데이터 엔지니어링은 데이터 중심 애플리케이션 및 분석을 지원하기 위해 데이터 파이프 라인 및 인프라의 설계, 개발 및 관리에 중점을 둔 컴퓨터 과학 및 정보 기술 분야입니다. 여기에는 효율적인 데이터 처리 및 분석을 가능하게하는 방식으로 데이터를 수집, 변환 및 저장하는 프로세스가 포함됩니다.
데이터 엔지니어링은 데이터 과학자, 분석가 및 기타 이해 관계자가 데이터를 신뢰할 수 있고 액세스 할 수 있으며 분석 준비가되도록 데이터 수명주기의 중요한 측면입니다. 데이터 엔지니어는 데이터 과학자, 데이터베이스 관리자 및 소프트웨어 개발자와 긴밀히 협력하여 데이터 파이프 라인, 데이터베이스 및 데이터웨어 하우스를 구축하고 유지 관리합니다.
기사 개요
- 1 부 : 온라인 교외 – AI와 데이터 엔지니어링 퀴즈를 자동으로 생성하고 공유합니다
- 2 부 : 15 데이터 엔지니어링 퀴즈 질문 및 답변
- 3 부 : Online Exmaker AI 질문 생성기 : 모든 주제에 대한 질문 생성
1 부 : 온라인 교외 – AI와 함께 데이터 엔지니어링 퀴즈 생성 및 공유
후보자의 데이터 엔지니어링 지식을 평가하는 가장 빠른 방법은 Online Examaker와 같은 AI 평가 플랫폼을 사용하는 것입니다. OnlineExamMaker AI 질문 생성기를 사용하면 텍스트, 문서 또는 주제와 같은 콘텐츠를 입력 한 다음 다양한 형식 (예 : 객관식, 참/거짓, 짧은 답변)으로 질문을 자동으로 생성 할 수 있습니다. AI Exam Grader는 응시자가 평가를 제출 한 후 시험을 자동으로 평가하고 통찰력있는 보고서를 생성 할 수 있습니다.
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● 질문 은행을 통해 질문 풀을 만들고이 질문들 중에서 무작위로 선택할 질문 수를 지정하십시오.
● 비디오 또는 워드 문서를 업로드하고 이미지 추가 및 오디오 파일을 기록하여 퀴즈 테이커가 답변 할 수 있습니다.
● 질문에 답한 후에 즉시 정확하거나 잘못된 답변에 대한 피드백을 표시하십시오.
● 이메일, 휴대폰, 작업 제목, 회사 프로필 등과 같은 시험 테이커의 정보를 수집하기 위해 리드 생성 양식을 작성하십시오.
2 부 : 15 데이터 엔지니어링 퀴즈 질문 및 답변
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1. 질문: 데이터 엔지니어링의 주요 목적은 무엇인가요?
A. 데이터 분석 결과 해석
B. 데이터 파이프라인 설계 및 유지보수
C. 비즈니스 전략 수립
D. 소프트웨어 애플리케이션 개발
정답: B
설명: 데이터 엔지니어링은 대용량 데이터를 수집, 저장, 처리하는 시스템을 구축하고 관리하여 데이터가 신뢰성 있게 흐를 수 있도록 합니다.
2. 질문: ETL 프로세스에서 ‘T’는 무엇을 의미하나요?
A. Transform (변환)
B. Transfer (전송)
C. Table (테이블)
D. Test (테스트)
정답: A
설명: ETL은 Extract (추출), Transform (변환), Load (적재)를 의미하며, 변환 단계에서 데이터를 정리, 결합, 또는 형식 변환을 수행합니다.
3. 질문: Hadoop의 HDFS는 어떤 기능을 제공하나요?
A. 실시간 데이터 처리
B. 분산 파일 저장 시스템
C. 데이터 시각화 도구
D. 머신러닝 알고리즘 실행
정답: B
설명: HDFS(Hadoop Distributed File System)는 대용량 데이터를 여러 노드에 분산 저장하여 고가용성과 내결함성을 제공합니다.
4. 질문: 데이터 웨어하우스의 주요 특징은 무엇인가요?
A. 실시간 데이터 스트리밍
B. 구조화된 데이터 저장 및 분석 최적화
C. 비정형 데이터 처리
D. 임시 데이터 캐싱
정답: B
설명: 데이터 웨어하우스는 비즈니스 분석을 위한 구조화된 데이터를 저장하며, OLAP(Online Analytical Processing)를 지원합니다.
5. 질문: Apache Spark와 Hadoop의 주요 차이점은 무엇인가요?
