, October 02, 2022

0 kết quả được tìm thấy

Data Analyst cần chuẩn bị gì trước khi phỏng vấn

  • Đăng bởi  Pum
  •  Jul 29, 2022

  •   6 min reads
Data Analyst cần chuẩn bị gì trước khi phỏng vấn

Nếu bạn đang tìm kiếm một công việc liên quan đến vị trí phân tích dữ liệu (Data Analyst) hoặc bạn đang muốn thay đổi để thăng tiến trong sự nghiệp, thì các tip dưới đây sẽ hướng dẫn bạn chuẩn bị tốt hơn cho cuộc phỏng vấn và tìm được công việc phù hợp với bản thân.

Trung bình có hơn 100.000 cơ hội việc làm cho các nhà phân tích dữ liệu trên toàn thế giới, từ các lĩnh vực hàng đầu như tài chính, chăm sóc sức khỏe và giải trí.  

Quy trình phỏng vấn nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)

Quy trình phỏng vấn nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst) gồm các bước sau:

  1. Nhân sự phỏng vấn (HR Interview): Ban đầu, bạn sẽ nhận được cuộc gọi của nhà tuyển dụng, họ sẽ hỏi bạn về kinh nghiệm làm việc, sở thích và mức lương mong muốn. Bên cạnh đó, họ cũng sẽ cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về vị trí mà bạn ứng tuyển.
  2. Người quản lý tuyển dụng phỏng vấn (Hiring Manager Interview): Tiếp đến, bạn sẽ nhận được cuộc gọi của nhà quản lý tuyển dụng, họ sẽ hỏi bạn thêm về kinh nghiệm thực chiến cũng như lý do bạn ứng tuyển vào vị trí này.
  3. Technical Screen: Đây sẽ là phần phỏng vấn dành riêng cho các nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ được hỏi những câu hỏi liên quan đến SQL và Python hoặc một số bài kiểm tra.
  • Phỏng vấn tại chỗ: được xem là bước cuối cùng, đây là vòng thể hiện sự nhạy bén của bạn khi giải quyết các tình huống trong thực tế.

Khi bạn đã vượt qua hết được các vòng phỏng vấn, lúc này bạn sẽ đợi phản hồi của nhà tuyển dụng.

Mẹo để chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)

Dưới đây là các mẹo giúp bạn chuẩn bị câu trả lời trước các câu hỏi của nhà tuyển dụng:

  • Nghiên cứu về công ty: Bạn nên tìm hiểu về công ty trước khi đến phỏng vấn, bạn hãy tìm hiểu kỹ về công ty, ví dụ như mục tiêu hiện tại của công ty là gì? Vấn đề họ đang cần giải quyết là gì? Đối tượng mục tiêu của họ là ai? Với sự nghiên cứu này, bạn sẽ có thời gian để giải quyết được những vấn đề này bằng kinh nghiệm của mình trước khi đến phỏng vấn.
  • Nghiên cứu về hình thức phỏng vấn: Khi bắt đầu phỏng vấn, bạn hãy tận dụng cơ hội để hỏi nhà tuyển dụng về hướng đi của bài phỏng vấn. Hoặc bạn có thể học hỏi thêm kinh nghiệm với các hướng dẫn phỏng vấn qua các nguồn như Blinds hoặc trên các bài đăng thảo luận.
  • Xác định các kỹ năng của bản thân: Ví dụ như trong quá trình phỏng vấn, bạn cần thể hiện kinh nghiệm của mình với ngôn ngữ cơ sở dữ liệu SQL. Bạn hãy chuẩn bị để thảo luận về các kỹ năng kỹ thuật, phân tích và hình dung, cũng như sự nhạy bén trong kinh doanh và các kỹ năng mềm.
  • Nghiên cứu và thực hành các câu hỏi phỏng vấn: Thông qua các chương trình như Datacamp, bạn có thể thực hành các kỹ năng kỹ thuật hoặc xây dựng kinh nghiệm dự án của bản thân, cũng như các nghiên cứu điển hình về kinh doanh và phân tích.

