top 29 data engineer interview questions
今後の面接の準備に役立つ、最もよくあるデータエンジニアの面接の質問と回答のリスト：
今日、データエンジニアリングはソフトウェア開発の次に最も求められている分野であり、世界で最も急速に成長している仕事の選択肢の1つになっています。面接官はチームに最適なデータエンジニアを求めているため、候補者に徹底的に面接する傾向があります。彼らは特定のスキルと知識を探します。したがって、あなたは彼らの期待に応えるためにそれに応じて準備する必要があります。
学習内容：
データエンジニアの責任
責任は次のとおりです。
- 社内のデータを処理および監督するため。
- データのソースシステムとステージング領域を維持および処理します。
- データクレンジングを簡素化し、その後の構築とデータの重複の改善を行います。
- 利用可能にして、データ変換とETLプロセスの両方を実行します。
- アドホックデータクエリ構築の抽出と実行。
データエンジニアのスキル
資格を取得するには、特定のスキルも必要です。データエンジニアのポジションに備える際には、どちらも非常に重要です。ここでは、成功するデータエンジニアになるために必要な上位5つのスキルを順不同でリストしています。
- データ視覚化のスキル。
- PythonとSQL。
- ビッグデータとデータウェアハウジングの両方のデータモデリングの知識
- 数学
- ETLのノウハウ
- ビッグデータスペースの経験
したがって、面接の準備を始める前に、これらのスキルセットの改善に取り組む必要があります。そして、あなたがスキルを磨いたら、面接官にあなたに気づかせ、あなたを雇うために準備できるいくつかの面接の質問があります。
よくあるデータエンジニアのインタビューの質問
一般的な面接の質問
Q＃1）なぜデータエンジニアリングを勉強したのですか？
回答： この質問は、あなたの教育、仕事の経験、および背景について学ぶことを目的としています。それはあなたの情報システムまたはコンピュータサイエンスの学位を継続する上で自然な選択だったかもしれません。または、同じような分野で働いたことがあるか、まったく異なる作業領域から移行している可能性があります。
あなたの話が何であれ、遠慮したり、恥ずかしがったりしないでください。そして、あなたが共有している間、あなたがその過程で学んだスキルとあなたがした素晴らしい仕事を強調し続けてください。
ただし、ストーリーテリングを開始しないでください。少し学歴から始めて、データエンジニアになりたいと思ったときにその部分に到達します。そして、ここに到達する方法に進みます。
Q＃2）あなたによると、データエンジニアになることで最も難しいことは何ですか？
回答： あなたはこの質問に正直に答えなければなりません。すべての仕事のすべての側面が簡単であるとは限らず、面接官はそれを知っています。この質問の目的は、自分の弱点を特定することではなく、対処が難しいと感じることをどのように処理するかを知ることです。
次のように言うことができます。「データエンジニアとして、ほとんどの部門が相反する要求を頻繁に出す会社のすべての部門の要求を完了するのは難しいと思います。そのため、それに応じてバランスを取るのは難しいと感じることがよくあります。
しかし、それは私に部門の働きと会社全体の構造においてそれらが果たす役割についての貴重な洞察を提供してくれました。」そして、これはほんの一例です。あなたは自分の視点を置くことができ、またそうすべきです。
Q＃3）さまざまなソースからのデータをまとめるはずだったが、予期しない問題に直面した事件を教えてください。どのように解決しましたか？
回答： この質問は、問題解決スキルと、突然の計画変更にどのように適応するかを示す機会です。この質問は、一般的または具体的にデータエンジニアリングのコンテキストで対処できます。そのような経験をしたことがない場合は、架空の答えを出すことができます。
回答例は次のとおりです。「以前のフランチャイズ会社では、私と私のチームはさまざまな場所やシステムからデータを収集することになっていた。しかし、フランチャイズの1つは、事前の通知なしにシステムを変更しました。その結果、データの収集と処理にいくつかの問題が発生しました。
それを解決するには、最初に重要なデータを会社のシステムに取り込むための迅速な短期的な解決策を考え出す必要がありました。その後、このような問題が再発しないようにするための長期的なソリューションを開発しました。」
Q＃4）データエンジニアの仕事はデータアーキテクトの仕事とどう違うのですか？
回答： この質問は、データウェアハウスのチーム内に違いがあることを理解しているかどうかを確認することを目的としています。答えを間違えることはできません。両方の責任は重複するか、データベース保守部門または会社が何を必要としているかによって異なります。
