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Si vous 锚tes comme beaucoup de gens, l'entretien d'embauche peut 锚tre l'une des 茅tapes les plus intimidantes du processus de recherche d'emploi. Mais ce n'est pas forc茅ment le cas. Avec une pr茅paration avanc茅e, vous pouvez aborder votre entretien de data anlyst en vous sentant calme et confiant.聽

Dans cet article, nous passerons en revue certaines des questions d'entretien les plus courantes que vous rencontrerez probablement lorsque vous postulerez 脿 un poste de data analyst d茅butant. Nous verrons 茅galement ce que recherche le recruteur, la meilleure fa莽on de r茅pondre 脿 chaque question et aborderons quelques conseils et bonnes pratiques pour r茅ussir l'entretien. Par la suite, si vous souhaitez vous entra卯ner davantage, pensez 脿 vous inscrire au cours Guide de carri猫re du data analyst et pr茅paration 脿 l'entretien d'IBM .

Questions g茅n茅rales d'entretien data analyst

Ces questions couvrent l鈥檃nalyse des 诲辞苍苍茅别蝉 脿 un niveau 茅lev茅 et sont plus susceptibles d鈥檃ppara卯tre au d茅but d鈥檜n entretien d鈥檈mbauche.聽

1. Parlez-moi de vous.

Ce qu'on vous demande vraiment : qu鈥檈st-ce qui fait de vous la personne id茅ale pour ce poste ?

Cette question peut sembler large et ouverte, mais elle concerne en r茅alit茅 votre relation avec l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉. Concentrez votre r茅ponse sur votre parcours pour devenir data analyst. Qu'est-ce qui a suscit茅 votre int茅r锚t pour ce domaine ? Quelles comp茅tences de data analyst apportez-vous de vos pr茅c茅dents emplois ou de vos cours ?

Au fur et 脿 mesure que vous formulez votre r茅ponse, essayez de r茅pondre 脿 ces trois questions :

• Qu鈥檈st-ce qui vous passionne dans l鈥檃nalyse des 诲辞苍苍茅别蝉 ?

• Qu鈥檈st-ce qui vous passionne dans ce m茅tier ?

• Qu鈥檈st-ce qui fait de vous le meilleur candidat pour le poste ?

Un recruteur pourrait 茅galement demander :

• Qu鈥檈st-ce qui vous a donn茅 envie de devenir data analyst ?

• Qu'est-ce qui vous a amen茅 ici ?

• Comment vous d茅cririez-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鈥檈ntreprise ?

Si vous postulez 脿 un poste de data analyst, vous connaissez probablement les bases de ce que font les data analysts. Allez au-del脿 d'une simple d茅finition du dictionnaire pour d茅montrer votre compr茅hension de la fonction et de son importance.

D茅crivez les principales t芒ches d'un data analyst : identifier, collecter, nettoyer, analyser et interpr茅ter. Expliquez comment ces t芒ches peuvent conduire 脿 de meilleures d茅cisions de l鈥檈ntreprise et soyez pr锚t 脿 expliquer la valeur de la prise de d茅cision bas茅e sur les 诲辞苍苍茅别蝉.

Un recruteur pourrait 茅galement demander :

• Quel est le processus d鈥檃nalyse des 诲辞苍苍茅别蝉 ?

• Quelles mesures prenez-vous pour r茅soudre un probl猫me li茅 脿 l鈥檃ctivit茅 de l鈥檈ntreprise ?

• Quelle est votre m茅thode lorsque vous d茅marrez un nouveau projet ?

D茅couvrez comment un professionnel des 诲辞苍苍茅别蝉 travaillant chez Google d茅crit l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 dans la conf茅rence suivante du Certificat Professionnel en Analyse de Donn茅es de Google.

3. Quel a 茅t茅 votre projet d鈥檃nalyse de 诲辞苍苍茅别蝉 le plus r茅ussi / 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 脿 茅valuer vos forces et vos faiblesses en tant que data analyst. Comment surmontez-vous les d茅fis et comment mesurez-vous le succ猫s d'un projet de 诲辞苍苍茅别蝉 ?

