McKinsey QuantHub Assessment (Data Science Analyst Role)

Hi Everyone,

I am preparing for an online QuantHub assessment for a Data Science Analyst role at McKinsey. The assessment has the following modules: Storytelling with Data, Analyst, and SQL.

Do you all have any tips/advice for preparing? I have completed the practice tests for the following: SQL, Wrangling, Storing, and Exploration. Any additional insight / resources would be extremely helpful.

Thanks!

11,3k

In Case-Interviews ist die Interpretation von Charts und Daten eine entscheidende Fähigkeit, die Top-Kandidat:innen von durchschnittlichen Kandidat:innen abhebt. Egal, ob du Markttrends, Kundensegmente oder Finanzkennzahlen analysierst – deine Fähigkeit, schnell datenbasierte Erkenntnisse zu verstehen und zu kommunizieren, kann deinen Erfolg im Interview entscheidend beeinflussen. Im folgenden Leitfaden brechen wir diesen Prozess in drei einfache Schritte auf. Das sollte dir helfen, im Umgang mit Charts und Daten während deiner Interviews zu brillieren. Zwei Arten der Dateninterpretation im Recruiting-ProzessBei der Vorbereitung auf deine Karriere im Consulting wirst du auf zwei Hauptszenarien stoßen, in denen die Interpretation von Daten eine Rolle spielt:Das Lösen spezifischer Tests (wie das McKinsey Solve Game): Dies erfordert präzise Berechnungen und oft auch Kopfrechnen.Die Analyse und Kommunikation von Business-Insights: Dies ist der Kern von Case-Interviews, bei denen du Daten interpretieren, sie in den Kontext des Cases einordnen und die Diskussion vorantreiben musst.Dieser Artikel konzentriert sich auf den zweiten Aspekt: wie du Business-Insights in einem Case-Interview analysierst und kommunizierst.👉 Wenn du deine Fähigkeiten für spezifische Tests verbessern möchtest, schau dir unsere Ressourcen zum McKinsey Solve Game und BCG Online Case an.

1 Kommentar

Anonym A

am 1. Dez. 2021

No worries! I completely understand. I actually ended up taking the assessment and passed! For future awareness / for anyone who was wondering, here’s my personal recommendation:

1. SQL: practice easy / medium questions on Leetcode and Hackerrank
2. Analyst (Data Wrangling, Exploring, Storing): Understand data architecture / warehouse / Snowflake principles (i.e. asynchronous replication, load balancers, etc.). Also, practicing SQL was helpful here (some questions around ‘which one of these queries would lead to an error?’)
3. Data Storytelling: Just understand key principles in data visualization (i.e. know when to use certain graphs, etc.) and interpreting graphs