top 29 data engineer interview questions
Lijst met de meest gestelde vragen en antwoorden over het Data Engineer-interview om u voor te bereiden op het aanstaande interview:
Tegenwoordig is data-engineering het meest gewilde vakgebied na softwareontwikkeling en is het een van de snelstgroeiende jobopties ter wereld geworden. Interviewers willen de beste data-engineers voor hun team en daarom hebben ze de neiging om de kandidaten grondig te interviewen. Ze zoeken naar bepaalde vaardigheden en kennis. U moet dus voorbereid zijn om aan hun verwachtingen te voldoen.
Wat je leert:
- Verantwoordelijkheden van een data-engineer
- Vaardigheden van een data-ingenieur
- Veelgestelde vragen tijdens sollicitatiegesprekken voor Data Engineer
- Gevolgtrekking
Verantwoordelijkheden van een data-engineer
De verantwoordelijkheden zijn onder meer:
- Omgaan met en toezicht houden op de gegevens binnen het bedrijf.
- Onderhoud en beheer het bronsysteem en de verzamelgebieden van de gegevens.
- Vereenvoudig het opschonen van gegevens samen met het daaropvolgend bouwen en verbeteren van de reduplicatie van gegevens.
- Zowel datatransformatie als ETL-proces beschikbaar stellen en uitvoeren.
- Het extraheren en uitvoeren van ad-hoc gegevensquery's.
Vaardigheden van een data-ingenieur
Met kwalificaties heb je ook bepaalde vaardigheden nodig. Ze zijn allebei cruciaal wanneer je je voorbereidt op de functie van data engineer. Hier zetten we de top 5 vaardigheden op een rij, in willekeurige volgorde, die je nodig hebt om een succesvolle data engineer te worden.
- Vaardigheden in datavisualisatie.
- Python en SQL.
- Kennis van datamodellering voor zowel Big Data als Data Warehousing
- Wiskunde
- Knowhow in ETL
- Big Data-ruimte-ervaring
U moet dus werken aan het verbeteren van deze vaardigheden voordat u zich op uw sollicitatiegesprek begint voor te bereiden. En als je je vaardigheden hebt aangescherpt, zijn hier enkele interviewvragen die je kunt voorbereiden om ervoor te zorgen dat de interviewers je opmerken en ook jou inhuren.
Veelgestelde vragen tijdens sollicitatiegesprekken voor Data Engineer
Algemene interviewvragen
Vraag 1) Waarom heb je data engineering gestudeerd?
Antwoord: Deze vraag is bedoeld om meer te weten te komen over uw opleiding, werkervaring en achtergrond. Het zou een voor de hand liggende keuze kunnen zijn geweest bij het voortzetten van je opleiding Informatiesystemen of Computerwetenschappen. Of misschien heb je in een soortgelijk vakgebied gewerkt, of ben je aan het overstappen van een heel ander werkgebied.
Wat uw verhaal ook is, aarzel niet en schrik niet terug. En terwijl u deelt, blijf de aandacht vestigen op de vaardigheden die u gaandeweg hebt geleerd en het uitstekende werk dat u hebt verricht.
Begin echter niet met het vertellen van verhalen. Begin een beetje met je educatieve achtergrond en bereik dan het gedeelte waarvan je wist dat je data-engineer wilde worden. En ga dan verder hoe u hier komt.
Vraag 2) Wat is volgens jou het moeilijkste aan het zijn van een data-engineer?
Antwoord: U moet deze vraag eerlijk beantwoorden. Niet elk aspect van alle banen is gemakkelijk en uw interviewer weet dat. Het doel van deze vraag is niet om uw zwakte aan te wijzen, maar om te weten hoe u zaken doorwerkt die u moeilijk vindt om mee om te gaan.
Je kunt zoiets zeggen als: “Als data-engineer vind ik het moeilijk om de aanvraag van alle afdelingen in een bedrijf waar de meeste vaak tegenstrijdige eisen stellen, te vervullen. Dus ik vind het vaak een uitdaging om ze dienovereenkomstig in evenwicht te brengen.
