Préparer son entretien de Data Analyst : 10 questions les plus fréquentes en entretien d’embauche pour un poste de Data Analyst Junior

De la même manière qu'un Data Engineer prépare son entretien d'embauche et qu'un Data Scientist prépare le sien, un Data Analyst se doit de faire de même !

Pour les aider à développer leurs industries, petites, moyennes et grandes entreprises recrutent des professionnels de la Data ayant différents niveaux d’expérience et d’expertise.

Vous passez prochainement un entretien d'embauche pour un nouveau poste, et souhaitez vous préparer ? Voici les 10 questions les plus fréquemment posées en entretien de Data Analyst !

Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

Chargé d’analyser les données issues des activités de l’entreprise, le Data Analyst collecte et traite ces données afin de formuler des recommandations pertinentes. Son objectif est de donner vie aux données en les interprétant.

Concrètement, cet expert exploite les informations provenant de divers canaux, dans le but de faciliter la prise de décision des managers. Pour cela, le Data Analyst utilise une variété d’outils et de langages tels qu’Excel, SAS, SQL, VBA, Access, ou encore R. Ses compétences en techniques statistiques et sa maîtrise des chiffres simplifient grandement son travail. 

Selon l’entreprise et les missions qui lui sont confiées, son rôle est de valoriser la masse de données collectées par l’entreprise. Grâce à son aisance relationnelle, il peut interagir avec différents départements et simplifier des problématiques techniques, pour apporter une vision cohérente des activités de l’entreprise. 

L'analyste de données travaille pour des entreprises de secteurs variés, où l’analyse de données délivre une valeur ajoutée : banque, assurance, e-commerce, industrie automobile…

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Se préparer à son entretien d’embauche de Data Analyst

Bien se préparer pour éviter le stress

S’il est normal de ressentir du stress avant un entretien d'embauche, une mauvaise gestion de ses émotions peut vous faire perdre vos moyens. Pour éviter d’en arriver là, n’arrivez pas les mains dans les poches ! Renseignez-vous sur la société, ses concurrents, son marché… Faites un tour sur son site et parcourez ses réseaux sociaux. Retracez également votre parcours, vérifiez votre CV, et anticipez les questions qui peuvent en découler.

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Bien se préparer pour se montrer confiant

Durant cette préparation, c’est l’occasion de travailler votre confiance en vous, et ainsi améliorer votre performance à l'oral progressivement. N’oubliez pas de faire le point sur vos compétences, apprenez à maîtriser votre discours, contrôler votre body language, jouez la carte de la positivité, et surtout, relativisez !

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Bien se préparer pour répondre à toutes les questions possibles

Certaines questions reviennent régulièrement en entretien de Data Analyst. Pour bien vous préparer, il est indispensable de maîtriser toutes les compétences techniques liées à votre métier. N’hésitez pas à poser vos propres questions sur les stratégies commerciales et d’analyse des données de l’entreprise. En posant les bonnes questions, vous montrez votre intérêt pour le poste et augmentez vos chances de l'obtenir.

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Bien se préparer pour demander du feedback pendant l’entretien

S’il est indispensable de se préparer avant un entretien, avez-vous pensé à l’après ? Si l’occasion se présente, prenez la température et osez demander à votre interlocuteur un avis sur votre performance. S’il joue le jeu, vous disposez éventuellement de quelques minutes pour lui apporter davantage d'informations. Vous recevrez également peut-être un retour qui pourra vous aider lors de la prochaine entrevue.

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Question 1 : quelles sont les principales différences entre les bases de données relationnelles et non relationnelles ?

Les principales différences entre les bases de données relationnelles et non relationnelles se trouvent principalement dans leur structure et leur flexibilité : 

• Les bases de données relationnelles utilisent une structure de données en tables, où la Data est organisée en lignes et colonnes. Chaque table présente un schéma fixe, qui définit les types de données dans chaque colonne et les relations entre les tables sont établies par des clés primaires et étrangères. Cette structure rigide est idéale pour des données bien définies et structurées. Elle est capable d’effectuer des requêtes complexes et des jointures entre plusieurs tables.
• Les bases de données non relationnelles sont conçues pour être bien plus flexibles en matière de structure des données. Contrairement aux bases relationnelles, celles-ci n'ont pas de schéma fixe. Les données peuvent ainsi être stockées sous divers formats (documents, paires clé-valeur, colonnes larges), qui varient parfois d'un enregistrement à l'autre. Cette flexibilité permet non seulement de gérer des données semi-structurées ou non structurées, mais aussi d'adapter rapidement le modèle de données sans nécessiter des modifications complexes du schéma.

