15 preguntas de entrevista para analista de datos

Politica Editorial
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autorIngeniero de software superior, analista de datos, EPAM Anywhere

Muchas de las preguntas de las entrevistas para analistas de datos son técnicas, porque los analistas de datos deben poseer un sólido conjunto de habilidades, relacionadas con la recopilación e interpretación de datos. Si quieres obtener un trabajo en este campo, tienes que estar preparado/a para demostrar tus habilidades.

Tanto si se solicita en persona como para trabajos de analista de datos remotos, la entrevista puede ser estresante, sobre todo por el miedo a lo desconocido. A continuación te ofrecemos una lista de las preguntas más habituales en una entrevista para un puesto de analista de datos, para que superes ese miedo.

Juliana Díaz, analista de datos de EPAM Anywhere en Colombia, comparte su lista de preguntas frecuentes y ejemplos de respuestas a continuación, junto con algunos consejos sobre cómo prepararse para una entrevista de analista de datos.

Las mejores preguntas y respuestas de la entrevista para analista de datos

Antes que empiece la entrevista, el entrevistador debe conocer tus puntos fuertes. En mi ejemplo, nos centramos en las siguientes áreas:

  • SQL como lenguaje de programación
  • Power BI como principal herramienta de visualización de datos
  • Tableau como herramienta secundaria de visualización de datos
  • Snowflake como almacenamiento de datos en la nube

1. ¿Cuáles son las aptitudes que debe tener un analista de datos?

Los entrevistadores suelen preguntarte qué habilidades tienes relacionadas con el puesto de analista de datos. Puedes responder hablando de habilidades técnicas como estas:

  • SQL
  • Python
  • Power BI
  • Tableau
  • Análisis estadístico
  • Microsoft Excel

Las habilidades interpersonales, como la comunicación, también son importantes. Céntrate en tus características positivas o en las de otros analistas de datos exitosos.

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2. ¿Cómo saber si un modelo de datos es bueno?

Medir la calidad de los datos para saber si el modelo funciona, incluye seis dimensiones de los datos:

  • Completitud
  • Precisión
  • Puntualidad
  • Coherencia
  • Conformidad
  • Integridad

Responder esta pregunta con al menos tres de las seis dimensiones, incluidas completitud y precisión de los datos, cuenta como una buena respuesta.

3. Explica las etapas del análisis de datos.

Todos los cursos o certificaciones sobre análisis de datos comienzan con esta hoja de ruta. Aquí tienes un desglose del proceso de análisis de datos:

  • Consulta
  • Prepara
  • Procesa
  • Analiza
  • Comparte
  • Actúa

Una breve explicación demostrará que comprendes los aspectos básicos para lograr el éxito de un proyecto de análisis. No compliques tu disertación en exceso.

4. ¿Qué es el Cuadrante Mágico de Gartner para Plataformas de Análisis e Inteligencia de Negocio?

El Cuadrante Mágico de Gartner clasifica a los proveedores de plataformas de análisis y BI en cuatro cuadrados (o cuadrantes), ordenándolos según su capacidad de ejecución y su visión completa. Para ganar puntos extra, puedes nombrar los cuatro cuadrantes:

  • Retadores
  • Líderes
  • Jugadores de especialidad
  • Visionarios

5. Explica las etapas del proceso de ejecución de SQL.

El orden de ejecución de una sentencia SQL es el siguiente:

FROM - WHERE - GROUP BY - HAVING - SELECT - ORDER BY - LIMIT

6. ¿Puedes explicar el uso de las Funciones de Ventana?

Las funciones de ventana son funciones de agregación que devuelven un único valor por fila, en lugar de agrupar y mostrar una forma condensada de la tabla. Muestra todas las filas y valores agregados de cada grupo de datos (ventana), y sigue la siguiente sintaxis:

AGG(Column) OVER(PARTITION BY group of columns ORDER BY column)

Las agregaciones pueden ser desde la suma hasta el máximo. También puede utilizar funciones de clasificación como éstas:

  • RANK()
  • DENSE_RANK()
  • ROW_NUMBER()
  • NTILE()

7. Explique el uso de CTE (Common Table Expression).

Los CTEs definen un resultado temporal para una consulta dentro de una consulta mayor. La consulta temporal es el ámbito de ejecución de una sentencia, como por ejemplo SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, o MERGE.