「私の経験によれば、データエンジニアとデータアーキテクトの役割の違いは会社によって異なります。それらは非常に緊密に連携していますが、一般的な責任には違いがあります。
サーバーの管理と企業のデータシステムのアーキテクチャの構築は、データアーキテクトの責任です。そして、データエンジニアの仕事は、そのアーキテクチャをテストして維持することです。それに加えて、私たちデータエンジニアは、アナリストが利用できるデータが高品質で信頼できるものであることを確認します。」
技術面接の質問
Q＃5）ビッグデータの4つのVとは何ですか？
(画像 ソース )
回答：
ビッグデータの4つのVは次のとおりです。
- 最初のVは 速度 これは、ビッグデータが時間の経過とともに生成される速度を指します。したがって、データの分析と見なすことができます。
- 2番目のVは バラエティ 画像、ログファイル、メディアファイル、音声録音など、さまざまな形式のビッグデータの
- 3番目のVは ボリューム データの。これは、ユーザー数、テーブル数、データサイズ、またはレコード数に含まれる可能性があります。
- 4番目のVは 信憑性 データの不確実性または確実性に関連しています。言い換えれば、それはあなたがデータの正確さについてどれだけ確信できるかを決定します。
Q＃6）構造化データは非構造化データとどのように異なりますか？
回答：以下の表で違いを説明します。
| 構造化データ | 非構造化データ | |
|---|---|---|
| 7） | 集計データは単一のディメンションに含まれています。 | データは異なるディメンションテーブルに分割されます。 |
| 1） | これは、MS Access、Oracle、SQL Server、およびその他の同様の従来のデータベースシステムに保存できます。 | 従来のデータベースシステムに保存することはできません。 |
| 二） | 異なる列と行に保存できます。 | 行や列に保存することはできません。 |
| 3） | 構造化データの例は、オンラインアプリケーショントランザクションです。 | 非構造化データの例としては、ツイート、Google検索、Facebookの「いいね」などがあります。 |
| 4） | データモデル内で簡単に定義できます。 | データモデルに従って定義することはできません。 |
| 5） | 固定サイズと内容が付属しています。 | さまざまなサイズと内容があります。 |
Q＃7）どのETLツールに精通していますか？
回答： 使用したすべてのETLツールに名前を付けます。 「私はSASData Management、IBM Infosphere、およびSAP DataServicesと協力してきました。しかし、私の好みはInformaticaのPowerCenterです。効率的で、非常に高いパフォーマンス率を持ち、柔軟性があります。つまり、優れたETLツールのすべての重要なプロパティを備えています。
ビジネスデータの運用をスムーズに実行し、ビジネスやその構造に変更が生じた場合でもデータアクセスを保証します。」一緒に仕事をしたことのある人と、一緒に仕事をしたい人だけについて話すようにしてください。または、後で面接をタンクに入れる可能性があります。
Q＃8）データモデリングの設計スキーマについて教えてください。
回答： データモデリングには、2種類の設計スキーマが付属しています。
それらは次のように説明されます：
- 最初のものは スタースケジュール 、ファクトテーブルとディメンションテーブルの2つの部分に分かれています。ここでは、両方のテーブルが接続されています。スタースキーマは最も単純なデータマートスキーマスタイルであり、最も広くアプローチされています。その構造が星に似ていることからそう名付けられました。
- 2つ目は スノーフレークスキーマ これはスタースキーマの拡張です。寸法が追加され、その構造がスノーフレークに似ているため、スノーフレークと呼ばれます。
Q＃9）スタースキーマとスノーフレークスキーマの違いは何ですか？
(画像 ソース )
回答：以下の表で違いを説明します。
| スタースケジュール | スノーフレークスキーマ | |
|---|---|---|
| 1） | ディメンションテーブルには、ディメンションの階層が含まれています。 | 階層には個別のテーブルがあります。 |
| 二） | ここでは、ディメンションテーブルがファクトテーブルを囲んでいます。 | ディメンションテーブルはファクトテーブルを囲み、さらにディメンションテーブルに囲まれます。 |
| 3） | ファクトテーブルと任意のディメンションテーブルは、1回の結合で接続されます。 | データをフェッチするには、多くの結合が必要です。 |
| 4） | シンプルなDBデザインが付属しています。 | 複雑なDB設計があります。 |
| 5） | 非正規化されたクエリやデータ構造でもうまく機能します。 | 正規化されたデータ構造でのみ機能します。 |
