1. Descripción de la pregunta: Explique cómo aborda la limpieza de datos antes de analizarlos.
Posible respuesta: “Antes de analizar datos, realizo una evaluación exhaustiva para identificar y corregir datos incompletos, duplicados o erróneos. Utilizo técnicas de limpieza como eliminar valores atípicos y normalizar datos para garantizar la integridad y precisión de mis análisis.”

2. Descripción de la pregunta: ¿Cómo interpretaría un coeficiente de correlación negativo?
Posible respuesta: “Un coeficiente de correlación negativo indica una relación inversa entre dos variables; es decir, cuando una variable aumenta, la otra tiende a disminuir. Esto sugiere que existe una relación estadística significativa en dirección opuesta entre las variables analizadas.”

3. Descripción de la pregunta: ¿Cómo decidiría qué técnica de modelado utilizar para un conjunto de datos específico?
Posible respuesta: “Selecciono la técnica de modelado adecuada evaluando la naturaleza de los datos y los objetivos del análisis. Por ejemplo, para datos estructurados y predecir valores continuos, podría optar por regresión lineal; para clasificación, podría considerar árboles de decisión o redes neuronales, dependiendo de la complejidad y la interpretación requerida.”

4. Descripción de la pregunta: ¿Cómo comunicaría hallazgos técnicos a un equipo no técnico?
Posible respuesta: “Para comunicar hallazgos técnicos a un público no técnico, utilizo visualizaciones claras y explicaciones simples. Ejemplo, si encuentro una tendencia en los datos, primero presento el contexto general y luego detallo cómo la tendencia podría impactar en decisiones estratégicas.”

5. Descripción de la pregunta: ¿Cómo manejaría datos faltantes en un conjunto de datos antes de realizar un análisis?
Posible respuesta: “Antes de realizar un análisis, identifico y evalúo datos faltantes utilizando técnicas como imputación de valores o eliminación de registros. Esto asegura que mis análisis estén basados en datos completos y representativos.”

6. Descripción de la pregunta: ¿Cómo evaluaría la efectividad de un modelo predictivo?
Posible respuesta: “Para evaluar la efectividad de un modelo predictivo, utilizo métricas como precisión, sensibilidad, especificidad y curvas ROC. Además, realizo validación cruzada y pruebas en datos de prueba independientes para asegurar que el modelo sea robusto y generalizable.”

7. Descripción de la pregunta: ¿Cuál es tu experiencia con herramientas de visualización de datos?
Posible respuesta: “He utilizado herramientas como Tableau y Power BI para crear visualizaciones interactivas y tableros intuitivos. Estas herramientas me permiten presentar datos de manera efectiva y facilitar la comprensión de los resultados por parte de los interesados.”

8. Descripción de la pregunta: ¿Cómo gestionaría proyectos de análisis de datos con plazos ajustados?
Posible respuesta: “Para gestionar proyectos con plazos ajustados, priorizo tareas críticas y utilizo metodologías ágiles como Scrum. Mantengo una comunicación clara con el equipo para identificar posibles obstáculos y ajustar el plan según sea necesario para cumplir con los objetivos dentro del tiempo establecido.”

9. Descripción de la pregunta: ¿Cómo contribuiría a mejorar la eficiencia operativa de una empresa utilizando análisis de datos?
Posible respuesta: “Utilizando análisis de datos, identificaría áreas de mejora en procesos operativos mediante la identificación de cuellos de botella o patrones de ineficiencia. Propondría soluciones basadas en datos para optimizar procesos y mejorar la eficiencia operativa.”

10. Descripción de la pregunta: ¿Cómo te mantienes actualizado en las últimas tendencias y herramientas en análisis de datos?
Posible respuesta: “Para mantenerme actualizado, participo en cursos en línea, conferencias y leo artículos especializados. También soy miembro activo de comunidades en línea donde comparto conocimientos y aprendo de otros profesionales en el campo.”