Maar het heeft me een waardevol inzicht gegeven in de werking van de afdelingen en de rol die ze spelen in de algehele bedrijfsstructuur. ' En dit is slechts een voorbeeld. U kunt en moet uw mening geven.
V # 3) Vertel ons een incident waarbij u gegevens uit verschillende bronnen moest samenbrengen maar voor onverwachte problemen kwam te staan en hoe loste u het op?
Antwoord: Deze vraag is voor u een kans om uw probleemoplossende vaardigheden te demonstreren en te laten zien hoe u zich aanpast aan de plotselinge planwijzigingen. De vraag kan in het algemeen worden beantwoord of specifiek in de context van data-engineering. Als je zo'n ervaring niet hebt meegemaakt, kun je een hypothetisch antwoord geven.
Hier is een voorbeeldantwoord: “In mijn vorige franchisebedrijf moesten ik en mijn team gegevens verzamelen van verschillende locaties en systemen. Maar een van de franchises heeft zijn systeem gewijzigd zonder ons hiervan vooraf op de hoogte te stellen. Dit resulteerde in een handvol problemen voor het verzamelen en verwerken van gegevens.
Om dat op te lossen, moesten we eerst een snelle kortetermijnoplossing bedenken om de essentiële gegevens in het systeem van het bedrijf te krijgen. En daarna hebben we een langetermijnoplossing ontwikkeld om te voorkomen dat dergelijke problemen zich opnieuw voordoen. '
Vraag 4) In welk opzicht verschilt de baan van een data-engineer van die van een data-architect?
Antwoord: Deze vraag is bedoeld om na te gaan of je begrijpt dat er verschillen zijn binnen het team van een datawarehouse. Je kunt niet fout gaan met het antwoord. De verantwoordelijkheden van beide overlappen elkaar of variëren afhankelijk van wat de afdeling databaseonderhoud of het bedrijf nodig heeft.
Je kunt zeggen dat “volgens mijn ervaring het verschil tussen de rollen van data engineer en data architect verschilt van bedrijf tot bedrijf. Hoewel ze zeer nauw samenwerken, zijn er verschillen in hun algemene verantwoordelijkheden.
Het beheren van de servers en het bouwen van de architectuur van het datasysteem van een bedrijf is de verantwoordelijkheid van een data-architect. En het werk van een data-engineer is om die architectuur te testen en te onderhouden. Daarnaast zorgen wij, data-engineers, dat de data die beschikbaar wordt gesteld aan de analisten van hoge kwaliteit en betrouwbaar is. ”
Technische interviewvragen
V # 5) Wat zijn de vier V's van Big Data?
[beeld bron
Antwoord:
De vier V's van Big Data zijn:
- De eerste V is Snelheid dat verwijst naar de snelheid waarmee Big Data in de loop van de tijd wordt gegenereerd. Het kan dus worden beschouwd als het analyseren van de gegevens.
- De tweede V is de Verscheidenheid van verschillende vormen van Big Data, of het nu gaat om afbeeldingen, logbestanden, mediabestanden en spraakopnamen.
- De derde V is de Volume van de gegevens. Het kan het aantal gebruikers, het aantal tabellen, de grootte van de gegevens of het aantal records zijn.
- De vierde V is Waarheid gerelateerd aan de onzekerheid of zekerheid van de gegevens. Met andere woorden, het bepaalt hoe zeker u kunt zijn van de nauwkeurigheid van de gegevens.
V # 6) Hoe verschillen gestructureerde gegevens van ongestructureerde gegevens?
