15 Fragen und Antworten zum Data Engineering-Quiz

1. Frage 1: Was bedeutet das Akronym ETL in der Data Engineering?
A) Extract, Transform, Load
B) Enter, Transfer, Log
C) Export, Translate, Link
D) Encode, Transfer, Launch
Antwort: A
Erklärung: ETL ist ein Standardprozess in der Data Engineering, bei dem Daten extrahiert, transformiert und in ein Zielsystem geladen werden, um sie für Analysen vorzubereiten.

2. Frage 2: Welche der folgenden ist eine Hauptaufgabe eines Data Engineers?
A) Daten visualisieren
B) Datenpipelines entwerfen und implementieren
C) Maschinenlernmodelle trainieren
D) Benutzeroberflächen entwickeln
Antwort: B
Erklärung: Data Engineers konzentrieren sich auf die Erstellung und Wartung von Datenpipelines, um Daten effizient zu sammeln, zu verarbeiten und zu speichern.

3. Frage 3: Was ist der Hauptzweck eines Data Warehouses?
A) Echtzeit-Transaktionen verarbeiten
B) Historische Daten für Analysen speichern und organisieren
C) Webseiten hosten
D) E-Mails versenden
Antwort: B
Erklärung: Ein Data Warehouse dient der Speicherung und Analyse von historischen Daten, um Berichte und Entscheidungsfindung zu unterstützen, im Gegensatz zu operativen Systemen.

4. Frage 4: Welches Tool wird häufig für die Verarbeitung großer Datensätze in der Data Engineering verwendet?
A) Microsoft Excel
B) Apache Spark
C) Adobe Photoshop
D) Google Docs
Antwort: B
Erklärung: Apache Spark ist ein leistungsstarkes Tool für die parallele Verarbeitung großer Datensätze, das in der Data Engineering für ETL-Prozesse und Analysen eingesetzt wird.

5. Frage 5: Was versteht man unter “Big Data” in der Data Engineering?
A) Daten, die größer als 1 GB sind
B) Datenmengen, die zu groß für traditionelle Datenbanken sind und fortschrittliche Verarbeitung erfordern
C) Nur textbasierte Daten
D) Daten, die weniger als 10 Sekunden alt sind
Antwort: B
Erklärung: Big Data bezieht sich auf Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt von Daten, die spezielle Technologien wie Hadoop oder Spark erfordern.

6. Frage 6: Welcher Begriff beschreibt den Prozess der Reinigung und Vorbereitung von Daten?
A) Data Mining
B) Data Wrangling
C) Data Storing
D) Data Querying
Antwort: B
Erklärung: Data Wrangling umfasst die Bereinigung, Transformation und Strukturierung von rohen Daten, um sie für die Analyse nutzbar zu machen.

7. Frage 7: Was ist ein Data Lake?
A) Ein System, das nur strukturierte Daten speichert
B) Ein Repository für rohe Daten in ihrem nativen Format, das verschiedene Datenarten unterstützt
C) Ein temporäres Speicher für E-Mails
D) Ein Tool für Echtzeit-Überwachung
Antwort: B
Erklärung: Ein Data Lake speichert große Mengen an rohen Daten in verschiedenen Formaten, im Gegensatz zu einem Data Warehouse, das Daten strukturiert.

8. Frage 8: Welches Protokoll wird oft für die Übertragung von Daten in der Data Engineering verwendet?
A) HTTP
B) FTP
C) SMTP
D) ICMP
Antwort: B
Erklärung: FTP (File Transfer Protocol) wird häufig für den sicheren und effizienten Transfer von Dateien und Daten zwischen Systemen eingesetzt.

9. Frage 9: Was ist die Rolle von Schemas in der Datenmodellierung?
A) Sie definieren die Struktur und Beziehungen der Daten in einer Datenbank
B) Sie speichern Daten direkt
C) Sie visualisieren Daten
D) Sie löschen Daten automatisch
Antwort: A
Erklärung: Schemas legen fest, wie Daten organisiert sind, einschließlich Tabellen, Spalten und Beziehungen, um Datenintegrität zu gewährleisten.

10. Frage 10: Welches Konzept bezieht sich auf die Skalierbarkeit in der Data Engineering?
A) Horizontale Skalierbarkeit
B) Statische Skalierbarkeit
C) Manuelle Skalierbarkeit
D) Lineare Skalierbarkeit
Antwort: A
Erklärung: Horizontale Skalierbarkeit ermöglicht es, Systeme durch Hinzufügen weiterer Maschinen zu erweitern, was in der Data Engineering für die Handhabung wachsender Datenmengen entscheidend ist.

11. Frage 11: Was ist der Unterschied zwischen Batch-Processing und Stream-Processing?
A) Batch-Processing verarbeitet Daten in Echtzeit, Stream-Processing in Batches
B) Batch-Processing verarbeitet Daten in großen Stapeln, Stream-Processing in Echtzeit
C) Beide sind identisch
D) Stream-Processing ist nur für kleine Daten
Antwort: B
Erklärung: Batch-Processing bearbeitet Daten in geplanten Intervallen, während Stream-Processing kontinuierlich und in Echtzeit erfolgt, wie bei Kafka.

12. Frage 12: Welches Tool wird für die Versionskontrolle von Code in Data Engineering-Projekten häufig verwendet?
A) Git
B) Excel
C) Word
D) Paint
Antwort: A
Erklärung: Git ermöglicht die Nachverfolgung von Änderungen in Code und Datenpipelines, was Kollaboration und Fehlerbehebung in der Data Engineering erleichtert.

13. Frage 13: Was versteht man unter Data Governance?
A) Die Speicherung von Daten in der Cloud
B) Die Verwaltung von Datenqualität, Sicherheit und Compliance
C) Die Visualisierung von Daten
D) Die Löschung alter Daten
Antwort: B
Erklärung: Data Governance umfasst Richtlinien und Prozesse, um Daten zu schützen, ihre Qualität zu gewährleisten und regulatorischen Anforderungen zu entsprechen.

14. Frage 14: Welche Cloud-Dienste werden in der Data Engineering oft für Datenlagerung genutzt?
A) AWS S3 oder Azure Blob Storage
B) Lokale Festplatten
C) Social-Media-Plattformen
D) E-Mail-Server
Antwort: A
Erklärung: Dienste wie AWS S3 bieten skalierbare, kostengünstige Speicherlösungen für große Datensätze in der Cloud.

15. Frage 15: Was ist der Zweck von Indexing in Datenbanken?
A) Daten zu löschen
B) Die Suche und Abfrage von Daten zu beschleunigen
C) Daten zu verschlüsseln
D) Daten zu duplizieren
Antwort: B
Erklärung: Indexing erstellt strukturierte Strukturen, um Abfragen effizienter zu machen und die Leistung von Datenbanken in der Data Engineering zu verbessern.