Prepararse para las preguntas de la entrevista de análisis de datos. Las entrevistas pueden sentirse como abordar una montaña de temas técnicos, estadísticos y de negocios a la vez. Sin embargo, la preparación adecuada convierte esa montaña en una serie de pasos firmes y manejables. Al revisar las preguntas de la entrevista de análisis de datos que se hacen con más frecuencia, obtienes claridad sobre lo que buscan los reclutadores, desarrollas confianza en tu experiencia y perfeccionas historias que demuestran tu valor. Piensa en esta guía como tu hoja de ruta, y recuerda, la práctica inteligente supera a la memorización ciega cada vez. El Copiloto de Entrevistas de Verve AI es tu compañero de preparación más inteligente, que ofrece entrevistas simuladas adaptadas a roles de análisis. Empieza gratis en https://vervecopilot.com.
¿Qué son las preguntas de la entrevista de análisis de datos?
Las preguntas de la entrevista de análisis de datos son consultas que los equipos de contratación utilizan para evaluar cómo abordas la recopilación, limpieza, análisis e interpretación de datos. Los temas abarcan la lógica SQL, el razonamiento estadístico, la perspicacia empresarial, la visualización y las habilidades de comunicación. Dominar estas preguntas demuestra que puedes transformar números brutos en información que impulsa decisiones, una habilidad que anhela toda empresa impulsada por datos.
¿Por qué los entrevistadores hacen preguntas de entrevista de análisis de datos?
Los entrevistadores hacen preguntas de entrevista de análisis de datos para evaluar si puedes:
• Resolver problemas empresariales reales con datos
• Elegir herramientas y técnicas apropiadas bajo restricciones de tiempo
• Explicar hallazgos complejos en lenguaje sencillo para partes interesadas no técnicas
• Equilibrar la precisión con la practicidad cuando surgen compensaciones
• Colaborar entre equipos de ingeniería, producto y ejecutivos
Estas preguntas revelan tanto tus habilidades duras como cómo operarás día a día en un entorno centrado en los datos.
“El objetivo es convertir los datos en información, y la información en conocimiento.” — Carly Fiorina
Vista previa: Las 30 preguntas de la entrevista de análisis de datos
¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados y no estructurados?
¿Qué es la normalización de datos y por qué es importante en las bases de datos?
Describe cómo encontrarías el segundo salario más alto en una tabla.
¿Cómo manejarías los datos faltantes en un conjunto de datos?
Describe el proceso de limpieza de datos y por qué es importante.
¿Cómo calcularías la media y la mediana de una lista de números en Python?
¿Cuál es el propósito de un JOIN en SQL? Proporciona un ejemplo.
Explica la diferencia entre una clave primaria y una clave foránea.
¿Cómo contarías el número de ocurrencias de cada valor en una columna?
¿Cuál es la importancia de la visualización de datos en el análisis de datos?
¿Cómo leerías un archivo CSV y mostrarías las primeras cinco filas en Python?
Explica el concepto de pruebas A/B y su importancia en el análisis de datos.
¿Cómo recuperarías todos los registros donde el estado es Activo?
¿Cuáles son algunas herramientas comunes de análisis de datos que has utilizado?
¿Cómo extraerías solo los números pares de una lista en Python?
Explica la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado.
¿Cómo calcularías las ventas totales para cada producto?
¿Qué es una tabla dinámica y cómo se utiliza en el análisis de datos?
¿Cómo fusionarías dos diccionarios en uno en Python?
Describe la importancia de la integridad de los datos y cómo se puede mantener.
¿Cómo eliminarías registros duplicados de una tabla?
¿Cuáles son algunos indicadores clave de rendimiento (KPI) que rastrearías para un negocio?
¿Cómo crearías un gráfico de barras usando Matplotlib?
Explica el concepto de valores atípicos y cómo los manejarías.
¿Cómo encontrarías el valor promedio del pedido de una tabla de Pedidos?
¿Puedes compartir detalles sobre el conjunto de datos más extenso con el que has trabajado?
¿Has creado o trabajado con modelos estadísticos? Describe tu experiencia.
¿Qué paso de un proyecto de análisis de datos disfrutas más?
¿Cuáles son las características de un buen modelo de datos?
¿Cuáles son las desventajas del análisis de datos?
1. ¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados y no estructurados?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Los entrevistadores quieren confirmar que comprendes los tipos de datos fundamentales que encontrarás. La pregunta revela tu capacidad para clasificar fuentes de datos, anticipar desafíos de procesamiento y elegir técnicas de almacenamiento o análisis adecuadas. Dado que muchas preguntas de la entrevista de análisis de datos evalúan el conocimiento fundamental, distinguir las tablas estructuradas de texto o imágenes desordenadas indica que puedes asignar la herramienta correcta a los datos correctos.