A. Spark는 데이터 저장에 특화됨
B. Spark는 메모리 기반 처리로 더 빠름
C. Hadoop은 실시간 처리에만 사용됨
D. 둘 다 동일한 기능을 가짐
정답: B
설명: Spark는 in-memory 처리를 통해 Hadoop의 디스크 기반 처리보다 빠른 대용량 데이터 처리를 가능하게 합니다.
6. 질문: 빅데이터 처리에서 스키마 온 리드(Schema on Read) 개념은 무엇을 의미하나요?
A. 데이터 저장 전에 스키마 정의
B. 데이터 읽을 때 스키마 적용
C. 데이터 쓰기 전 스키마 검증
D. 실시간 스키마 변경
정답: B
설명: 스키마 온 리드는 데이터 레이크처럼 비정형 데이터를 저장한 후, 읽을 때 스키마를 적용하여 유연성을 높입니다.
7. 질문: AWS의 S3 서비스는 주로 어떤 용도로 사용되나요?
A. 관계형 데이터베이스 관리
B. 객체 저장 및 데이터 레이크 구축
C. 실시간 컴퓨팅
D. 네트워크 보안
정답: B
설명: S3(Simple Storage Service)는 스케일 가능한 객체 저장소로, 대용량 데이터를 저비용으로 저장하고 액세스할 수 있습니다.
8. 질문: 데이터 파이프라인에서 데이터 품질을 보장하기 위한 방법으로 적합한 것은?
A. 데이터 중복 제거
B. 정규화(Normalization) 적용
C. 무작위 샘플링
D. 모든 데이터 무시
정답: A
설명: 데이터 중복 제거는 데이터 품질을 높이는 데 필수적이며, ETL 과정에서 일관성과 정확성을 유지합니다.
9. 질문: Kafka는 어떤 유형의 데이터 처리에 적합한가요?
A. 배치 처리만
B. 실시간 스트리밍 처리
C. 정적 데이터 저장
D. 그래프 데이터 분석
정답: B
설명: Kafka는 고속 메시징 시스템으로, 실시간 데이터 스트리밍을 처리하여 이벤트 기반 애플리케이션을 지원합니다.
10. 질문: 데이터 모델링에서 스노우플레이크 스키마(Snowflake Schema)의 장점은?
A. 데이터 중복 증가
B. 쿼리 성능 향상
C. 간단한 구조
D. 비정형 데이터 지원
정답: B
설명: 스노우플레이크 스키마는 정규화된 구조로 데이터 중복을 줄이고, 복잡한 쿼리에 대한 성능을 향상시킵니다.
11. 질문: Airflow는 주로 어떤 역할을 하나요?
A. 데이터 저장
B. 작업 스케줄링 및 오케스트레이션
C. 머신러닝 모델 훈련
D. 데이터 시각화
정답: B
설명: Airflow는 데이터 파이프라인의 작업을 스케줄링하고, 의존성을 관리하여 자동화된 워크플로를 실행합니다.
12. 질문: 빅데이터 시스템에서 스케일아웃(Scaling Out)이란?
A. 단일 서버 성능 업그레이드
B. 서버 추가로 확장
C. 데이터 축소
D. 네트워크 감소
정답: B
설명: 스케일아웃은 새로운 노드를 추가하여 시스템을 확장하며, 빅데이터 처리를 위한 분산 아키텍터를 강화합니다.
13. 질문: 데이터 보안에서 암호화(Encryption)의 목적은?
A. 데이터 속도 증가
B. 데이터 무결성 보호
C. 데이터 저장 공간 절약
D. 데이터 전송 중 보호
정답: D
설명: 암호화는 데이터를 전송하거나 저장할 때 보호하여, 무단 접근으로부터 기밀성을 유지합니다.
14. 질문: 실시간 데이터 처리에서 Lambda 아키텍터의 구성 요소는?
A. 배치 처리만
B. 스트리밍과 배치 처리
C. 저장소만
D. 시각화 도구
정답: B
설명: Lambda 아키텍터는 실시간 스트리밍과 배치 처리를 결합하여, 다양한 데이터 소스를 처리합니다.
15. 질문: 데이터 엔지니어링에서 CI/CD 파이프라인의 역할은?
A. 코드 배포 자동화
B. 데이터 분석
C. 하드웨어 관리
D. 사용자 인터페이스 개발
정답: A
설명: CI/CD는 데이터 파이프라인 코드를 지속적으로 통합하고 배포하여, 신속한 업데이트와 안정성을 보장합니다.
or
파트 3 : 온라인 교외 AI 질문 생성기 : 모든 주제에 대한 질문 생성