top 29 data engineer interview questions
Liste over hyppigst stillede spørgsmål og svar til dataingeniørinterviews og svar til at hjælpe dig med at forberede dig til det kommende interview:
I dag er datateknik det mest efterspurgte felt efter softwareudvikling, og det er blevet en af de hurtigst voksende jobmuligheder i verden. Interviewere vil have de bedste dataingeniører til deres team, og det er derfor, de har tendens til at interviewe kandidaterne grundigt. De leder efter bestemte færdigheder og viden. Så du skal være forberedt i overensstemmelse hermed for at imødekomme deres forventninger.
Hvad du vil lære:
- Ansvar for en dataingeniør
- Færdigheder fra en dataingeniør
- Ofte stillede spørgsmål om dataingeniørinterview
- Konklusion
Ansvar for en dataingeniør
Ansvaret inkluderer:
- At håndtere og overvåge dataene i virksomheden.
- Vedligehold og håndter datakildesystemet og mellemstationer.
- Forenkle datarensning sammen med efterfølgende opbygning og forbedring af reduplikering af data.
- Gør tilgængelig og udfør både datatransformation og ETL-proces.
- Uddrag og udførelse af ad-hoc-dataforespørgsel.
Færdigheder fra en dataingeniør
Med kvalifikationer har du også brug for visse færdigheder. De er begge afgørende, når du forbereder dig på stillingen som dataingeniør. Her viser vi de top 5-færdigheder, i ingen særlig rækkefølge, som du bliver nødt til at blive en succesrig dataingeniør.
- Færdigheder i datavisualisering.
- Python og SQL.
- Viden om datamodellering til både Big Data og Data Warehousing
- Matematik
- Kendskab til ETL
- Big Data space-oplevelse
Så du skal arbejde på at forbedre disse færdigheder, inden du begynder at forberede dig til dit interview. Og når du har poleret dine færdigheder, her er nogle interviewspørgsmål, du kan forberede dig på for at få interviewerne til at lægge mærke til dig og ansætte dig også.
Ofte stillede spørgsmål om dataingeniørinterview
Generelle spørgsmål til interviews
Spørgsmål nr. 1) Hvorfor studerede du dataingeniør?
Svar: Dette spørgsmål har til formål at lære om din uddannelse, erhvervserfaring og baggrund. Det kunne have været et naturligt valg i fortsættelsen af din grad af informationssystemer eller datalogi. Eller måske har du arbejdet i et lignende felt, eller måske overgår du fra et helt andet arbejdsområde.
Uanset hvad din historie måtte være, skal du ikke holde dig tilbage eller vige væk. Og mens du deler, skal du fortsætte med at fremhæve de færdigheder, du har lært undervejs, og det fremragende arbejde, du har udført.
Men start ikke historiefortælling. Start med din uddannelsesmæssige baggrund lidt, og nå derefter ud til den del, når du vidste, at du ville være dataingeniør. Og så gå videre, hvordan du når her.
Spørgsmål nr. 2) Hvad er den sværeste ting ved at være dataingeniør ifølge dig?
Svar: Du skal besvare dette spørgsmål ærligt. Ikke alle aspekter af alle job er lette, og din interviewer ved det. Målet med dette spørgsmål er ikke at lokalisere din svaghed, men at vide, hvordan du arbejder igennem ting, du har svært ved at håndtere.
Du kan sige noget som: ”Som dataingeniør har jeg svært ved at udfylde anmodningen fra alle afdelinger i en virksomhed, hvor de fleste ofte kommer med modstridende krav. Så jeg finder det ofte udfordrende at afbalancere dem i overensstemmelse hermed.
Men det har givet mig et værdifuldt indblik i afdelingernes funktion og den rolle, de spiller i den samlede virksomheds struktur. ” Og dette er kun et eksempel. Du kan og bør sætte dit synspunkt.
Spørgsmål nr. 3) Fortæl os en hændelse, hvor du skulle samle data fra forskellige kilder, men stod over for uventede problemer, og hvordan løste du det?
Svar: Dette spørgsmål er en mulighed for dig at demonstrere dine færdigheder til problemløsning og hvordan du tilpasser dig de pludselige planændringer. Spørgsmålet kunne behandles generelt eller specifikt i sammenhæng med datateknik. Hvis du ikke har været igennem en sådan oplevelse, kan du levere et hypotetisk svar.
