Инжиниринг данных-это область компьютерных наук и информационных технологий, которая фокусируется на проектировании, разработке и управлении трубопроводами и инфраструктурой для поддержки приложений и аналитики, управляемых данными. Он включает в себя процесс сбора, преобразования и хранения данных таким образом, чтобы обеспечить эффективную обработку и анализ данных.
Инжиниринг данных является важным аспектом жизненного цикла данных, поскольку он гарантирует, что данные являются надежными, доступными и готовы к анализу учеными, аналитиками и другими заинтересованными сторонами. Инженеры данных тесно сотрудничают с учеными для данных, администраторами баз данных и разработчиками программного обеспечения для создания и поддержания конвейеров, баз данных и хранилищ данных.
Обзор статьи
- Часть 1: OnlineExamMaker – Сгенерировать и обмениваться викториной по проектированию данных с AI автоматически
- Часть 2: 15 Инженерные викторины и ответы
- Часть 3: Онлайн -экипаж AI Generator: генерируйте вопросы для любой темы
Часть 1: OnlineExamMaker – Сгенерировать и обмениваться викторией по разработке данных с AI автоматически
Самый быстрый способ оценить знания кандидатов по проектированию данных – это использование платформы оценки искусственного интеллекта, такую как OnlineExamMaker . Благодаря онлайн-генератору AI Generator вы можете вводить контент-например, текст, документы или темы-и затем автоматически генерировать вопросы в различных форматах (например, с множественным выбором, True/False, коротким ответом). Экзамен искусственного интеллекта может автоматически оценить экзамен и генерировать проницательные отчеты после того, как ваш кандидат представит оценку.
Что вам понравится:
● Создайте пул вопросов через банк вопросов и укажите, сколько вопросов вы хотите быть выбранным среди этих вопросов.
● Позволяет The Taker ответить, загрузив видео или документ Word, добавив изображение и записывая аудиофайл.
● Отображение обратной связи для правильных или неправильных ответов мгновенно после ответа на вопрос.
● Создайте форму генерации потенциальных клиентов для сбора информации о экзамене, такой как электронная почта, мобильный телефон, рабочие название, профиль компании и так далее.
Автоматически создавайте вопросы с помощью ИИ
Часть 2: 15 Инженерные викторины и ответы
or
1. Вопрос: Какой основной компонент используется для извлечения данных в процессе ETL?
A) Трансформация
B) Загрузка
C) Извлечение
D) Хранение
Правильный ответ: C
Объяснение: Извлечение (Extract) в ETL подразумевает сбор данных из различных источников, таких как базы данных или файлы, перед их обработкой.
2. Вопрос: Что такое Apache Hadoop?
A) Язык программирования
B) Фреймворк для распределенной обработки данных
C) Инструмент визуализации данных
D) Система управления базами данных
Правильный ответ: B
Объяснение: Apache Hadoop – это фреймворк, который позволяет обрабатывать большие объемы данных в распределенной среде с использованием HDFS и MapReduce.
3. Вопрос: Какой тип базы данных использует нереляционную модель?
A) SQL
B) NoSQL
C) Oracle
D) MySQL
Правильный ответ: B
Объяснение: NoSQL базы данных, такие как MongoDB или Cassandra, используют нереляционную модель для хранения данных в формате ключ-значение, документах или графах.
4. Вопрос: Что представляет собой Data Lake?
A) Структурированное хранилище для аналитики
B) Хранилище для сырых данных в их исходном формате
C) Система ETL
D) Инструмент для визуализации
Правильный ответ: B
Объяснение: Data Lake – это репозиторий, где данные хранятся в сыром виде без предварительной структуры, что позволяет анализировать их позже.
5. Вопрос: Какой инструмент используется для обработки потоковых данных в реальном времени?
A) Apache Hive
B) Apache Kafka
C) Apache Pig
D) Apache Sqoop
Правильный ответ: B
Объяснение: Apache Kafka – это платформа для потоковой обработки данных, которая позволяет публиковать, подписываться и обрабатывать потоки в реальном времени.
6. Вопрос: Что такое схема в Data Warehousing?
A) Физическое хранение данных
B) Логическая структура базы данных
C) Инструмент ETL
D) Визуализация данных
Правильный ответ: B
Объяснение: Схема в Data Warehousing определяет, как данные организованы, например, в виде звезды или снежинки, для облегчения анализа.
7. Вопрос: Какой язык запросов используется в Apache Spark?
A) SQL
B) SparkQL
C) HiveQL
D) Scala
Правильный ответ: A
Объяснение: Apache Spark поддерживает SQL через Spark SQL, что позволяет выполнять запросы к данным, как в традиционных базах данных.
8. Вопрос: Что такое Big Data?
A) Небольшие наборы данных
B) Огромные объемы данных, требующие специальных инструментов
C) Только структурированные данные
D) Локальное хранение данных
Правильный ответ: B
Объяснение: Big Data подразумевает обработку больших объемов данных (объем, скорость, разнообразие), которые не подходят для традиционных систем.
9. Вопрос: Какой компонент AWS используется для хранения данных в облаке?
A) EC2
B) S3
C) Lambda
D) RDS
Правильный ответ: B
Объяснение: Amazon S3 (Simple Storage Service) – это объектное хранилище для размещения и извлечения любых объемов данных в облаке.
10. Вопрос: Что такое Data Pipeline?
A) Единичная операция обработки данных
B) Последовательность шагов для перемещения и преобразования данных
C) Визуализация данных
D) Хранение данных
Правильный ответ: B
Объяснение: Data Pipeline – это автоматизированный процесс, который включает извлечение, преобразование и загрузку данных из одного источника в другой.
11. Вопрос: Какой тип соединения используется в SQL для объединения таблиц?
A) JOIN
B) SELECT
C) WHERE
D) GROUP BY
Правильный ответ: A
Объяснение: JOIN в SQL позволяет объединять строки из двух или более таблиц на основе общего столбца для получения связанных данных.
12. Вопрос: Что такое Apache Airflow?
A) Инструмент для хранения данных
B) Платформа для оркестрации рабочих процессов ETL
C) Язык программирования
D) Визуализация данных
Правильный ответ: B
Объяснение: Apache Airflow – это открытая платформа для планирования, мониторинга и оркестрации рабочих процессов, часто используемая в Data Engineering.
13. Вопрос: Как обеспечить качество данных в процессе ETL?
A) Игнорировать ошибки
B) Использовать валидацию и очистку данных
C) Хранить данные без изменений
D) Обрабатывать только структурированные данные
Правильный ответ: B
Объяснение: Качество данных достигается через валидацию, очистку и проверку на наличие дубликатов или несоответствий во время ETL.
14. Вопрос: Что такое Dimensional Modeling?
A) Моделирование реляционных баз данных
B) Создание структур для анализа данных в Data Warehouses
C) Обработка потоковых данных
D) Визуализация данных
Правильный ответ: B
Объяснение: Dimensional Modeling включает создание фактов и измерений для оптимизации запросов в системах бизнес-аналитики.
15. Вопрос: Какой инструмент используется для миграции данных между системами?
A) Apache Spark
B) Apache Sqoop
C) Apache Kafka
D) Apache Hive
Правильный ответ: B
Объяснение: Apache Sqoop предназначен для передачи данных между Hadoop и реляционными базами данных, облегчая миграцию.
or
Часть 3: онлайн -экзамен AI Generator: генерируйте вопросы для любой темы
Автоматически создавайте вопросы с помощью ИИ