35 обязательных вопросов и ответов на собеседовании по большим данным 2022: для новичков и опытных

Посещаете интервью по большим данным и задаетесь вопросом, какие вопросы и обсуждения вам предстоит пройти? Перед посещением собеседования по большим данным лучше иметь представление о типах вопросов для собеседования по большим данным, чтобы вы могли мысленно подготовить на них ответы.

Чтобы помочь вам, я создал руководство по основным вопросам и ответам на интервью по большим данным, чтобы понять глубину и реальное намерение вопросов для интервью по большим данным.

Вы не поверите, как эта программа изменила карьеру студентов

Мы живем в эпоху больших данных и аналитики. Поскольку данные питают все вокруг нас, спрос на квалифицированных специалистов по данным резко возрос. Организации всегда ищут высококвалифицированных специалистов, которые могут помочь им разобраться в своих кучах данных.

Ключевое слово здесь — «высококвалифицированные», и, следовательно, интервью с большими данными — это не легкая прогулка. Есть несколько важных вопросов для собеседования по работе с большими данными, которые вы должны знать, прежде чем идти на него. Они помогут вам найти свой путь.

Вопросы расположены в таком порядке, который поможет вам начать с основ и достичь несколько продвинутого уровня.

Интервью с большими данными: вопросы и ответы

1. Дайте определение Большим данным и объясните, чем они отличаются от Больших данных.

Это один из самых вводных, но важных вопросов на собеседовании по работе с большими данными. Ответ на это довольно прост:

Большие данные можно определить как совокупность сложных неструктурированных или частично структурированных наборов данных, которые потенциально могут предоставить ценную информацию.

Четыре «против» больших данных:
Объем — Говорит о количестве данных
Разнообразие — рассказывает о различных форматах данных.
Velocity — говорит о постоянно растущей скорости, с которой растут данные.
Правдивость - говорит о степени точности доступных данных.

Учебное пособие по большим данным для начинающих: все, что вам нужно знать

2. Как Hadoop связан с большими данными?

Когда мы говорим о больших данных, мы говорим о Hadoop. Итак, это еще один вопрос для интервью с Big Data, с которым вы обязательно столкнетесь на собеседовании.

Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом для хранения, обработки и анализа сложных наборов неструктурированных данных для получения аналитических и аналитических сведений.

3. Дайте определение HDFS и YARN и расскажите об их соответствующих компонентах.

Теперь, когда мы находимся в зоне Hadoop, следующий вопрос интервью с большими данными, с которым вы можете столкнуться, будет вращаться вокруг того же.

HDFS — это единица хранения Hadoop по умолчанию, которая отвечает за хранение различных типов данных в распределенной среде.

HDFS состоит из следующих двух компонентов:

NameNode — это главный узел, который содержит метаданные для всех блоков данных в HDFS.
DataNode — это узлы, которые действуют как подчиненные узлы и отвечают за хранение данных.
YARN, сокращение от Yet Another Resource Negotiator , отвечает за управление ресурсами и предоставление среды выполнения для указанных процессов.
Два основных компонента YARN:
ResourceManager — отвечает за выделение ресурсов соответствующим менеджерам узлов в зависимости от потребностей.
NodeManager — выполняет задачи на каждом DataNode.
7 интересных проектов по работе с большими данными, на которые стоит обратить внимание

4. Что вы подразумеваете под товарным оборудованием?

Это еще один вопрос для собеседования по работе с большими данными, с которым вы, скорее всего, столкнетесь на любом собеседовании.

Товарное оборудование относится к минимальным аппаратным ресурсам, необходимым для запуска платформы Apache Hadoop. Любое оборудование, которое поддерживает минимальные требования Hadoop, называется «товарным оборудованием».

5. Дайте определение и опишите термин FSCK.

FSCK означает проверку файловой системы. Это команда, используемая для запуска сводного отчета Hadoop, описывающего состояние HDFS. Он только проверяет наличие ошибок и не исправляет их. Эта команда может быть выполнена либо для всей системы, либо для части файлов.

6. Какова цель команды JPS в Hadoop?

