15 questions d’entretien data analyst et comment y répondre

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Si vous êtes comme beaucoup de gens, l'entretien d'embauche peut être l'une des étapes les plus intimidantes du processus de recherche d'emploi. Mais ce n'est pas forcément le cas. Avec une préparation avancée, vous pouvez aborder votre entretien de data anlyst en vous sentant calme et confiant. 

Dans cet article, nous passerons en revue certaines des questions d'entretien les plus courantes que vous rencontrerez probablement lorsque vous postulerez à un poste de data analyst débutant. Nous verrons également ce que recherche le recruteur, la meilleure façon de répondre à chaque question et aborderons quelques conseils et bonnes pratiques pour réussir l'entretien. Par la suite, si vous souhaitez vous entraîner davantage, pensez à vous inscrire au cours Guide de carrière du data analyst et préparation à l'entretien d'IBM .

Questions générales d'entretien data analyst

Ces questions couvrent l’analyse des données à un niveau élevé et sont plus susceptibles d’apparaître au début d’un entretien d’embauche. 

1. Parlez-moi de vous.

Ce qu'on vous demande vraiment : qu’est-ce qui fait de vous la personne idéale pour ce poste ?

Cette question peut sembler large et ouverte, mais elle concerne en réalité votre relation avec l'analyse de données. Concentrez votre réponse sur votre parcours pour devenir data analyst. Qu'est-ce qui a suscité votre intérêt pour ce domaine ? Quelles compétences de data analyst apportez-vous de vos précédents emplois ou de vos cours ?

Au fur et à mesure que vous formulez votre réponse, essayez de répondre à ces trois questions :

• Qu’est-ce qui vous passionne dans l’analyse des données ?

• Qu’est-ce qui vous passionne dans ce métier ?

• Qu’est-ce qui fait de vous le meilleur candidat pour le poste ?

Un recruteur pourrait également demander :

• Qu’est-ce qui vous a donné envie de devenir data analyst ?

• Qu'est-ce qui vous a amené ici ?

• Comment vous décririez-vous en tant que data analyst ?

2. Que font les data analysts ?

Ce qu'on vous demande vraiment : comprenez-vous la fonction et sa valeur pour l’entreprise ?

Si vous postulez à un poste de data analyst, vous connaissez probablement les bases de ce que font les data analysts. Allez au-delà d'une simple définition du dictionnaire pour démontrer votre compréhension de la fonction et de son importance.

Décrivez les principales tâches d'un data analyst : identifier, collecter, nettoyer, analyser et interpréter. Expliquez comment ces tâches peuvent conduire à de meilleures décisions de l’entreprise et soyez prêt à expliquer la valeur de la prise de décision basée sur les données.

Un recruteur pourrait également demander :

• Quel est le processus d’analyse des données ?

• Quelles mesures prenez-vous pour résoudre un problème lié à l’activité de l’entreprise ?

• Quelle est votre méthode lorsque vous démarrez un nouveau projet ?

Découvrez comment un professionnel des données travaillant chez Google décrit l'analyse des données dans la conférence suivante du Certificat Professionnel en Analyse de Données de Google.

3. Quel a été votre projet d’analyse de données le plus réussi / le plus difficile ?

Ce qu'on vous demande vraiment : quelles sont vos forces et vos faiblesses ?

Lorsqu'un recruteur vous pose ce type de questions, il cherche souvent à évaluer vos forces et vos faiblesses en tant que data analyst. Comment surmontez-vous les défis et comment mesurez-vous le succès d'un projet de données ?

Si on vous pose une question sur un projet dont vous êtes fier, vous avez l'occasion de mettre en avant vos compétences et vos points forts. Pour ce faire, discutez de votre rôle dans le projet et de ce qui a fait son succès. Lorsque vous préparez votre réponse, jetez un œil à la description initiale du poste. Voyez si vous pouvez inclure dans votre réponse certaines des compétences et exigences énumérées.