Her er et eksempler på svar: ”I mit tidligere franchisefirma skulle jeg og mit team indsamle data fra forskellige placeringer og systemer. Men en af franchiserne ændrede deres system uden at give os nogen forudgående varsel. Dette resulterede i en håndfuld problemer med dataindsamling og -behandling.
For at løse dette var vi først nødt til at komme med en hurtig kortsigtet løsning til at få de væsentlige data ind i virksomhedens system. Og derefter har vi udviklet en langsigtet løsning for at forhindre sådanne problemer i at opstå igen. ”
Spørgsmål nr. 4) Hvordan adskiller en datateknikers job sig fra en dataarkitekt?
Svar: Dette spørgsmål er beregnet til at kontrollere, om du forstår, at der er forskelle inden for teamet i et datalager. Du kan ikke gå galt med svaret. Ansvaret for dem begge overlapper eller varierer afhængigt af, hvad databasevedligeholdelsesafdelingen eller virksomheden har brug for.
Du kan sige, at ”ifølge min erfaring varierer forskellen mellem rollerne som en dataingeniør og en dataarkitekt fra virksomhed til virksomhed. Selvom de arbejder meget tæt sammen, er der forskelle i deres generelle ansvar.
Administration af serverne og opbygning af arkitekturen i en virksomheds datasystem er en dataarkitekt. Og en dataingeniørs arbejde er at teste og vedligeholde denne arkitektur. Sammen med det sørger vi, dataingeniører, for at de data, der stilles til rådighed for analytikerne, er af høj kvalitet og pålidelige. ”
Tekniske interviewspørgsmål
Spørgsmål nr. 5) Hvad er Big Datas fire V'er?
[billede kilde ]
Svar:
De fire V'er med Big Data er:
- Den første V er Hastighed der henvises til den hastighed, hvormed Big Data genereres over tid. Så det kan betragtes som en analyse af dataene.
- Den anden V er Bred vifte af forskellige former for Big Data, det være sig inden for billeder, logfiler, mediefiler og stemmeoptagelser.
- Den tredje V er Bind af dataene. Det kan være i antallet af brugere, antallet af tabeller, datastørrelsen eller antallet af poster.
- Den fjerde V er Ægthed relateret til usikkerheden eller sikkerheden ved dataene. Med andre ord bestemmer det, hvor sikker du kan være på nøjagtigheden af dataene.
Spørgsmål nr. 6) Hvordan adskiller strukturerede data sig fra ustrukturerede data?
Svar: Nedenstående tabel forklarer forskellene:
Strukturerede data | Ustrukturerede data | |
---|---|---|
7) | Samlede data er indeholdt i en enkelt dimension. | Data er opdelt i forskellige dimensionstabeller. |
1) | Det kan gemmes i MS Access, Oracle, SQL Server og andre lignende traditionelle databasesystemer. | Det kan ikke gemmes i et traditionelt databasesystem. |
to) | Det kan gemmes inden for forskellige kolonner og rækker. | Det kan ikke gemmes i rækker og kolonner. |
3) | Et eksempel på strukturerede data er online applikationstransaktioner. | Eksempler på ustrukturerede data er tweets, Google-søgninger, Facebook-lignende osv. |
4) | Det kan let defineres inden for datamodellen. | Det kan ikke defineres i henhold til datamodellen. |
5) | Den leveres med en fast størrelse og indhold. | Den kommer i forskellige størrelser og indhold. |
Spørgsmål nr. 7) Hvilke ETL-værktøjer kender du til?
Svar: Navngiv alle ETL-værktøjer, du har arbejdet med. Du kan sige, “Jeg har arbejdet med SAS Data Management, IBM Infosphere og SAP Data Services. Men min foretrukne er PowerCenter fra Informatica. Den er effektiv, har en ekstremt høj ydeevne og er fleksibel. Kort sagt har det alle de vigtige egenskaber ved et godt ETL-værktøj.
De kører problemfrit forretningsdatadrift og garanterer dataadgang, selv når der sker ændringer i virksomheden eller dens struktur. ” Sørg for kun at tale om dem, du har arbejdet med, og dem du kan lide at arbejde med. Eller det kan tankes dit interview senere.