Команда JPS используется для тестирования работы всех демонов Hadoop. Он специально тестирует демоны, такие как NameNode, DataNode, ResourceManager, NodeManager и другие.
(В любом интервью по большим данным вы, вероятно, найдете один вопрос о JPS и его важности.)
Большие данные: инструменты и технологии, которые необходимо знать

7. Назовите различные команды для запуска и завершения работы демонов Hadoop.

Это один из самых важных вопросов на собеседовании по работе с большими данными, который поможет интервьюеру оценить ваше знание команд.

Чтобы запустить все демоны:
./sbin/start-all.sh

Чтобы отключить все демоны:
./sbin/stop-all.sh

8. Зачем нам нужен Hadoop для аналитики больших данных?

Эти вопросы для интервью с Hadoop проверяют вашу осведомленность о практических аспектах больших данных и аналитики.

В большинстве случаев Hadoop помогает исследовать и анализировать большие и неструктурированные наборы данных. Hadoop предлагает возможности хранения, обработки и сбора данных, которые помогают в аналитике.

9. Объясните различные функции Hadoop.

Лучший ответ на этот вопрос приведен во многих вопросах и ответах на собеседованиях по большим данным:

Открытый исходный код . Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом. Это позволяет переписывать или изменять код в соответствии с требованиями пользователя и аналитики.
Масштабируемость . Hadoop поддерживает добавление аппаратных ресурсов к новым узлам.
Восстановление данных — Hadoop использует репликацию, которая позволяет восстанавливать данные в случае любого сбоя.
Локальность данных . Это означает, что Hadoop перемещает вычисления к данным, а не наоборот. Таким образом, весь процесс ускоряется.

10. Определите номера портов для NameNode, Task Tracker и Job Tracker.

NameNode — порт 50070
Трекер задач — порт 50060
Трекер вакансий — порт 50030

11. Что вы подразумеваете под индексацией в HDFS?

HDFS индексирует блоки данных в зависимости от их размера. Конец блока данных указывает на адрес, где будет храниться следующий фрагмент блоков данных. DataNodes хранит блоки данных, а NameNode хранит эти блоки данных.
Применение больших данных в поп-культуре

12. Что такое пограничные узлы в Hadoop?

Пограничные узлы относятся к узлам шлюза, которые действуют как интерфейс между кластером Hadoop и внешней сетью. Эти узлы запускают клиентские приложения и инструменты управления кластером, а также используются в качестве промежуточных областей. Для пограничных узлов требуются возможности хранения корпоративного класса, а одного пограничного узла обычно достаточно для нескольких кластеров Hadoop.

13. Какие инструменты управления данными используются с граничными узлами в Hadoop?

Этот вопрос интервью с большими данными направлен на проверку вашей осведомленности о различных инструментах и ​​​​фреймворках.

Oozie, Ambari, Pig и Flume — наиболее распространенные инструменты управления данными, которые работают с граничными узлами в Hadoop.

14. Объясните основные методы редюсера.

Существует три основных метода редуктора. Они есть-

setup () — используется для настройки различных параметров, таких как размер кучи, распределенный кеш и входные данные.
уменьшить () — параметр, который вызывается один раз для каждого ключа с соответствующей задачей сокращения.
cleanup () — очищает все временные файлы и вызывается только в конце задачи редуктора.

15. Расскажите о различных маркерах надгробий, используемых для удаления в HBase.

Этот вопрос для собеседования по большим данным раскрывает ваши знания о HBase и его работе.
В HBase для удаления используются три основных маркера надгробий. Они есть-

Маркер удаления семейства — для маркировки всех столбцов семейства столбцов.
Маркер удаления версии — для маркировки одной версии одного столбца.
Маркер удаления столбца — для отметки всех версий одного столбца.
Инженеры по работе с большими данными: мифы против реальности

16. Как большие данные могут повысить ценность бизнеса?

Один из самых распространенных вопросов на собеседованиях по работе с большими данными. В нынешнем сценарии большие данные — это все. Если у вас есть данные, в вашем распоряжении самый мощный инструмент. Аналитика больших данных помогает компаниям преобразовывать необработанные данные в значимые и действенные идеи, которые могут формировать их бизнес-стратегии. Наиболее важным вкладом больших данных в бизнес являются бизнес-решения, основанные на данных. Большие данные позволяют организациям основывать свои решения на реальной информации и знаниях.