Si l'on vous pose la version négative de la question (projet le moins réussi ou le plus difficile), soyez honnête et concentrez votre réponse sur les leçons apprises. Identifiez ce qui n'a pas fonctionné (peut-être que vos données étaient incomplètes ou que la taille de votre échantillon était trop petite) et parlez de ce que vous feriez différemment à l'avenir pour corriger l'erreur. Nous sommes humains et les erreurs font partie de la vie. Ce qui est important ici, c'est votre capacité à en tirer des leçons. 

Un recruteur pourrait également demander :

• Parlez-moi de votre portfolio.

• Quel est votre meilleur atout en tant que data analyst ? Et quelle est votre plus grande faiblesse ?

• Parlez-moi d’un problème de données qui vous a mis à rude épreuve.

4. Quel est le plus grand ensemble de données avec lequel vous avez travaillé ?

Ce qu'on vous demande vraiment : pouvez-vous gérer de grands ensembles de données ?

De nombreuses entreprises disposent de plus de données que jamais auparavant. Les responsables du recrutement veulent savoir si vous pouvez travailler avec des ensembles de données volumineux et complexes. Concentrez votre réponse sur la taille et le type de données. Avec combien d'entrées et de variables avez-vous travaillé ? Quels types de données se trouvaient dans l'ensemble ?

L'expérience que vous mettez en avant ne doit pas nécessairement provenir d'un emploi. Vous aurez souvent l'occasion de travailler avec des ensembles de données de tailles et de types variés dans le cadre d'un cours d'analyse de données, d'un bootcamp, d'un programme de certificat ou d'un diplôme. Au fur et à mesure que vous constituez un portfolio, vous pouvez également réaliser des projets indépendants dans lesquels vous recherchez et analysez un ensemble de données. Tout cela constitue un matériel valable pour construire votre réponse. 

Un recruteur pourrait également demander :

• Avec quels types de données avez-vous travaillé dans le passé ?

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Questions sur le processus d'analyse des données

Le travail d'un data analyst implique un ensemble de tâches et de compétences. Les recruteurs poseront probablement des questions spécifiques à différentes parties du processus d'analyse des données pour évaluer la qualité de chaque étape.

5. Expliquez comment vous estimeriez… ?

Ce qu'ils demandent vraiment : quel est votre processus de réflexion ? Avez-vous une pensée analytique ?

Avec ce type de question (parfois appelée « estimation approximative », « guesstimate » en anglais), le recruteur vous présente un problème à résoudre. Comment estimeriez-vous quel est le meilleur mois pour offrir une réduction sur les chaussures ? Comment estimeriez-vous le bénéfice hebdomadaire de votre restaurant préféré ?

L'objectif est ici d'évaluer votre capacité à résoudre des problèmes et votre aisance générale à travailler avec des nombres. Comme il s'agit de votre façon de penser, réfléchissez à voix haute pendant que vous travaillez sur votre réponse.

• De quels types de données auriez-vous besoin ?

• Où pourriez-vous trouver ces données ?

• Une fois que vous disposez des données, comment les utiliseriez-vous pour calculer une estimation ?

6. Quel est votre méthode de nettoyage des données ?

Ce qu'on vous demande vraiment : comment gérez-vous les données manquantes, les valeurs aberrantes, les données en double, etc. ?

En tant que data analyst, vous consacrerez souvent à la préparation des données, également appelée nettoyage des données ou purification des données, la majeure partie de votre temps. Un employeur potentiel voudra savoir si vous connaissez le processus et pourquoi il est important.

Dans votre réponse, décrivez brièvement ce qu'est le nettoyage des données et pourquoi il est important pour le processus global. Ensuite, parcourez les étapes que vous suivez généralement pour nettoyer un ensemble de données. Pensez à mentionner comment vous gérez :

• Les données manquantes

• Les données en double

• Les données provenant de différentes sources

• Les erreurs structurelles

• Les valeurs aberrantes

Un recruteur pourrait également demander :

• Comment gérez-vous les données désordonnées ?

• Qu'est-ce que le nettoyage des données ?

