15 أسئلة وأجوبة اختبار هندسة البيانات

1. سؤال: ما هو تعريف هندسة البيانات؟
أ. تصميم وإدارة أنظمة تخزين البيانات.
ب. تحليل البيانات لاتخاذ قرارات أعمال.
ج. بناء وصيانة خطوط أنابيب البيانات لجمعها ومعالجتها.
د. تطوير برمجيات التطبيقات.
إجابة: ج
شرح: هندسة البيانات تشمل بناء البنية التحتية لجمع، تخزين، ومعالجة البيانات بكفاءة لدعم عمليات التحليل.

2. سؤال: ما هي مراحل عملية ETL؟
أ. استخراج، نقل، تحميل.
ب. استخراج، تحويل، تحميل.
ج. تحميل، استخراج، تحويل.
د. نقل، تحويل، استخراج.
إجابة: ب
شرح: عملية ETL (Extract, Transform, Load) تشمل استخراج البيانات من مصادرها، تحويلها لتكون مناسبة، ثم تحميلها إلى نظام الهدف.

3. سؤال: ما الفرق الرئيسي بين مستودع البيانات (Data Warehouse) وبحيرة البيانات (Data Lake)؟
أ. مستودع البيانات يخزن البيانات غير المبنية، بينما بحيرة البيانات تخزنها المبنية.
ب. مستودع البيانات يستخدم للبيانات الهيكلية فقط، بينما بحيرة البيانات تدعم أنواع متعددة.
ج. كلاهما متشابهان تمامًا.
د. مستودع البيانات أسرع في الاستعلام.
إجابة: ب
شرح: مستودع البيانات مصمم للبيانات الهيكلية والمنظمة، بينما بحيرة البيانات تخزن البيانات غير الهيكلية والهيكلية معًا لزيادة المرونة.

4. سؤال: ما هو دور Apache Hadoop في هندسة البيانات؟
أ. معالجة البيانات الكبيرة الموزعة.
ب. إنشاء تطبيقات الويب.
ج. إدارة قواعد البيانات التقليدية.
د. تحليل الإحصاءات فقط.
إجابة: أ
شرح: Hadoop هو إطار مفتوح المصدر لمعالجة كميات كبيرة من البيانات الموزعة عبر عقد متعددة، مما يساعد في تخزين ومعالجة البيانات الكبيرة.

5. سؤال: ما هي ميزة Apache Spark على Hadoop؟
أ. سرعة أعلى في معالجة البيانات.
ب. دعم فقط للبيانات غير الهيكلية.
ج. عدم دعم البرمجة بالتزامن.
د. يعتمد على نظام ملفات واحد فقط.
إجابة: أ
شرح: Spark يعتمد على الذاكرة لمعالجة البيانات، مما يجعله أسرع من Hadoop الذي يعتمد على القرص، خاصة في العمليات المتكررة.

6. سؤال: ما هو الفرق بين قواعد البيانات SQL وNoSQL؟
أ. SQL هيكلية، بينما NoSQL غير هيكلية.
ب. SQL أبطأ من NoSQL.
ج. كلاهما يدعمان نفس أنواع البيانات.
د. NoSQL تستخدم فقط للبيانات الكبيرة.
إجابة: أ
شرح: قواعد SQL تتطلب هيكلًا محددًا للبيانات مثل الجدول، بينما NoSQL أكثر مرونة وتدعم هياكل غير هيكلية مثل المستندات أو المفاتيح-القيم.

7. سؤال: ما هي أهمية خطوط أنابيب البيانات (Data Pipelines)؟
أ. تسهيل نقل البيانات بين الأنظمة.
ب. تخزين البيانات فقط.
ج. تحليل البيانات دون معالجة.
د. إنشاء تقارير يدوية.
إجابة: أ
شرح: خطوط أنابيب البيانات تسمح بجمع، معالجة، ونقل البيانات تلقائيًا بين مصادر متعددة، مما يضمن تدفقًا سلسًا.