| 6） | データの冗長性が高い。 | データの冗長性-非常に低い。 |
| 8） | より高速なキューブ処理。 | 複雑な結合はキューブの処理を遅くします。 |
Q＃10）データウェアハウスとオペレーショナルデータベースの違いは何ですか？
回答：以下の表で違いを説明します。
| データウェアハウス | 運用データベース | |
|---|---|---|
| 7） | 並行クライアントのような少数のOLTPをサポートします。 | 多くの同時クライアントをサポートします。 |
| 1） | これらは、大量の分析処理をサポートするように設計されています。 | これらは、大量のトランザクション処理をサポートします。 |
| 二） | 履歴データはデータウェアハウスに影響します。 | 現在のデータは運用データベースに影響します。 |
| 3） | 新しい不揮発性データは定期的に追加されますが、変更されることはめったにありません。 | データは必要に応じて定期的に更新されます。 |
| 4） | これは、属性、サブジェクト領域、およびカテゴリごとにビジネス指標を分析するために設計されています。 | リアルタイムの処理とビジネス取引のために設計されています。 |
| 5） | すべてのテーブルの多くの行にアクセスする高負荷および複雑なクエリ用に最適化されています。 | テーブルごとに一度に1行を取得して追加するなど、単純な単一のトランザクションセット用に最適化されています。 |
| 6） | 有効で一貫性のある情報が満載で、リアルタイムの検証は必要ありません。 | 着信情報を検証するために改善され、検証データテーブルを使用します。 |
| 8） | そのシステムは主に主題指向です。 | そのシステムは主にプロセス指向です。 |
| 9） | データ出力。 | データ入力。 |
| 10） | 膨大な数のデータにアクセスできます。 | 限られた数のデータにアクセスできます。 |
| 十一） | OLAP、オンライン分析処理用に作成されました。 | OLTP、オンライントランザクション処理用に作成されました。 |
Q＃11）OLTPとOLAPの違いを指摘してください。
回答： 次の表で違いを説明します。
| OLTP | OLAP | |
|---|---|---|
| 7） | データの量はそれほど多くありません。 | 大量のデータがあります。 |
| 1） | 運用データの管理に使用されます。 | 情報データの管理に使用されます。 |
| 二） | クライアント、店員、ITプロフェッショナルが使用します。 | マネージャー、アナリスト、エグゼクティブ、およびその他のナレッジワーカーが使用します。 |
| 3） | それは顧客志向です。 | それは市場志向です。 |
| 4） | 非常に詳細で意思決定に使用される現在のデータを管理します。 | 膨大な量の履歴データを管理します。また、さまざまなレベルの粒度でデータを管理および保存するとともに、集約および要約のための機能も提供します。したがって、データは意思決定に使用するのにより快適になります。 |
| 5） | データベースサイズは100MB-GBです。 | データベースサイズは100GB-TBです。 |
| 6） | これは、アプリケーション指向のデータベース設計とともに、ER（エンティティ関係）データモデルを使用します。 | OLAPは、サブジェクト指向のデータベース設計とともに、スノーフレークまたはスターモデルのいずれかを使用します。 |
| 8） | アクセスモード-読み取り/書き込み。 | アクセスモードは主に書き込みです。 |
| 9） | 完全に正規化されています。 | 部分的に正規化されています。 |
| 10） | その処理速度は非常に速いです。 | その処理速度は、含まれるファイルの数、複雑なクエリ、およびバッチデータの更新によって異なります。 |
Q＃12）ApacheHadoopのフレームワークの背後にある主な概念を説明してください。
回答： これは、MapReduceアルゴリズムに基づいています。このアルゴリズムでは、巨大なデータセットを処理するために、MapおよびReduce操作が使用されます。データをマッピング、フィルタリング、並べ替え、Reduceはデータを要約します。スケーラビリティとフォールトトレランスは、この概念の重要なポイントです。 MapReduceとマルチスレッドを効率的に実装することで、ApacheHadoopでこれらの機能を実現できます。
Q＃13）Hadoopフレームワークを使用したことがありますか？
(画像 ソース )
回答： 多くの採用マネージャーは、面接でHadoopツールについて質問し、会社が使用しているツールと言語に精通しているかどうかを確認します。 Hadoopフレームワークを使用したことがある場合は、プロジェクトの詳細を伝えて、ツールとその機能に関する知識とスキルを明らかにしてください。また、これまでに使用したことがない場合は、その属性にある程度精通していることを示すための調査も機能します。
