ডেটা অ্যানালিস্ট অ্যাসেসমেন্টের প্রস্তুতি

আসল পরীক্ষাটি সাধারণত কেমন হয়

একটি নির্দিষ্ট ডেটা অ্যানালিস্ট মূল্যায়ন নেই। প্রতিটি নিয়োগকর্তা নিজের পরীক্ষা বেছে নেন, প্রায়ই কোনও মূল্যায়ন পরিষেবা প্রদানকারীর কাছ থেকে, এবং সাধারণত পরীক্ষার দৈর্ঘ্য, বিষয় ও কঠিনতার মাত্রা বদলাতে পারেন। আপনার আমন্ত্রণপত্র বা নিয়োগকারীর কাছ থেকেই আপনার পরীক্ষার বিষয়ে সবচেয়ে ভালো ধারণা পাবেন। প্রকাশ্য তিনটি উদাহরণে পরীক্ষার ধরন বোঝা যায়:

• iMocha. iMocha-র ডেটা অ্যানালিস্ট পরীক্ষা-তে 20 minutes-এ 10 questions রয়েছে। এতে SQL-এর মতো data querying, visualization tools, পরিসংখ্যানের পদ্ধতি এবং Excel-এর মতো টুল অন্তর্ভুক্ত। তাদের বক্তব্য অনুযায়ী, চাকরির ভূমিকা, কঠিনতার মাত্রা এবং পছন্দের টুল অনুযায়ী পরীক্ষাটি পুরোপুরি কাস্টমাইজ করা যায়। নিয়োগকর্তারা নিজেদের coding, multiple choice ও whiteboard প্রশ্নও যোগ করতে পারেন।
• Adaface. Adaface তাদের ডেটা বিশ্লেষণ পরীক্ষা-কে 30 minutes-এ 15টি পরিস্থিতিভিত্তিক multiple choice প্রশ্নের পরীক্ষা হিসেবে বর্ণনা করে। এতে data analysis, SQL এবং চার্ট ও গ্রাফ দিয়ে তথ্য বিশ্লেষণের বিষয় রয়েছে। তাদের বক্তব্য অনুযায়ী, চাকরির বিবরণ অনুসারে পরীক্ষাটি কাস্টমাইজ করা হয় এবং নিয়োগকর্তার পাঠানো পরীক্ষার দৈর্ঘ্য তাদের নমুনার থেকে আলাদা হতে পারে।
• Alooba. Alooba-র বিনামূল্যের data analytics পরীক্ষা আরও বিস্তৃত একটি উদাহরণ: 50 minutes-এ 50টি multiple choice প্রশ্ন, প্রতিটিতে পাঁচটি উত্তর বিকল্প। এতে প্রাথমিক পরিসংখ্যান, SQL, Python, R, data wrangling, reporting ও visualization রয়েছে।

বিভিন্ন পরিষেবা প্রদানকারীর পরীক্ষায় সাধারণত যে বিষয়গুলি থাকার কথা জানা যায়:

• SQL: query পড়ে তা কী ফল দেবে তা বলা, ব্যবসায়িক প্রশ্নের উত্তর দেয় এমন query বেছে নেওয়া, join, grouping ও filtering।
• স্প্রেডশিট: শর্তসাপেক্ষে মোট ও সংখ্যা গণনা, lookup, IF logic এবং একটি তালিকার সারসংক্ষেপ তৈরি।
• পরিসংখ্যানের প্রাথমিক বিষয়: গড়, মধ্যক ও বিচ্যুতি, শতাংশ ও শতকরা পরিবর্তন, এবং correlation ও কারণের মধ্যে পার্থক্য।
• চার্ট ও টেবিল: মান পড়া, বিভিন্ন গোষ্ঠীর তুলনা, প্রবণতা চেনা এবং টেবিল থেকে হিসাব করা।
• কখনও Python, R অথবা dashboard tool, কিংবা এমন হাতে-কলমে কাজ যেখানে বাস্তব database-এ চালানো যায় এমন query লিখতে হয়।

আমাদের মক পরীক্ষায় যা রয়েছে। আমাদের সম্পূর্ণ মক পরীক্ষায় চারটি বিভাগে 40 minutes-এ 25টি প্রশ্ন থাকে: SQL (6), স্প্রেডশিট (6), পরিসংখ্যানের প্রাথমিক বিষয় (6) এবং চার্ট ও টেবিল (7)। আপনি calculator ব্যবহার করতে পারেন এবং আগের প্রশ্নে ফিরে গিয়ে প্রশ্ন চিহ্নিত করতে পারেন। প্রতিটি প্রশ্নের উত্তর একাধিক বিকল্প থেকে বেছে নিতে হয়। আমাদের মক পরীক্ষা আপনার লেখা SQL চালায় না এবং এতে Python, R, Tableau বা Power BI নেই। আপনার আমন্ত্রণপত্রে এগুলি থাকলে, সংশ্লিষ্ট টুলে হাতে-কলমে অনুশীলন করুন।

iMocha, Adaface এবং Alooba তাদের মালিকদের ট্রেডমার্ক। Intellect Council-এর সঙ্গে এদের কোনও অনুমোদন, সমর্থন বা সম্পর্ক নেই।