Antwoord: In onderstaande tabel worden de verschillen uitgelegd:
Gestructureerde gegevens | Ongestructureerde gegevens | |
---|---|---|
7) | Geaggregeerde gegevens bevinden zich in één dimensie. | De gegevens zijn opgesplitst in verschillende dimensietabellen. |
1) | Het kan worden opgeslagen in MS Access, Oracle, SQL Server en andere vergelijkbare traditionele databasesystemen. | Het kan niet worden opgeslagen in een traditioneel databasesysteem. |
twee) | Het kan in verschillende kolommen en rijen worden opgeslagen. | Het kan niet worden opgeslagen in rijen en kolommen. |
3) | Een voorbeeld van gestructureerde gegevens zijn online applicatietransacties. | Voorbeelden van ongestructureerde gegevens zijn tweets, Google-zoekopdrachten, Facebook-likes, enz. |
4) | Het kan eenvoudig worden gedefinieerd binnen het datamodel. | Het kan niet worden gedefinieerd volgens het gegevensmodel. |
5) | Het wordt geleverd met een vaste maat en inhoud. | Het is verkrijgbaar in verschillende maten en inhoud. |
V # 7) Met welke ETL-tools bent u bekend?
Antwoord: Noem alle ETL-tools waarmee u hebt gewerkt. Je kunt zeggen: “Ik heb gewerkt met SAS Data Management, IBM Infosphere en SAP Data Services. Maar mijn voorkeur gaat uit naar PowerCenter van Informatica. Het is efficiënt, heeft een extreem hoge prestatie en is flexibel. Kortom, het heeft alle belangrijke eigenschappen van een goede ETL-tool.
Ze voeren de bedrijfsgegevens soepel uit en garanderen toegang tot gegevens, zelfs wanneer er veranderingen plaatsvinden in het bedrijf of de structuur ervan. ' Zorg ervoor dat je alleen praat over degenen met wie je hebt gewerkt en degenen waarmee je graag werkt. Of het kan uw interview later vullen.
V # 8) Vertel ons over ontwerpschema's van datamodellering.
Antwoord: Datamodellering wordt geleverd met twee soorten ontwerpschema's.
Ze worden als volgt uitgelegd:
- De eerste is de Star schema , die in twee delen is verdeeld: de feitentabel en de maattabel. Hier zijn beide tafels met elkaar verbonden. Star-schema is de eenvoudigste datamart-schemastijl en wordt ook het meest benaderd. Het wordt zo genoemd omdat de structuur op een ster lijkt.
- De tweede is de Sneeuwvlok schema wat de uitbreiding is van het sterschema. Het voegt extra dimensies toe en wordt een sneeuwvlok genoemd omdat de structuur lijkt op die van een sneeuwvlok.
V # 9) Wat is het verschil tussen Star-schema en Snowflake-schema?
[beeld bron
Antwoord: In onderstaande tabel worden de verschillen uitgelegd:
Star Schema | Sneeuwvlok-schema | |
---|---|---|
1) | De dimensietabel bevat de hiërarchieën voor de dimensies. | Er zijn aparte tabellen voor hiërarchieën. |
twee) | Hier omringen afmetingstabellen een feitentabel. | Maattabellen omringen een feitentabel en vervolgens worden ze verder omringd door maatentabellen. |
3) | Een feitentabel en elke dimensietabel zijn verbonden door slechts een enkele join. | Om de gegevens op te halen, zijn er veel joins nodig. |
4) | Het wordt geleverd met een eenvoudig DB-ontwerp. | Het heeft een complex DB-ontwerp. |
5) | Werkt zelfs goed met gedenormaliseerde zoekopdrachten en gegevensstructuren. | Werkt alleen met de genormaliseerde datastructuur. |
6) | Gegevensredundantie - hoog. | Gegevensredundantie - zeer laag. |
8) | Snellere kubusverwerking. | Complexe join vertraagt de verwerking van kubussen. |
V # 10) Wat is het verschil tussen datawarehouse en operationele database?
