Data Wrangling
Découvrez les clés du Data Wrangling pour réussir vos entretiens.
Le Data Wrangling, ou
Questions d'entretien fréquentes
Qu'est-ce que le Data Wrangling et pourquoi est-ce important ?
Le Data Wrangling est le processus de transformation et de préparation des données pour l'analyse. Il est crucial car une bonne qualité de données est essentielle pour obtenir des résultats précis lors de l'analyse.
Quels outils ou logiciels utilisez-vous pour le Data Wrangling ?
J'utilise régulièrement des outils comme Python avec pandas, R, ou des plateformes comme Alteryx. Ces outils me permettent de gérer efficacement de grandes quantités de données.
Pouvez-vous décrire une situation où vous avez dû nettoyer un ensemble de données complexe ?
Dans un projet précédent, j'ai dû résoudre des incohérences dans des données clients. J'ai utilisé des scripts Python pour éliminer les doublons et normaliser les formats, ce qui a amélioré l'intégrité des données.
Quelles méthodes utilisez-vous pour identifier les valeurs manquantes ?
J'utilise des techniques de visualisation de données ainsi que des statistiques descriptives pour identifier les valeurs manquantes. Ensuite, je décide de les imputer ou de les supprimer en fonction de l'analyse contextuelle.
Comment gérez-vous les données provenant de sources disparates ?
Je commence par standardiser les formats des données, puis j'effectue une fusion. J'assure également la validation croisée des données pour garantir leur cohérence.
Comment évaluez-vous la qualité des données ?
Je regarde plusieurs critères comme la précision, la complétude et la cohérence. J'utilise également des indicateurs de qualité pour mesurer ces aspects.
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Erreurs courantes à éviter
- Ne pas documenter les étapes de transformation des données.
- Utiliser des méthodes de nettoyage sans comprendre le contexte des données.
- Négliger l'importance de la validation des données après transformation.
Comment maîtriser cette compétence ?
- Toujours documenter vos étapes de nettoyage pour faciliter le suivi et la vérification.
- Faites des benchmarks de qualité de données avant et après le Data Wrangling.
- Utilisez des visualisations pour mieux comprendre la distribution des données.
Métiers qui utilisent cette compétence
Compétences associées
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