Veri mühendisliği, veri odaklı uygulamaları ve analitikleri desteklemek için veri boru hatlarının ve altyapısının tasarımı, geliştirilmesi ve yönetimine odaklanan bir bilgisayar bilimi ve bilgi teknolojisi alanıdır. Verilerin verimli veri işleme ve analizini sağlayacak şekilde toplama, dönüştürme ve depolama sürecini içerir.
Veri mühendisliği, veri bilim adamları, analistler ve diğer paydaşlar tarafından güvenilir, erişilebilir ve analize hazır olmasını sağladığı için veri yaşam döngüsünün önemli bir yönüdür. Veri mühendisleri, veri boru hatları, veritabanları ve veri ambarlarını oluşturmak ve sürdürmek için veri bilimcileri, veritabanı yöneticileri ve yazılım geliştiricileri ile yakın çalışır.
Makaleye Genel Bakış
- Bölüm 1: OnlineExamMaker – AI ile Veri Mühendisliği Testini Otomatik Olarak Üretin ve Paylaşın
- Bölüm 2: 15 Veri Mühendisliği Test Soruları ve Cevapları
- Bölüm 3: OnlineExamMaker AI Soru Jeneratörü: Herhangi bir konu için soru oluşturun
Bölüm 1: OnlineExamMaker – AI ile Veri Mühendisliği Sınavı Oluşturun ve Paylaşın
Adayların veri mühendisliği bilgisini değerlendirmenin en hızlı yolu, OnlineExamMaker gibi bir AI değerlendirme platformu kullanmaktır. OnlinexAmmaker AI Soru oluşturucu ile, metin, belgeler veya konular gibi içerik girebilir ve daha sonra otomatik olarak çeşitli formatlarda (ör. Çoktan seçmeli, doğru/yanlış, kısa cevap) sorular oluşturabilirsiniz. AI sınavı sınıflandırıcısı, adayınız değerlendirmeyi gönderdikten sonra sınavı otomatik olarak not edebilir ve anlayışlı raporlar oluşturabilir.
Ne seveceksiniz:
● Soru bankası aracılığıyla bir soru havuzu oluşturun ve bu sorular arasında rastgele seçilmek istediğinizi belirtin.
● Sınav alıcısının video veya kelime belgesi yükleyerek, bir resim ekleyerek ve bir ses dosyası kaydederek cevap vermesini sağlar.
● Bir soru cevaplandıktan sonra doğru veya yanlış cevaplar için geri bildirimi anında görüntüleyin.
● E -posta, cep telefonu, çalışma başlığı, şirket profili vb.
Yapay zekayı kullanarak otomatik olarak sorular oluşturun
Bölüm 2: 15 Veri Mühendisliği Test Soruları ve Cevapları
or
1. Soru: Veri mühendisliğinde ETL süreci nedir?
A) Veriyi dönüştürme ve yükleme
B) Veriyi sadece yükleme
C) Veriyi sadece çıkarma
D) Veriyi sadece dönüştürme
Doğru Cevap: A
Açıklama: ETL (Extract, Transform, Load), veriyi kaynak sistemlerden çıkarır, dönüştürür ve hedef veritabanına yükler; bu süreç veri işleme için temel bir adımdır.
2. Soru: Apache Hadoop’un temel amacı nedir?
A) Küçük veri setlerini işlemek
B) Büyük veri setlerini dağıtık olarak depolamak ve işlemek
C) Sadece SQL sorguları çalıştırmak
D) Gerçek zamanlı veri akışını yönetmek
Doğru Cevap: B
Açıklama: Hadoop, büyük veri kümelerini dağıtık dosya sistemi (HDFS) ile depolayıp, MapReduce gibi araçlarla işleyerek ölçeklenebilirlik sağlar.
3. Soru: Veri ambarı (Data Warehouse) ile operasyonel veritabanı (OLTP) arasındaki temel fark nedir?
A) Veri ambarı gerçek zamanlıdır, OLTP değildir
B) Veri ambarı analiz için tasarlanmışken, OLTP işlem odaklıdır
C) OLTP büyük verileri depolar, veri ambarı küçük verileri
D) Veri ambarı sadece okuma işlemlerini destekler
Doğru Cevap: B
Açıklama: Veri ambarı, tarihsel veri analizi için optimize edilmiştir; OLTP ise günlük işlemler için hızlı erişim sağlar.
4. Soru: Apache Spark’ın avantajı nedir?
A) Yavaş veri işleme
B) Bellek içi (in-memory) işlemeye izin vererek hız sağlar
C) Sadece küçük verilerle çalışır
D) Veriyi siler
Doğru Cevap: B
Açıklama: Spark, veri işleme hızını artırarak bellek içi hesaplamalar yapar ve Hadoop gibi sistemlerle entegre olur.
