データ分析職面接スキル｜Googleの人材採用希望から得った面接を成功させる秘密！
この考え方から、私たちIT業従事者は何かを得ますか？それから、データ分析職を例に、面接を突破するための普遍的なコツを紹介します！
技術的質問
技術的な質問を通じて、候補者は技術能力を示し、面接官によって職の要件を満たすかどうかが評価されます。 技術は、面接成否の鍵です。
常に以下の質問を受けるかもしれません
確率・統計：確率論と統計的推測を含み、一般的な確率分布、サンプリング、仮説検定法に関する知識を有する。
機械学習：主に一般的的な機械学習とアルゴリズム。
プログラミング：主にSQLとpythonの基本的なプログラミング、一部アルゴリズムプログラミングの検討も行う。
スキル
Think out loud
考えったことを明らかに言います。 これを行う理由、一つは思考のプロセスを明確にすること、もう一つは面接官にあなたの考えを知ってもらい、インターアクションを生み出すことです。
Ask for clarifications
面接では、必ずしも明確な質問が与えられるわけではありません。しかし、考えられる仮説や極端な状況について、よく面接官に質問することがお役に立てます。
Talk before you write
コードを書く前に、自分の解決策を考えてください。それが面接官に否定されたら、より良いアイデアに置き換え、最終的に良いアルゴリズムを出せます。
Test your solution
コードを書いたら、テストを実施することを意識してください。
候補者： やばい！ 面接官からこんな質問をされて、答えられない…
IT視界：知識を忘れてしまったにしても、今まで全く聞かなかったにしても、緊張しないでください。 知識には限界がなく、理解できないや覚えられないのは当然ですよ。 簡単すぎる質問でない限り、ほとんどの面接官が適切な説明とヒントを与えますよ～
行動についての質問
行動に関する問題を通して、候補者は過去の経験やその時に使われた解決策をアピールします。 だから、履歴書での職務履歴やプロジェクト経験についてよく質問されます。
［職務履歴は候補者が何をしてきたかを反映することで、プロジェクト経験は、特定の分野における実践のスキル、技術に精通している程度を反映します。］
常に以下の質問を受けるかもしれません
これまでに手がけたデータプロジェクトは？ 検証方法を仮説してください
プロジェクトで発生した問題は何ですか？
前問の問題点はどのように解決されたのでしょうか？
スキル
▲見どころを選ぶのはもちろんですが、応募するポジションとの関連性も重視してください
プロジェクト経験選択原則：
仕事のマッチング度の高さ★★★個人参加度が比較的高いこと★★★お客様の評判が高いこと★★プロジェクト規模が大きいこと★★
▲論理的思考と問題解決のスキルを示します
よく使用されるロジックはSTARルールです。これを利用して、自分のソリューションをきちんと表示できます。
STAR：Situation（状況）、Task（タスク）、Action（アクション）、Result（結果）。
▲自信を表現します
プロジェクトの経験を説明するときは、積極性かつ自信を持ってください。 あなたはこのプロジェクトを経験したなので、面接官はあなたほど詳細を知らないはずです。そのため、自信を持ってトピックを主導する役を担います。 さらに、面接官はあなたの見どころを見つけるのを手伝う義務はなく、またあなたほどにプロジェクトを知らないので、あなたは会話の主導権を握り、プロジェクトの見どころを伝えるため率先して行動しなければなりません。
仮説に基づく質問
これらの問題は一般的に、あなたの応募ポジションでの正社員がよく遭うことです。仮定類質問により、面接官は候補者の思考と問題解決のスキルを観察します。
ポジションによっては、問題の重点も異なります。 質問の範囲には製品、業務、ビジネス、チームワークなどが含まれるかもしれません。
スキル
行動方法は重要ですが、それを行う理由はもっと重要です。
決まった答えがない分、仮定類質問は本当の自分を反映するのに最適な方法です。面接官はこうして「この人、一緒に働けるか」を判断します。
少し想像力を働かせて、問題の状況に身を置いてください。例えば、面接官と一緒に仕事をしていて、実際に仮定の問題に遭った場合どうしますか？
もし、製品のバグを見つけたが、プロダクトマネージャーとあなたの見解が違っていたら、どうしますか？ (テストチームのテスト)
【参考】
プロダクトマネージャーに否定の理由を尋ねる
このバグは本当にあるのか？ ビジネス担当者の声を聞く