Q # 8) Fortæl os om designskemaer for datamodellering.
Svar: Datamodellering kommer med to typer designskemaer.
De forklares som følger:
- Den første er Stjerneplan , som er opdelt i to dele - faktatabellen og dimensionstabellen. Her er begge tabeller forbundet. Stjerneskema er den enkleste typografi for datamartsskema og er også mest benyttet. Det hedder det, fordi dets struktur ligner en stjerne.
- Den anden er Snefnugskema som er udvidelsen af stjerneskemaet. Det tilføjer yderligere dimensioner og kaldes en snefnug, fordi dens struktur ligner en snefnug.
Q # 9) Hvad er forskellen mellem stjerneskema og snefnugskema?
[billede kilde ]
Svar: Nedenstående tabel forklarer forskellene:
Stjerneplan | Snowflake Schema | |
---|---|---|
1) | Dimensionstabellen indeholder hierarkierne for dimensionerne. | Der er separate tabeller til hierarkier. |
to) | Her dimensionstabeller omgiver en faktatabel. | Dimensionstabeller omgiver et faktabord, og derefter er de yderligere omgivet af dimensionstabeller. |
3) | En faktatabel og enhver dimensionstabel er forbundet med kun en enkelt sammenføjning. | For at hente dataene kræver det mange sammenføjninger. |
4) | Den leveres med et simpelt DB-design. | Det har et komplekst DB-design. |
5) | Fungerer godt selv med denormaliserede forespørgsler og datastrukturer. | Fungerer kun med den normaliserede datastruktur. |
6) | Data redundans - høj. | Data redundans - meget lav. |
8) | Hurtigere terning af terninger. | Kompleks sammenføjning nedsætter terningsprocessen. |
Q # 10) Hvad er forskellen mellem datalager og operativ database?
Svar: Nedenstående tabel forklarer forskellene:
Data varehus | Operationel database | |
---|---|---|
7) | Understøtter en håndfuld OLTP-lignende samtidige klienter. | Understøtter mange samtidige kunder. |
1) | Disse er designet til at understøtte den analytiske behandling af store mængder. | Disse understøtter transaktionsbehandling af store mængder. |
to) | Historiske data påvirker et datalager. | Aktuelle data påvirker den operationelle database. |
3) | Nye, ikke-flygtige data tilføjes regelmæssigt, men ændres sjældent. | Data opdateres regelmæssigt efter behov. |
4) | Det er designet til at analysere forretningsmål efter attributter, fagområder og kategorier. | Det er designet til realtidsbehandling og forretningsforretninger. |
5) | Optimeret til tunge belastninger og komplekse forespørgsler med adgang til mange rækker ved hvert bord. | Optimeret til et enkelt enkelt sæt transaktioner som at hente og tilføje en række ad gangen til hver tabel. |
6) | Den er fuld af gyldige og konsekvente oplysninger og har ikke brug for validering i realtid. | Forbedret til validering af indgående information og bruger valideringstabeller. |
8) | Dens systemer er hovedsageligt fagorienterede. | Dets systemer er hovedsageligt procesorienterede. |
9) | Data ud. | Data i. |
10) | Et stort antal data kan tilgås. | Der er adgang til et begrænset antal data. |
elleve) | Oprettet til OLAP, online analytisk behandling. | Oprettet til OLTP, online transaktionsbehandling. |
Q # 11) Påpeg forskellen mellem OLTP og OLAP.