Si on vous pose une question sur un projet dont vous 锚tes fier, vous avez l'occasion de mettre en avant vos comp茅tences et vos points forts. Pour ce faire, discutez de votre r么le dans le projet et de ce qui a fait son succ猫s. Lorsque vous pr茅parez votre r茅ponse, jetez un 艙il 脿 la description initiale du poste. Voyez si vous pouvez inclure dans votre r茅ponse certaines des comp茅tences et exigences 茅num茅r茅es.

Si l'on vous pose la version n茅gative de la question (projet le moins r茅ussi ou le plus difficile), soyez honn锚te et concentrez votre r茅ponse sur les le莽ons apprises. Identifiez ce qui n'a pas fonctionn茅 (peut-锚tre que vos 诲辞苍苍茅别蝉 茅taient incompl猫tes ou que la taille de votre 茅chantillon 茅tait trop petite) et parlez de ce que vous feriez diff茅remment 脿 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 capacit茅 脿 en tirer des le莽ons.聽

Un recruteur pourrait 茅galement 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鈥檜n probl猫me de 诲辞苍苍茅别蝉 qui vous a mis 脿 rude 茅preuve.

4. Quel est le plus grand ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 avec lequel vous avez travaill茅 ?

Ce qu'on vous demande vraiment : pouvez-vous g茅rer de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 ?

De nombreuses entreprises disposent de plus de 诲辞苍苍茅别蝉 que jamais auparavant. Les responsables du recrutement veulent savoir si vous pouvez travailler avec des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 volumineux et complexes. Concentrez votre r茅ponse sur la taille et le type de 诲辞苍苍茅别蝉. Avec combien d'entr茅es et de variables avez-vous travaill茅 ? Quels types de 诲辞苍苍茅别蝉 se trouvaient dans l'ensemble ?

L'exp茅rience que vous mettez en avant ne doit pas n茅cessairement provenir d'un emploi. Vous aurez souvent l'occasion de travailler avec des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 de tailles et de types vari茅s dans le cadre d'un cours d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, d'un bootcamp, d'un programme de certificat ou d'un dipl么me. Au fur et 脿 mesure que vous constituez un portfolio, vous pouvez 茅galement r茅aliser des projets ind茅pendants dans lesquels vous recherchez et analysez un ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉. Tout cela constitue un mat茅riel valable pour construire votre r茅ponse.聽

Un recruteur pourrait 茅galement demander :

• Avec quels types de 诲辞苍苍茅别蝉 avez-vous travaill茅 dans le pass茅 ?

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Questions sur le processus d'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉

Le travail d'un data analyst implique un ensemble de t芒ches et de comp茅tences. Les recruteurs poseront probablement des questions sp茅cifiques 脿 diff茅rentes parties du processus d'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 pour 茅valuer la qualit茅 de chaque 茅tape.

5. Expliquez comment vous estimeriez鈥� ?

Ce qu'ils demandent vraiment : quel est votre processus de r茅flexion ? Avez-vous une pens茅e analytique ?

Avec ce type de question (parfois appel茅e 芦 estimation approximative 禄, 芦聽guesstimate 禄 en anglais), le recruteur vous pr茅sente un probl猫me 脿 r茅soudre. Comment estimeriez-vous quel est le meilleur mois pour offrir une r茅duction sur les chaussures ? Comment estimeriez-vous le b茅n茅fice hebdomadaire de votre restaurant pr茅f茅r茅 ?

L'objectif est ici d'茅valuer votre capacit茅 脿 r茅soudre des probl猫mes et votre aisance g茅n茅rale 脿 travailler avec des nombres. Comme il s'agit de votre fa莽on de penser, r茅fl茅chissez 脿 voix haute pendant que vous travaillez sur votre r茅ponse.

• De quels types de 诲辞苍苍茅别蝉 auriez-vous besoin ?

• O霉 pourriez-vous trouver ces 诲辞苍苍茅别蝉 ?

• Une fois que vous disposez des 诲辞苍苍茅别蝉, comment les utiliseriez-vous pour calculer une estimation ?