Antwoord: In onderstaande tabel worden de verschillen uitgelegd:
Datawarehouse | Operationele database | |
---|---|---|
7) | Ondersteunt een handvol OLTP-achtige gelijktijdige clients. | Ondersteunt veel gelijktijdige clients. |
1) | Deze zijn ontworpen om de analytische verwerking van grote volumes te ondersteunen. | Deze ondersteunen transactieverwerking van grote volumes. |
twee) | Historische gegevens zijn van invloed op een datawarehouse. | De huidige gegevens zijn van invloed op de operationele database. |
3) | Nieuwe, niet-vluchtige gegevens worden regelmatig toegevoegd, maar blijven zelden gewijzigd. | De gegevens worden regelmatig bijgewerkt als dat nodig is. |
4) | Het is ontworpen voor het analyseren van zakelijke metingen op attributen, onderwerpgebieden en categorieën. | Het is ontworpen voor real-time verwerking en zakelijke transacties. |
5) | Geoptimaliseerd voor zware belasting en complexe query's die toegang hebben tot veel rijen aan elke tabel. | Geoptimaliseerd voor een simpele set transacties, zoals het ophalen en toevoegen van één rij per keer voor elke tafel. |
6) | Het staat vol met geldige en consistente informatie en heeft geen real-time validatie nodig. | Verbeterd voor het valideren van inkomende informatie en maakt gebruik van validatiegegevenstabellen. |
8) | De systemen zijn voornamelijk onderwerpgericht. | De systemen zijn voornamelijk procesgericht. |
9) | Gegevens uit. | Gegevens in. |
10) | Er is toegang tot een enorm aantal gegevens. | Er is toegang tot een beperkt aantal gegevens. |
elf) | Gemaakt voor OLAP, online analytische verwerking. | Gemaakt voor OLTP, online transactieverwerking. |
V # 11) Wijs op het verschil tussen OLTP en OLAP.
Antwoord: In onderstaande tabel worden de verschillen uitgelegd:
OLTP | OLAP | |
---|---|---|
7) | De hoeveelheid gegevens is niet erg groot. | Het heeft een grote hoeveelheid gegevens. |
1) | Wordt gebruikt om operationele gegevens te beheren. | Wordt gebruikt om informatieve gegevens te beheren. |
twee) | Klanten, griffiers en IT-professionals maken er gebruik van. | Managers, analisten, leidinggevenden en andere kenniswerkers gebruiken het. |
3) | Het is klantgericht. | Het is marktgericht. |
4) | Het beheert de huidige gegevens, degenen die extreem gedetailleerd zijn en worden gebruikt voor besluitvorming. | Het beheert een enorme hoeveelheid historische gegevens. Het biedt ook faciliteiten voor aggregatie en samenvatting, samen met het beheren en opslaan van gegevens op verschillende granulariteitsniveaus. Daarom worden de gegevens comfortabeler om te worden gebruikt bij het nemen van beslissingen. |
5) | Het heeft een databasegrootte van 100 MB-GB. | Het heeft een databasegrootte van 100 GB-TB. |
6) | Het maakt gebruik van een ER-gegevensmodel (entiteit-relatie) samen met een databaseontwerp dat toepassingsgericht is. | OLAP gebruikt een sneeuwvlok- of stermodel samen met een databaseontwerp dat onderwerpgericht is. |
8) | Toegangsmodus - lezen / schrijven. | De toegangsmodus is meestal schrijven. |
9) | Volledig genormaliseerd. | Gedeeltelijk genormaliseerd. |
10) | De verwerkingssnelheid is erg snel. | De verwerkingssnelheid is afhankelijk van het aantal bestanden dat het bevat, complexe query's en het vernieuwen van batchgegevens |
Vraag 12) Leg het hoofdconcept uit achter het Framework van Apache Hadoop.
Antwoord: Het is gebaseerd op het MapReduce-algoritme. In dit algoritme worden kaart- en verkleiningsbewerkingen gebruikt om een enorme gegevensset te verwerken. Map, filtert en sorteert de gegevens terwijl Reduce, een samenvatting van de gegevens. Schaalbaarheid en fouttolerantie zijn de belangrijkste punten in dit concept. We kunnen deze functies in Apache Hadoop bereiken door MapReduce en Multi-threading efficiënt te implementeren.
V # 13) Heeft u ooit met Hadoop Framework gewerkt?
[beeld bron
Antwoord: Veel wervingsmanagers vragen in het interview naar de Hadoop-tool om te weten of je bekend bent met de tools en talen die het bedrijf gebruikt. Als u met het Hadoop Framework hebt gewerkt, vertel hen dan de details van uw project om uw kennis en vaardigheden met de tool en de mogelijkheden ervan naar voren te brengen. En als je er nog nooit mee hebt gewerkt, zal wat onderzoek om enige bekendheid met de eigenschappen ervan aan te tonen ook werken.