Todos los CTEs empiezan usando "WITH", como en el ejemplo siguiente:

Puede utilizar una CTE para muchas tareas, como crear un conjunto de filas, calcular un máximo o transformar datos para usar en la tabla final.

8. Explica el uso de selecciones anidadas o subconsultas SQL.

Una selección anidada es una consulta dentro de otra consulta. Es como un CTE, pero genera más bien una tabla para extraer información. Se puede utilizar para filtrar los datos de tablas grandes utilizadas para JOINS, lo que puede hacer que la consulta sea lenta.

Por ejemplo, en lugar de:

Podrías hacerlo de este modo:

Como sabemos que las consultas ejecutan un "Where" antes de los selects, la consulta será más ligera.

9. ¿Cuál es la diferencia entre DDL y DML?

El lenguaje de definición de datos (DDL) en SQL utiliza las siguientes sentencias:

  • ALTER
  • CREATE
  • DROP

Por su parte, el lenguaje de manipulación de datos (DML) utiliza estas:

  • INSERT
  • UPDATE
  • SELECT
  • DELETE

10. ¿Cómo limitarías la información que un usuario ve en Power BI Service?

Hay varias formas de limitar la información en Power BI Service. Por ejemplo, se puede crear espacios de trabajo y permitir que determinados usuarios vean algunos espacios de trabajo. Otra forma es utilizar Row-Level Security (RLS) dentro de un informe, para limitar la información que ve un usuario. Cualquiera de estas respuestas funciona bien.

Para hacer esto en Tableau, puede utilizar permisos a nivel de proyecto. De esta forma, los administradores del sitio pueden controlar quién ve qué.

11. ¿Cuáles son los distintos modos de carga de datos en un informe de Power BI, y por qué son diferentes?

Estos son los tres modos de carga de datos:

  • Import carga un fragmento de información hasta una fecha determinada, y debe recibir actualizaciones periódicas. No necesita una conexión constante, por lo que es más rápido.
  • DirectQuery es información en vivo. Una consulta extrae constantemente datos de la fuente. DirectQuery es buena cuando los datos deben permanecer en vivo, sin cambios. Sin embargo, si los datos requieren un alto nivel de edición, puede ser lento.
  • Hybrid es una mezcla de ambos. Estos informes incluyen tablas de importación y de consulta directa.

12. ¿Cómo se editan los datos (crear columnas calculadas, medidas, limpiar datos, etc.) en Power BI frente a Tableau?

En Power BI, puedes utilizar Power Query para la limpieza de datos y los cálculos a nivel de fila, como el rango, las sumas y los totales. También puedes usar Expresiones de análisis de datos (DAX) para realizar análisis detallados, como porcentajes y resúmenes.

En Tableau, puede utilizar Tableau Prep Builder para limpiar los datos y Calculated Fields en Desktop para crear medidas.

13. ¿Es posible permitir que un slicer filtre sólo un visual /visualización, en lugar de una hoja completa en Power BI?

Sí, puedes utilizar la opción "manage relationships" que se encuentra en la pestaña de formato del slicer.

14. ¿Qué son las vistas en Snowflake y para qué se utilizan?

Las vistas son resultados de consultas que pueden ser accesibles como tablas. Pueden facilitar el acceso a los informes, como reunir tablas en una vista para crear una tabla específica para un informe/varios informes. Además, puedes manejar y construir la seguridad como quieras, borrar tablas y compartir información con los usuarios.

15. ¿Cómo te conectas a Snowflake utilizando Power BI?

Se utiliza el conector nativo que proporciona Microsoft. Se requiere el servidor y el nombre del almacén/repositorio. También puedes incluir una consulta nativa, pero necesitarías una base de datos.

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publicado 07 Jun 2023
actualizado 24 Feb 2024
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autorIngeniero de software superior, analista de datos, EPAM Anywhere
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