Rekayasa Data adalah bidang ilmu komputer dan teknologi informasi yang berfokus pada desain, pengembangan, dan pengelolaan pipa data dan infrastruktur untuk mendukung aplikasi dan analitik berbasis data. Ini melibatkan proses mengumpulkan, mengubah, dan menyimpan data dengan cara yang memungkinkan pemrosesan dan analisis data yang efisien.
Rekayasa data adalah aspek penting dari siklus hidup data, karena memastikan bahwa data dapat diandalkan, dapat diakses, dan siap untuk dianalisis oleh para ilmuwan data, analis, dan pemangku kepentingan lainnya. Insinyur data bekerja sama dengan ilmuwan data, administrator basis data, dan pengembang perangkat lunak untuk membangun dan memelihara jalur pipa data, basis data, dan gudang data.
Ikhtisar Artikel
- Bagian 1: OnlineExamMaker – Hasilkan dan Bagikan Kuis Rekayasa Data dengan AI secara otomatis
- Bagian 2: 15 Data Engineering Kuis & Jawaban
- Bagian 3: OnlineExamMaker AI Generator pertanyaan: Hasilkan pertanyaan untuk topik apa pun
Bagian 1: OnlineExamMaker – Hasilkan dan Bagikan Kuis Rekayasa Data dengan AI secara otomatis
Cara tercepat untuk menilai pengetahuan rekayasa data tentang kandidat adalah menggunakan platform penilaian AI seperti OnlineExamMaker. Dengan generator pertanyaan AI OnLineExamMaker AI, Anda dapat memasukkan konten-seperti teks, dokumen, atau topik-dan kemudian secara otomatis menghasilkan pertanyaan dalam berbagai format (mis., Jawaban ganda-pilihan, benar/salah, jawaban singkat). Grader Ujian AI -nya dapat secara otomatis menilai ujian dan menghasilkan laporan yang mendalam setelah kandidat Anda mengirimkan penilaian.
apa yang akan Anda sukai:
● Buat kumpulan pertanyaan melalui bank pertanyaan dan tentukan berapa banyak pertanyaan yang ingin Anda pilih secara acak di antara pertanyaan -pertanyaan ini.
● Mengizinkan pengambil kuis untuk menjawab dengan mengunggah video atau dokumen Word, menambahkan gambar, dan merekam file audio.
● Tampilkan umpan balik untuk jawaban yang benar atau salah secara instan setelah pertanyaan dijawab.
● Buat formulir pembuatan timbal untuk mengumpulkan informasi pengambil ujian, seperti email, ponsel, judul kerja, profil perusahaan, dan sebagainya.
Secara otomatis menghasilkan pertanyaan menggunakan AI
Bagian 2: 15 Data Engineering Quiz & Jawaban
or
1. Apa itu ETL dalam konteks data engineering?
A. Extract, Transform, Load
B. Enter, Transfer, Log
C. Export, Translate, Link
D. Encode, Transfer, Launch
Jawaban: A
Penjelasan: ETL adalah proses standar dalam data engineering untuk mengekstrak data dari sumber, mentransformasikannya agar sesuai, dan memuatnya ke dalam database atau data warehouse untuk analisis.
2. Apa perbedaan utama antara OLTP dan OLAP?
A. OLTP untuk transaksi harian, OLAP untuk analisis data historis
B. OLTP untuk analisis, OLAP untuk transaksi
C. Keduanya sama untuk penyimpanan data
D. OLTP lebih lambat daripada OLAP
Jawaban: A
Penjelasan: OLTP (Online Transaction Processing) dirancang untuk menangani transaksi operasional sehari-hari dengan kecepatan tinggi, sedangkan OLAP (Online Analytical Processing) digunakan untuk analisis data historis dan pengambilan keputusan.
3. Manakah tools yang umum digunakan untuk big data processing?
A. Hadoop
B. Microsoft Word
C. Adobe Photoshop
D. Google Sheets
Jawaban: A
Penjelasan: Hadoop adalah framework open-source yang dirancang untuk menyimpan dan memproses data besar yang didistribusikan, sering digunakan dalam data engineering untuk menangani volume data besar.
4. Apa komponen utama dalam data pipeline?
A. Ingestion, processing, storage
B. Hanya storage
C. Hanya ingestion
D. Hanya visualization
Jawaban: A
Penjelasan: Data pipeline biasanya mencakup ingestion (pengambilan data), processing (pemrosesan data), dan storage (penyimpanan data) untuk memastikan alur data yang lancar dan efisien.