Apprenez à reconnaître et à corriger les données sales avec la conférence suivante du cours Transformer des Données Sales en Données Propres de Google .

7. Parlez-moi d’une situation où vous avez obtenu des résultats inattendus.

Ce qu'on vous demande vraiment : Laissez-vous les données ou vos attentes guider votre analyse ?

Les data analysts efficaces laissent les données raconter l'histoire. Après tout, les décisions basées sur les données sont basées sur des faits plutôt que sur l'intuition ou l'instinct. Lorsqu'il pose cette question, un recruteur peut essayer de déterminer :

• Comment vous validez les résultats pour garantir leur exactitude

• Comment vous surmontez les biais de sélection

• Si vous êtes en mesure de trouver de nouvelles opportunités pour l’entreprise dans des résultats surprenants

N'oubliez pas de décrire la situation qui vous a surpris et ce que vous en avez appris. C'est l'occasion de démontrer votre curiosité naturelle et votre enthousiasme à apprendre de nouvelles choses à partir des données.

8. Comment mesureriez-vous la performance de notre entreprise ?

Ce qu'on vous demande vraiment : Avez-vous fait vos recherches ?

Avant votre entretien, assurez-vous de faire quelques recherches sur l'entreprise, ses objectifs entrepreneuriaux et le secteur dans son ensemble. Réfléchissez aux types de problèmes de l’entreprise qui pourraient être résolus grâce à l'analyse des données, et aux types de données dont vous auriez besoin pour effectuer cette analyse. Renseignez-vous sur la manière dont les données sont utilisées par les concurrents et dans le secteur.

Montrez que vous avez l'esprit d'entreprise en reliant votre analyse à l'entreprise. Comment cette analyse pourrait-elle apporter de la valeur à leurs affaires ?

9. Comment expliquez-vous des concepts techniques à un public non spécialiste ?

Ce qu'on vous demande vraiment : quelles sont vos compétences en communication ?

Bien que tirer des enseignements des données soit une compétence essentielle pour un data analyst, communiquer ces enseignements aux parties prenantes, à la direction et aux collègues non spécialistes est tout aussi important. 

Votre réponse doit inclure les types de public auxquels vous avez déjà fait des présentations (taille, environnement, situation). Si vous n'avez pas beaucoup d'expérience en matière de présentation, vous pouvez toujours expliquer comment vous présenteriez les résultats des données différemment en fonction du public. 

Un recruteur pourrait également demander :

• Quelle est votre expérience en matière de présentations ?

• Pourquoi les compétences en communication sont-elles importantes pour un data analyst ?

• Comment présentez-vous vos résultats à la direction ?

Conseil : dans certains cas, votre interlocuteur n'est peut-être pas impliqué dans l'analyse des données. L'entretien dans son ensemble est donc une occasion de démontrer votre capacité à communiquer clairement. Pensez à vous entraîner à répondre à vos questions auprès d'un ami ou d'un membre de votre famille qui n'est pas un spécialiste.

Questions de compétences techniques

Les recruteurs recherchent des candidats capables de mettre à profit un large éventail de compétences techniques en analyse de données. Ces questions visent à évaluer vos compétences dans plusieurs domaines.

10. Quels logiciels d’analyse de données connaissez-vous ?

Ce qu'ils demandent vraiment : avez-vous des compétences de base avec les outils courants ? De quelle formation aurez-vous besoin ?

C'est le moment idéal pour revoir l'offre d'emploi afin de rechercher les logiciels mis en avant dans la description. En répondant, expliquez comment vous avez utilisé ce logiciel (ou un logiciel similaire) dans le passé. Montrez que vous connaissez l'outil en utilisant la terminologie associée.

Citez les solutions logicielles que vous avez utilisées à différentes étapes du processus d'analyse des données. Il n'est pas nécessaire d'entrer dans les détails ici. Ce que vous avez utilisé et à quoi cela a servi devrait suffire.