もしこの問題があって修正された場合、製品にどのような機能強化がなされますか？ データを利用して根拠を見出す
外部サポートを見つけていくや他のチームと一緒に解決策を検討する？
キーポイント：この質問は、「誰が正しいか誰が間違っているか」ではなく、「チーム内で見解の食い違いを解決できるか」を問うものです。 そして、それを解決する過程で表す態度、エンパシー、理性も大事です。
DAUが下がった場合、どのように分析しますか？ (運営理路のテスト）
【参考】
データは確実か？ データに異常があるか？
指標の取り外して、異常箇所を分析します（一般的な分析次元：ユーザータイプ、ログインデバイス、地域、時間の変曲点…）
仮説を提出して検証し、深く分析した上で結論を出します。
キーポイント：
さまざまな問題がありますが、解決策はよく同じです。 それは、「ロジックツリー」＋「数式化」です。 ロジックツリーを使って問題を様々な層に分割し、数量間の関連関係を現れる数式を見つけます。ロジックツリーを使って問題を様々な層に分割し、数量間の関連を表される数式を見つけます。
ここまで読んでくださった方、おめでとうございます！^ ^
三つの問題を制覇しました! では、営業管理職からIT企業のデータアナリストに転職したMikeさんをご紹介いたします。
実例
卒業後3年目、Mikeさんはやっと好きな会社に入社しました。他業種からデータ分析に転職した経験を皆さんにシェアします。
Mikeさん:
実は、データ分析というのは、かなり議論のある仕事なんです。 データ分析とはどんな仕事なのか、ネットにはたくさんの答えがあります。ツールから、BIやSQL、Excelなどがあります。分析の業務から見ると、モデル、製品、ビジネス……などの傾向が存在します。
職種が同じでも、異なる会社、チーム、社員がやっていることも違います。 大手企業では、仕事が非常に細かく分かれていて、この業界入ったばかりの人は、select, from, order byという言葉を延々と循環させる数字取りロボットのように感じるかもしれません。また、中小企業では「一人がデータチーム」ということもあります。 それぞれ状況が違うので、この記事が全員に同じように役立つとは言えません。
そこで、私からのアドバイスはこうです。
キャリアをスタートする人も、転職する人も、記載されている仕事内容が自分の予想に合うかどうかをよく確認してくだい。できれば、キャリアパスやチームの雰囲気などについても尋ねてみるとよいです。
では、私の体験談を見てみましょう～
大学では機械を専攻していました。当時、周りの友達は進学していたのですが、私はもう本当に学校の勉強が嫌で、進学するつもりはなかったんです。 自動車メーカーで働く機会があり、3年間の長期海外営業管理の仕事を始めました。
この時期には、主にExcelを使って各種販売データの統計・分析作業や改善案の策定を行いました。 スキルアップのため、Excelを学ぶ過程で、SQL（データベース）／Tableau（BI）／FineReport（レポート）などのツールや言語を接触しました。
この知識がとても楽しく、興味深く感じられたので、その後の転職の重要な理由となりました。
最初はネットで検索して2ヶ月間独学で勉強しました。 Facebookには質の高いグループやアカウントがたくさんあり、読んでいていろんなことを勉強しました。 その後、オンラインのセミナーや講座に参加し、本を買って、統計学の知識を補足しました。
面接準備の方法
主に次の四つ方法から面接の準備をしました。
１.ジョブディスクリプションの職務内容と要件を読み、記載されている肝要な能力に丸をつけ、自分の履歴書と比較する
例えば、ジョブディスクリプションにデータベース関連の職務内容が書かれていたら、データベースやSQLというキーワードを履歴書に入れる必要がありますね。 重要であればもっと強調します。これは、人事部に見せることだけでなく、自分自身に見せることです。まず自分を納得させて、他人に納得られます。 ジョブディスクリプションの職務内容と履歴書にミスマッチがある場合、その職は私に合っていない可能性があるということです。職務内容が私の履歴書と一致しない場合は、そのポジションが私に適していない可能性があります。
2.面接で聞かれそうな質問を想定し、自分の考えを整理しておく
テクニックがあります。面接官が自分の得意なことを質問するように誘導してください。 面接官が特定のスキルについて質問するとき、私がそれをあるプロジェクトで使用したことを話すと、面接官は次にプロジェクトの経験について質問してくれるでしょう。たまたま、このプロジェクトが私の競争優位性なので、自信があります。