6. Quel est votre m茅thode de nettoyage des 诲辞苍苍茅别蝉聽?

Ce qu'on vous demande vraiment : comment g茅rez-vous les 诲辞苍苍茅别蝉 manquantes, les valeurs aberrantes, les 诲辞苍苍茅别蝉 en double, etc. ?

En tant que data analyst, vous consacrerez souvent 脿 la pr茅paration des 诲辞苍苍茅别蝉, 茅galement appel茅e nettoyage des 诲辞苍苍茅别蝉 ou purification des 诲辞苍苍茅别蝉, la majeure partie de votre temps. Un employeur potentiel voudra savoir si vous connaissez le processus et pourquoi il est important.

Dans votre r茅ponse, d茅crivez bri猫vement ce qu'est le nettoyage des 诲辞苍苍茅别蝉 et pourquoi il est important pour le processus global. Ensuite, parcourez les 茅tapes que vous suivez g茅n茅ralement pour nettoyer un ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉. Pensez 脿 mentionner comment vous g茅rez :

• Les 诲辞苍苍茅别蝉 manquantes

• Les 诲辞苍苍茅别蝉 en double

• Les 诲辞苍苍茅别蝉 provenant de diff茅rentes sources

• Les erreurs structurelles

• Les valeurs aberrantes

Un recruteur pourrait 茅galement demander :

• Comment g茅rez-vous les 诲辞苍苍茅别蝉 d茅sor诲辞苍苍茅别蝉 ?

• Qu'est-ce que le nettoyage des 诲辞苍苍茅别蝉 ?

Apprenez 脿 reconna卯tre et 脿 corriger les 诲辞苍苍茅别蝉 sales avec la conf茅rence suivante du cours Transformer des Donn茅es Sales en Donn茅es Propres de Google .

7. Parlez-moi d鈥檜ne situation o霉 vous avez obtenu des r茅sultats inattendus.

Ce qu'on vous demande vraiment : Laissez-vous les 诲辞苍苍茅别蝉 ou vos attentes guider votre analyse ?

Les data analysts efficaces laissent les 诲辞苍苍茅别蝉 raconter l'histoire. Apr猫s tout, les d茅cisions bas茅es sur les 诲辞苍苍茅别蝉 sont bas茅es sur des faits plut么t que sur l'intuition ou l'instinct. Lorsqu'il pose cette question, un recruteur peut essayer de d茅terminer :

• Comment vous validez les r茅sultats pour garantir leur exactitude

• Comment vous surmontez les biais de s茅lection

• Si vous 锚tes en mesure de trouver de nouvelles opportunit茅s pour l鈥檈ntreprise dans des r茅sultats surprenants

N'oubliez pas de d茅crire la situation qui vous a surpris et ce que vous en avez appris. C'est l'occasion de d茅montrer votre curiosit茅 naturelle et votre enthousiasme 脿 apprendre de nouvelles choses 脿 partir des 诲辞苍苍茅别蝉.

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. R茅fl茅chissez aux types de probl猫mes de l鈥檈ntreprise qui pourraient 锚tre r茅solus gr芒ce 脿 l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉, et aux types de 诲辞苍苍茅别蝉 dont vous auriez besoin pour effectuer cette analyse. Renseignez-vous sur la mani猫re dont les 诲辞苍苍茅别蝉 sont utilis茅es par les concurrents et dans le secteur.

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

9. Comment expliquez-vous des concepts techniques 脿 un public non sp茅cialiste ?

Ce qu'on vous demande vraiment : quelles sont vos comp茅tences en communication ?

Bien que tirer des enseignements des 诲辞苍苍茅别蝉 soit une comp茅tence essentielle pour un data analyst, communiquer ces enseignements aux parties prenantes, 脿 la direction et aux coll猫gues non sp茅cialistes est tout aussi important.聽

Votre r茅ponse doit inclure les types de public auxquels vous avez d茅j脿 fait des pr茅sentations (taille, environnement, situation). Si vous n'avez pas beaucoup d'exp茅rience en mati猫re de pr茅sentation, vous pouvez toujours expliquer comment vous pr茅senteriez les r茅sultats des 诲辞苍苍茅别蝉 diff茅remment en fonction du public.聽

Un recruteur pourrait 茅galement demander :

• Quelle est votre exp茅rience en mati猫re de pr茅sentations ?