Je kunt zeggen, bijvoorbeeld, “Tijdens het werken aan een teamproject heb ik de kans gehad om met Hadoop te werken. We waren gefocust op het verhogen van de efficiëntie van gegevensverwerking, dus vanwege het vermogen om de snelheid van gegevensverwerking te verhogen zonder de kwaliteit tijdens de gedistribueerde verwerking in gevaar te brengen, hebben we besloten om Hadoop te gebruiken.
En aangezien mijn vorige bedrijf een aanzienlijke toename van de gegevensverwerking verwachtte in de komende maanden, kwam de schaalbaarheid ook goed van pas. Hadoop is ook een open-source netwerk op basis van Java, waardoor het de beste optie is voor projecten met beperkte middelen en gemakkelijk te gebruiken zonder enige aanvullende training. '
hoe u een .apk-bestand opent in Windows
V # 14) Noem enkele belangrijke kenmerken van Hadoop.
Antwoord: kenmerken zijn als volgt:
- Hadoop is een gratis open source framework waarin we de broncode kunnen wijzigen volgens onze vereisten.
- Het ondersteunt de snellere gedistribueerde verwerking van gegevens. HDFS Hadoop slaat gegevens gedistribueerd op en gebruikt MapReduce om de gegevens parallel te verwerken.
- Hadoop is zeer tolerant en stelt de gebruiker standaard op verschillende knooppunten in staat om drie replica's van elk blok te maken. Dus als een van de knooppunten niet succesvol is, kunnen we de gegevens van een ander knooppunt herstellen.
- Het is ook schaalbaar en compatibel met veel hardware.
- Omdat Hadoop gegevens in clusters heeft opgeslagen, onafhankelijk van alle andere bewerkingen. Daarom is het betrouwbaar. De opgeslagen gegevens blijven onaangetast door het slecht functioneren van de machines. En dus is het ook in hoge mate beschikbaar.
V # 15) Hoe kunt u de bedrijfsopbrengsten verhogen door Big Data te analyseren?
Antwoord: Big data-analyse is een essentieel onderdeel van de bedrijven, omdat het hen helpt om van elkaar te onderscheiden en de omzet te verhogen. Big data-analyse biedt op maat gemaakte suggesties en aanbevelingen aan bedrijven via voorspellende analyse.
Het helpt bedrijven ook bij het lanceren van nieuwe producten op basis van de voorkeuren en behoeften van de klanten. Dit helpt de bedrijven aanzienlijk meer te verdienen, ongeveer 5-20% meer. Bedrijven als Bank of America, LinkedIn, Twitter, Walmart, Facebook, etc. gebruiken Big Data Analysis om hun omzet te verhogen.
V # 16) Welke stappen moet u volgen bij het implementeren van een Big Data-oplossing?
Antwoord: Er zijn drie stappen die moeten worden gevolgd bij het implementeren van een Big Data-oplossing:
- Gegevensopname Het is de eerste stap bij het implementeren van een Big Data-oplossing. Het is de extractie van de gegevens uit verschillende bronnen zoals SAP, MYSQL, Salesforce, logbestanden, interne database, enz. Gegevensopname kan gebeuren via realtime streaming of batchopdrachten.
- Data opslag- Nadat de gegevens zijn opgenomen, moeten de geëxtraheerde gegevens ergens worden opgeslagen. Het wordt opgeslagen in HDFS- of NoSQL-databases. HDFS werkt goed voor sequentiële toegang via HBase voor willekeurige lees- of schrijftoegang.
- Gegevensverwerking Dit is de derde en de laatste stap voor implementatie op een Big Data-oplossing. Na opslag worden de gegevens verwerkt via een van de belangrijkste frameworks zoals MapReduce of Pig.
V # 17) Wat is een blok- en blokscanner in HDFS?
Antwoord: Een blok is de minimale hoeveelheid gegevens die in HDFS kan worden geschreven of gelezen. 64 MB is de standaardgrootte van een blok.