Cómo responder:
Explica que los datos estructurados se ajustan a esquemas predefinidos (filas, columnas, tipos de datos), lo que facilita las bases de datos relacionales y SQL. Los datos no estructurados carecen de dicho esquema, apareciendo como correos electrónicos, publicaciones sociales, audio o imágenes, lo que exige un almacenamiento flexible como lagos de datos y técnicas como NLP o visión por computadora. Resalta las implicaciones para el rendimiento de las consultas, la escalabilidad y las estrategias de preprocesamiento.
Ejemplo de respuesta:
“En la práctica, pienso en la estructura como en estantes de almacén. Los datos estructurados están ordenados y etiquetados: IDs de clientes, marcas de tiempo, cantidades, por lo que los consulto con SQL y uno tablas en segundos. Los datos no estructurados son más como un gran contenedor de fotos y registros de chat. Antes de obtener información, tengo que etiquetarlos o transformarlos con NLP o reconocimiento de imágenes, y luego almacenarlos en un lago de datos. Saber con qué tipo estoy tratando me permite planificar canalizaciones de ingesta, elegir costos de almacenamiento sabiamente y cumplir los plazos de informes que importan al negocio.”
2. ¿Qué es la normalización de datos y por qué es importante en las bases de datos?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Esta pregunta verifica tu comprensión de los principios de diseño relacional. Las empresas quieren analistas que reduzcan la redundancia, eviten anomalías de actualización y mantengan la precisión de los datos en los informes. Comprender la normalización también indica que puedes colaborar bien con los ingenieros de datos que mantienen los estándares del almacén de datos, un enfoque frecuente de las preguntas de la entrevista de análisis de datos.
Cómo responder:
Define la normalización como la división de datos en tablas relacionadas utilizando claves para que cada hecho viva en un solo lugar. Repasa las consecuencias de un diseño deficiente: información de clientes duplicada, direcciones inconsistentes, consultas lentas. Haz referencia a las formas normales comunes hasta 3NF y enfatiza el equilibrio entre la normalización y las necesidades de rendimiento en el análisis.
Ejemplo de respuesta:
“En un proyecto, notamos tres tablas separadas que almacenaban correos electrónicos de clientes. Un simple cambio en un sistema no se propagó, por lo que marketing envió campañas a direcciones desactualizadas. Propuse normalizar esos atributos en una sola tabla de clientes con claves sustitutas, y luego referenciarlas en todas partes. Eso redujo el almacenamiento en un 20 por ciento y eliminó la confusión para los analistas que unían datos. En resumen, la normalización mantiene intacta nuestra única fuente de verdad y garantiza que cada panel que ve el equipo ejecutivo coincida con la realidad.”
3. Describe cómo encontrarías el segundo salario más alto en una tabla.
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Los equipos de contratación adoran acertijos lógicos pequeños que revelan fluidez en SQL. Prueban si puedes pensar en conjuntos, manejar casos extremos como duplicados o nulos, y comunicar razonamientos paso a paso. Entre las preguntas clásicas de la entrevista de análisis de datos, esta diferencia rápidamente a los candidatos que memorizan la sintaxis de aquellos que razonan sobre la clasificación y el filtrado.
Cómo responder:
Describe los enfoques de clasificación, como ordenar los salarios en orden descendente y compensar una fila, o seleccionar el salario máximo por debajo del máximo absoluto. Menciona el manejo de empates: ¿queremos el valor único del segundo o la segunda fila? Clarifica las suposiciones y demuestra que puedes traducir la lógica a cualquier dialecto SQL que utilice la empresa.
Ejemplo de respuesta:
“Comenzaría confirmando que queremos el valor distinto del segundo más alto, no solo la segunda fila en la lista ordenada. Con eso aclarado, filtraría los salarios inferiores al máximo, y luego tomaría el nuevo máximo de ese subconjunto. Conceptualmente, es clasificar sin necesidad de funciones de ventana, por lo que se ejecuta en la mayoría de los sabores de SQL. En producción, lo envolvería en una vista reutilizable y agregaría pruebas para garantizar que las nuevas bandas salariales no rompan los informes para RR. HH.”
4. ¿Cómo manejarías los datos faltantes en un conjunto de datos?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Los datos incompletos plagán a todas las organizaciones. Los entrevistadores sondean si eliges métodos cuidadosamente en lugar de eliminar por defecto. Evalúan tu comprensión de las suposiciones de "faltante al azar", el sesgo del modelo descendente y la comunicación con las partes interesadas sobre las compensaciones, una competencia central señalada por muchas preguntas de la entrevista de análisis de datos.
Cómo responder:
Discute el diagnóstico del patrón de datos faltantes; la cuantificación del impacto; la eliminación de filas solo cuando sea seguro; la imputación con la media, mediana, moda o modelos predictivos; y el marcado de los valores imputados para su transparencia. Enfatiza la documentación de las elecciones y la validación de los resultados contra un conjunto de retención.