Svar: Nedenstående tabel forklarer forskellene:
OLTP | OLAP | |
---|---|---|
7) | Datamængden er ikke særlig stor. | Det har en stor mængde data. |
1) | Bruges til at styre operationelle data. | Bruges til at administrere informationsdata. |
to) | Klienter, kontorister og it-fagfolk bruger det. | Ledere, analytikere, ledere og andre videnarbejdere bruger det. |
3) | Det er kundeorienteret. | Det er markedsorienteret. |
4) | Den håndterer aktuelle data, dem der er ekstremt detaljerede og bruges til beslutningstagning. | Det styrer en enorm mængde historiske data. Det giver også faciliteter til sammenlægning og opsummering sammen med styring og lagring af data på forskellige granularitetsniveauer. Derfor bliver dataene mere behagelige at bruge i beslutningsprocessen. |
5) | Den har en databasestørrelse på 100 MB-GB. | Den har en databasestørrelse på 100 GB-TB. |
6) | Det bruger en ER (entity-relationship) datamodel sammen med et databasedesign, der er applikationsorienteret. | OLAP bruger enten en snefnug- eller stjernemodel sammen med et databasedesign, der er fagorienteret. |
8) | Adgangstilstand - Læs / skriv. | Adgangstilstanden er for det meste skrive. |
9) | Helt normaliseret. | Delvis normaliseret. |
10) | Dets behandlingshastighed er meget hurtig. | Dets behandlingshastighed afhænger af antallet af filer, den indeholder, komplekse forespørgsler og batchdataopdatering |
Q # 12) Forklar hovedkonceptet bag Framework of Apache Hadoop.
Svar: Det er baseret på MapReduce-algoritmen. I denne algoritme bruges kort og reduktion til at behandle et stort datasæt. Kortlæg, filtrer og sorter dataene, mens Reducer, opsummerer dataene. Skalerbarhed og fejltolerance er nøglepunkterne i dette koncept. Vi kan opnå disse funktioner i Apache Hadoop ved effektivt at implementere MapReduce og Multi-threading.
Spørgsmål nr. 13) Har du nogensinde arbejdet med Hadoop Framework?
[billede kilde ]
Svar: Mange ansættelsesledere spørger om Hadoop-værktøjet i interviewet for at vide, om du er fortrolig med de værktøjer og sprog, virksomheden bruger. Hvis du har arbejdet med Hadoop Framework, skal du fortælle dem detaljerne i dit projekt for at belyse din viden og færdigheder med værktøjet og dets evner. Og hvis du aldrig har arbejdet med det, vil nogle undersøgelser, der viser en vis fortrolighed med dets egenskaber, også fungere.
Du kan sige, for eksempel, ”Mens jeg arbejdede på et teamprojekt, har jeg haft chancen for at arbejde med Hadoop. Vi var fokuseret på at øge effektiviteten af databehandling, så på grund af dets evne til at øge hastigheden på databehandling uden at gå på kompromis med kvaliteten under den distribuerede behandling besluttede vi at bruge Hadoop.
Og da mit tidligere firma forventede en betydelig stigning i databehandling i løbet af de næste par måneder, var dets skalerbarhed også praktisk. Hadoop er også et open source-netværk baseret på Java, der gør det til den bedste mulighed for projekterne med begrænsede ressourcer og en nem at bruge uden yderligere træning. ”
hvordan man opretter testng xml-fil i formørkelse
Q # 14) Nævn nogle vigtige funktioner i Hadoop.
Svar: Funktionerne er som følger:
- Hadoop er en gratis open source-ramme, hvor vi kan ændre kildekoden i henhold til vores krav.
- Det understøtter hurtigere distribueret behandling af data. HDFS Hadoop gemmer data distribueret og bruger MapReduce til parallel behandling af dataene.
- Hadoop er meget tolerant, og som standard på forskellige noder giver det brugeren mulighed for at oprette tre replikaer af hver blok. Så hvis en af knudepunkterne ikke lykkes, kan vi gendanne dataene fra en anden knude.
- Det er også skalerbart og er kompatibelt med mange hardware.
- Siden Hadoop lagrede data i klynger uafhængigt af alle de andre operationer. Derfor er det pålideligt. De lagrede data forbliver upåvirket af maskinens funktionsfejl. Og så er det også meget tilgængeligt.
Spørgsmål nr. 15) Hvordan kan du øge forretningsindtægterne ved at analysere Big Data?
Svar: Big data-analyse er en vigtig del af virksomhederne, da det hjælper dem med at skelne fra hinanden sammen med at øge indtægterne. Big data analytics tilbyder tilpassede forslag og anbefalinger til virksomheder gennem forudsigende analyse.
Det hjælper også virksomheder med at lancere nye produkter baseret på kundernes præferencer og behov. Dette hjælper virksomhederne med at tjene betydeligt mere, cirka 5-20% mere. Virksomheder som Bank of America, LinkedIn, Twitter, Walmart, Facebook osv. Bruger Big Data Analysis til at øge deres indtægter.