Un recruteur pourrait également demander :

• Quels logiciels de données avez-vous utilisés dans le passé ?

• Dans quel logiciel d’analyse de données êtes-vous formé ?

Conseil : acquérez de l'expérience avec les logiciels d'analyse de données en explorant certains projets d'analyse de données pour débutants sur Coursera. Si vous recherchez un projet pratique pour votre portfolio, envisagez de suivre le cours de Google Projet de fin d'études en Analyse des données : Réalisez une étude de cas ou le cours IBM Data Analyst Capstone Project.

11. À quels langages de script êtes-vous formé ?

En tant que data analyst, vous devrez probablement utiliser SQL et un langage de programmation statistique comme R ou Python. Si vous connaissez déjà le langage choisi par l'entreprise pour laquelle vous postulez, tant mieux. Sinon, vous pouvez profiter de ce moment pour montrer votre enthousiasme à l'idée d'apprendre. Soulignez que votre expérience avec un ou plusieurs langages vous a permis de réussir à en apprendre de nouveaux. Parlez de la façon dont vous développez actuellement vos compétences.

Le recruteur pourrait également demander :

• Quelles fonctions de SQL préférez-vous ?

• Préférez-vous R ou Python ?

Cinq questions portant sur SQL pour un entretien de data analyst

La connaissance de SQL est l'une des compétences les plus importantes que vous puissiez avoir en tant que data analyst. De nombreux entretiens pour des postes de data analyst incluent une épreuve SQL où il vous sera demandé d'écrire du code sur un ordinateur ou un tableau blanc. Voici cinq questions et tâches SQL auxquelles vous préparer :

1. Créer une requête SQL : soyez prêt à utiliser les fonctions JOIN et COUNT pour afficher le résultat d’une requête à partir d’une base de données particulière.

2. Décrire une requête SQL : Étant donné une requête SQL, expliquer quelles données sont récupérées.

3. Modifier une base de données : insérer de nouvelles lignes, modifier des enregistrements existants ou supprimer définitivement des enregistrements d'une base de données.

4. Déboguer une requête : corriger les erreurs dans une requête existante pour la rendre fonctionnelle.

5. Définir un terme SQL : comprendre ce que signifient des termes tels que foreign key et primary key, truncate, drop, union, union all, ainsi que left join et inner join (et quand vous les utiliseriez).

12. Quelles méthodes statistiques avez-vous utilisées dans l’analyse des données ?

Ce qu'on vous demande vraiment : avez-vous des connaissances statistiques de base ?

La plupart des postes de data analyst débutant nécessitent au moins une compétence de base en statistiques et une compréhension de la manière dont l'analyse statistique est liée aux objectifs entrepreneuriaux. Énumérez les types de calculs statistiques que vous avez utilisés dans le passé et les informations utiles à l’entreprise que ces calculs ont permis d'obtenir. 

Si vous avez déjà travaillé avec ou créé des modèles statistiques, n'oubliez pas de le mentionner également. Si ce n'est pas déjà le cas, familiarisez-vous avec les concepts statistiques suivants :

• Moyenne

• Écart type

• Variance

• Régression

• Taille d'échantillon

• Statistiques descriptives et inférentielles

Un recruteur pourrait également demander :

• Quelles sont vos connaissances en statistiques ?

• Comment avez-vous utilisé les statistiques dans votre travail de data analyst ?

13. Comment avez-vous utilisé Excel pour l’analyse des données dans le passé ?

Les tableurs font partie des outils les plus couramment utilisés par les data analysts. Il est courant que les entretiens incluent une ou plusieurs questions destinées à évaluer vos compétences en matière de traitement de données dans Microsoft Excel. 

Cinq questions portant sur Excel pour un entretien de data analyst

Voici cinq autres questions spécifiques sur Excel qui pourraient vous être posées lors de votre entretien :

1. Qu’est-ce que la fonction RECHERCHEV et quelles sont ses limites ?

2. Qu’est-ce qu’un tableau croisé dynamique et comment en créer un ?

3. Comment trouver et supprimer les données en double ?

4. Que sont les fonctions INDEX et MATCH et comment fonctionnent-elles ensemble ?

5. Quelle est la différence entre une fonction et une formule ?

14. Expliquez le terme…

Ce qu'on vous demande vraiment : connaissez-vous la terminologie de l’analyse de données ?