Кроме того, Predictive Analytics позволяет компаниям создавать индивидуальные рекомендации и маркетинговые стратегии для разных покупателей. Вместе инструменты и технологии больших данных помогают увеличить прибыль, оптимизировать бизнес-операции, повысить производительность и повысить удовлетворенность клиентов. На самом деле, любой, кто сегодня не использует большие данные, теряет море возможностей.

17. Как вы развертываете решение для работы с большими данными?

Вы можете развернуть решение для работы с большими данными в три этапа:

• Прием данных — это первый шаг в развертывании решения для работы с большими данными. Вы начинаете со сбора данных из нескольких источников, будь то платформы социальных сетей, файлы журналов, деловые документы и все, что имеет отношение к вашему бизнесу. Данные могут извлекаться либо посредством потоковой передачи в реальном времени, либо в виде пакетных заданий.
• Хранение данных . После извлечения данных вы должны сохранить их в базе данных. Это может быть HDFS или HBase. В то время как хранилище HDFS идеально подходит для последовательного доступа, HBase идеально подходит для произвольного доступа для чтения/записи.
• Обработка данных . Последним шагом в развертывании решения является обработка данных. Обычно обработка данных выполняется с помощью таких фреймворков, как Hadoop, Spark, MapReduce, Flink и Pig, и это лишь некоторые из них.

18. Чем NFS отличается от HDFS?

Сетевая файловая система (NFS) — одна из старейших распределенных систем хранения файлов, в то время как распределенная файловая система Hadoop (HDFS) привлекла к себе внимание только недавно, после появления больших данных.

В таблице ниже показаны некоторые из наиболее заметных различий между NFS и HDFS:

19. Перечислите различные права доступа к файлам в HDFS для файлов или уровней каталогов.

Один из распространенных вопросов на собеседовании по работе с большими данными. Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) имеет определенные разрешения для файлов и каталогов. В HDFS существует три уровня пользователей: владелец, группа и другие. Для каждого уровня пользователя доступно три разрешения:

• читать (р)
• написать (ж)
• выполнить(х).

Эти три разрешения работают уникально для файлов и каталогов.

Для файлов –

• Разрешение r для чтения файла
• Разрешение w предназначено для записи файла.

Хотя есть разрешение на выполнение (x), вы не можете запускать файлы HDFS.

Для каталогов –

• Разрешение r перечисляет содержимое определенного каталога.
• Разрешение w создает или удаляет каталог.
• Разрешение X предназначено для доступа к дочернему каталогу.

20. Подробно о процессах, перезаписывающих факторы репликации в HDFS.

В HDFS есть два способа перезаписать факторы репликации — на основе файлов и на основе каталогов.

На файловой основе

В этом методе коэффициент репликации изменяется в зависимости от файла с использованием оболочки Hadoop FS. Для этого используется следующая команда:

$hadoop fs – setrep –w2/my/test_file

Здесь test_file относится к имени файла, коэффициент репликации которого будет установлен на 2.

На основе каталога

Этот метод изменяет коэффициент репликации в зависимости от каталога, поэтому коэффициент репликации для всех файлов в определенном каталоге изменяется. Для этого используется следующая команда:

$hadoop fs –setrep –w5/my/test_dir

Здесь test_dir относится к имени каталога, для которого коэффициент репликации и все файлы, содержащиеся в нем, будут установлены на 5.

21. Назовите три режима, в которых вы можете запускать Hadoop.

Один из самых распространенных вопросов в любом интервью по работе с большими данными. Три режима:

• Автономный режим — это режим Hadoop по умолчанию, который использует локальную файловую систему как для операций ввода, так и для операций вывода. Основное назначение автономного режима — отладка. Он не поддерживает HDFS, а также не имеет пользовательской конфигурации, необходимой для файлов mapred-site.xml, core-site.xml и hdfs-site.xml.
• Псевдораспределенный режим . Также известный как кластер с одним узлом, псевдораспределенный режим включает в себя как NameNode, так и DataNode на одном компьютере. В этом режиме все демоны Hadoop будут работать на одном узле, поэтому главные и подчиненные узлы одинаковы.
• Полностью распределенный режим . Этот режим известен как многоузловой кластер, в котором несколько узлов функционируют одновременно для выполнения заданий Hadoop . Здесь все демоны Hadoop работают на разных узлах. Таким образом, узлы Master и Slave работают отдельно.