Spørgsmål nr. 16) Hvilke trin skal du følge, når du implementerer en Big Data-løsning?
Svar: Der er tre trin, der skal følges under implementering af en Big Data-løsning:
- Indtagelse af data- Det er det første skridt i at implementere en Big Data-løsning. Det er udvindingen af data fra forskellige kilder som SAP, MYSQL, Salesforce, logfiler, intern database osv. Dataindtagelse kan ske gennem streaming i realtid eller batchjob.
- Data opbevaring- Når dataene er indtaget, skal de ekstraherede data gemmes et eller andet sted. Det er enten gemt i HDFS- eller NoSQL-databaser. HDFS fungerer godt til sekventiel adgang via HBase til tilfældig læse- eller skriveadgang.
- Databehandling- Dette er det tredje og det afsluttende trin til implementering på en Big Data-løsning. Efter opbevaring behandles dataene gennem en af hovedrammerne som MapReduce eller Pig.
Spørgsmål nr. 17) Hvad er en blok- og blokscanner i HDFS?
Svar: En blok er den mindste mængde data, der kan skrives eller læses i HDFS. 64MB er standardstørrelsen på en blok.
Blockscanneren er et program, der periodisk sporer antallet af blokke på en DataNode sammen med at verificere dem for eventuelle kontrolsumfejl og datakorruption.
Spørgsmål nr. 18) Hvad er de udfordringer, du har haft, når du introducerer nye dataanalyseapplikationer, hvis du nogensinde har introduceret en?
Svar: Hvis du aldrig har introduceret ny dataanalyse, kan du bare sige det. Fordi de er ret dyre, og det er derfor ikke ofte, at virksomheder gør det. Men hvis en virksomhed beslutter at investere i det, kan det være et ekstremt ambitiøst projekt. Det ville have brug for højtuddannede medarbejdere til at installere, oprette forbindelse, bruge og vedligeholde disse værktøjer.
Så hvis du nogensinde har været igennem processen, så fortæl dem, hvilke forhindringer du stod overfor, og hvordan du overvandt dem. Hvis du ikke har gjort det, skal du fortælle dem detaljeret, hvad du ved om processen. Dette spørgsmål afgør, om du har den grundlæggende know-how til at komme igennem de problemer, der kan opstå under introduktionen af nye dataanalyseapplikationer.
Prøve svar; ”Jeg har været en del af introduktionen af ny dataanalyse i min tidligere virksomhed. Hele processen er udførlig og har brug for en velplanlagt proces for en jævnst mulig overgang.
Selv med pletfri planlægning kan vi dog ikke altid undgå uforudsete omstændigheder og problemer. Et sådant problem var en utrolig stor efterspørgsel efter brugerlicenser. Det gik ud over, hvad vi forventede. For at opnå de ekstra licenser måtte virksomheden omfordele de økonomiske ressourcer.
Også uddannelse skulle planlægges på en måde, så det ikke hæmmer arbejdsgangen. Vi var også nødt til at optimere infrastrukturen for at understøtte det høje antal brugere. ”
Spørgsmål nr. 19) Hvad hvis NameNode går ned i HDFS-klyngen?
Svar: HDFS-klyngen har kun en NameNode, og den vedligeholder DataNodes metadata. At kun have en NameNode giver HDFS-klynger et enkelt fejlpunkt.
Så hvis NameNode går ned, kan systemer muligvis ikke være tilgængelige. For at forhindre det kan vi specificere en sekundær NameNode, der tager de periodiske kontrolpunkter i HDFS-filsystemer, men det er ikke en sikkerhedskopi af NameNode. Men vi kan bruge det til at genskabe NameNode og genstarte.
Q # 20) Forskel mellem NAS og DAS i Hadoop-klyngen.
Svar: I NAS er lagring og beregningslag adskilt, og derefter distribueres lagring mellem forskellige servere på netværket. I DAS er lagring normalt knyttet til beregningsknudepunktet. Apache Hadoop er baseret på princippet om behandling nær en bestemt datalokation.
Derfor skal lagerdisken være lokal til beregning. DAS hjælper dig med at få ydeevne på en Hadoop-klynge og kan bruges på råvarehardware. Med enkle ord er det mere omkostningseffektivt. NAS-lagring foretrækkes med høj båndbredde på omkring 10 GbE.