Ejemplo de respuesta:
“En un proyecto de atención médica, el 15 por ciento de los valores de colesterol de los pacientes estaban en blanco. Eliminar esas filas sesgaría las puntuaciones de riesgo hacia clientes más sanos. Analicé los datos, vi que las brechas se agrupaban por clínicas específicas y usé las medianas a nivel de clínica para la imputación, al mismo tiempo que agregaba una bandera binaria 'fue_imputado'. Después de volver a ejecutar el modelo, los resultados se mantuvieron estables y los médicos aceptaron los registros marcados como un recordatorio de los problemas de calidad de los datos, convirtiendo un posible punto ciego en una métrica procesable.”
5. Describe el proceso de limpieza de datos y por qué es importante.
Por qué podrías recibir esta pregunta:
La limpieza de datos suele ser el 60-80 por ciento del tiempo del proyecto. Los entrevistadores quieren pruebas de que respetas esa realidad y tienes un plan de juego sistemático. Dado que las preguntas de la entrevista de análisis de datos a menudo separan a los teóricos de los profesionales, detallar las tareas reales de limpieza transmite credibilidad práctica.
Cómo responder:
Divide la limpieza en perfilado, estandarización de formatos, resolución de duplicados, manejo de valores atípicos, corrección de tipos incorrectos y documentación de pasos. Enfatiza los resultados comerciales: datos más limpios generan confianza en los paneles, iteraciones de modelos más rápidas y menos correcciones de emergencia.
Ejemplo de respuesta:
“Al principio de mi carrera, construí un panel de valor de vida del cliente que se veía fantástico, hasta que finanzas señaló números con millones de diferencia. ¿La causa raíz? Los CSV ingeridos tenían comas en campos numéricos, convirtiendo 1,000 en 1. Aprendí a comenzar cada proyecto con un perfilado: verificando rangos, tipos, unicidad y uniones. Ahora mi canalización estandariza unidades, armoniza formatos de fecha, elimina duplicados basándose en claves compuestas y almacena un registro de cambios. Como resultado, las partes interesadas confían en las información porque confían en los datos.”
6. ¿Cómo calcularías la media y la mediana de una lista de números en Python?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Aunque simple, la pregunta evalúa tu comodidad al traducir conceptos estadísticos a código práctico. Los reclutadores buscan claridad sobre las funciones integradas, el manejo de listas vacías y la precisión numérica. Es una prueba rápida de referencia en medio de preguntas más amplias de la entrevista de análisis de datos.
Cómo responder:
Explica la importación de una biblioteca de estadísticas o numérica, la pasada de la lista y la captura segura de errores si la lista está vacía. Menciona que la media es el promedio aritmético, la mediana es el punto medio, y ambos son sensibles a los valores atípicos de manera diferente.
Ejemplo de respuesta:
“Cuando necesito una respuesta rápida, recurro al módulo de estadísticas de Python: media para el promedio, mediana para el valor central. Para arrays más grandes, cambio a NumPy porque está vectorizado. Siempre envuelvo la llamada en una verificación de lista vacía para evitar errores en tiempo de ejecución, y convierto las entradas a flotante para mantener la precisión. Este pequeño hábito me salvó en un panel de IoT en tiempo real donde ráfagas de sensores vacías rompieron brevemente la agregación.”
7. ¿Cuál es el propósito de un JOIN en SQL? Proporciona un ejemplo.
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Los JOIN se encuentran en el corazón del análisis relacional. Los entrevistadores evalúan si comprendes los JOIN internos, izquierdos, derechos y completos, y si puedes elegir el correcto rápidamente. Entre las preguntas de la entrevista de análisis de datos, demostrar maestría en JOIN muestra que puedes combinar fuentes de datos para crear información integral.
Cómo responder:
Describe los JOIN como formas de fusionar tablas en claves relacionadas. Contrasta los tipos: interno devuelve solo coincidencias, izquierdo preserva todas las filas de la tabla izquierda, derecho viceversa, completo mantiene todo. Discute casos de uso reales como vincular pedidos a clientes y menciona consideraciones de rendimiento con indexación.
Ejemplo de respuesta:
“En análisis de ventas minoristas, frecuentemente uno nuestra tabla de Pedidos con Clientes en customer_id para vincular ingresos con demografía. Para un informe de impacto de campaña, usé un left join para que cada pedido permaneciera a la vista, incluso aquellos sin un punto de contacto de marketing, lo que nos permitió detectar tráfico orgánico. Al indexar ambas claves de unión, redujimos el tiempo de ejecución de minutos a segundos, haciendo que el panel se actualizara durante las reuniones ejecutivas.”
8. Explica la diferencia entre una clave primaria y una clave foránea.
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Las claves garantizan la integridad relacional. Al preguntar esto, los entrevistadores juzgan si puedes diseñar tablas que se vinculen de manera confiable y eviten registros huérfanos. Es un clásico en las preguntas de la entrevista de análisis de datos porque la incomprensión de las claves conduce a uniones incorrectas y a información engañosa.