5. Soru: Veri gölü (Data Lake) ile veri ambarının farkı nedir?
A) Veri gölü sadece yapılandırılmış veriyi depolar
B) Veri ambarı ham veriyi depolar, veri gölü işlenmiş veriyi
C) Veri gölü çeşitli veri türlerini ham halde depolar, veri ambarı ise yapılandırılmış veriyi
D) Veri gölü daha küçük ölçeklidir
Doğru Cevap: C
Açıklama: Veri gölü, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verileri depolarken, veri ambarı analitik için yapılandırılmış verileri kullanır.
6. Soru: Büyük veri işleme için hangi araç yaygın olarak kullanılır?
A) Microsoft Excel
B) Apache Kafka
C) Notepad
D) Apache Hive
Doğru Cevap: D
Açıklama: Apache Hive, Hadoop üzerinde SQL benzeri sorgularla büyük veri setlerini yönetmek için tasarlanmıştır.
7. Soru: Veri kalitesi için hangi metrik önemli değildir?
A) Tamlık (Completeness)
B) Tutarlılık (Consistency)
C) Renk (Color)
D) Doğruluk (Accuracy)
Doğru Cevap: C
Açıklama: Veri kalitesi metrikleri arasında tamlık, tutarlılık ve doğruluk bulunur; renk ise veri kalitesiyle ilgili bir metrik değildir.
8. Soru: Veri boru hattı (Data Pipeline) nedir?
A) Veriyi manuel olarak aktarma
B) Veriyi otomatik olarak işleyip hedefe taşıma süreci
C) Sadece veri depolama
D) Veri silme işlemi
Doğru Cevap: B
Açıklama: Veri boru hattı, veriyi kaynaklardan alıp dönüştürerek hedef sistemlere taşır, genellikle araçlar gibi Airflow ile yönetilir.
9. Soru: NoSQL veritabanlarının avantajı nedir?
A) Sadece ilişkisel veriyi destekler
B) Esnek şema ve büyük veri için ölçeklenebilir
C) SQL sorgularını kullanamaz
D) Küçük veriler için uygundur
Doğru Cevap: B
Açıklama: NoSQL veritabanları, yapılandırılmamış veriler için esnek şema sağlar ve yüksek ölçeklenebilirlik sunar.
10. Soru: Bulut tabanlı veri mühendisliğinde hangi hizmet yaygın olarak kullanılır?
A) AWS S3
B) Yerel dosya sistemi
C) Fiziksel sunucular
D) Ev ağı
Doğru Cevap: A
Açıklama: AWS S3, nesne depolama için kullanılan bir bulut hizmeti olup, büyük veri depolama ve erişim için idealdir.
11. Soru: Veri yönetişiminin (Data Governance) amacı nedir?
A) Veriyi gizlemek
B) Verinin güvenliğini, kalitesini ve uyumunu sağlamak
C) Veriyi silmek
D) Sadece veri toplamak
Doğru Cevap: B
Açıklama: Veri yönetişimi, verilerin doğru, güvenli ve düzenlemelere uygun olmasını sağlar.
12. Soru: Akış veri işleme (Streaming Data Processing) için hangi araç kullanılır?
A) Apache Storm
B) Statik veritabanlar
C) Excel tabloları
D) Dosya kopyalama
Doğru Cevap: A
Açıklama: Apache Storm, gerçek zamanlı veri akışlarını işlemek için tasarlanmış bir framework’tür.
13. Soru: Veri modellemesi’nde yıldız şeması (Star Schema) neyi temsil eder?
A) Merkezi bir tablo etrafında boyut tabloları
B) Sadece boyut tabloları
C) Veri silme şeması
D) Rastgele veri yapısı
Doğru Cevap: A
Açıklama: Yıldız şeması, veri ambarlarında merkezi bir gerçek tablosu ve çevredeki boyut tablolarıyla sorgu performansını artırır.
14. Soru: SQL ve NoSQL arasındaki fark nedir?
A) SQL ilişkisel, NoSQL ise ilişkisel olmayan veritabanlardır
B) SQL daha yavaş, NoSQL hızlıdır
C) İkisi de aynıdır
D) SQL sadece bulutta çalışır
Doğru Cevap: A
Açıklama: SQL, tablo tabanlı ilişkisel veritabanlarını kullanırken, NoSQL belgeli veya anahtar-değer tabanlıdır.
15. Soru: Makine öğrenimi için veri mühendisliğinde hangi adım önemlidir?
A) Veriyi özellik mühendisliği ile hazırlamak
B) Veriyi hiç işlememek
C) Sadece modeli eğitmek
D) Veriyi manuel olarak girmek
Doğru Cevap: A
Açıklama: Özellik mühendisliği, veriyi makine öğrenimi modelleri için uygun hale getirerek doğruluğu artırır.
or
Bölüm 3: OnlineExamMaker AI Soru oluşturucu: Herhangi bir konu için soru oluşturun
Yapay zekayı kullanarak otomatik olarak sorular oluşturun