Ingineria datelor este un domeniu de informatică și tehnologie informațională care se concentrează pe proiectarea, dezvoltarea și gestionarea conductelor de date și a infrastructurii pentru a sprijini aplicații și analize bazate pe date. Aceasta implică procesul de colectare, transformare și stocare a datelor într -un mod care să permită procesarea și analiza eficientă a datelor.
Ingineria datelor este un aspect crucial al ciclului de viață al datelor, deoarece asigură că datele sunt fiabile, accesibile și gata de analiză de către oamenii de știință de date, analiști și alte părți interesate. Inginerii de date lucrează îndeaproape cu oamenii de știință de date, administratorii bazelor de date și dezvoltatorii de software pentru a construi și menține conducte de date, baze de date și depozite de date.
Prezentare generală a articolului
- Partea 1: OnlineExammaker – Generați și partajați testul de inginerie a datelor cu AI automat
- Partea 2: 15 Întrebări și răspunsuri pentru inginerie de date
- Partea 3: OnlineExammaker AI Generator de întrebări: Generați întrebări pentru orice subiect
Partea 1: OnlineExammaker – Generați și partajați testul de inginerie a datelor cu AI automat
Cea mai rapidă modalitate de a evalua cunoștințele de inginerie a datelor despre candidați este utilizarea unei platforme de evaluare AI precum OnlineExammaker. Cu OnlineExammaker AI Generator de întrebări, puteți introduce conținut-cum ar fi text, documente sau subiecte-și apoi să generați automat întrebări în diferite formate (de exemplu, alegere multiplă, adevărată/falsă, răspuns scurt). Gradul său de examen AI poate clasifica automat examenul și poate genera rapoarte perspicace după ce candidatul dvs. depune evaluarea.
ce îți va plăcea:
● Creați un grup de întrebări prin intermediul Băncii de întrebări și specificați câte întrebări doriți să fiți selectați la întâmplare printre aceste întrebări.
● Permite prelepătorului de testare să răspundă prin încărcarea video sau a unui document Word, adăugarea unei imagini și înregistrarea unui fișier audio.
● Afișați feedback -ul pentru răspunsuri corecte sau incorecte instantaneu după ce se răspunde la o întrebare.
● Creați un formular de generare de plumb pentru a colecta informațiile unui examen, cum ar fi e -mailul, telefonul mobil, titlul de lucru, profilul companiei și așa mai departe.
Generați automat întrebări folosind AI
Partea 2: 15 Întrebări despre testare a ingineriei datelor și răspunsuri
or
1. Întrebare: Ce reprezintă ETL în inginerie de date?
Opțiuni:
A. Extract, Transform, Load
B. Enter, Transfer, Log
C. Export, Translate, Link
D. Edit, Track, Launch
Răspuns corect: A
Explicație: ETL este un proces fundamental care implică extragerea datelor din surse, transformarea lor pentru a se potrivi cu formatul dorit și încărcarea în destinații precum depozite de date, asigurând integritatea și utilizabilitatea datelor.
2. Întrebare: Care este diferența principală dintre OLTP și OLAP?
Opțiuni:
A. OLTP este pentru analize, iar OLAP pentru tranzacții
B. OLTP este pentru tranzacții operaționale, iar OLAP pentru analize multidimensionale
C. Ambele sunt identice
D. OLTP gestionează stocarea, iar OLAP procesarea
Răspuns corect: B
Explicație: OLTP (Online Transaction Processing) gestionează tranzacții zilnice rapide și operaționale, în timp ce OLAP (Online Analytical Processing) permite analize complexe și interogări pe volume mari de date istorice pentru raportare.
3. Întrebare: Care este rolul principal al Apache Hadoop în inginerie de date?
Opțiuni:
A. Procesare în timp real a datelor
B. Stocare și procesare distribuită a datelor mari
C. Dezvoltare de aplicații web
D. Securitate cibernetică
Răspuns corect: B
Explicație: Hadoop este un framework open-source care permite stocarea și procesarea eficientă a datelor mari (big data) pe clustere de calculatoare, utilizând HDFS pentru stocare și MapReduce pentru procesare.
4. Întrebare: Ce este un data warehouse?
Opțiuni:
A. Un sistem pentru stocarea datelor tranzacționale în timp real
B. Un depozit centralizat de date structurate pentru analize
C. Un instrument pentru procesarea streaming
D. Un format de fișier pentru big data
Răspuns corect: B
Explicație: Un data warehouse este un sistem de stocare centralizat care colectează, integrează și organizează date din diverse surse pentru a facilita analizele de afaceri, raportările și luarea deciziilor.
5. Întrebare: Care este avantajul principal al utilizării Apache Spark față de Hadoop MapReduce?
Opțiuni:
A. Spark este mai lent, dar mai ieftin
B. Spark oferă procesare în memorie și mai rapidă
C. Spark nu suportă procesarea distribuită
D. Spark este doar pentru date mici
Răspuns corect: B
Explicație: Spark îmbunătățește performanța prin procesarea în memorie, permițând execuții mai rapide decât MapReduce, care scrie datele pe disc, făcându-l ideal pentru sarcini iterabile și analize complexe.