Cómo responder:
Indica que una clave primaria identifica de forma única cada fila en su propia tabla, no puede ser nula y a menudo tiene un índice. Una clave foránea aparece en una tabla hija, haciendo referencia a la clave primaria de la tabla padre para representar relaciones. Enfatiza los efectos en cascada y las restricciones referenciales.
Ejemplo de respuesta:
“Piensa en la clave primaria como un número de pasaporte: único para cada viajero. Una clave foránea es el billete de avión que hace referencia a ese pasaporte, lo que demuestra que el viajero existe. En un data mart financiero, impusimos restricciones de clave foránea entre transacciones y cuentas para que ninguna transacción pudiera apuntar a una cuenta inexistente, protegiéndonos de pesadillas de reconciliación posteriores.”
9. ¿Cómo contarías el número de ocurrencias de cada valor en una columna?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Los recuentos de frecuencia son fundamentales para el análisis exploratorio de datos y la generación de informes. La pregunta mide tu comodidad con la agregación y la agrupación, el pan y la mantequilla de las preguntas de la entrevista de análisis de datos que involucran estadísticas descriptivas.
Cómo responder:
Describe la agrupación de la columna y el uso de una agregación de recuento. Menciona la ordenación de los resultados, el manejo de nulos por separado y la confirmación de los resultados con herramientas de perfilado de datos.
Ejemplo de respuesta:
“Para la auditoría de mi catálogo de productos, agrupé el campo de categoría y conté filas para detectar categorías sobrepobladas o subrepresentadas. Después de ordenar los recuentos de forma descendente, nos dimos cuenta de que el 40 por ciento de los artículos estaban en un cubo genérico de 'Otros'. Eso inició un proyecto de reclasificación que aumentó la tasa de conversión de búsqueda.”
10. ¿Cuál es la importancia de la visualización de datos en el análisis de datos?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
La visualización une números brutos y comprensión humana. Los empleadores buscan analistas que puedan crear visuales que persuadan a los tomadores de decisiones. Por lo tanto, las preguntas de la entrevista de análisis de datos a menudo sondean tu filosofía y conjunto de herramientas para contar historias visuales.
Cómo responder:
Enfatiza la detección de patrones, la comunicación rápida de información, la participación de las partes interesadas y la guía para la acción. Menciona tipos de gráficos, cómo evitar la tergiversación y cómo adaptar la complejidad a la audiencia.
Ejemplo de respuesta:
“Considero la visualización como la última milla del análisis. Cuando rediseñé nuestro panel de ingresos semanal en Tableau, reemplacé tablas densas con un simple gráfico de líneas con bandas de pronóstico. La dirección vio instantáneamente caídas estacionales y autorizó promociones dirigidas. La visualización convirtió páginas de números en un momento de 'ajá' de diez segundos.”
11. ¿Cómo leerías un archivo CSV y mostrarías las primeras cinco filas en Python?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Leer datos externos es el primer paso en muchos flujos de trabajo. Los entrevistadores lo utilizan para confirmar que puedes pasar de archivos sin procesar a entornos de análisis rápidamente, un tema esencial en las preguntas de la entrevista de análisis de datos.
Cómo responder:
Menciona el uso de una biblioteca de dataframes, la pasada del nombre del archivo, la opción de establecer delimitadores o codificaciones, y luego la previsualización con una función head. Discute el manejo de archivos grandes a través de la división en fragmentos.
Ejemplo de respuesta:
“Al incorporar datos de rotación de clientes, cargo el CSV con pandas read_csv, especifico UTF-8 para evitar fallos de codificación y verifico inmediatamente df.head() para confirmar columnas y tipos. Si el archivo es enorme, leo los primeros un millón de filas con nrows para validar la estructura antes de procesar el resto en fragmentos para mantener la memoria bajo control.”
12. Explica el concepto de pruebas A/B y su importancia en el análisis de datos.
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Las pruebas A/B conectan los datos con la toma de decisiones. Los entrevistadores quieren pruebas de que comprendes el diseño experimental, la significancia estadística y la interpretación empresarial, una de las preguntas de la entrevista de análisis de datos más comunes para roles de producto.
Cómo responder:
Define las pruebas A/B como la comparación de dos variantes bajo condiciones controladas, la aleatorización de usuarios, el seguimiento de métricas y el uso de pruebas estadísticas para inferir diferencias. Resalta la planificación del tamaño de la muestra, la evitación de sesgos y la traducción de resultados en cambios de producto.
Ejemplo de respuesta:
“Cuando rediseñamos nuestro flujo de pago, dividimos el tráfico 50-50 entre los diseños antiguo y nuevo. Calculamos previamente el tamaño de muestra necesario para detectar un aumento de un punto porcentual en la conversión con un 95% de confianza. Después de dos semanas, la variante mostró un aumento significativo del 1,4%, por lo que la implementamos. Enmarcar los resultados en dólares, aproximadamente 400.000 dólares de beneficio anual, ayudó a la dirección a decidir rápidamente.”
