Entretien Tableau Q&R : Tableau pour les carrières en science des données

Aperçu

Tableau Interview Questions To Maximize Your Chances Of Getting A Data Analytics Or Tableau Developer Or Analyst Job What you'll learn:

Learn how to explain what Tableau isLearn who the founders of Tableau areLearn how to describe the mission of the companyLearn how to explain what a treemap visualisation isLearn about Tableau Desktop and Tableau Server row and column limitationsLearn the difference between .twb and .twbx filesLearn how aggregation works in TableauLearn everything how context filters workLearn two practical applications of context filtersLearn how data source filters workLearn how blends work in TableauLearn how to append data to a Tableau extractLearn how to "Union All" data using a Custom SQL queryUnderstand the difference between measures and dimensionsUnderstand the difference between discrete and continuous variablesLearn how to create a blended axis and how to control it This course is designed for me to pass on as much knowledge about Tableau to you as I can. We will go through the most popular Tableau questions and I will reveal how I would go about answering each of these questions.

Moreover, there will be ample examples in this course and I will explain my answers in detail and actually show you how it all plays out in the software. The course is broken up into three sections based on the question types:

SimpleModerateDifficultAlso you can use the questions in this course to check your knowledge of Tableau - after I reveal the question, pause the video and try to answer the question.

Then check if your answer is the same as mine. This is a short, dynamic, and fun course!

Unlike my other courses you won't have to do any exercises. The lectures have a conversational format, so all you need to do is relax and enjoy how we delve into the diverse world of Tableau.

I look forward to seeing you inside! Kirill Disclaimer:

This course does not guarantee you getting a job or promotion.

This course is designed to pass my knowledge of Tableau onto you. Although I have put in substantial effort into preparing this course there may be some things that are incorrect.

Therefore, do not rely solely on these answers - these are nothing more than my opinions and experiences. Make sure to verify any information independently.

I will not accept any responsibility for consequences of you relying on the information provided in this course for job interviews, professional work, and any other purposes.

Programme

• Introduction à Tableau
Aperçu du logiciel Tableau
Importance de Tableau en science des données
Installation et interface de Tableau
• Compétences de base en Tableau
Connexion aux sources de données
Préparation et nettoyage des données dans Tableau
Création des premières visualisations : graphiques à barres, graphiques linéaires et graphiques circulaires
• Techniques intermédiaires de Tableau
Graphiques avancés : nuages de points, cartes thermiques et organigrammes
Travailler avec le tableau de bord et les points d'histoire
Application de filtres et tri des données
• Visualisation de données avancée
Champs calculés et calculs de tables
Utilisation de paramètres pour des tableaux de bord interactifs
Analytique avancée : prévisions et tendances
• Tableau pour les applications de science des données
Études de cas : scénarios réels en science des données
Intégration de Tableau avec R et Python
Réalisation d'analyses prédictives avec Tableau
• Préparer les entretiens Tableau
Questions et réponses courantes lors des entretiens Tableau
Pratique pratique : résoudre des problèmes d'entretien réels
Conseils et astuces pour une présentation efficace en entretien
• Conclusion et prochaines étapes
Révision des concepts clés
Ressources supplémentaires et formation continue
Session finale de questions-réponses et de retour d'information

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Enseigné par

Kirill Eremenko, SuperDataScience Team and Ligency Team

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Matières

Data Science