Một số điều chính cần nhớ trước, trong và sau cuộc phỏng vấn nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)

Trước cuộc phỏng vấn

Nghiên cứu và thực hành càng nhiều càng tốt vừa để điều chỉnh bản thân, kỹ năng và kinh nghiệm với doanh nghiệp, bên cạnh đó bạn sẽ giải thích được lý do vì sao bạn ứng tuyển vào vị trí mà họ đang tuyển. Nếu phỏng vấn online, hãy kiểm tra kỹ mạng, video và âm thanh để đảm bảo rằng cuộc phỏng vấn diễn ra suôn sẻ

Thời gian diễn ra cuộc phỏng vấn

Bạn hãy cảnh giác với những câu hỏi được đặt ra. Người phỏng vấn có thể hỏi những câu hỏi chung chung như "Hãy cho tôi biết về bản thân bạn", bạn đừng lơ là vì thông qua những câu hỏi này, nhà tuyển dụng sẽ phân tích về bạn và hỏi những câu hỏi chuyên sâu.

Sau cuộc phỏng vấn

Bạn nên gửi email cảm ơn nhà tuyển dụng và người quản lý tuyển dụng trong thời gian đợi kết quả. Bên cạnh đó, thật tốt nếu bạn tận dụng được cơ hội để kết nối với họ sau cuộc phỏng vấn, để trả lời những câu hỏi mà bạn đã không kịp trả lời vì không đủ thời gian trước đó.

Bạn có thể tham khảo thêm bài viết này, để nắm được những câu hỏi cũng như câu trả lời mà nhà tuyển dụng hay hỏi.

10 câu hỏi phỏng vấn Data Analyst hay gặp và câu trả lời
Các cuộc phỏng vấn có thể rất đáng sợ. Nếu không chuẩn bị tốt, căng thẳng có thể dễ dàng xâm chiếm. Dưới đây là 10 câu hỏi của người phỏng vấn.
Những câu hỏi phỏng vấn Data Analyst hay gặp và câu trả lời

Lời kết

Mong là những tip trên sẽ giúp bạn, những ngưởi đang chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn ứng tuyển vào vị trí Data Analyst có được những kinh nghiệm ứng phó.

Điều quan trọng là bạn hãy chuẩn bị cho mình một tâm lý thât thoải mái và có sự nghiêm túc trong quá trình nghiên cứu theo những tip hướng dẫn ở trên.  

Bình tĩnh, tự tin và chiến thắng bạn nhé!

Nếu bạn có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab: https://200lab.io/khoa-hoc/khoa-hoc-data-analysis

Ngoài ra, bạn có thể nhấn vào link này để tham gia vào nhóm và nhận thêm nhiều tài liệu hữu ích khác về Data nhé!

Bài viết liên quan

Master data là gì? Sự khác nhau giữa Master data và Transaction data

Master data là tập hợp các định danh thống nhất và các thuộc tính mở rộng. Nó mô tả các thực thể cốt lõi của doanh nghiệp bao gồm khách hàng,.......

Master data là gì? Sự khác nhau giữa Master data và Transaction data
Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization

Bạn có thể tìm thấy danh sách các loại biểu đồ, nó sẽ hoạt động như một hướng dẫn đầy hữu ích giúp bạn lựa chọn được biểu đồ phù hợp với nhu cầu của bản thân....

Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization
Data Analysis with Excel: Analysis ToolPak

Bộ công cụ Analysis ToolPak trên Excel sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và đơn giản hóa các bước phân tích dữ liệu tài chính, thống kê ....

Data Analysis with Excel: Analysis ToolPak
Data Analysis with Excel: Solver

Excel có một công cụ được gọi là solver cung cấp các lệnh và các tính năng tùy chỉnh để giải quyết các vấn đề quyết định....

Data Analysis with Excel: Solver
Data Analysis with Excel: What-If Analysis

What-If Analysis trong Excel cho phép bạn thử các giá trị (scenarios) khác nhau cho các công thức....

Data Analysis with Excel: What-If Analysis
You've successfully subscribed to 200Lab Blog
Great! Next, complete checkout for full access to 200Lab Blog
Xin chào mừng bạn đã quay trở lại
OK! Tài khoản của bạn đã kích hoạt thành công.
Success! Your billing info is updated.
Billing info update failed.
Your link has expired.