あなたは言うことができます、 例えば、 「チームプロジェクトに取り組んでいる間、Hadoopで作業する機会がありました。データ処理の効率を高めることに重点を置いていたため、分散処理の品質を損なうことなくデータ処理の速度を上げることができるため、Hadoopを使用することにしました。
また、前の会社では、今後数か月でデータ処理が大幅に増加すると予想していたため、そのスケーラビリティも役立ちました。 HadoopはJavaベースのオープンソースネットワークでもあるため、リソースが限られているプロジェクトに最適なオプションであり、追加のトレーニングなしで簡単に使用できます。」
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Q＃14）Hadoopのいくつかの重要な機能について言及してください。
回答：機能は次のとおりです。
- Hadoopは無料のオープンソースフレームワークであり、要件に応じてソースコードを変更できます。
- データのより高速な分散処理をサポートします。 HDFS Hadoopはデータを分散して保存し、MapReduceを使用してデータを並列処理します。
- Hadoopは非常に耐性があり、デフォルトでは、異なるノードで、ユーザーが各ブロックの3つのレプリカを作成できるようにします。したがって、ノードの1つが失敗した場合、別のノードからデータを回復できます。
- また、スケーラブルであり、多くのハードウェアと互換性があります。
- Hadoopはデータをクラスターに保存したため、他のすべての操作とは無関係です。したがって、それは信頼できます。保存されたデータは、マシンの誤動作による影響を受けません。そのため、可用性も高くなっています。
Q＃15）ビッグデータを分析してビジネス収益を増やすにはどうすればよいですか？
回答： ビッグデータ分析は、収益の増加とともに相互の差別化に役立つため、ビジネスの重要な部分です。ビッグデータ分析は、予測分析を通じて企業にカスタマイズされた提案と推奨事項を提供します。
また、顧客の好みやニーズに基づいて新製品を発売する際にも役立ちます。これにより、企業は大幅に、約5〜20％多く稼ぐことができます。 Bank of America、LinkedIn、Twitter、Walmart、Facebookなどの企業は、ビッグデータ分析を使用して収益を増やしています。
Q＃16）ビッグデータソリューションを展開する際に、どのような手順に従う必要がありますか？
回答：ビッグデータソリューションを展開する際に従うべき3つのステップがあります。
- データの取り込み- これは、ビッグデータソリューションを展開するための最初のステップです。これは、SAP、MYSQL、Salesforce、ログファイル、内部データベースなどのさまざまなソースからのデータの抽出です。データの取り込みは、リアルタイムストリーミングまたはバッチジョブを介して発生する可能性があります。
- データストレージ- データを取り込んだ後、抽出したデータをどこかに保存する必要があります。 HDFSまたはNoSQLデータベースに保存されます。 HDFSは、ランダムな読み取りまたは書き込みアクセスのためのHBaseを介したシーケンシャルアクセスに適しています。
- 情報処理- これは、ビッグデータソリューションにデプロイするための3番目の最後のステップです。保存後、データはMapReduceやPigなどの主要なフレームワークの1つを介して処理されます。
Q＃17）HDFSのブロックおよびブロックスキャナーとは何ですか？
回答： ブロックは、HDFSで書き込みまたは読み取りが可能なデータの最小量です。ブロックのデフォルトサイズは64MBです。
ブロックスキャナーは、DataNodeのブロック数を定期的に追跡し、チェックサムエラーやデータ破損の可能性を検証するプログラムです。
Q＃18）新しいデータ分析アプリケーションを導入したことがある場合、それを導入する際に直面した課題は何ですか？
回答： 新しいデータ分析を導入したことがない場合は、簡単に言うことができます。それらは非常に高価であり、したがって企業がそうすることはめったにないからです。しかし、企業がそれに投資することを決定した場合、それは非常に野心的なプロジェクトになる可能性があります。これらのツールをインストール、接続、使用、および保守するには、高度な訓練を受けた従業員が必要になります。
したがって、プロセスを経験したことがある場合は、直面した障害とそれらをどのように克服したかを伝えてください。まだの場合は、プロセスについて知っていることを詳しく伝えてください。この質問は、新しいデータ分析アプリケーションの導入中に発生する可能性のある問題を解決するための基本的なノウハウがあるかどうかを判断します。
