Las 28 mejores preguntas y respuestas de entrevistas de ingenieros de datos para principiantes y experimentados

¿Te estás preparando para una entrevista pero no sabes cómo hacerlo? Puede comenzar con nuestra lista de preguntas y respuestas para entrevistas de ingenieros de datos.

Las entrevistas de ingenieros de datos son una de las más difíciles de descifrar. Hay tanto que debes saber. Pero no te preocupes, porque nuestra lista de preguntas de entrevista te ayudará en este sentido. Una vez que haya revisado esta lista, conocerá las respuestas a muchas preguntas destacadas que un reclutador podría hacer. Además, esta lista le dará una idea de lo que debe estudiar y aprender mientras se prepara para la entrevista.

Empecemos.

Principales preguntas y respuestas de entrevistas de ingenieros de datos

P.1 – ¿Qué es la Ingeniería de Datos?

La ingeniería de datos es un enfoque de ingeniería de software para desarrollar y diseñar sistemas de información. Se centra en la recopilación y el análisis de datos. Si bien los científicos de datos realizan varias tareas con big data, alguien tiene que recopilar todos estos datos antes, y los ingenieros de datos realizan esa tarea. Los ingenieros de datos también son responsables del desarrollo y mantenimiento de las bases de datos. Los ingenieros de datos convierten los datos sin procesar en datos utilizables.

P.2 – ¿Qué entiende por Modelado de Datos?

Cuando crea un modelo de datos para un sistema de información para que pueda rastrear sus datos, se llama modelado de datos. Estos modelos de datos se convierten en tablas en un DB (base de datos). Por ejemplo, si desea analizar el comportamiento de sus clientes, cada cliente en su base de datos sería un modelo de datos. Es la representación conceptual de valores de datos asociados con reglas.

P.3 – ¿Qué es Hadoop?

Hadoop es una colección de utilidades de software de código abierto que le permite usar una red de varias computadoras para resolver problemas relacionados con big data. Tiene varios componentes que le permiten procesar cantidades masivas de datos. El desarrollador de Hadoop es la fundación Apache. Su amplia colección de utilidades y componentes le permite realizar muchas aplicaciones poderosas de big data de manera eficiente.

P.4: ¿Cuáles son los diferentes componentes de Hadoop?

Hadoop se compone principalmente de 4 componentes, y son HDFS, MapReduce, YARN y Hadoop Common.

HDFS es el sistema de archivos que almacena todos los datos de Hadoop. Tiene un alto ancho de banda ya que es un sistema de almacenamiento distribuido.

MapReduce procesa grandes cantidades de datos; YARN es la gestión de recursos de Hadoop y asigna los recursos necesarios en consecuencia. Hadoop Common es un grupo de bibliotecas y utilidades que puede usar en Hadoop.

P.5 – ¿Qué significa HDFS?

HDFS es un componente de Hadoop. HDFS significa Sistema de archivos distribuidos de Hadoop.

P.6 – ¿Qué es un NameNode?

Un NameNode es parte del almacenamiento de datos en HDFS y rastrea los diferentes archivos presentes en los clústeres. NameNodes no almacena datos. Almacenan metadatos de DataNodes, donde HDFS almacena sus datos reales.

P.7 – ¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados y no estructurados?

Los sistemas almacenan datos no estructurados en estructuras de archivos no administradas, mientras que el almacenamiento de datos estructurados es DBMS. El escalado de esquemas de datos estructurados es un desafío, pero es bastante fácil de hacer con datos no estructurados. Usaría ELT (Extraer, Transformar y Cargar) para datos estructurados. Por otro lado, necesitaría realizar un procesamiento por lotes o una entrada de datos.

P.8 – ¿Cuántos tipos de esquemas de diseño están presentes en el Modelado de datos? ¿Qué son?

Hay dos tipos de esquemas de diseño en el modelado de datos, que son: esquema de copo de nieve y esquema de estrella.

P.9: ¿Qué sucede cuando Block Scanner encuentra un bloque de datos corrupto? Explicar.

Esta es una de las preguntas populares de la entrevista del ingeniero de datos . Así que asegúrese de prepararlo antes de que Block Scanner encuentre un bloque de datos corrupto, DataNode lo informa a NameNode. Luego, NameNode comienza a hacer una réplica del bloque corrupto usando uno de sus modelos existentes. Si el sistema no elimina el bloque de datos dañado, crea tantas réplicas como el factor de replicación. El recuento de replicaciones tiene que coincidir con el mismo.

P.10 – Nombre todos los archivos de configuración XML presentes en Hadoop.

Los archivos de configuración XML presentes en Hadoop son HDFS-site, Mapred-site, Yarn-site y Core-site.

P.11 – ¿Qué es un bloque en HDFS? ¿Qué es un escáner de bloques?

En Hadoop, un bloque es la unidad de datos más pequeña. Un escáner de bloques es un componente que comprueba y verifica los bloques presentes en un DataNode. Hadoop divide archivos de datos grandes en pequeños bloques de datos para facilitar el almacenamiento.

P.12- ¿Qué mensajes envía un DataNode al NameNode?

Los DataNodes envían señales a los NameNodes para informarles que están funcionando. El nombre de estas señales es Heartbeat. Y si un DataNodes no puede enviar un latido, NameNode determina que ha muerto y ha dejado de funcionar.