13. ¿Cómo recuperarías todos los registros donde el estado es Activo?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Filtrar filas es fundamental para la generación de informes. Esta pregunta evalúa tu aptitud para consultas condicionales e indexación, reflejando las tareas diarias enfatizadas en las preguntas de la entrevista de análisis de datos.
Cómo responder:
Discute la selección de todas las columnas donde la columna de estado es igual a Activo, asegurando la sensibilidad a mayúsculas y minúsculas, y posiblemente agregando índices para una recuperación más rápida en tablas grandes.
Ejemplo de respuesta:
“En nuestra base de datos de suscripciones, filtro por status = ‘Activo’ para alimentar los paneles de retención mensuales. Para mantener las consultas rápidas en 50 millones de filas, colocamos un índice parcial en la columna de estado, reduciendo el tiempo de recuperación de 30 segundos a menos de dos. Eso marcó la diferencia entre hojas de cálculo estáticas e informes interactivos de autoservicio.”
14. ¿Cuáles son algunas herramientas comunes de análisis de datos que has utilizado?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Las herramientas revelan tu flexibilidad y profundidad de flujo de trabajo. Los entrevistadores buscan un equilibrio de software de programación, BI y estadístico. Esta categoría de preguntas de la entrevista de análisis de datos revela si puedes encajar en su pila tecnológica.
Cómo responder:
Enumera herramientas como Python, R, SQL, Tableau, Power BI, Excel o SAS, mencionando los contextos en los que cada una destaca. Enfatiza la voluntad de aprender nuevas plataformas e integrarlas en las canalizaciones.
Ejemplo de respuesta:
“Utilizo Python y Jupyter para la manipulación de datos pesada y modelado, Tableau para paneles de partes interesadas y SQL para el almacén de datos. En un proyecto de atribución de marketing, uní datos de clickstream en SQL, modelé el aumento en Python y compartí información a través de Tableau; una sola herramienta rara vez lo resuelve todo, por lo que la pila importa.”
15. ¿Cómo extraerías solo los números pares de una lista en Python?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Esto pone a prueba tu capacidad para aplicar lógica simple de manera eficiente, filtrando arrays de datos sin complicarlos demasiado. Incluso las tareas de programación menores aparecen en las preguntas de la entrevista de análisis de datos para evaluar la fluidez de la codificación.
Cómo responder:
Explica la iteración a través de la lista, la verificación de si cada elemento módulo dos es igual a cero y la recopilación de aquellos que cumplen la condición. Menciona las comprensiones de listas para una sintaxis concisa y el manejo seguro de entradas no enteras.
Ejemplo de respuesta:
“Para un script rápido de validación de datos, recorro los IDs de transacción, me quedo con los divisibles por dos y registro el resto para su revisión. Usar una comprensión de lista lo convierte en una línea legible. En producción, envuelvo la lógica en un try-except para omitir cualquier entrada no numérica, protegiendo la canalización ETL de fallos por datos erróneos.”
16. Explica la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado.
Por qué podrías recibir esta pregunta:
La alfabetización en aprendizaje automático se espera cada vez más. Al preguntar esto, los reclutadores evalúan si puedes elegir la familia de algoritmos correcta para un problema, algo fundamental entre las preguntas avanzadas de la entrevista de análisis de datos.
Cómo responder:
Aclara que el aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para predecir resultados, los ejemplos incluyen regresión y clasificación. El aprendizaje no supervisado busca estructura oculta en datos no etiquetados, como agrupamiento o reducción de dimensionalidad. Proporciona casos de uso reales.
Ejemplo de respuesta:
“Al predecir la probabilidad de rotación, utilizo aprendizaje supervisado porque sabemos qué clientes se fueron. Para segmentar usuarios por comportamiento sin etiquetas previas, recurro al agrupamiento no supervisado. Elegir el paradigma correcto reduce el tiempo de desarrollo y mejora la relevancia del modelo.”
17. ¿Cómo calcularías las ventas totales para cada producto?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Agregar por grupo es una operación SQL fundamental. Esta pregunta de la entrevista de análisis de datos evalúa tu capacidad para resumir datos para paneles y planificación.
Cómo responder:
Explica la agrupación de registros por identificador de producto, la suma del monto de las ventas, la opción de unir a una tabla de productos para obtener nombres y la ordenación de los resultados. Menciona la indexación y el manejo de nulos.
Ejemplo de respuesta:
“En nuestra plataforma de comercio, agrupamos las líneas de pedido por SKU, sumamos los ingresos y los unimos a la dimensión del producto para facilitar la lectura. Esto alimenta el widget de los más vendidos en el sitio. Para evitar datos obsoletos, materializamos el resultado diariamente, lo que brinda al equipo de marketing números actualizados sin sobrecargar las tablas transaccionales.”