22. Объясните «Переоснащение».

Переобучение относится к ошибке моделирования, которая возникает, когда функция точно соответствует (под влиянием) ограниченного набора точек данных. Переобучение приводит к чрезмерно сложной модели, что еще больше затрудняет объяснение особенностей или особенностей имеющихся данных. Поскольку это негативно влияет на способность модели к обобщению, становится сложно определить прогностический коэффициент переобученных моделей. Эти модели не работают при применении к внешним данным (данным, которые не являются частью выборочных данных) или новым наборам данных.

Переобучение — одна из самых распространенных проблем в машинном обучении. Модель считается переобученной, когда она лучше работает на тренировочном наборе, но с треском проваливается на тестовом наборе. Однако существует множество методов предотвращения проблемы переобучения, таких как перекрестная проверка, обрезка, ранняя остановка, регуляризация и сборка.

23. Что такое выбор функций?

Выбор признаков относится к процессу извлечения только необходимых признаков из определенного набора данных. Когда данные извлекаются из разрозненных источников, не все данные всегда полезны — разные потребности бизнеса требуют разного понимания данных. Именно здесь начинается выбор функций, чтобы идентифицировать и выбирать только те функции, которые имеют отношение к конкретному бизнес-требованию или этапу обработки данных.

Основная цель выбора признаков — упростить модели машинного обучения, чтобы упростить их анализ и интерпретацию. Выбор признаков улучшает возможности обобщения модели и устраняет проблемы размерности, тем самым предотвращая возможности переобучения. Таким образом, выбор признаков обеспечивает лучшее понимание изучаемых данных, повышает эффективность прогнозирования модели и значительно сокращает время вычислений.

Выбор функции может быть выполнен с помощью трех методов:

• Метод фильтров

В этом методе выбранные признаки не зависят от назначенных классификаторов. Метод ранжирования переменных используется для выбора переменных в целях упорядочения. В процессе классификации метод ранжирования переменных учитывает важность и полезность функции. Тест хи-квадрат, порог дисперсии и прирост информации являются некоторыми примерами метода фильтров.

• Метод обертки

В этом методе алгоритм, используемый для выбора подмножества признаков, существует как «обертка» вокруг алгоритма индукции. Алгоритм индукции действует как «черный ящик», который создает классификатор, который в дальнейшем будет использоваться при классификации признаков. Основным недостатком или ограничением метода оберток является то, что для получения подмножества функций вам необходимо выполнить тяжелую вычислительную работу. Генетические алгоритмы, последовательный выбор признаков и рекурсивное исключение признаков являются примерами метода оберток.

• Встроенный метод

Встроенный метод сочетает в себе лучшее из обоих миров — он включает в себя лучшие функции фильтров и методов-оболочек. В этом методе выбор переменных осуществляется в процессе обучения, что позволяет выявить наиболее точные признаки для данной модели. Техника регуляризации L1 и гребневая регрессия — два популярных примера встроенного метода.

24. Определите «выбросы».

Выброс относится к точке данных или наблюдению, которое находится на ненормальном расстоянии от других значений в случайной выборке. Другими словами, выбросы — это значения, которые находятся далеко от группы; они не принадлежат ни к какому конкретному кластеру или группе в наборе данных. Наличие выбросов обычно влияет на поведение модели — они могут ввести в заблуждение процесс обучения алгоритмов ML. Некоторые из неблагоприятных воздействий выбросов включают более длительное время обучения, неточные модели и плохие результаты.

Однако иногда выбросы могут содержать ценную информацию. Вот почему они должны быть тщательно исследованы и обработаны соответствующим образом.

25. Назовите некоторые методы обнаружения выбросов.