Q # 21) Er det bedre at opbygge en NoSQL-database end at opbygge en relationsdatabase?
[billede kilde ]
Svar: Som svar på dette spørgsmål skal du fremvise din viden om begge databaser. Du skal også sikkerhedskopiere det med et eksempel på situationen, der viser, hvordan du vil eller har anvendt knowhow i et rigtigt projekt.
Dit svar kan være sådan noget ”I nogle situationer kan det være en fordel at opbygge en NoSQL-database. I mit sidste firma, da franchise-systemet voksede eksponentielt, måtte vi hurtigt opskalere for at få mest muligt ud af alle vores operationelle og salgsdata.
Skalering er bedre end at skalere op med større servere, når man håndterer den øgede databehandlingsbelastning. Det er omkostningseffektivt og lettere at udføre med NoSQL-databaser, da det nemt kan håndtere store datamængder. Det er nyttigt, når du skal reagere hurtigt på betydelige forskydninger i datalast i fremtiden.
Selvom relationsdatabaser har bedre forbindelse til ethvert analyseværktøj. Men NoSQL-databaser har meget at tilbyde. ”
Spørgsmål nr. 22) Hvad gør du, når du støder på et uventet problem med vedligeholdelse af data? Har du prøvet nogen out-of-the-box-løsninger til det?
Svar: Uundgåeligt opstår der uventede problemer en gang imellem i hver rutineopgave, selv under vedligeholdelse af data. Dette spørgsmål sigter mod at vide, om du kan håndtere situationer med højt tryk, og hvordan.
Du kan sige noget som “datavedligeholdelse kan være en rutineopgave, men det er vigtigt at nøje overvåge de specifikke opgaver, herunder at sikre en vellykket udførelse af scripts.
En gang under udførelsen af integritetskontrollen stødte jeg på et korrupt indeks, der kunne have forårsaget alvorlige problemer i fremtiden. Derfor kom jeg med en ny vedligeholdelsesopgave for at forhindre tilføjelse af korrupte indekser i virksomhedens database. '
Spørgsmål nr. 23) Har du nogensinde uddannet nogen inden for dit felt? Hvis ja, hvad har du fundet mest udfordrende ved det?
Svar: Normalt er der brug for dataingeniører til at uddanne deres kolleger i nye systemer eller processer, som du har oprettet, eller uddanne nye medarbejdere i allerede eksisterende systemer og arkitektur. Så med dette spørgsmål vil din interviewer vide, om du kan klare det. Hvis du ikke har haft chancen for at træne nogen selv, skal du tale om de udfordringer, som en person, der har trænet, eller du ved, du står over for.
En prøve af det ideelle svar vil være noget som dette. ”Ja, jeg har haft chancen for at uddanne små og store grupper af kolleger. Uddannelse af nye medarbejdere med betydelig erfaring i en anden virksomhed er den mest udfordrende opgave, jeg er stødt på. De er ofte så vant til at nærme sig data fra et andet perspektiv, at de kæmper for at acceptere den måde, vi gør ting på.
Ofte er de ekstremt meningsfulde og tror, at de ved alt rigtigt, og det tager derfor meget tid for dem at indse, at et problem kan have mere end en løsning. Jeg prøver at tilskynde dem til at åbne deres sind og acceptere alternative muligheder ved at understrege, hvor vellykket vores arkitektur og processer har været. ”
Spørgsmål nr. 24) Hvad er fordele og ulemper ved at arbejde inden for cloud computing?
[billede kilde ]
Svar:
Fordele:
- Ingen infrastrukturomkostninger.
- Minimum ledelse.
- Ingen besvær med ledelse og administration.
- Let at få adgang til.
- Betal for det, du bruger.
- Det er pålideligt.
- Det tilbyder datakontrol, sikkerhedskopiering og gendannelse.
- Kæmpe opbevaring.
Ulemper:
- Det har brug for en god internetforbindelse med lige så god båndbredde for at fungere godt.
- Det har sin nedetid.
- Din kontrol med infrastruktur vil være begrænset.
- Der er ringe fleksibilitet.
- Det har visse løbende omkostninger.