18. ¿Qué es una tabla dinámica y cómo se utiliza en el análisis de datos?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Las tablas dinámicas muestran resúmenes multidimensionales rápidos. Los entrevistadores las ven como un sustituto de tu capacidad para segmentar y analizar datos sin codificación pesada, algo común en las preguntas de la entrevista de análisis de datos dirigidas a roles con mucho uso de Excel.
Cómo responder:
Define una tabla dinámica como una herramienta de resumen interactiva que agrupa datos a través de filas y columnas, aplicando agregaciones como suma o recuento. Detalla casos de uso como el seguimiento de ingresos mensuales por región y canal, y enfatiza su velocidad para el análisis exploratorio.
Ejemplo de respuesta:
“Una vez me pidieron que explicara una caída de ingresos del 10 por ciento en dos horas. Usando una tabla dinámica de Excel, arrastré Región y Mes a las filas y Ventas a los valores, viendo instantáneamente que la caída se concentraba en un territorio. Esa información impulsó una campaña dirigida, demostrando que una simple tabla dinámica puede revelar patrones procesables rápidamente.”
19. ¿Cómo fusionarías dos diccionarios en uno en Python?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Fusionar diccionarios prueba el conocimiento del lenguaje y la atención a las colisiones de claves, tareas pequeñas pero prácticas en las preguntas de la entrevista de análisis de datos donde la creación de secuencias de canalizaciones es rutinaria.
Cómo responder:
Describe la descompresión de ambos diccionarios en uno nuevo, señalando que las duplicados posteriores anulan a los anteriores. Menciona alternativas como update() o bucles dependiendo de la compatibilidad de la versión.
Ejemplo de respuesta:
“En un script de enriquecimiento de datos, combino un diccionario de atributos base con detalles externos del CRM. Los fusiono en una sola línea, permitiendo que los valores del CRM anulen los predeterminados si las claves se superponen. Luego registro las claves sobrescritas para auditar cambios inesperados, asegurando que no haya deriva silenciosa de datos.”
20. Describe la importancia de la integridad de los datos y cómo se puede mantener.
Por qué podrías recibir esta pregunta:
La integridad significa que las partes interesadas confían en los resultados. Los entrevistadores exploran tu comprensión de la validación, la gobernanza y la seguridad, temas clave en muchas preguntas de la entrevista de análisis de datos.
Cómo responder:
Explica que la integridad abarca la precisión, la consistencia y la fiabilidad. Las técnicas de mantenimiento incluyen restricciones, sumas de verificación, auditorías, controles de acceso y monitoreo de anomalías.
Ejemplo de respuesta:
“En una fintech, usamos sumas de verificación a nivel de fila y reconciliaciones nocturnas contra extractos bancarios. Cuando aparecían discrepancias, las alertas se activaban antes de que salieran los informes. Al automatizar las comprobaciones de integridad, evitamos errores de millones de dólares y generamos confianza ejecutiva en nuestra plataforma de análisis.”
21. ¿Cómo eliminarías registros duplicados de una tabla?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
La deduplicación es fundamental para la precisión. Esta pregunta mide tu capacidad para identificar la lógica de duplicación y eliminar filas adicionales de forma segura, un tema recurrente en las preguntas de la entrevista de análisis de datos.
Cómo responder:
Describe la clasificación de filas particionadas por la clave duplicada y la eliminación de aquellas con rango mayor que uno. Enfatiza la copia de seguridad de los datos y la prueba en un subconjunto antes de la eliminación permanente.
Ejemplo de respuesta:
“En nuestra tabla de clientes, teníamos duplicados causados por un campo de correo electrónico no único. Creé una copia provisional, identifiqué duplicados por correo electrónico y fecha de registro, conservé el registro más temprano y eliminé el resto. Después de la validación, fusionamos el conjunto limpio de nuevo. Ventas notaron un aumento del 5 por ciento en la precisión de la campaña de CRM de inmediato.”
22. ¿Cuáles son algunos indicadores clave de rendimiento (KPI) que rastrearías para un negocio?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Los KPI alinean el análisis con la estrategia. Los entrevistadores utilizan esta pregunta de la entrevista de análisis de datos para ver si piensas más allá de los números hacia el impacto empresarial.
Cómo responder:
Adapta los KPI a la industria: ingresos, costo de adquisición de clientes, tasa de conversión, rotación, NPS o participación. Explica por qué cada uno es importante y cómo visualizarías las tendencias.
Ejemplo de respuesta:
“Para una empresa SaaS, rastreo los ingresos recurrentes mensuales, la retención neta en dólares, la rotación y el ingreso promedio por usuario. Estos cuatro KPI ofrecen una imagen holística de crecimiento, salud y eficiencia. Los muestro en un único panel ejecutivo con umbrales de objetivos para generar acción rápida.”