Опять же, один из самых важных вопросов интервью с большими данными. Вот шесть методов обнаружения выбросов:

• Анализ экстремальных значений — этот метод определяет статистические хвосты распределения данных. Статистические методы, такие как «z-показатели» для одномерных данных, являются прекрасным примером анализа экстремальных значений.
• Вероятностные и статистические модели . Этот метод определяет «маловероятные случаи» на основе «вероятностной модели» данных. Хорошим примером является оптимизация смешанных моделей Гаусса с использованием «максимизации ожидания».
• Линейные модели — этот метод моделирует данные в более низких измерениях. Модели на основе близости. В этом подходе экземпляры данных, изолированные от группы данных, определяются кластером, плотностью или анализом ближайших соседей.
• Информационно-теоретические модели . Этот подход направлен на обнаружение выбросов как экземпляров неверных данных, которые увеличивают сложность набора данных.
• Обнаружение многомерных выбросов — этот метод идентифицирует подпространства для выбросов в соответствии с мерами расстояния в более высоких измерениях.

26. Объясните Rack Awareness в Hadoop.

Осведомленность о стойке — один из популярных вопросов на собеседовании по работе с большими данными. Осведомленность о Rach — это алгоритм, который идентифицирует и выбирает DataNodes ближе к NameNode на основе информации об их стойке. Он применяется к NameNode, чтобы определить, как будут размещаться блоки данных и их реплики. В процессе установки предполагается, что все узлы принадлежат одной стойке.

Осведомленность о стойке помогает:

• Повышение надежности и доступности данных.
• Улучшить производительность кластера.
• Улучшить пропускную способность сети.
• Держите объемный поток в стойке, когда это возможно.
• Предотвращение потери данных в случае полного отказа стойки.

27. Можно ли восстановить NameNode, когда он не работает? Если да, то как?

Да, можно восстановить NameNode, когда он не работает. Вот как это сделать:

• Используйте FsImage (реплику метаданных файловой системы) для запуска нового NameNode.
• Настройте DataNodes вместе с клиентами, чтобы они могли подтверждать и ссылаться на только что запущенный NameNode.
• Когда вновь созданный узел NameNode завершит загрузку последней контрольной точки процесса загрузки FsImage (который теперь получил достаточно отчетов о блоках от узлов данных), он будет готов начать обслуживание клиента.

Однако процесс восстановления NameNode возможен только для небольших кластеров. Для больших кластеров Hadoop процесс восстановления обычно занимает значительное время, что делает его довольно сложной задачей.

28. Назовите параметры конфигурации инфраструктуры MapReduce.

Параметры конфигурации в среде MapReduce включают:

• Формат ввода данных.
• Выходной формат данных.
• Входное местоположение заданий в распределенной файловой системе.
• Выходное расположение заданий в распределенной файловой системе.
• Класс, содержащий функцию карты
• Класс, содержащий функцию сокращения
• Файл JAR, содержащий классы преобразователя, редуктора и драйвера.

29. Что такое распределенный кэш? Каковы его преимущества?

Без этого вопроса не обходится ни одно руководство по вопросам и ответам на интервью по большим данным. Распределенный кеш в Hadoop — это служба, предлагаемая инфраструктурой MapReduce, которая используется для кеширования файлов. Если файл кэшируется для определенного задания, Hadoop делает его доступным на отдельных узлах данных как в памяти, так и в системе, где задачи сопоставления и сокращения выполняются одновременно. Это позволяет вам быстро получать доступ к кэшированным файлам и читать их для заполнения любой коллекции (например, массивов, хэш-карт и т. д.) в коде.

Распределенный кэш предлагает следующие преимущества:

• Он распространяет простые текстовые файлы/файлы данных только для чтения и другие сложные типы, такие как банки, архивы и т. д.
• Он отслеживает метки времени модификации файлов кэша, которые выделяют файлы, которые не следует изменять, пока задание не будет выполнено успешно.

30. Что такое SequenceFile в Hadoop?

В Hadoop SequenceFile — это плоский файл, содержащий двоичные пары ключ-значение. Чаще всего он используется в форматах ввода/вывода MapReduce. Выходные данные карты хранятся внутри как SequenceFile, который предоставляет классы чтения, записи и сортировщика.

Существует три формата SequenceFile:

• Несжатые записи "ключ-значение"
• Записывать сжатые записи "ключ-значение" (сжимаются только "значения").
• Блочные сжатые записи «ключ-значение» (здесь и ключи, и значения собираются в «блоки» по отдельности, а затем сжимаются).