সমাধানসহ প্রশ্নের ধরন

প্রতিটি বিভাগে একটি বা দুটি করে সমাধানসহ উদাহরণ, সঙ্গে বেশির ভাগ মানুষ যে ফাঁদে পড়েন তা-ও দেওয়া হয়েছে। এর কোনওটিই বিনামূল্যের নমুনার পুনরাবৃত্তি নয়।

1. SQL: WHERE নাকি HAVING। এমন অঞ্চল খুঁজতে হবে যেখানে অন্তত একটি অর্ডারের মূল্য $500-এর বেশি। আপনি WHERE দিয়ে ফিল্টার করবেন, নাকি HAVING দিয়ে? WHERE, কারণ শর্তটি আলাদা আলাদা সারির জন্য: WHERE amount > 500। GROUP BY-এর পরে HAVING গ্রুপগুলোকে ফিল্টার করে, যেমন যেসব অঞ্চলের মোট $500-এর বেশি। ফাঁদ: দুটোই ঠিক মনে হয়। শর্তটি একটি সারি নিয়ে, নাকি একটি গ্রুপ নিয়ে, তা ভেবে দেখুন।

2. SQL: বাদ পড়া গ্রাহকেরা। আপনি inner JOIN দিয়ে customers-কে orders-এর সঙ্গে জুড়ে গ্রাহক গুনলেন। গণনাটি টেবিলে থাকা গ্রাহকের সংখ্যার চেয়ে কম। কেন? inner JOIN শুধু সেই গ্রাহকদের রাখে যাঁদের অন্তত একটি অর্ডার আছে। customers থেকে LEFT JOIN করলে সবাই থাকে, আর যাঁদের অর্ডার নেই তাঁদের জন্য NULL দেখা যায়। ফাঁদ: কম ফলাফল দেখে মনে করা যে "কিছু গ্রাহক মুছে গেছে"।

3. স্প্রেডশিট: তুলনা করে গণনা। B কলামে অঞ্চল এবং C কলামে অর্ডারের মূল্য আছে। 100 বা তার বেশি মূল্যের East অর্ডার গুনতে ব্যবহার করুন =COUNTIFS(B:B,"East",C:C,">=100")। তুলনার শর্তটি উদ্ধৃতি চিহ্নের মধ্যে থাকে। সীমাটি যদি কোনও সেলে থাকে, যেমন E1-এ, তা হলে এভাবে জুড়ুন: ">="&E1। ফাঁদ: ">=E1" লেখা। এতে "E1" লেখাটি খোঁজা হয় এবং কিছুই গণনা হয় না।

4. পরিসংখ্যান: গড়ের গড়। Store A-তে 100টি অর্ডারের গড় মূল্য ছিল $20। Store B-তে 10টি অর্ডারের গড় মূল্য ছিল $40। দুটো স্টোর মিলিয়ে গড় অর্ডার মূল্য কত? $30 নয়। মোট বিক্রি 2,000 + 400 = $2,400, 110টি অর্ডারে। তাই গড় প্রায় $21.82। ফাঁদ: আইটেমের সংখ্যা খুব আলাদা এমন দুটি গড়ের গড় বের করা। মোট পরিমাণ ও গণনা থেকে হিসাব শুরু করুন।

5. পরিসংখ্যান: শতাংশ নাকি শতাংশ পয়েন্ট। রূপান্তরের হার 4% থেকে 5%-এ যায়। এটি 1 শতাংশ পয়েন্টের বৃদ্ধি, যা একই সঙ্গে 25% বৃদ্ধি (1 / 4)। ফাঁদ: প্রশ্নে শতাংশ পরিবর্তন জানতে চাইলে "1%" উত্তর দেওয়া। প্রশ্নে কোনটি চাওয়া হয়েছে, তা যাচাই করুন।

6. চার্ট: ছোট করা অক্ষ। একটি বার চার্টে Team A-এর সন্তুষ্টির স্কোর 92 এবং Team B-এর 96, কিন্তু B-এর বারটি দ্বিগুণ উঁচু দেখায়। অক্ষটি দেখুন: যদি তা 90 থেকে শুরু হয়, তা হলে বারগুলো ওই রেখার ওপরে 2 ও 6 দেখায়, সম্পূর্ণ মান নয়। আসল ব্যবধান 4 পয়েন্ট, প্রায় 4%। ফাঁদ: সংখ্যার বদলে বারের উচ্চতা দেখে সিদ্ধান্ত নেওয়া।