• Pourquoi les comp茅tences en communication sont-elles importantes pour un data analyst ?

• Comment pr茅sentez-vous vos r茅sultats 脿 la direction ?

Conseil : dans certains cas, votre interlocuteur n'est peut-锚tre pas impliqu茅 dans l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉. L'entretien dans son ensemble est donc une occasion de d茅montrer votre capacit茅 脿 communiquer clairement. Pensez 脿 vous entra卯ner 脿 r茅pondre 脿 vos questions aupr猫s d'un ami ou d'un membre de votre famille qui n'est pas un sp茅cialiste.

Questions de comp茅tences techniques

Les recruteurs recherchent des candidats capables de mettre 脿 profit un large 茅ventail de comp茅tences techniques en analyse de 诲辞苍苍茅别蝉. Ces questions visent 脿 茅valuer vos comp茅tences dans plusieurs domaines.

10. Quels logiciels d鈥檃nalyse de 诲辞苍苍茅别蝉 connaissez-vous ?

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

C'est le moment id茅al pour revoir l'offre d'emploi afin de rechercher les logiciels mis en avant dans la description. En r茅pondant, expliquez comment vous avez utilis茅 ce logiciel (ou un logiciel similaire) dans le pass茅. Montrez que vous connaissez l'outil en utilisant la terminologie associ茅e.

Citez les solutions logicielles que vous avez utilis茅es 脿 diff茅rentes 茅tapes du processus d'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉. Il n'est pas n茅cessaire d'entrer dans les d茅tails ici. Ce que vous avez utilis茅 et 脿 quoi cela a servi devrait suffire.

Un recruteur pourrait 茅galement demander :

• Quels logiciels de 诲辞苍苍茅别蝉 avez-vous utilis茅s dans le pass茅 ?

• Dans quel logiciel d鈥檃nalyse de 诲辞苍苍茅别蝉 锚tes-vous form茅 ?

Conseil : acqu茅rez de l'exp茅rience avec les logiciels d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 en explorant certains projets d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 pour d茅butants sur 糖心vlog官网观看. Si vous recherchez un projet pratique pour votre portfolio, envisagez de suivre le cours de Google Projet de fin d'茅tudes en Analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 : R茅alisez une 茅tude de cas ou le cours IBM Data Analyst Capstone Project.

11. 脌 quels langages de script 锚tes-vous form茅 ?

En tant que data analyst, vous devrez probablement utiliser SQL et un langage de programmation statistique comme R ou Python. Si vous connaissez d茅j脿 le langage choisi par l'entreprise pour laquelle vous postulez, tant mieux. Sinon, vous pouvez profiter de ce moment pour montrer votre enthousiasme 脿 l'id茅e d'apprendre. Soulignez que votre exp茅rience avec un ou plusieurs langages vous a permis de r茅ussir 脿 en apprendre de nouveaux. Parlez de la fa莽on dont vous d茅veloppez actuellement vos comp茅tences.

Le recruteur pourrait 茅galement demander :

• Quelles fonctions de SQL pr茅f茅rez-vous ?

• Pr茅f茅rez-vous R ou Python ?

Cinq questions portant sur SQL pour un entretien de data analyst

La connaissance de SQL est l'une des comp茅tences les plus importantes que vous puissiez avoir en tant que data analyst. De nombreux entretiens pour des postes de data analyst incluent une 茅preuve SQL o霉 il vous sera demand茅 d'茅crire du code sur un ordinateur ou un tableau blanc. Voici cinq questions et t芒ches SQL auxquelles vous pr茅parer :

1. Cr茅er une requ锚te SQL : soyez pr锚t 脿 utiliser les fonctions JOIN et COUNT pour afficher le r茅sultat d鈥檜ne requ锚te 脿 partir d鈥檜ne base de 诲辞苍苍茅别蝉 particuli猫re.