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Question 2 : pouvez-vous expliquer ce qu'est une requête SQL JOIN et donner un exemple d'utilisation ?

Une requête SQL JOIN permet de combiner des données de plusieurs tables en se basant sur des relations définies entre elles, généralement par des clés primaires et étrangères. Il s’agit d’un outil essentiel pour récupérer des informations réparties sur différentes tables de manière cohérente.

Considérons par exemple deux tables : Customers et Orders. La table Customers contient des informations sur les clients, tandis que la table Orders contient des informations sur les commandes passées par ces clients. La relation entre ces deux tables peut être la clé primaire CustomerID dans Customers, et la clé étrangère CustomerID dans Orders.

Afin d’obtenir une liste des commandes avec les noms des clients, on pourrait utiliser une requête JOIN comme suit :

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SELECT Customer.CustomerName, Orders.OrderID, Orders.OrdersDate
FROM Customers
JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;

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Cette requête combine les données des deux tables en associant les enregistrements qui ont des CustomerID correspondants, ce qui permet d'afficher les noms des clients avec leurs commandes respectives.

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Nous avons rédigé un article sur les requêtes SQL à connaitre. N'hésitez pas à aller le lire !

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Question 3 : quelle est la différence entre une moyenne, une médiane et un mode ? Dans quels cas utiliseriez-vous chacune de ces mesures ?

La moyenne, la médiane et le mode se définissent comme des mesures de tendance centrale, utilisées pour résumer un ensemble de données : 

• La moyenne est la somme des valeurs divisée par le nombre total de valeurs et est idéale pour des données symétriquement distribuées sans valeurs aberrantes. 
• La médiane s’affiche comme la valeur centrale dans une série de données triées et est préférée pour les distributions asymétriques ou contenant des valeurs extrêmes, car elle n'est pas influencée par ces valeurs.
• Le mode, quant à lui, est la valeur la plus fréquente dans un ensemble de données et est particulièrement utile pour les données catégorielles ou pour identifier les valeurs les plus communes. 

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Question 4 : pouvez-vous expliquer ce qu'est une analyse de régression et dans quel contexte elle serait utile ?

Une analyse de régression est une technique statistique utilisée pour modéliser et analyser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. L'objectif majeur : comprendre comment la variable dépendante change lorsque les variables indépendantes diffèrent, et utiliser ce modèle pour faire des prédictions.

Dans un contexte commercial, une entreprise pourrait par exemple utiliser une analyse de régression pour prédire les ventes futures en fonction de variables comme le budget publicitaire, les prix des produits et les conditions économiques. En modélisant ces relations, l'entreprise peut identifier quels facteurs ont le plus d'impact sur les ventes et optimiser ses stratégies en conséquence. 

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Question 5 : qu'est-ce qu'un outlier (valeur aberrante) et comment le détecteriez-vous dans un jeu de données ?

Un outlier, ou valeur aberrante, est une observation dans un jeu de données qui se distingue nettement des autres observations. Ces valeurs atypiques peuvent résulter d'erreurs de mesure, de variations naturelles ou d'événements exceptionnels. Elles peuvent influencer les analyses et les modèles de données de manière significative.

Pour détecter des outliers, plusieurs méthodes existent  :

1. Les méthodes statistiques, qui consistent à calculer les z-scores pour chaque observation, où les valeurs avec un z-score absolu supérieur à 3 sont généralement considérées comme des outliers. Utiliser l'IQR (interquartile range) pour identifier les valeurs qui se situent en dehors de 1.5 fois l'IQR au-dessus du troisième quartile ou en dessous du premier quartile.
2. Les méthodes visuelles, qui reviennent à créer des visualisations comme des boxplots, des scatter plots ou des histogrammes pour identifier visuellement les points qui se situent loin des autres observations.