Tout au long de votre entretien, il vous sera peut-être demandé de définir un terme ou d'expliquer ce qu'il signifie. Dans la plupart des cas, le recruteur essaie de déterminer dans quelle mesure vous connaissez le domaine et dans quelle mesure vous êtes efficace pour communiquer des concepts techniques en termes simples. Bien qu'il soit impossible de savoir sur quels termes exacts vous serez interrogé, en voici quelques-uns que vous devriez connaître :

• Distribution normale

• Traitement des données

• Méthode d'imputation KNN

• Regroupement

• Valeur aberrante

• N-grammes

• Modèle statistique

15. Pouvez-vous décrire la différence entre … ?

Similaires au type précédent de questions, ces questions d'entretien de data analyst permettent de déterminer vos connaissances des concepts d'analyse en vous demandant de comparer deux termes apparentés. Voici quelques paires qu’il peut vous être utile de connaître :

• Exploration de données et profilage de données

• Données quantitatives et qualitatives

• Variance et covariance

• Analyse univariée, bivariée et multivariée

• Index groupé et index non groupé

• Test T à 1 échantillon et test T à 2 échantillons dans SQL

• Jointure et fusion dans Tableau

Vous vous préparez à un poste de data analyst débutant ?

Si vous n'avez pas encore beaucoup d'expérience, vous pourriez envisager de combler les lacunes de votre CV avec un certificat. Vous pouvez pratiquer l'analyse statistique, la gestion des données et la programmation à l'aide de SQL, Tableau et Python dans le Certificat Professionnel de Data Analyst de Meta, adapté aux débutants. Conçu pour vous préparer à un poste de débutant, ce programme à rythme libre peut être achevé en seulement 5 mois .

La dernière question : Avez-vous des questions ?

Presque tous les entretiens, quel que soit le domaine, se terminent par une variante de cette question. Il s’agit autant pour vous d’évaluer l'entreprise que pour l’entreprise de vous évaluer. Préparez-vous à poser quelques questions à votre interlocuteur, mais n'ayez pas peur de poser également toutes les questions qui vous sont venues au cours de l'entretien. Voici quelques sujets sur lesquels vous pouvez poser des questions :

• À quoi ressemble une journée type

• Ce qu’on attend de vous pour vos 90 premiers jours

• Culture et objectifs de l'entreprise

• Votre équipe et votre manager potentiels

• Ce que le recruteur préfère dans cette entreprise

Conseils pour préparer votre entretien

Préparez-vous à réussir votre prochain entretien de data analyst en utilisant ces questions. Obtenez des conseils sur la mise en forme de vos réponses à l'aide du cadre STAR, sur la recherche de l'entreprise et sur l'adaptation de vos réponses au poste.

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Pratiquez l'analyse des données avec Coursera

La pratique du processus d'analyse des données peut vous aider à vous sentir mieux préparé à parler de votre expérience avec les outils d'analyse de données courants. Avant votre prochain entretien, essayez certains de ces cours très bien notés :

Pour vous préparer à votre entretien de data analyst, inscrivez-vous au cours Guide de carrière de l'analyste de données et préparation à l'entretien d'IBM. Vous y découvrirez les fondamentaux de la recherche d'emploi de data analyst, découvrirez ce que vous pouvez attendre du processus d'entretien et pratiquerez des techniques pour répondre aux questions d'entretien.

Pour acquérir des compétences efficaces en matière de présentation d'analyse de données, essayez la Spécialisation « Compétences en analyse et présentation de données : l'approche PwC » de PwC. Découvrez comment appliquer les outils d'analyse de données aux contextes entrepreneuriaux et créer des présentations efficaces de veille stratégique.

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