De blokscanner is een programma dat het aantal blokken op een DataNode periodiek bijhoudt en ze controleert op mogelijke checksumfouten en datacorruptie.
V # 18) Wat zijn de uitdagingen waarmee u te maken kreeg bij de introductie van nieuwe toepassingen voor gegevensanalyse, als u er ooit een heeft geïntroduceerd?
Antwoord: Als u nog nooit nieuwe gegevensanalyse heeft geïntroduceerd, kunt u dat eenvoudig zeggen. Omdat ze vrij duur zijn en daarom komt het niet vaak voor dat bedrijven dat doen. Maar als een bedrijf besluit erin te investeren, kan het een buitengewoon ambitieus project zijn. Er zijn hoogopgeleide medewerkers nodig om deze tools te installeren, aan te sluiten, te gebruiken en te onderhouden.
Dus als je het proces ooit hebt meegemaakt, vertel hem dan welke obstakels je tegenkwam en hoe je die hebt overwonnen. Als u dit nog niet heeft gedaan, vertel ze dan in detail wat u over het proces weet. Deze vraag bepaalt of u over de basiskennis beschikt om de problemen te doorstaan die kunnen optreden tijdens de introductie van nieuwe data-analyse-applicaties.
Voorbeeldantwoord; “Ik heb deelgenomen aan de introductie van nieuwe data-analyse in mijn vorige bedrijf. Het hele proces is uitgebreid en heeft een goed gepland proces nodig om de overgang zo soepel mogelijk te laten verlopen.
Maar zelfs met een onberispelijke planning kunnen we onvoorziene omstandigheden en problemen niet altijd vermijden. Een van die problemen was een ongelooflijk grote vraag naar gebruikerslicenties. Het ging verder dan we hadden verwacht. Voor het verkrijgen van de aanvullende licenties moest het bedrijf de financiële middelen opnieuw toewijzen.
Ook moest training zo worden gepland dat het de workflow niet belemmert. We moesten ook de infrastructuur optimaliseren om het grote aantal gebruikers te ondersteunen. '
V # 19) Wat moet ik doen als NameNode crasht in het HDFS-cluster?
Antwoord: Het HDFS-cluster heeft slechts één NameNode en onderhoudt de metadata van DataNode. Het hebben van slechts één NameNode geeft HDFS-clusters een enkel storingspunt.
Dus als NameNode crasht, kunnen systemen niet meer beschikbaar zijn. Om dat te voorkomen, kunnen we een secundaire NameNode specificeren die de periodieke checkpoints in HDFS-bestandssystemen neemt, maar het is geen back-up van de NameNode. Maar we kunnen het gebruiken om NameNode opnieuw te maken en opnieuw op te starten.
Q # 20) Verschil tussen NAS en DAS in het Hadoop-cluster.
Antwoord: In NAS zijn opslag- en rekenlagen gescheiden, en vervolgens wordt de opslag verdeeld over verschillende servers op het netwerk. In DAS is opslag meestal gekoppeld aan het rekenknooppunt. Apache Hadoop is gebaseerd op het principe van verwerking nabij een specifieke datalocatie.
Daarom moet de opslagschijf lokaal zijn voor berekening. DAS helpt u prestaties te krijgen op een Hadoop-cluster en kan worden gebruikt op standaardhardware. In eenvoudige bewoordingen is het kosteneffectiever. NAS-opslag heeft de voorkeur met een hoge bandbreedte van ongeveer 10 GbE.
V # 21) Is het bouwen van een NoSQL-database beter dan het bouwen van een relationele database?
[beeld bron
Antwoord: Om deze vraag te beantwoorden, moet u uw kennis over beide databases laten zien. U moet het ook ondersteunen met een voorbeeld van de situatie waaruit blijkt hoe u de knowhow in een echt project zult of hebt toegepast.
Je antwoord zou zo kunnen zijn: “In sommige situaties kan het nuttig zijn om een NoSQL-database te bouwen. In mijn laatste bedrijf, toen het franchisesysteem exponentieel in omvang toenam, moesten we snel opschalen om het meeste uit alle operationele en verkoopgegevens te halen die we hadden.