5. Apa tujuan utama normalisasi dalam database?
A. Mengurangi redundansi data dan meningkatkan integritas
B. Meningkatkan ukuran database
C. Menghapus semua relasi antar tabel
D. Hanya untuk keperluan estetika
Jawaban: A
Penjelasan: Normalisasi adalah proses dalam data engineering untuk mengorganisir data agar menghindari duplikasi, sehingga meningkatkan efisiensi dan menjaga integritas data.
6. Jenis join apa yang menggabungkan baris dari dua tabel berdasarkan kondisi yang cocok?
A. Inner join
B. Outer join
C. Cross join
D. Self join
Jawaban: A
Penjelasan: Inner join mengembalikan hanya baris yang memiliki kecocokan di kedua tabel berdasarkan kondisi yang ditentukan, yang sering digunakan dalam query SQL untuk analisis data.
7. Apa contoh cloud data warehouse?
A. Snowflake
B. Local hard drive
C. Spreadsheet Excel
D. USB flash drive
Jawaban: A
Penjelasan: Snowflake adalah layanan cloud untuk data warehousing yang memungkinkan skalabilitas dan analisis data besar tanpa mengelola infrastruktur secara manual.
8. Apa perbedaan antara data lake dan data warehouse?
A. Data lake menyimpan data mentah dalam format asli, data warehouse menyimpan data terstruktur
B. Keduanya sama
C. Data lake hanya untuk data kecil
D. Data warehouse menyimpan data mentah
Jawaban: A
Penjelasan: Data lake dirancang untuk menyimpan data dalam bentuk mentah dan beragam, sedangkan data warehouse menyimpan data yang telah diproses dan terstruktur untuk analisis bisnis.
9. Tools apa yang umum digunakan untuk streaming data?
A. Apache Kafka
B. Notepad
C. Email client
D. Web browser
Jawaban: A
Penjelasan: Apache Kafka adalah platform untuk streaming data real-time yang memungkinkan pengiriman dan pemrosesan data secara cepat dan andal dalam data engineering.
10. Apa dimensi utama dari data quality?
A. Accuracy, completeness, consistency
B. Hanya kecepatan
C. Hanya ukuran
D. Hanya warna
Jawaban: A
Penjelasan: Data quality dinilai berdasarkan dimensi seperti accuracy (akurat), completeness (lengkap), dan consistency (konsisten) untuk memastikan data dapat diandalkan dalam pengambilan keputusan.
11. Apa peran version control dalam data engineering?
A. Melacak perubahan kode dan pipeline
B. Hanya untuk desain grafis
C. Menghapus data lama
D. Mengganti semua data
Jawaban: A
Penjelasan: Version control, seperti Git, digunakan untuk melacak perubahan dalam kode dan konfigurasi pipeline, sehingga memudahkan kolaborasi dan rollback jika diperlukan.
12. Apa yang dimaksud dengan scalability dalam distributed systems?
A. Kemampuan sistem untuk menangani beban yang meningkat
B. Hanya kecepatan prosesor
C. Pengurangan kapasitas
D. Penghapusan data
Jawaban: A
Penjelasan: Scalability mengacu pada kemampuan sistem distributed untuk menambah sumber daya secara efisien guna menangani volume data yang lebih besar tanpa kehilangan performa.
13. Apa fungsi utama API dalam data integration?
A. Memungkinkan pertukaran data antara sistem
B. Hanya untuk tampilan visual
C. Menghapus integrasi
D. Hanya untuk penyimpanan
Jawaban: A
Penjelasan: API (Application Programming Interface) digunakan dalam data engineering untuk memfasilitasi integrasi data antara aplikasi yang berbeda dengan standar protokol pertukaran.
14. Apa komponen penting dalam machine learning data pipelines?
A. Data preparation dan model training
B. Hanya model training
C. Hanya visualisasi
D. Hanya penyimpanan
Jawaban: A
Penjelasan: Dalam data pipelines untuk machine learning, data preparation (seperti cleaning dan feature engineering) dan model training adalah komponen krusial untuk menghasilkan model yang akurat.
15. Apa aspek keamanan yang penting dalam data engineering?
A. Enkripsi data dan akses control
B. Hanya kecepatan transfer
C. Penghapusan semua data
D. Penggunaan perangkat lama
Jawaban: A
Penjelasan: Keamanan dalam data engineering melibatkan enkripsi untuk melindungi data sensitif dan akses control untuk memastikan hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses data.
or
Bagian 3: OnlineExamMaker AI Generator pertanyaan: Hasilkan pertanyaan untuk topik apa pun
Secara otomatis menghasilkan pertanyaan menggunakan AI