạn hiểu được kỳ vọng đối với vai trò cũng như cho thấy bạn tự tin vào quyết định của mình. Ví dụ như “Em muốn trở thành nhà phân tích dữ liệu vì dữ liệu có khả năng kể một câu chuyện mà em thấy rất hấp dẫn. Em đã đọc được một bài phân tích cho thấy doanh số bán hàng của công ty có mối liên hệ chặt chẽ với mức sống của khách hàng. Em muốn là thành viên của nhóm để biến hiểu biết đó thành hiện thực và chia sẻ những câu chuyện như vậy”.

Quá trình làm sạch dữ liệu của bạn diễn ra như thế nào?

“Mục đích của câu hỏi này là để xác định mức độ kỹ lưỡng và chú ý đến chi tiết của bạn trong công việc. Làm sạch dữ liệu là một trong những phần quan trọng và tốn thời gian nhất trong công việc phân tích dữ liệu, vì vậy nhà tuyển dụng muốn tìm hiểu xem bạn có tiếp cận nó một cách chu đáo và có hệ thống hay không”, chị Thu Hà giải thích.

Một câu trả lời ấn tượngsẽ như thế này: “Quy trình làm sạch dữ liệu của em bắt đầu bằng việc xác định và quản lý dữ liệu bị thiếu. Em sẽ xóa hoàn toàn dữ liệu bị thiếu hoặc điều chỉnh lại, sau đó kiểm tra các điểm không nhất quán với nhau chẳng hạn như dữ liệu trùng hoặc giá trị ngoại lai và đảm bảo cấu trúc phù hợp. Cuối cùng, em sẽ đối chiếu dữ liệu sạch với dữ liệu gốc để đảm bảo độ chính xác”. Đây là câu trả lời tối ưu vì nó cho thấy quy trình từng bước để làm sạch dữ liệu, cho nhà tuyển dụng biết rằng bạn thành thạo các kỹ thuật liên quan và có kinh nghiệm thực tế.

Bạn giải thích các chủ đề kỹ thuật cho các thành viên không chuyên về kỹ thuật ra sao?

Là nhân viên phân tích dữ liệu, bạn sẽ trình bày các phát hiện cho nhiều bên liên quan không có hiểu biết sâu về diễn giải dữ liệu. Thế nên, nhà tuyển dụng muốn chắc rằng bạn có kỹ năng giải thích các khái niệm và thông tin phức tạp bằng ngôn ngữ không chuyên ngành và chứng minh rằng bạn có khả năng làm việc với nhiều người không nói “ngôn ngữ” của bạn. “Tuy nhiên, họ muốn nghe nhiều hơn là kỹ năng giao tiếp. Hãy nghĩ về hành động cụ thể mà bạn đã sử dụng để cải thiện chất lượng công việc trong một nhóm đa chức năng”, chị Thu Hà gợi ý.

“Em thường làm việc với các bên liên quan và thách thức phổ biến nhất là cố gắng diễn đạt bằng ngôn ngữ dễ hiểu nhất cho tất cả. Để bắt đầu, em sử dụng ngôn ngữ đơn giản và dễ hiểu hơn để giải thích các chủ đề kỹ thuật cho các thành viên nhóm không chuyên về kỹ thuật. Đồng thời em cố gắng tìm hiểu về công việc của họ để có thể kết nối và chỉ ra thông tin mà em phát hiện liên quan đến nhiệm vụ mà họ cần giải quyết như thế nào. Ngoài ra, em cũng tận dụng hình ảnh, chẳng hạn như đồ thị, biểu đồ và bài thuyết trình để làm rõ hơn quan điểm của mình. Cuối cùng, em khuyến khích giao tiếp cởi mở và đảm bảo mọi người đặt câu hỏi cho đến khi họ hiểu vấn đề”.

“Đây là một câu trả lời hay vì nó cho thấy bạn hiểu tầm quan trọng của việc đơn giản hóa các khái niệm khi trò chuyện với các thành viên nhóm ít hiểu biết về kỹ thuật. Thêm vào đó, nó cũng cho thấy phương pháp cụ thể để thực hiện điều đó”, chị Thu Hà nhận xét.