Uitschalen is beter dan opschalen met grotere servers bij het omgaan met de verhoogde gegevensverwerkingsbelasting. Het is kosteneffectief en gemakkelijker te realiseren met NoSQL-databases omdat het gemakkelijk grote hoeveelheden gegevens kan verwerken. Dat is handig als u in de toekomst snel moet reageren op aanzienlijke verschuivingen in de gegevensbelasting.
Hoewel relationele databases betere connectiviteit bieden met analysetools. Maar NoSQL-databases hebben veel te bieden. '
V # 22) Wat doet u als u een onverwacht probleem tegenkomt met gegevensonderhoud? Heb je daarvoor kant-en-klare oplossingen geprobeerd?
Antwoord: Het is onvermijdelijk dat er af en toe onverwachte problemen optreden bij elke routinetaak, zelfs tijdens gegevensonderhoud. Deze vraag is bedoeld om te weten of u met situaties onder hoge druk kunt omgaan en hoe.
Je kunt zoiets zeggen als “gegevensonderhoud is misschien een routinetaak, maar het is van vitaal belang om de specifieke taken nauwlettend in de gaten te houden, inclusief het verzekeren van succesvolle uitvoering van de scripts.
Tijdens het uitvoeren van de integriteitscontrole kwam ik een keer een corrupte index tegen die in de toekomst ernstige problemen had kunnen veroorzaken. Daarom bedacht ik een nieuwe onderhoudstaak om te voorkomen dat corrupte indexen aan de database van het bedrijf worden toegevoegd. '
V # 23) Heeft u ooit iemand in uw vakgebied opgeleid? Zo ja, wat vond u er het meest uitdagend aan?
Antwoord: Gewoonlijk zijn data-engineers nodig om hun collega's te trainen op nieuwe systemen of processen die u hebt gemaakt of om nieuwe medewerkers op te leiden op reeds bestaande systemen en architectuur. Dus met deze vraag wil je interviewer weten of je dat aankan. Als je niet de kans hebt gehad om zelf iemand te trainen, praat dan over de uitdagingen die iemand die heeft getraind of waarvan je weet dat je ermee te maken hebt gehad.
Een voorbeeld van het ideale antwoord zal er ongeveer zo uitzien. “Ja, ik heb de kans gehad om zowel kleine als grote groepen collega's op te leiden. Het opleiden van nieuwe medewerkers met aanzienlijke ervaring in een ander bedrijf is de meest uitdagende taak die ik ben tegengekomen. Ze zijn er vaak zo aan gewend om gegevens vanuit een ander perspectief te benaderen dat ze moeite hebben om de manier waarop we dingen doen te accepteren.
Ze zijn vaak erg eigenwijs en denken dat ze alles goed weten en daarom kost het veel tijd voordat ze beseffen dat een probleem meer dan één oplossing kan hebben. Ik probeer hen aan te moedigen hun geest te openen en alternatieve mogelijkheden te accepteren door te benadrukken hoe succesvol onze architectuur en processen zijn geweest. '
V # 24) Wat zijn de voor- en nadelen van werken in cloud computing?
[beeld bron
Antwoord:
Voordelen:
- Geen infrastructuurkosten.
- Minimaal beheer.
- Geen gedoe met beheer en administratie.
- Makkelijk toegankelijk.
- Betaal voor wat u gebruikt.
- Het is betrouwbaar.
- Het biedt gegevenscontrole, back-up en herstel.
- Enorme opslag.
Nadelen:
- Het heeft een goede internetverbinding nodig met een even goede bandbreedte om goed te functioneren.
- Het heeft zijn downtime.
- Uw controle over de infrastructuur zal beperkt zijn.
- Er is weinig flexibiliteit.
- Het heeft bepaalde lopende kosten.
- Er kunnen beveiligings- en technische problemen zijn.
Vraag 25) Het werk van data-ingenieurs is meestal ‘backstage’. Vind je het prettig om weg te werken van de ‘spotlight’?