6. Întrebare: Ce este un data lake?
Opțiuni:
A. Un depozit de date structurate pentru tranzacții
B. Un repository care stochează date în format brut, de la structurate la nestructurate
C. Un sistem doar pentru analize în timp real
D. Un tip de bază de date SQL
Răspuns corect: B
Explicație: Un data lake permite stocarea datelor în formatul lor original, fără preprocesare, facilitând accesul flexibil pentru analize ulterioare, spre deosebire de un data warehouse care impune structuri rigide.
7. Întrebare: Care este scopul principal al Kafka în inginerie de date?
Opțiuni:
A. Procesare batch a datelor
B. Flux de mesaje pentru streaming în timp real
C. Stocare securizată a datelor
D. Dezvoltare de interfețe utilizator
Răspuns corect: B
Explicație: Kafka este un sistem de mesaje distribuit care gestionează fluxuri de date în timp real, permițând producerea, stocarea și consumul de evenimente la scară mare, esențial pentru aplicații de streaming.
8. Întrebare: Care este diferența dintre SQL și NoSQL?
Opțiuni:
A. SQL este doar pentru date structurate, iar NoSQL pentru toate tipurile
B. SQL utilizează tabele relaționale, iar NoSQL folosește modele precum cheie-valoare sau documente
C. Nu există diferențe
D. SQL este mai lent decât NoSQL
Răspuns corect: B
Explicație: SQL (Structured Query Language) este folosit pentru baze de date relaționale cu scheme fixe, în timp ce NoSQL oferă flexibilitate pentru date nestructurate sau semi-structurate, scalând mai bine pentru big data.
9. Întrebare: Ce include conceptul de data governance?
Opțiuni:
A. Doar securitatea datelor
B. Politici, proceduri și standarde pentru managementul datelor
C. Numai analiza datelor
D. Dezvoltarea de aplicații
Răspuns corect: B
Explicație: Data governance implică un cadru pentru asigurarea calității, securității, conformității și accesului la date, ajutând organizațiile să gestioneze riscurile și să maximizeze valoarea datelor.
10. Întrebare: Care este rolul principal al AWS Glue în cloud data engineering?
Opțiuni:
A. Stocare de obiecte
B. ETL automatizat pentru date
C. Procesare în timp real
D. Monitorizare servere
Răspuns corect: B
Explicație: AWS Glue este un serviciu serverless care automatizează procesele ETL, generând cod pentru extragere, transformare și încărcare de date, facilitând integrarea în ecosistemul AWS.
11. Întrebare: De ce este importantă scalabilitatea în inginerie de date?
Opțiuni:
A. Pentru a reduce costurile
B. Pentru a gestiona creșterea volumului de date fără întreruperi
C. Pentru a simplifica interfața utilizatorului
D. Pentru a ignora securitatea
Răspuns corect: B
Explicație: Scalabilitatea permite sistemelor de date să se adapteze la volume crescânde de date și cereri, asigurând performanță constantă și evitând blocajele în procesarea big data.
12. Întrebare: Ce este un pipeline de date?
Opțiuni:
A. Un flux secvențial de procesare a datelor
B. Un tip de bază de date
C. Doar un raport
D. Un instrument de vizualizare
Răspuns corect: A
Explicație: Un pipeline de date este un flux automatizat care include etape precum extragerea, transformarea, validarea și încărcarea datelor, asigurând un flux eficient de la sursă la destinație.
13. Întrebare: Care este diferența dintre batch processing și streaming processing?
Opțiuni:
A. Batch processing este în timp real, iar streaming nu
B. Batch processing procesează date în loturi, iar streaming le procesează continuu
C. Ambele sunt identice
D. Streaming este doar pentru date mici
Răspuns corect: B
Explicație: Batch processing gestionează date în blocuri programate, ideal pentru volume mari, în timp ce streaming processing tratează date în timp real, pe măsură ce sunt generate, pentru aplicații reactive.
14. Întrebare: Ce implică data integration?
Opțiuni:
A. Doar copierea datelor
B. Combinarea datelor din surse multiple într-un format unificat
C. Ștergerea datelor vechi
D. Numai analiza statistică
Răspuns corect: B
Explicație: Data integration implică combinarea și armonizarea datelor din diverse surse pentru a crea o vedere coerentă, esențială pentru analize precise și decizii informate.
15. Întrebare: Care este un principiu cheie al eticii în inginerie de date?
Opțiuni:
A. Confidențialitatea și protecția datelor personale
B. Ignorarea regulamentelor
C. Doar maximizarea profitului
D. Limitarea accesului la date
Răspuns corect: A
Explicație: Etica în inginerie de date subliniază protecția confidențialității, evitarea abuzurilor și conformitatea cu legi precum GDPR, pentru a asigura utilizarea responsabilă a datelor.
or
Partea 3: OnlineExammaker AI Generator de întrebări: Generați întrebări pentru orice subiect
Generați automat întrebări folosind AI