2. D茅crire une requ锚te SQL : 脡tant donn茅 une requ锚te SQL, expliquer quelles 诲辞苍苍茅别蝉 sont r茅cup茅r茅es.

3. Modifier une base de 诲辞苍苍茅别蝉 : ins茅rer de nouvelles lignes, modifier des enregistrements existants ou supprimer d茅finitivement des enregistrements d'une base de 诲辞苍苍茅别蝉.

4. D茅boguer une requ锚te : corriger les erreurs dans une requ锚te existante pour la rendre fonctionnelle.

5. D茅finir 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 m茅thodes statistiques avez-vous utilis茅es dans l鈥檃nalyse des 诲辞苍苍茅别蝉 ?

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

La plupart des postes de data analyst d茅butant n茅cessitent au moins une comp茅tence de base en statistiques et une compr茅hension de la mani猫re dont l'analyse statistique est li茅e aux objectifs entrepreneuriaux. 脡num茅rez les types de calculs statistiques que vous avez utilis茅s dans le pass茅 et les informations utiles 脿 l鈥檈ntreprise que ces calculs ont permis d'obtenir.聽

Si vous avez d茅j脿 travaill茅 avec ou cr茅茅 des mod猫les statistiques, n'oubliez pas de le mentionner 茅galement. Si ce n'est pas d茅j脿 le cas, familiarisez-vous avec les concepts statistiques suivants :

• Moyenne

• 脡cart type

• Variance

• 搁茅驳谤别蝉蝉颈辞苍

• Taille d'茅chantillon

• Statistiques descriptives et inf茅rentielles

Un recruteur pourrait 茅galement demander :

• Quelles sont vos connaissances en statistiques ?

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

13. Comment avez-vous utilis茅 Excel pour l鈥檃nalyse des 诲辞苍苍茅别蝉 dans le pass茅 ?

Les tableurs font partie des outils les plus couramment utilis茅s par les data analysts. Il est courant que les entretiens incluent une ou plusieurs questions destin茅es 脿 茅valuer vos comp茅tences en mati猫re de traitement de 诲辞苍苍茅别蝉 dans Microsoft Excel.聽

Cinq questions portant sur Excel pour un entretien de data analyst

Voici cinq autres questions sp茅cifiques sur Excel qui pourraient vous 锚tre pos茅es lors de votre entretien :

1. Qu鈥檈st-ce que la fonction RECHERCHEV et quelles sont ses limites聽?

2. Qu鈥檈st-ce qu鈥檜n tableau crois茅 dynamique et comment en cr茅er un聽?

3. Comment trouver et supprimer les 诲辞苍苍茅别蝉 en double ?

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

5. Quelle est la diff茅rence entre une fonction et une formule ?

14. Expliquez le terme鈥�

Ce qu'on vous demande vraiment : connaissez-vous la terminologie de l鈥檃nalyse de 诲辞苍苍茅别蝉 ?

Tout au long de votre entretien, il vous sera peut-锚tre demand茅 de d茅finir un terme ou d'expliquer ce qu'il signifie. Dans la plupart des cas, le recruteur essaie de d茅terminer dans quelle mesure vous connaissez le domaine et dans quelle mesure vous 锚tes efficace pour communiquer des concepts techniques en termes simples. Bien qu'il soit impossible de savoir sur quels termes exacts vous serez interrog茅, en voici quelques-uns que vous devriez conna卯tre :

• Distribution normale

• Traitement des 诲辞苍苍茅别蝉

• M茅thode d'imputation KNN

• Regroupement

• Valeur aberrante

• N-grammes

• Mod猫le statistique

15. Pouvez-vous d茅crire la diff茅rence entre 鈥� ?

Similaires au type pr茅c茅dent de questions, ces questions d'entretien de data analyst permettent de d茅terminer vos connaissances des concepts d'analyse en vous demandant de comparer deux termes apparent茅s. Voici quelques paires qu鈥檌l peut vous 锚tre utile de conna卯tre :

• Exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 et profilage de 诲辞苍苍茅别蝉

• Donn茅es quantitatives et qualitatives

• Variance et covariance

• Analyse univari茅e, bivari茅e et multivari茅e

• Index group茅 et index non group茅

• Test T 脿 1 茅chantillon et test T 脿 2 茅chantillons dans SQL

• Jointure et fusion dans Tableau

Vous vous pr茅parez 脿 un poste de data analyst d茅butant聽?