- Der kan være sikkerhedsmæssige og tekniske problemer.
Spørgsmål nr. 25) Datateknikernes arbejde er normalt 'backstage'. Er du komfortabel med at arbejde væk fra 'spotlightet'?
Svar: Din ansættelsesleder vil vide, om du elsker rampelys, eller om du kan arbejde godt i begge situationer. Dit svar skal fortælle dem, at selvom du kan lide rampelyset, er du også komfortabel med at arbejde i baggrunden.
”Det, der betyder noget for mig, er at jeg skal være ekspert på mit felt og bidrage til min virksomheds vækst. Hvis jeg skal arbejde i rampelyset, har jeg det godt med det også. Hvis der er et spørgsmål, som ledere skal tage fat på, vil jeg ikke tøve med at hæve min stemme og gøre dem opmærksom på dem. ”
Spørgsmål nr. 26) Hvad sker der, når blokscanneren registrerer en korrupt datablok?
Svar: Først og fremmest rapporterer DataNode til NameNode. Derefter begynder NameNode at oprette en ny replika gennem replikaen til den korrupte blok. Korrupt datablokering slettes ikke, hvis replikationsantalet for de rigtige replikaer matcher replikationsfaktoren.
Spørgsmål nr. 27) Har du nogensinde fundet en ny innovativ anvendelse af allerede eksisterende data? Påvirkede det virksomheden positivt?
Svar: Dette spørgsmål er beregnet til, at de skal finde ud af, om du er selvmotiveret og ivrig nok til at bidrage til projektets succes. Hvis det er muligt, skal du besvare spørgsmålet med et eksempel, hvor du tog ansvaret for et projekt eller kom på en idé. Og hvis du nogensinde har præsenteret en ny løsning på et problem, skal du heller ikke gå glip af det.
Eksempel på svar: ”I mit sidste job deltog jeg i at finde ud af, hvorfor vi har en høj medarbejderomsætning. Jeg observerede dataene nøje fra forskellige afdelinger, hvor jeg fandt stærkt korrelerede data inden for nøgleområder som økonomi, marketing, drift osv. Og medarbejderomsætningens hastighed.
Samarbejdet med afdelingsanalytikerne for at få en bedre forståelse af disse sammenhænge. Med vores forståelse foretog vi nogle strategiske ændringer, der påvirkede medarbejderomsætningshastigheden positivt. ”
Spørgsmål nr. 28) Hvilke ikke-tekniske færdigheder synes du er mest nyttige som dataingeniør?
Svar: Prøv at undgå de mest åbenlyse svar som kommunikation eller interpersonelle færdigheder. Du kan sige, ”prioritering og multitasking har ofte været nyttigt i mit job. Vi får forskellige opgaver på en dag, fordi vi arbejder med forskellige afdelinger. Og derfor bliver det afgørende, at vi prioriterer dem. Det gør vores arbejde let og hjælper os med at afslutte dem alle effektivt. ”
Spørgsmål nr. 29) Hvilke almindelige problemer har du været udsat for som dataingeniør?
Svar: Disse er:
- Kontinuerlig og realtidsintegration.
- Lagring af enorme mængder data og information fra disse data.
- Begrænsninger af ressourcer.
- Overvejer hvilke værktøjer der skal bruges, og hvilke der kan levere de bedste resultater.
Konklusion
Datateknologi lyder måske som et rutinemæssigt kedeligt job, men der er mange interessante facetter. Det fremgår af de mulige scenarispørgsmål, som interviewere kan stille. Du skal være klar til at besvare ikke kun tekniske boglige spørgsmål, men også situationelle spørgsmål som de ovennævnte. Først da vil du være i stand til at bevise, at du kan gøre dit job godt og fortjener det.
Alt det bedste!!
Anbefalet læsning
- Interviewspørgsmål og svar
- ETL Testing Interview Spørgsmål og svar
- Top 32 bedste spørgsmål og svar til datastage-interview
- Top JSON Interview Spørgsmål og svar
- Top Teradata Interview Spørgsmål og svar
- Top 24 spørgsmål om datamodellering med detaljerede svar
- Top 50+ spørgsmål og svar til databaseinterviews
- Top 30 SAS Interview Spørgsmål og svar