Antwoord: Je personeelsmanager wil weten of je van schijnwerpers houdt of dat je in beide situaties goed kunt werken. Uw antwoord zou hen moeten vertellen dat hoewel u van de schijnwerpers houdt, u ook comfortabel op de achtergrond werkt.
“Wat voor mij belangrijk is, is dat ik een expert in mijn vakgebied moet zijn en moet bijdragen aan de groei van mijn bedrijf. Als ik in de schijnwerpers moet werken, doe ik dat ook graag. Als er een probleem is dat leidinggevenden moeten aanpakken, zal ik niet aarzelen om mijn stem te verheffen en onder hun aandacht te brengen. '
V # 26) Wat gebeurt er als de Block-scanner een beschadigd datablok detecteert?
Antwoord: Allereerst rapporteert DataNode aan NameNode. Vervolgens begint NameNode met het maken van een nieuwe replica via de replica van het beschadigde blok. Een beschadigd gegevensblok wordt niet verwijderd als het aantal replica's van de juiste replica's overeenkomt met de replicatiefactor.
V # 27) Heeft u ooit een nieuwe innovatieve toepassing gevonden voor reeds bestaande gegevens? Heeft het een positief effect gehad op het bedrijf?
Antwoord: Deze vraag is bedoeld om erachter te komen of je gemotiveerd bent en gretig genoeg bent om bij te dragen aan het succes van de projecten. Beantwoord de vraag indien mogelijk met een voorbeeld waarin je de leiding hebt genomen over een project of een idee hebt bedacht. En mocht u ooit een nieuwe oplossing voor een probleem hebben gepresenteerd, mis deze dan ook niet.
Voorbeeld antwoord: “In mijn laatste baan heb ik meegewerkt aan het uitzoeken waarom we een hoog personeelsverloop hebben. Ik heb de gegevens van verschillende afdelingen nauwlettend gevolgd, waar ik sterk gecorreleerde gegevens vond op belangrijke gebieden zoals financiën, marketing, operaties, enz. En het tempo van het personeelsverloop.
Samengewerkt met de afdelingsanalisten voor een beter begrip van die correlaties. Met ons begrip hebben we enkele strategische wijzigingen aangebracht die het personeelsverloop positief hebben beïnvloed. '
V # 28) Welke niet-technische vaardigheden komen volgens jou het meest van pas als data-engineer?
Antwoord: Probeer de meest voor de hand liggende antwoorden te vermijden, zoals communicatieve of interpersoonlijke vaardigheden. Je kunt zeggen: “prioriteiten stellen en multitasken zijn vaak van pas gekomen in mijn werk. We krijgen op een dag verschillende taken omdat we met verschillende afdelingen werken. En daarom wordt het van vitaal belang dat we er prioriteit aan geven. Het maakt ons werk gemakkelijk en helpt ons ze allemaal efficiënt af te ronden. '
V # 29) Wat zijn enkele veelvoorkomende problemen waarmee u als data-engineer te maken hebt gehad?
Antwoord: dit zijn:
- Continue en realtime integratie.
- Het opslaan van enorme hoeveelheden gegevens en informatie uit die gegevens.
- Beperkingen van middelen.
- Overweeg welke tools je moet gebruiken en welke de beste resultaten kunnen opleveren.
Gevolgtrekking
Data engineering klinkt misschien als een saaie routineklus, maar er zitten veel interessante facetten aan. Dat blijkt uit de mogelijke scenariovragen die interviewers zouden kunnen stellen. Je moet bereid zijn om niet alleen technische boekachtige vragen te beantwoorden, maar ook situationele vragen zoals de hierboven genoemde. Alleen dan kun je bewijzen dat je je werk goed kunt doen en het verdient.
Al het beste!!
Aanbevolen literatuur
- Interview vragen en antwoorden
- Vragen en antwoorden over ETL-tests
- Top 32 beste datastage interviewvragen en antwoorden
- Top JSON Interview vragen en antwoorden
- Top Teradata interviewvragen en antwoorden
- Top 24 interviewvragen over gegevensmodellering met gedetailleerde antwoorden
- Top 50+ Database Interview Vragen en Antwoorden
- Top 30 SAS interviewvragen en antwoorden