31. Объясните роль JobTracker.

Один из распространенных вопросов на собеседовании по работе с большими данными. Основная функция JobTracker — управление ресурсами, что по сути означает управление TaskTrackers. Кроме того, JobTracker также отслеживает доступность ресурсов и управляет жизненным циклом задач (отслеживает ход выполнения задач и их отказоустойчивость).

Некоторые важные функции JobTracker:

• Это процесс, который выполняется на отдельном узле (не на узле данных).
• Он связывается с NameNode для определения местоположения данных.
• Он отслеживает выполнение рабочих нагрузок MapReduce.
• Он выделяет узлы TaskTracker на основе доступных слотов.
• Он отслеживает каждый TaskTracker и отправляет общий отчет о работе клиенту.
• Он находит лучшие узлы TaskTracker для выполнения определенных задач на определенных узлах.

32. Назовите распространенные форматы ввода в Hadoop.

Hadoop имеет три распространенных формата ввода:

• Формат ввода текста — это формат ввода по умолчанию в Hadoop.
• Формат ввода файла последовательности — этот формат ввода используется для чтения файлов в последовательности.
• Формат ввода «ключ-значение» — этот формат ввода используется для простых текстовых файлов (файлов, разбитых на строки).

33. Какая потребность в локальности данных в Hadoop?

Один из важных вопросов интервью с большими данными. В HDFS наборы данных хранятся в виде блоков в узлах данных в кластере Hadoop. Когда выполняется задание MapReduce, отдельный Mapper обрабатывает блоки данных (входные разделения). Если данные отсутствуют в том же узле, где Mapper выполняет задание, данные должны быть скопированы из DataNode, где они находятся, по сети в DataNode Mapper.

Когда в задании MapReduce задействовано более сотни модулей сопоставления, и каждый узел данных сопоставления пытается одновременно скопировать данные из другого узла данных в кластере, это приведет к перегрузке сети, что отрицательно скажется на общей производительности системы. Вот где Data Locality входит в сценарий. Вместо того, чтобы перемещать большой блок данных для вычисления, Data Locality перемещает вычисление данных ближе к тому месту, где фактические данные находятся в DataNode. Это помогает улучшить общую производительность системы, не вызывая ненужных задержек.

34. Каковы шаги для обеспечения безопасности в Hadoop?

В Hadoop для обеспечения безопасности используется Kerberos — протокол сетевой аутентификации. Kerberos предназначен для обеспечения надежной аутентификации для клиент-серверных приложений с помощью криптографии с секретным ключом.

При использовании Kerberos для доступа к службе необходимо выполнить три шага, каждый из которых включает обмен сообщениями с сервером. Шаги следующие:

• Аутентификация — это первый шаг, на котором клиент аутентифицируется через сервер аутентификации, после чего клиенту выдается TGT (билет на предоставление билетов) с отметкой времени.
• Авторизация. На втором этапе клиент использует TGT для запроса служебного билета от TGS (сервера предоставления билетов).
• Запрос на обслуживание. На последнем этапе клиент использует билет службы для аутентификации на сервере.

35. Как вы можете обрабатывать пропущенные значения в больших данных?

Последний вопрос в нашем руководстве по вопросам и ответам на интервью по большим данным. Отсутствующие значения относятся к значениям, которых нет в столбце. Это происходит, когда в наблюдении нет значения данных для переменной. Если отсутствующие значения не обрабатываются должным образом, это обязательно приведет к ошибочным данным, которые, в свою очередь, приведут к неправильным результатам. Таким образом, настоятельно рекомендуется правильно обрабатывать отсутствующие значения перед обработкой наборов данных. Обычно, если количество пропущенных значений невелико, данные удаляются, но если пропущенных значений много, предпочтительным способом действий является вменение данных.

В статистике есть разные способы оценки пропущенных значений. К ним относятся регрессия, множественное вменение данных, удаление по списку/попарно, оценка максимального правдоподобия и приблизительный байесовский бутстрап.

Заключение

Мы надеемся, что наше руководство «Вопросы и ответы по большим данным» окажется полезным. Мы будем регулярно обновлять руководство, чтобы держать вас в курсе.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.