23. ¿Cómo crearías un gráfico de barras usando Matplotlib?
Why you might get asked this:
La codificación de visualización aparece en las evaluaciones técnicas. Los reclutadores evalúan si puedes traducir conceptos en scripts reproducibles; por lo tanto, se incluye entre las preguntas de la entrevista de análisis de datos.
Cómo responder:
Detalla la importación de la biblioteca, la definición de categorías y valores, la gráfica de barras, la adición de títulos y etiquetas, y el guardado o visualización de la figura. Ilustra un buen diseño: colores, límites de ejes y legibilidad.
Ejemplo de respuesta:
“Al informar las inscripciones mensuales por canal, cargo Matplotlib, paso los canales como eje X y las inscripciones como alturas, elijo los colores de marca aprobados por la empresa, etiqueto claramente los ejes y agrego anotaciones de valor. Luego guardo el PNG en nuestra unidad compartida, permitiendo que la herramienta de BI lo recoja automáticamente para el boletín semanal.”
24. Explica el concepto de valores atípicos y cómo los manejarías.
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Los valores atípicos distorsionan las métricas y los modelos. Los entrevistadores necesitan saber que puedes detectarlos y gestionarlos sin descartar información valiosa, lo que los convierte en un elemento básico entre las preguntas de la entrevista de análisis de datos.
Cómo responder:
Define los valores atípicos como valores extremos fuera de la distribución esperada. Describe la detección a través de reglas estadísticas o visualización, evalúa si son errores o eventos raros pero reales, y decide eliminar, limitar, transformar o investigar más a fondo.
Ejemplo de respuesta:
“En un conjunto de datos de ventas, detecté un solo pedido por valor de 10 millones de dólares, muy por encima de los 1.000 dólares típicos. La investigación mostró que se trataba de una licencia empresarial legítima. En lugar de eliminarlo, reduje los valores de ingresos para los promedios, pero conservé el punto para el informe de ingresos máximos. Eso mantuvo las tendencias generales justas mientras se preservaba la historia del gran acuerdo para marketing.”
25. ¿Cómo encontrarías el valor promedio del pedido de una tabla de Pedidos?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Esto evalúa tu capacidad para calcular agregaciones simples, trabajo diario que se aborda en muchas preguntas de la entrevista de análisis de datos.
Cómo responder:
Explica la suma de los valores de los pedidos dividida por el recuento de pedidos o el uso de una función de promedio. Confirma la exclusión de pedidos cancelados, problemas de moneda o devoluciones si es necesario.
Ejemplo de respuesta:
“Para la planificación trimestral, calculo el valor promedio del pedido solo en pedidos completados, excluyendo reembolsos. Al extraer los ingresos totales y dividirlos por el recuento de pedidos, finanzas pronostica el gasto promocional con mayor precisión.”
26. ¿Puedes compartir detalles sobre el conjunto de datos más extenso con el que has trabajado?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
La escala expone la perspicacia de ingeniería. Los entrevistadores quieren garantías de que puedes manejar grandes volúmenes de datos, una historia que a menudo se explora en las preguntas de la entrevista de análisis de datos.
Cómo responder:
Describe el tamaño del conjunto de datos, la variedad, la velocidad, el almacenamiento, las herramientas, los desafíos y los resultados. Muestra las optimizaciones que implementaste.
Ejemplo de respuesta:
“Gestioné un conjunto de datos de clickstream que alcanzaba los 3 mil millones de filas por día. Almacenamos los registros brutos en S3, luego los particionamos y comprimimos con Parquet en Spark. Al podar particiones por fecha y session_id, redujimos el tiempo de consulta de horas a minutos, lo que permitió un análisis de embudo en tiempo real que informó experimentos de producto.”
27. ¿Has creado o trabajado con modelos estadísticos? Describe tu experiencia.
Por qué podrías recibir esta pregunta:
El modelado muestra profundidad analítica. Las preguntas de la entrevista de análisis de datos aquí evalúan tu participación práctica y tu capacidad para explicar métodos de manera simple.
Cómo responder:
Resume el objetivo del proyecto, el tipo de modelo, la preparación de datos, la evaluación y la acción empresarial. Reflexiona sobre las lecciones aprendidas.
Ejemplo de respuesta:
“Preparo datos para una regresión logística que predice la probabilidad de rotación de aplicaciones móviles. Las características incluían frecuencia de sesión, recurrencia y compras dentro de la aplicación. El modelo alcanzó un AUC de 0.82. Marketing utilizó las puntuaciones de probabilidad para activar ofertas de retención. Iteré semanalmente, alimentando nuevos eventos y reentrenando para mantener el aumento estable.”
28. ¿Qué paso de un proyecto de análisis de datos disfrutas más?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Esto revela pasión y ajuste. Las preguntas de la entrevista de análisis de datos sobre preferencias ayudan a los reclutadores a colocarte en tareas en las que sobresaldrás.