P.13 – Indique las V centrales de Big Data.

Las cuatro V centrales de big data son Velocidad, Variedad, Volumen y Veracidad.

P.14 – ¿Qué se entiende por COSHH?

COSHH significa Programa basado en clasificación y optimización para sistemas Hadoop heterogéneos.

P.15 – ¿Puedes describir Star Schema?

El esquema de estrella tiene una estructura similar a una estrella; por eso tiene su nombre. El centro de la estrella podría tener una tabla de hechos con varias tablas de dimensiones asociadas. Los ingenieros de datos lo utilizan para consultar conjuntos de datos sustanciales.

P.16 - ¿Qué es el esquema de copo de nieve?

Un esquema de copo de nieve es una forma de esquema de estrella. La única diferencia es que tiene dimensiones adicionales y su nombre deriva de su estructura similar a un copo de nieve. Tiene tablas de dimensiones normalizadas, por lo que tiene otras tablas.

P.17- ¿Cuáles son los métodos principales de un Reductor en Hadoop?

Hay varios métodos básicos en Reducer. El primero es setup () que configura parámetros, cleanup () limpia conjuntos de datos temporales y Reducer ejecuta el método reduce () con cada tarea reducida.

P.18 – ¿Qué es FSCK?

FSCK significa Verificación del sistema de archivos. Es un comando de HDFS y utiliza este comando para detectar problemas e inconsistencias en un archivo.

P.19: ¿Hadoop tiene varios modos? Si es así, ¿Que son?

Sí, Hadoop tiene tres modos distintos. Son: modo autónomo, modo totalmente distribuido y modo pseudodistribuido.

P.20 – ¿Qué significa YARN?

YARN significa Otro Negociador de Recursos.

P.21: ¿Cómo protege Hadoop?

Para ello, primero habilitará el cifrado en reposo y en tránsito. Deberá usar las versiones seguras de los protocolos que usa en Hadoop. Permitirá que SASL proteja los datos de RPC. Puede habilitar SASL a través de la propiedad hadoop.rpc.protection.

También protegerá el canal de autenticación. El cliente puede usar la marca de tiempo del canal de autenticación para obtener un ticket de servicio, que luego puede usar para la autoautenticación.

P.22: ¿Puede dar más detalles sobre HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop)?

Hadoop es capaz de trabajar con sistemas de archivos distribuidos como FS, HFTP y S3. El sistema de archivos de Google es la base de HDFS y puede ejecutarse en un grupo grande de sistemas pequeños.

P.23 – ¿Cuáles son las diferencias entre Snowflake y Star Schema?

En el esquema de estrella, tiene una mayor probabilidad de redundancia de datos, lo que no ocurre con el esquema de copo de nieve. El diseño DB del esquema Star es más sencillo que Snowflake. La unión compleja del esquema Snowflake ralentiza el procesamiento de su cubo, lo que no sucede con el esquema Star.

P.24 – ¿Qué es un Heartbeat en Hadoop?

En Hadoop, hay dos tipos de nodos, NameNode y DataNode. El NameNode tiene la responsabilidad de almacenar los metadatos de los DataNodes y realizar un seguimiento de su estado. Los DataNodes envían señales al NameNode para informarles que están vivos y funcionando. Esta señal es el latido del corazón.

P.25 – ¿Qué entiende por Big Data?

Cuando tiene enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados que no puede procesar con métodos convencionales, se llama big data. Big data es el campo de análisis y uso de conjuntos de datos altamente complejos para recopilar información. Los métodos tradicionales de análisis de datos no funcionan bien con cantidades tan altas de datos complejos. En big data, los ingenieros de datos tienen la tarea de analizar datos sin procesar y convertirlos en datos utilizables.

P.26 – ¿Qué temas y lenguajes de programación debe conocer un ingeniero de datos?

Un ingeniero de datos debe saber análisis de tendencias, aprendizaje automático, SQL, Hive QL, probabilidad, regresión y álgebra lineal. Un ingeniero de datos podría conocer muchos otros temas, pero estos son imprescindibles.

P.27 – ¿Cuáles son las diferencias entre DAS y NAS en Hadoop?

Esta es una de las preguntas de entrevista de ingeniero de datos más populares, así que preste especial atención a su respuesta. DAS significa almacenamiento conectado directo y NAS significa almacenamiento conectado a la red. La capacidad de almacenamiento de NAS es de 10 ^ 9 a 10 ^ 12 en el byte. Por otro lado, DAS tiene una capacidad de almacenamiento de 10^9 bytes. Los costos de administración de NAS también son mucho menores que los de DAS.

P.28 – ¿Qué se entiende por distancia entre nodos en Hadoop? ¿Cómo lo calcularías?

En Hadoop, la distancia entre dos nodos es igual a la suma de la longitud de sus nodos más cercanos. Puede usar getDistance() para encontrar la distancia entre dos nodos en Hadoop.

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Conclusión

Con la ayuda de estas preguntas de la entrevista, estamos seguros de que se preparará con bastante facilidad. Las entrevistas de ingeniería de datos no tienen por qué ser estresantes. Asegúrese de dormir lo suficiente antes de la reunión, muchas personas se ponen demasiado ansiosas.

Y si tiene alguna pregunta relacionada con la ingeniería de datos o las entrevistas, no dude en consultarnos. Nos encantaría ayudarte.