回答例; 「私は前の会社で新しいデータ分析を導入することに参加してきました。プロセス全体は複雑であり、可能な限りスムーズに移行するには、綿密に計画されたプロセスが必要です。
ただし、完璧な計画を立てたとしても、予期しない状況や問題を常に回避できるとは限りません。そのような問題の1つは、ユーザーライセンスに対する非常に高い需要でした。それは私たちが期待した以上のものでした。追加のライセンスを取得するために、会社は財源を再配分する必要がありました。
また、ワークフローを妨げないようにトレーニングを計画する必要がありました。また、多数のユーザーをサポートするためにインフラストラクチャを最適化する必要がありました。」
Q＃19）NameNodeがHDFSクラスターでクラッシュした場合はどうなりますか？
回答： HDFSクラスターにはNameNodeが1つだけあり、DataNodeのメタデータを維持します。 NameNodeが1つしかない場合、HDFSクラスターに単一障害点が発生します。
そのため、NameNodeがクラッシュすると、システムが使用できなくなる可能性があります。これを防ぐために、HDFSファイルシステムで定期的なチェックポイントを取得するセカンダリNameNodeを指定できますが、これはNameNodeのバックアップではありません。ただし、これを使用してNameNodeを再作成し、再起動することはできます。
Q＃20）HadoopクラスターのNASとDASの違い。
回答： NASでは、ストレージレイヤーとコンピューティングレイヤーが分離されており、ストレージはネットワーク上のさまざまなサーバーに分散されます。 DASにいる間、ストレージは通常、計算ノードに接続されます。 Apache Hadoopは、特定のデータの場所の近くで処理するという原則に基づいています。
したがって、ストレージディスクは計算に対してローカルである必要があります。 DASは、Hadoopクラスターでパフォーマンスを得るのに役立ち、コモディティハードウェアで使用できます。簡単に言えば、それはより費用効果が高いです。 NASストレージは、約10GbEの高帯域幅で推奨されます。
Q＃21）NoSQLデータベースを構築する方が、リレーショナルデータベースを構築するよりも優れていますか？
(画像 ソース )
回答： この質問に答えるには、両方のデータベースに関する知識を披露する必要があります。また、実際のプロジェクトでノウハウをどのように適用するか、または適用したかを示す状況の例を使用してバックアップする必要があります。
あなたの答えは次のようになります。「状況によっては、NoSQLデータベースを構築することが有益な場合があります。フランチャイズシステムのサイズが指数関数的に増加していた私の最後の会社では、私たちが持っていたすべての運用データと販売データを最大限に活用するために、迅速にスケールアップする必要がありました。
増加したデータ処理負荷を処理する場合、スケールアウトは、より大きなサーバーでスケールアップするよりも優れています。大量のデータを簡単に処理できるため、費用対効果が高く、NoSQLデータベースを使用すると簡単に実行できます。これは、将来、大幅なデータ負荷の変化に迅速に対応する必要がある場合に役立ちます。
リレーショナルデータベースには、あらゆる分析ツールへの接続性が向上していますが。しかし、NoSQLデータベースには提供できるものがたくさんあります。」
Q＃22）データのメンテナンスで予期しない問題が発生した場合はどうしますか？そのためのすぐに使えるソリューションを試しましたか？
回答： 必然的に、データのメンテナンス中であっても、すべての日常業務で予期しない問題が発生することがあります。この質問は、高圧の状況に対処できるかどうか、そしてどのように対処できるかを知ることを目的としています。
「データの保守は日常的なタスクかもしれませんが、スクリプトが正常に実行されることを確認するなど、特定のタスクを注意深く監視することが重要です。
整合性チェックを行っているときに、将来深刻な問題を引き起こす可能性のある破損したインデックスに遭遇しました。そのため、会社のデータベースに破損したインデックスが追加されるのを防ぐための新しいメンテナンスタスクを思いつきました。」
Q＃23）自分の分野で誰かを訓練したことがありますか？はいの場合、それについて最も難しいと感じたことは何ですか？
回答： 通常、データエンジニアは、作成した新しいシステムやプロセスについて同僚をトレーニングしたり、既存のシステムやアーキテクチャについて新しい従業員をトレーニングしたりする必要があります。したがって、この質問では、インタビュアーはあなたがそれを処理できるかどうかを知りたがっています。自分で誰かを訓練する機会がなかった場合は、訓練した人が直面した課題について話し合ってください。