Cómo responder:
Elige una etapa (descubrimiento, manipulación, modelado, visualización) y vincúlala con el impacto y el trabajo en equipo. Equilibra la honestidad con la flexibilidad.
Ejemplo de respuesta:
“Me encanta el momento después de la exploración cuando las hipótesis se cristalizan y construyo el primer modelo o visualización que confirma, o aplasta, una teoría. Esa chispa de conocimiento, y luego traducirla para que los socios comerciales digan ‘ahora entiendo’, es la razón por la que elegí el análisis.”
29. ¿Cuáles son las características de un buen modelo de datos?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Los modelos de calidad sustentan informes fiables. Los entrevistadores utilizan esta pregunta de la entrevista de análisis de datos para evaluar el pensamiento arquitectónico.
Cómo responder:
Indica que un buen modelo es preciso, interpretable, escalable, flexible y alineado con los objetivos comerciales. Debe manejar el crecimiento con gracia y ser mantenible.
Ejemplo de respuesta:
“Evalúo modelos en tres frentes: relevancia comercial, robustez técnica y adaptabilidad. Por ejemplo, nuestro pronóstico de demanda utilizó boosting de gradiente para alcanzar una precisión del 95%, pero también construimos paneles interpretables para que los planificadores confiaran en los números y pudieran ajustar las suposiciones durante las promociones.”
30. ¿Cuáles son las desventajas del análisis de datos?
Por qué podrías recibir esta pregunta:
Ninguna herramienta es perfecta. Los entrevistadores buscan un pensamiento equilibrado, un hilo común en las preguntas reflexivas de la entrevista de análisis de datos.
Cómo responder:
Discute los riesgos de privacidad, la parálisis por análisis, los costos de recursos, los posibles sesgos y la mala interpretación. Sugiere mitigaciones.
Ejemplo de respuesta:
“El análisis de datos puede ser contraproducente cuando los equipos persiguen correlaciones espurias o violan la privacidad. Una vez presencié un proyecto que casi publicaba información de salud sensible sin el consentimiento adecuado. Pausamos, anonimizamos los datos y buscamos una revisión ética. Un escepticismo saludable y un marco de gobernanza mantienen el análisis útil, no dañino.”
Otros consejos para prepararse para las preguntas de la entrevista de análisis de datos
• Practica en voz alta con un reclutador de IA como Verve AI Interview Copilot para refinar respuestas y el ritmo.
• Crea un plan de estudio: alterna la revisión de teoría, ejercicios de SQL y estudios de caso simulados.
• Grábate explicando gráficos a amigos no técnicos para perfeccionar la narración.
• Utiliza bancos de preguntas específicos de la empresa en la plataforma Verve AI para una preparación específica.
• Simula el estrés de una entrevista real cronometrando las respuestas y recibiendo entrenamiento en tiempo real: Verve AI ofrece un plan gratuito para que puedas comenzar hoy mismo.
• Mantente actualizado: sigue blogs de la industria, podcasts y comunidades como r/datascience o reuniones locales.
• Finalmente, descansa bien antes del gran día; la claridad vence al atracón.
“El éxito es donde la preparación y la oportunidad se encuentran.” — Bobby Unser
Miles de buscadores de empleo utilizan Verve AI para conseguir sus trabajos soñados. Con entrevistas simuladas específicas para roles, ayuda con currículums y entrenamiento inteligente, tu entrevista de análisis de datos acaba de ser más fácil. Empieza ahora gratis en https://vervecopilot.com.
Preguntas Frecuentes
P1: ¿Cuánto tiempo debo dedicar a prepararme para las preguntas de la entrevista de análisis de datos?
R1: Asigna al menos dos semanas para una práctica estructurada: SQL diario, repasos de estadísticas y entrevistas simuladas, luego reduce a una revisión ligera antes del día de la entrevista.
P2: ¿Necesito conocimientos avanzados de aprendizaje automático para puestos de nivel inicial?
R2: La mayoría de los roles de nivel inicial enfatizan SQL, Excel y estadísticas básicas. Conocer los conceptos básicos del aprendizaje supervisado ayuda, pero el ML profundo no siempre es necesario.
P3: ¿Cómo puedo demostrar el impacto empresarial en mis respuestas?
R3: Cuantifica los resultados (aumentos porcentuales, ahorros en dólares, reducciones de tiempo) y vincúllalos a los objetivos de la empresa. La narración es clave.
P4: ¿Qué pasa si no sé una respuesta durante la entrevista?
R4: Mantén la calma, articula tu proceso de pensamiento y describe cómo encontrarías la respuesta. La honestidad más la resolución de problemas a menudo dejan una impresión positiva.
P5: ¿Son necesarias las certificaciones?
R5: Las certificaciones pueden indicar compromiso, pero no son obligatorias. Los proyectos prácticos y las explicaciones claras tienen más peso para muchos gerentes de contratación.