7. টেবিল: আগে একক পড়ুন। টেবিলের শিরোনামে লেখা আছে "Revenue ($ thousands)" এবং একটি প্রশ্নে Q2-এর রাজস্ব জানতে চাওয়া হয়েছে, যার মান 95। উত্তর $95,000। ফাঁদ: $95 লেখা বিকল্প বেছে নেওয়া। টেবিলের প্রথম প্রশ্নের আগে শিরোনাম, কলামের নাম এবং সব নোট পড়ুন।

কীভাবে প্রস্তুতি নেবেন

1. প্রথমে আপনার আমন্ত্রণপত্রটি পড়ুন। আপনার নিয়োগকর্তা কোন vendor বা ফরম্যাট ব্যবহার করেন, test-টি কতক্ষণ চলে, এবং আপনাকে চালানো যায় এমন SQL লিখতে হবে, Excel বা Google Sheets ব্যবহার করতে হবে, নাকি Python বা R-এ code করতে হবে, তা জেনে নিন। ফরম্যাট এতটাই আলাদা হয় যে আগে থেকে ধরে নেওয়া যায় না।
2. নিজের গতি বুঝে নিন। Vendor-এর test প্রায়ই সংক্ষিপ্ত হয়। iMocha-এর 20 মিনিটে 10টি প্রশ্নের test-এ প্রতিটি প্রশ্নের জন্য প্রায় 2 মিনিট সময় পাবেন (iMocha)। কিছু প্রশ্নে দ্রুত যোগ করতে হয়, তাই timer দিয়ে অনুশীলন করুন।
3. SQL-এর মূল বিষয়গুলি ঝালিয়ে নিন। SELECT, WHERE, SUM, COUNT এবং AVG-সহ GROUP BY, HAVING, ORDER BY, INNER ও LEFT JOIN, DISTINCT, এবং count ও তুলনার ক্ষেত্রে NULL-এর আচরণ। পাঁচ বা ছয়টি row-সহ table-এ ছোট query হাতে-কলমে অনুসরণ করুন।
4. Spreadsheet-এর মূল বিষয়গুলি ঝালিয়ে নিন। SUMIFS, COUNTIFS, AVERAGEIFS, XLOOKUP-এর মতো lookup, IF ও nested IF, এবং pivot summary। formula-র আরও অনুশীলনের জন্য আমাদের Excel assessment test দিন।
5. পরিসংখ্যানের প্রাথমিক বিষয়গুলি ঝালিয়ে নিন। Mean, median ও mode, outlier থাকলে কখন median বেশি উপযোগী, range, percent change, percentage point, weighted average, এবং correlation কেন কারণ প্রমাণ করে না।
6. প্রতিটি chart ধীরে পড়ুন। শিরোনাম, একক, axis কোথা থেকে শুরু হয়েছে, legend, তারপর প্রশ্ন। এগুলির কোনোটি বাদ পড়লেই বেশির ভাগ chart-সংক্রান্ত ভুল হয়।
7. Test-এ অনুমতি থাকলে calculator ও খসড়া কাগজ হাতের কাছে রাখুন, এবং দুটিতেই percentage কীভাবে হিসাব করতে হয় তা জেনে নিন।
8. পুরো সময় ধরে mock test দিন। আসল পরীক্ষার গতিতে অনুশীলন করুন, যাতে পরীক্ষার দিন 20 বা 30 মিনিটের test স্বাভাবিক লাগে।

সাধারণত স্কোর কীভাবে করা হয়

স্কোরিং নিয়োগকর্তা এবং পরীক্ষার পরিষেবা প্রদানকারীর ওপর নির্ভর করে। কোনও জাতীয় স্কেল বা সর্বজনীন পাস নম্বর নেই। পরিষেবা প্রদানকারীরা নিয়োগকর্তাদের একটি রিপোর্ট দেয়, আর চাকরিটির জন্য কেমন ফল দরকার তা নিয়োগকর্তা ঠিক করেন। একটি প্রকাশ্য উদাহরণ:

• Adaface জানায়, তাদের রিপোর্টে সামগ্রিকভাবে পাশ বা ফেল করার সুপারিশ এবং শিল্পক্ষেত্রের বেঞ্চমার্ক থাকে। তারা নিয়োগকর্তাদের নিজেদের ন্যূনতম স্কোর ঠিক করার পরামর্শও দেয় (Adaface)।

iMocha এবং Alooba-র স্কোরিং সম্পর্কে আমরা যে পৃষ্ঠাগুলো দেখেছি, সেখানে কোনও বিবরণ নেই। বহুনির্বাচনী প্রশ্নে সাধারণত সঠিক বা ভুল হিসেবে নম্বর দেওয়া হয়। কোনও পরীক্ষায় কোয়েরি লিখতে বলা হলে, তা প্রত্যাশিত ফলের সঙ্গে মিলিয়ে দেখা হতে পারে। তাই প্রায় সঠিক কোয়েরিও শূন্য স্কোর পেতে পারে।