理想的な答えのサンプルは次のようになります。 「はい、私は同僚の大小両方のグループを訓練する機会がありました。他の会社で豊富な経験を持つ新入社員のトレーニングは、私が遭遇した中で最も困難な作業です。彼らはしばしば、ある異なる視点からデータにアプローチすることに慣れているため、私たちのやり方を受け入れるのに苦労しています。
多くの場合、彼らは非常に意見があり、すべてを正しく知っていると考えています。そのため、問題には複数の解決策がある可能性があることに気付くのに多くの時間がかかります。私たちのアーキテクチャとプロセスがどれほど成功しているかを強調することで、彼らに心を開いて別の可能性を受け入れるように勧めたいと思います。」
Q＃24）クラウドコンピューティングで働くことの長所と短所は何ですか？
(画像 ソース )
回答：
長所：
- インフラストラクチャのコストはかかりません。
- 最小限の管理。
- 管理と管理に関する面倒はありません。
- アクセスが簡単。
- 使用した分だけ支払います。
- 信頼できます。
- データ制御、バックアップ、およびリカバリを提供します。
- 巨大なストレージ。
短所：
- 正常に機能するには、同様に良好な帯域幅を備えた良好なインターネット接続が必要です。
- ダウンタイムがあります。
- インフラストラクチャの制御は制限されます。
- 柔軟性はほとんどありません。
- 一定の継続的なコストがかかります。
- セキュリティと技術的な問題があるかもしれません。
Q＃25）データエンジニアの仕事は通常「舞台裏」です。 「スポットライト」から離れて作業しても問題ありませんか？
回答： あなたの採用マネージャーは、あなたが脚光を浴びているのが好きなのか、それとも両方の状況でうまく働くことができるのかを知りたがっています。あなたの答えは、あなたが脚光を浴びるのは好きですが、あなたはバックグラウンドでも快適に作業できることを彼らに伝えるべきです。
「私にとって重要なのは、自分の分野の専門家であり、会社の成長に貢献する必要があるということです。脚光を浴びる必要がある場合は、それも快適です。経営幹部が取り組む必要のある問題があれば、私は躊躇せずに声を上げて彼らの注意を引くつもりです。」
Q＃26）ブロックスキャナーが破損したデータブロックを検出するとどうなりますか？
回答： まず、DataNodeはNameNodeにレポートします。次に、NameNodeは、破損したブロックのレプリカを介して新しいレプリカの作成を開始します。正しいレプリカのレプリケーション数がレプリケーション係数と一致する場合、破損したデータブロックは削除されません。
Q＃27）既存のデータの新しい革新的な使用法を見つけたことがありますか？それは会社にプラスの影響を与えましたか？
回答： この質問は、あなたがプロジェクトの成功に貢献するのに十分な自発性と熱意を持っているかどうかを彼らが知ることを目的としています。可能であれば、プロジェクトを担当したり、アイデアを思いついた例を挙げて質問に答えてください。また、問題に対する新しい解決策を提示したことがある場合は、それもお見逃しなく。
回答例： 「私の最後の仕事では、なぜ従業員の離職率が高いのかを調べることに参加しました。財務、マーケティング、運用などの主要分野で相関性の高いデータと従業員の離職率を見つけたさまざまな部門のデータを注意深く観察しました。
これらの相関関係をよりよく理解するために、部門のアナリストと協力しました。私たちの理解を得て、従業員の離職率にプラスの影響を与えるいくつかの戦略的変更を行いました。」
Q＃28）データエンジニアとして最も役立つ非技術的なスキルは何だと思いますか？
回答： コミュニケーションや対人関係のスキルのような最も明白な答えを避けるようにしてください。 「優先順位付けとマルチタスクは、私の仕事でしばしば役に立ちました。さまざまな部門と連携しているため、1日でさまざまなタスクを実行できます。したがって、それらを優先することが重要になります。それは私たちの仕事を簡単にし、それらすべてを効率的に仕上げるのに役立ちます。」
Q＃29）データエンジニアとして直面した一般的な問題は何ですか？
回答：これらは次のとおりです。
- 継続的かつリアルタイムの統合。
- 膨大な量のデータとそれらのデータからの情報を保存します。
- リソースの制約。
- どのツールを使用し、どのツールが最良の結果をもたらすかを検討します。
結論
データエンジニアリングは日常的な退屈な仕事のように聞こえるかもしれませんが、それには多くの興味深い側面があります。これは、インタビュアーが尋ねる可能性のあるシナリオの質問から明らかです。技術的な本っぽい質問だけでなく、上記のような状況の質問にも答える準備ができている必要があります。そうして初めて、あなたは自分の仕事をうまくやり、それに値することができることを証明することができます。
ではごきげんよう！！