Prenons l’exemple d’un boxplot : les outliers apparaissent comme des points individuels situés en dehors des « moustaches » du plot. Utiliser ces méthodes est idéal pour détecter efficacement les outliers, et faciliter la prise de décisions pour le nettoyage ou l'analyse des données.

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Question 6 : pouvez-vous décrire brièvement ce qu'est l'ETL (Extract, Transform, Load) dans le contexte de l'analyse de données ?

Dans l'analyse de données, l'ETL (Extract, Transform, Load) permet l'intégration des données depuis leurs sources jusqu'à leur stockage final, souvent dans un data warehouse ou un data lake.

1. Extract (Extraction) : cette étape consiste à collecter les données brutes provenant de diverses sources, telles que des bases de données, des fichiers plats, des API ou des systèmes transactionnels. L'objectif est de rassembler toutes les données pertinentes pour l'analyse.
2. Transform (Transformation) : une fois extraites, les données sont transformées pour les nettoyer, les enrichir et les structurer selon les besoins spécifiques de l'analyse. Cela peut inclure des opérations comme le filtrage des données, la normalisation, l'agrégation, le mapping des colonnes et l'application de règles de business logic.
3. Load (Chargement) : les données transformées sont chargées dans un système de stockage final, tel qu'un entrepôt de données, où elles peuvent être facilement accessibles pour l'analyse, la visualisation et la prise de décision.

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Question 7 : quels outils de visualisation de données connaissez-vous et pouvez-vous donner un exemple de cas d'utilisation pour chacun ?

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Question 8 : qu'est-ce que le test A/B et comment l'utiliseriez-vous pour prendre une décision basée sur les données ?

Parmi les méthodes expérimentales d’analyse de données, un test A/B sert à comparer deux versions d'une variable, afin de déterminer laquelle est plus efficace ou performante. Il implique de diviser un échantillon en deux groupes, et de mesurer l'impact de chaque version sur un indicateur clé de performance : 

• Le groupe A : la version de contrôle. 
• Le groupe B : la version testée.

Pour illustrer son utilisation, imaginons que nous souhaitons optimiser le taux de conversion d'une page de destination sur un site web. Nous pourrions créer deux versions de la page : la version A (actuelle) et la version B (nouvelle). Nous diviserions ensuite aléatoirement les visiteurs du site en deux groupes égaux, en exposant chaque groupe à l'une des versions.

Pendant une période donnée, nous collecterions des données sur le comportement des visiteurs, telles que le taux de clics et le taux de conversion. En analysant les résultats, nous pourrions déterminer si la version B présente une performance significativement meilleure que la version A. Si c'est le cas, nous pourrions décider de déployer la version B à tous les visiteurs.

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Les biais algorithmiques dans l'IA et comment les éviter ?

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Question 9 : pouvez-vous expliquer la différence entre la corrélation et la causalité dans l'analyse de données ?

La corrélation et la causalité sont des concepts clés en analyse de données. La corrélation mesure l'association statistique entre deux variables, qui évoluent ensemble de manière prévisible. Rien ne prouve qu’une variable cause l'autre. 

En revanche, la causalité implique une relation de cause à effet, où une variable entraîne directement des changements dans une autre. Prouver la causalité entre deux variables nécessite des conditions supplémentaires et des expériences contrôlées. 

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Question 10 : qu'est-ce que le data cleaning (nettoyage de données) et pourquoi est-ce une étape importante dans l'analyse de données ?

Le data cleaning, ou nettoyage de données, est le processus de préparation et d'amélioration de la qualité des données avant leur analyse. Cela implique d'identifier et de corriger les erreurs, les incohérences et les anomalies dans les données. Les tâches courantes de nettoyage incluent : 

• la gestion des valeurs manquantes, 
• la correction des erreurs typographiques, 
• la normalisation des formats de données,
• la suppression des doublons.

Des données propres et bien structurées étant essentielles pour obtenir des résultats d'analyse précis et fiables, le data cleaning est une étape cruciale. Des données incorrectes ou incohérentes peuvent entraîner des conclusions erronées, des décisions mal informées, ainsi que des modèles d'analyse peu fiables.

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