3.面接時に円滑にコミュニケーションが取れるよう、インターネットで業界や会社の状況を事前に了解しておく
特に、「なぜ当社に入社したのか/なぜこの業界で働きたいのか 」という質問に答えるときに、そのことがよくわかります。 これは、面接官は面接を事前に準備してきたかどうか、あなたの興味や計画がその会社で働くことに適しているかどうかを確認したいのです。業界や企業に関する知識が全くないと、面接官に「応募は本気ですか」と思われてしまいます。
4.仕事やプロジェクトの経験をよく考えて、アイデアの全体的な枠組みを明確にする
自分では思いつかないような内容もあるかもしれないので、どのぐらい答えられるか、友人と面接の模擬をしてみるとよいです。 私のように転職する場合、自分の専門分野のことを他の人が理解しやすい表現に変換する必要があります。
面接経験
以下、私が経験した面接の質問を紹介します。
Q:簡単に自己紹介をしてくだい
A:ご自身のこと、データ分析への思い、転職の理由などを簡単にお聞かせてください。
Q:日報・月報などのレポート作成に携わった経験がありますが、ExcelやSQL以外のツールを使用しましたか？
A:今までの仕事ではSQLは使っていないので、これも転職理由だと言いました。 自動車業界にはイテレーションが遅くて効果的なフィードバックも少ないので、私はSQLのプロジェクトをいくつか見つけ、またBIツールでダッシュボードを作り、視覚的にインパクトのある作品として面接官にプレゼンしました。
key:転職者としては、特に自分の能力を証明できない場合、きちんとした作品が何よりの証拠になります。
Q:ポインター監視以外の分析関連業務はありますか？
A:はい、レポートのモニタリングによって、異常を見つけて改善提案を提供します。
Q:仕事の中でどのような問題を分析し、また改善策をどのように提出しましたか。それが企業に与える影響やリスクは何ですか？具体的な例を挙げてください。
A:（あの時、用意された項目をそのまま使い、STARルールで一プロジェクトずつ明確に回答しました）
Q: SQLをどの程度習得ていますか？
A: SQLは応募する仕事に緊密に関連しているので、自分の能力を証明するためにしっかりとした話し方をしなければなりません。
Q:（履歴書には）いくつかのプロジェクトが書かれているので、そのうちの一つを簡単に説明してくだい。
A: 先ほど面接でSQLの習得について質問されたので、同じようにSQLのプロジェクトについても紹介しました。 分析の背景、目的、理路、内容またデータクリーニングに重点を置いました。
Q:仕事では内向ですか、それとも外向型ですか？
A:私の答えは「内向型」でした。 そして上司はこの性格特性をもとに、コミュニケーションやチームワークに関する質問をしました。 あなたが外向的か内向的かは関係なく、面接官が知りたいのは、あなたが他人とうまくやれるか、つまり、職場でうまくコミュニケーションやチームワークを進めるということです。
Q:今まであなたは自分の能力を高めるために、どのような努力をしてきましたか？
A:このテーマについては、やはりデータ分野に関するスキルの話が絶対に必要です。 私はすでにSQLに精通していると言いました。レポート、チャート、ダッシュボードはすべてうまくいっています。 現在はビジュアライゼーションに移行し、Tableauを学んでいます。
Q:前の会社でかなり長く働いていたのに、退職した理由は何ですか？
A:個人的な思いとしては、前の会社の悪口を言わないでくだい。 キャリアアップしたいとか、データ分析分野にもっと学びたいとか、つまり自分のキャリアプランとモチベーションを反映させる話がいいです。
他の状況：また、回答テクニックのない質問もあり、すべて思った通りに正直に答えました
旧チームにはだいたい何人くらいいらっしゃったのでしょうか？ あなたの担当業務について教えてください。
分析レポートが独立に書けますか？
いつから正式に入社できるのですか？
これらの質問がほぼ出尽くしたところで、面接は終了しました。 面接官が私を学生扱いせず、転職の機会を与えてくれたのは幸運でした。
皆さんも頑張って～
最後に、IT視界は【面接対策の想定問答集の実例】を皆さんにシェアします！ご利用ください！
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以上です！
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