Bạn có thể kể về dự án phân tích dữ liệu thành công nhất hoặc thách thức nhất của bạn không?

Đây là cơ hội để nói về lý do tại sao bạn là ứng viên phù hợp cho công việc. Hãy mô tả về dự án bạn đã làm việc xuất sắc, ví dụ như được đồng nghiệp bầu làm trưởng nhóm. “Đối với câu hỏi phỏng vấn Data Analyst thiên về hành vi này, bạn nên sử dụng phương pháp STAR gồm Tình huống – Nhiệm vụ – Hành động – Kết quả để đưa ra câu trả lời thuyết phục”, chị Thu Hà đưa ra lời khuyên.

Chị cũng nêu ví dụ về câu trả lời bạn nên hướng đến: “Ở dự án gần đây, em được đề cử làm trưởng nhóm (Tình huống). Dự án này rất phức tạp và ban đầu cả nhóm không biết phải bắt đầu như thế nào. Sau đó nhóm quyết định dùng giải pháp cũ để xác định đâu là chức năng có giá trị nhất đối với người dùng (Nhiệm vụ). Em đã yêu cầu các thành viên đưa ra cách giải quyết (Hành động). Em cũng dẫn dắt các buổi brainstorming và áp dụng nhiều cách làm khác nhau để hiểu rõ hơn về dữ liệu. Hiện tại, công ty đang phát triển lại sản phẩm dựa trên kết quả phân tích này (Kết quả)”.

Làm thế nào để đảm bảo độ chính xác của phân tích của bạn?

Mục đích của câu hỏi này là để đánh giá mức độ chú ý đến chi tiết và khả năng đảm bảo chất lượng của ứng viên. Thế nên, chị Thu Hà cho rằng bạn sẽ tạo được ấn tượng nếu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xác thực dữ liệu và kiểm tra chất lượng như sau: “Để đảm bảo tính chính xác của phân tích, em sẽ tiến hành xác thực dữ liệu bằng cách tham chiếu chéo dữ liệu với các nguồn bên ngoài hoặc so sánh với các chuẩn mực đã biết. Em cũng sẽ kiểm tra tính hợp lý để xác định bất kỳ giá trị ngoại lai hoặc sự không nhất quán nào. Ngoài ra, em còn ghi lại các giả định hoặc điểm hạn chế trong phân tích của mình để các bên liên quan có được thông tin minh bạch hơn”.

Bạn bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong phân tích của mình như thế nào?

Khi tuyển dụng ứng viên phân tích dữ liệu, các công ty luôn tìm người hiểu biết về các hoạt động bảo mật, quyền riêng tư dữ liệu và đạo đức làm việc. “Nếu bạn cho thấy sự tôn trọng quy định về quyền riêng tư và có thể mô tả cách bảo vệ dữ liệu nhạy cảm thì bạn đã chiếm được thiện cảm của nhà tuyển dụng”, chị Thu Hà khẳng định.

Nói về câu trả lời được mong đợi, chị gợi ý: “Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là vô cùng quan trọng trong phân tích dữ liệu. Em luôn tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu bằng cách mã hóa nghiêm ngặt các thông tin nhạy cảm hoặc đặt bí danh cho các dữ liệu khi cần thiết. Bên cạnh đó, em cũng cập nhật các quy định bảo vệ dữ liệu có liên quan, luôn suy nghĩ kỹ về vấn đề đạo đức khi sử dụng dữ liệu và tìm kiếm sự đồng ý từ cấp trên khi cần thiết”. 

Dữ liệu giống như kim cương ở thời đại hiện nay và trở thành nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ là người được nhiều doanh nghiệp săn đón. Tuy nhiên, ngay cả khi nhu cầu cao như vậy, bạn vẫn cần chuẩn bị thật tốt các câu hỏi phỏng vấn Data Analyst để nổi bật hơn các ứng viên khác. Bằng cách thể hiện tối ưu các kỹ năng và kinh nghiệm của mình, bạn sẽ cho thấy bản thân là người phù hợp với vai trò và tối đa hóa cơ hội nhận được công việc.

Huỳnh Trâm

Về Tác Giả

CareerLink

Sao chép thành công