8. سؤال: كيف يتم التعامل مع بيانات التدفق (Streaming Data) في هندسة البيانات؟
أ. باستخدام أدوات مثل Kafka أو Spark Streaming.
ب. تخزينها كلها في قاعدة بيانات تقليدية.
ج. معالجتها يدويًا فقط.
د. تجاهلها إذا كانت غير هيكلية.
إجابة: أ
شرح: أدوات مثل Kafka تساعد في جمع ومعالجة بيانات التدفق في الوقت الفعلي، مما يسمح بتحليل البيانات الواردة باستمرار.

9. سؤال: ما هي جوانب ضمان جودة البيانات؟
أ. الدقة، الاكتمال، والتناسق.
ب. زيادة حجم البيانات فقط.
ج. تخزينها في سحابة واحدة.
د. استخدام لغات برمجة معينة.
إجابة: أ
شرح: جودة البيانات تشمل التأكد من دقة البيانات، اكتمالها، وتناسقها لتجنب الأخطاء في التحليلات والقرارات.

10. سؤال: ما هي منصات السحابة الشائعة في هندسة البيانات؟
أ. AWS، Azure، وGoogle Cloud.
ب. Microsoft Word فقط.
ج. Excel وAccess.
د. أنظمة تشغيل الهواتف.
إجابة: أ
شرح: منصات مثل AWS S3 وAzure Data Lake توفر خدمات لتخزين ومعالجة البيانات بكفاءة في بيئة السحابة.

11. سؤال: ما هو دور التحكم في الإصدارات في مشاريع هندسة البيانات؟
أ. تتبع التغييرات في الكود والبيانات.
ب. تخزين البيانات دون أي تعديل.
ج. إنشاء تقارير يومية فقط.
د. تجاهل التعاون بين الفرق.
إجابة: أ
شرح: أدوات مثل Git تساعد في تتبع التغييرات في الكود والبيانات، مما يضمن التعاون والرجوع إلى الإصدارات السابقة.

12. سؤال: كيف يتم ضمان قابلية التوسع في أنظمة هندسة البيانات؟
أ. باستخدام تقنيات موزعة مثل Hadoop.
ب. استخدام قواعد بيانات صغيرة فقط.
ج. تجاهل زيادة حجم البيانات.
د. الاعتماد على أجهزة واحدة فقط.
إجابة: أ
شرح: تقنيات موزعة تسمح بتوزيع العبء على عقد متعددة، مما يجعل النظام قادرًا على التعامل مع زيادة حجم البيانات.

13. سؤال: ما هي أهمية نمذجة البيانات في هندسة البيانات؟
أ. تصميم هيكل البيانات لتسهيل الاستعلامات.
ب. تخزين البيانات دون تنظيم.
ج. إنشاء رسوم بيانية فقط.
د. تجاهل العلاقات بين البيانات.
إجابة: أ
شرح: نمذجة البيانات تساعد في تنظيم البيانات وتحديد العلاقات بينها، مما يعزز كفاءة الاستعلامات والتحليلات.

14. سؤال: كيف يتم دمج APIs في خطوط أنابيب البيانات؟
أ. لجمع بيانات خارجية تلقائيًا.
ب. لإنشاء تطبيقات جديدة فقط.
ج. لتخزين البيانات المحلية.
د. لإغلاق الوصول إلى البيانات.
إجابة: أ
شرح: دمج APIs يسمح بجمع بيانات من مصادر خارجية مثل APIs خارجية، مما يعزز تدفق البيانات في الخطوط الأنابيب.

15. سؤال: ما هي أدوات مراقبة وتسجيل الأحداث في هندسة البيانات؟
أ. أدوات مثل Prometheus وELK Stack.
ب. برامج المكاتب فقط.
ج. أجهزة الهواتف الذكية.
د. قواعد بيانات SQL فقط.
إجابة: أ
شرح: أدوات مثل Prometheus تساعد في مراقبة أداء النظام وتسجيل الأحداث، مما يسمح باكتشاف المشكلات في وقتها المناسب.