আমাদের অনুশীলনের স্কোর হল আমাদের নিজস্ব প্রশ্নগুলোর মধ্যে আপনি যতটির সঠিক উত্তর দিয়েছেন, তার সংখ্যা। বিভাগভিত্তিক বিভাজনও দেওয়া হয়: SQL, স্প্রেডশিট, পরিসংখ্যানের প্রাথমিক বিষয়, এবং চার্ট ও টেবিল। এতে আপনি বুঝতে পারবেন কোন দিকে মনোযোগ দেবেন। এটি অনুশীলনের স্কোর: কোনও পরিষেবা প্রদানকারী বা নিয়োগকর্তার পরীক্ষার স্কোর নয় এবং আপনি পাশ করবেন কি না, তা এর থেকে বোঝা যায় না।

ডেটা অ্যানালিস্ট টেস্টে সাধারণ ভুল

• NULL ভুলে যাওয়া। COUNT(column) NULL মানগুলি বাদ দেয়, AVG সেগুলি উপেক্ষা করে, আর WHERE email = NULL কোনো কিছুর সঙ্গেই মেলে না। IS NULL ব্যবহার করুন।
• ভুল জিনিস অনুসারে গ্রুপ করা। নাম অনুসারে গ্রুপ করলে একই নামের দুজন আলাদা মানুষ একসঙ্গে মিশে যায়। id অনুসারে গ্রুপ করুন, আর তার পাশে নাম দেখান।
• ভুল কী দিয়ে JOIN করা। orders.id-কে customers.id-এর সঙ্গে JOIN করলে ঠিক মনে হয় এবং সারিও ফেরত আসে, কিন্তু সেগুলি ভুল সারি। customer_id-এর মতো foreign key মিলিয়ে নিন।
• শতাংশের পরিবর্তন হিসাব করতে ভুল সংখ্যা দিয়ে ভাগ করা। সব সময় শুরুর মান দিয়ে ভাগ করুন।
• "এর চেয়ে বেশি"-কে "অন্তত" ধরে নেওয়া। SQL-এ এবং সূত্রে, > ও >= সীমারেখার ক্ষেত্রে আলাদা উত্তর দেয়। প্রান্তিক অবস্থাটি পরীক্ষা করে নিন।
• গড় ও মধ্যকের গুলিয়ে ফেলা। একটি অস্বাভাবিক চরম মান গড়কে অনেকটাই বদলে দেয়, কিন্তু মধ্যককে প্রায় বদলায় না।
• সহসম্পর্ক দেখে "কারণ" বলা। দুটি জিনিসের একসঙ্গে পরিবর্তন হওয়া ব্যাখ্যা করার মতো একটি ধরন, প্রমাণ নয়।
• টেবিলের শিরোনাম তাড়াহুড়ো করে দেখা। একক, সময়কাল এবং পাদটীকা উত্তর বদলে দিতে পারে।

এই অনুশীলনটি আসল পরীক্ষার তুলনায় কেমন

যে দিকগুলির সঙ্গে আমাদের অনুশীলনের মিল রয়েছে। পরিষেবা প্রদানকারীরা যে চারটি বিষয়ের কথা সবচেয়ে বেশি বলেন, একই ধরনের multiple choice প্রশ্ন, calculator এবং সময়ের বাস্তব চাপ। প্রতিটি প্রশ্নের সঙ্গে ব্যাখ্যা রয়েছে।

যে দিকগুলির সঙ্গে আমাদের অনুশীলনের মিল নেই। আমরা সরাসরি database চালাই না, তাই আপনার লেখা SQL যাচাই করতে পারি না। Python, R বা dashboard tool-ও আমাদের অনুশীলনে নেই। পরিষেবা প্রদানকারীরা নিজেদের প্রশ্নভান্ডার ও কঠিনতার মাত্রা ব্যবহার করেন, যা আমরা দেখতে পাই না।

এই ঘাটতি পূরণের উপায়। কোন বিষয়গুলিতে দুর্বলতা আছে তা খুঁজে বের করতে এবং নিয়মগুলি শিখতে আমাদের প্রশ্ন ব্যবহার করুন। তারপর নিজের তৈরি একটি ছোট টেবিল নিয়ে বিনামূল্যের database tool-এ কয়েকটি query লিখুন, এবং বাস্তব spreadsheet-এ formula-গুলি তৈরি করে অনুশীলন করুন। আপনার আমন্ত্রণপত্রে coding বা dashboard-এর কাজের উল্লেখ থাকলে, সেই টুলেই সরাসরি অনুশীলন করুন।