Si vous n'avez pas encore beaucoup d'exp茅rience, vous pourriez envisager de combler les lacunes de votre CV avec un certificat. Vous pouvez pratiquer l'analyse statistique, la gestion des 诲辞苍苍茅别蝉 et la programmation 脿 l'aide de SQL, Tableau et Python dans le Certificat Professionnel de Data Analyst de Meta, adapt茅 aux d茅butants. Con莽u pour vous pr茅parer 脿 un poste de d茅butant, ce programme 脿 rythme libre peut 锚tre achev茅 en seulement 5 mois .

La derni猫re question : Avez-vous des questions ?

Presque tous les entretiens, quel que soit le domaine, se terminent par une variante de cette question. Il s鈥檃git autant pour vous d鈥櫭﹙aluer l'entreprise que pour l鈥檈ntreprise de vous 茅valuer. Pr茅parez-vous 脿 poser quelques questions 脿 votre interlocuteur, mais n'ayez pas peur de poser 茅galement toutes les questions qui vous sont venues au cours de l'entretien. Voici quelques sujets sur lesquels vous pouvez poser des questions :

• 脌 quoi ressemble une journ茅e type

• Ce qu鈥檕n attend de vous pour vos 90 premiers jours

• Culture et objectifs de l'entreprise

• Votre 茅quipe et votre manager potentiels

• Ce que le recruteur pr茅f猫re dans cette entreprise

Conseils pour pr茅parer votre entretien

Pr茅parez-vous 脿 r茅ussir votre prochain entretien de data analyst en utilisant ces questions. Obtenez des conseils sur la mise en forme de vos r茅ponses 脿 l'aide du cadre STAR, sur la recherche de l'entreprise et sur l'adaptation de vos r茅ponses au poste.

Vous avez des questions sur votre carri猫re ? Nous avons des r茅ponses.

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Pratiquez l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 avec 糖心vlog官网观看

La pratique du processus d'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 peut vous aider 脿 vous sentir mieux pr茅par茅 脿 parler de votre exp茅rience avec les outils d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 courants. Avant votre prochain entretien, essayez certains de ces cours tr猫s bien not茅s :

Pour vous pr茅parer 脿 votre entretien de data analyst, inscrivez-vous au cours Guide de carri猫re de l'analyste de 诲辞苍苍茅别蝉 et pr茅paration 脿 l'entretien d'IBM. Vous y d茅couvrirez les fondamentaux de la recherche d'emploi de data analyst, d茅couvrirez ce que vous pouvez attendre du processus d'entretien et pratiquerez des techniques pour r茅pondre aux questions d'entretien.

Pour acqu茅rir des comp茅tences efficaces en mati猫re de pr茅sentation d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, essayez la Sp茅cialisation 芦 Comp茅tences en analyse et pr茅sentation de 诲辞苍苍茅别蝉 : l'approche PwC 禄 de PwC. D茅couvrez comment appliquer les outils d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 aux contextes entrepreneuriaux et cr茅er des pr茅sentations efficaces de veille strat茅gique.

Pour acqu茅rir une exp茅rience pratique de Power BI, essayez le Certificat Professionnel de Data Analyst Power BI de Microsoft. Apprenez 脿 utiliser l'outil pour favoriser la prise de d茅cision bas茅e sur les 诲辞苍苍茅别蝉 et pr茅parez-vous 脿 l'examen de certification Microsoft PL-300, reconnu par le secteur. De plus, les apprenants qui terminent ce programme recevront un bon de r茅duction de 50 pour cent pour passer l'examen de certification PL-300.