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Inicio/Plantillas/Entrevistas/Preguntas de entrevista para Data Analyst
Plantilla y guía

Preguntas de entrevista para Data Analyst

Treinta preguntas de entrevista seleccionadas para candidatos a Data Analyst, agrupadas por competencia — SQL, razonamiento analítico, encuadre de negocio, comunicación — con guía sobre respuestas sólidas.

  • Pensada paraEmpresas · Reclutadores
  • Tiempo de lectura~3 min
  • Qué incluyeUn documento completo, redactado profesionalmente, que puedes adaptar a tu equipo.
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La plantilla

Use estas preguntas para entrevistar a candidatos a Data Analyst en {{Nombre de la empresa}}. Están agrupadas por competencia para que distintos entrevistadores cubran distintos grupos sin superponerse. Para el grupo de SQL, combine las preguntas con un ejercicio en vivo sobre un dataset realista — hablar de SQL no es lo mismo que escribirlo. Pida proyectos y números específicos en todo momento.

SQL y manipulación de datos

  • Descríbame la consulta más compleja que escribió recientemente. ¿Qué la hacía compleja, y pudo haber sido más simple?
  • Ejercicio en vivo: una tres tablas para calcular usuarios activos mensuales y el cambio mes a mes.
  • Explíqueme las funciones de ventana con un problema real que resolvió usando una.
  • ¿Cómo aborda una consulta que corre veinte minutos? Recorra conmigo sus pasos de optimización.
  • Ejercicio en vivo: esta consulta devuelve ingresos duplicados. Encuentre el fan-out y corríjalo.
  • ¿Cuándo saca el trabajo de SQL hacia una hoja de cálculo, un notebook o una herramienta de dashboards?

Cómo se ve una buena respuesta: los candidatos sólidos narran mientras escriben — declaran supuestos sobre el grano y las llaves antes de unir tablas, verifican conteos de filas después de cada paso y detectan el fan-out plantado razonando sobre cardinalidad en lugar de solo mirar. Los candidatos débiles producen SQL de apariencia plausible y lo dan por terminado sin verificar nada.

Razonamiento analítico y estadística

  • Una métrica se movió ocho por ciento de un día para otro. Recorra conmigo su primera hora de investigación.
  • ¿Cómo decide si una diferencia entre dos grupos es real o es ruido?
  • Cuénteme de una vez que la causa verdadera de un cambio en una métrica fue un problema de datos o de tracking, no un cambio del negocio.
  • ¿Qué es el sesgo de supervivencia, y dónde lo ha encontrado realmente en su trabajo?
  • Describa una prueba A/B que analizó. ¿Qué habría invalidado el resultado?
  • ¿Cuándo lo ha engañado un promedio, y qué usó en su lugar?

Cómo se ve una buena respuesta: las mejores respuestas muestran un instinto de lista de verificación — segmentar el cambio, revisar el pipeline, comparar cohortes y luego formular hipótesis — más una epistemología honesta: los candidatos que dicen qué no pudieron concluir son más fuertes que los que tienen respuesta para todo. Desconfíe de quien nunca encontró un bug de tracking; significa que nunca buscó.

Encuadre de negocio y métricas

  • Cuénteme de un análisis que cambió una decisión real. ¿Qué se decidió distinto?
  • Un stakeholder pide un dashboard. ¿Qué preguntas hace antes de construir algo?
  • Describa una métrica que definió desde cero, incluidos los casos límite que tuvo que resolver.
  • Cuénteme de una solicitud que rechazó porque la pregunta no podía responderse con datos.
  • ¿Cómo decide que un análisis está listo para entregarse en vez de necesitar otra semana?
  • ¿Qué métrica de vanidad ha visto perseguir a un equipo, y qué propuso en su lugar?

Comunicación y visualización

  • Descríbame cómo presentó un hallazgo complejo a un ejecutivo no técnico. ¿Cómo lo estructuró?
  • ¿Qué hace malo a un gráfico? Muéstreme el peor gráfico que ha rescatado.
  • ¿Cómo comunica la incertidumbre sin perder a la audiencia?
  • Cuénteme de una vez que su análisis fue malinterpretado. ¿Qué cambió en su forma de presentar?
  • ¿Cómo escribe el resumen al inicio de un análisis? ¿Qué va en las primeras tres líneas?

Calidad de datos y herramientas

  • Describa un problema de calidad de datos que atrapó antes de que llegara a un reporte. ¿Cuál fue la señal?
  • ¿Cómo documenta su trabajo para que otro analista pueda reproducirlo en seis meses?
  • ¿Cómo se ve su stack de analítica ideal — warehouse, transformación, BI — y por qué?
  • Dos dashboards muestran números distintos para la misma métrica. Recorra conmigo cómo lo resuelve.
  • ¿Qué verificaciones corre antes de publicar un número que los ejecutivos repetirán en una reunión de directorio?

No es asesoría legal

Esta plantilla se ofrece solo con fines informativos generales y no constituye asesoría legal. Las leyes varían según la jurisdicción y cambian con el tiempo — pide a un profesional calificado que revise cualquier documento antes de utilizarlo.

Para este rol

  • Salario y datos de mercado: Preguntas de entrevista para Data Analyst
  • Evaluación de habilidades: Preguntas de entrevista para Data Analyst
  • Descripción de puesto: Analista de Datos

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