資源太多不知從何準備?面試數據工程師前,你一定要看這份練習清單

資源太多不知從何準備?面試數據工程師前,你一定要看這份練習清單

【我們為什麼挑選這篇文章】數據工程作為軟件工程下的一個更細分的技能類別,強調對於數據進行整合、儲存和提取的作業,想要成為一名專業的數據工程師,從理論知識到實際操作的技能都是必備的。要如何在廣大的網絡資料中,找到面試準備的方向呢?(責任編輯:賴佩萱)

本文經 AI 新媒體量子位(公眾號 ID:QbitAI)授權轉載,轉載請連繫出處

作者:量子位

面試職位之前,往往需要進行充分的準備,從理論知識到專業技能。但是,作為數據工程師,每個人的側重方向都不盡相同。那麼,面對浩如煙海的準備材料時,數據工程師該如何有效率地準備面試呢?

對此,來自《coriers》,有着許多頂級科技公司(如 Amazon 和 Capital One)採訪經驗的 Ben R. 整理了一份面試練習清單,希望能給你們提供幫助。

程式語言練習

數據工程師是與數據庫打交道的職位,而 SQL 作為數據庫語言,便成為了數據工程師面試過程中繞不開的話題。

而學習往往循序漸進的。

首先是熟悉使用 SQL 去解決各類常見的簡單問題:

這些問題囊括了各種類型:匯總、關聯、分析等等,有些還涉及部分複雜邏輯。

很簡單嗎?那就進行如下的進階練習吧。要是稍微吃力的話,不妨先看看「SQL-Video」裡的相關內容。

除去 SQL 外,由於數據工程師工作的廣泛性,數據工程師往往還需要準備其他的幾類程式語言。

比如 Python 顯然是目前數據科學的首選語言,雖然關於 Python 還是 R 曾有過爭論;又比如,如果進行較多的 Hadoop,則 Java 則是更為得力的助手;而 Scala,也逐漸成為數據科學中第二重要的語言。

排列優先級大體如下:SQL、Scala、Python 和 Java。

算法與數據結構

在完成了程式語言的準備後,在程式問題上,算法結構與數據語言是極其常見的考察方向。

在進入相關學習之前,且讓我們先完成幾個小問題:

現在如果你已經完成了這 8 個問題,那就讓我們開始回顧並學習「Algorithms And Data Structures Videos」、「Algorithms」、「Big O Notation」和「Some Interview Walk Throughs」裏面的內容吧。

學習之後,檢驗學習成果是必不可少的:

程式執行

此外,程式執行是程式問題方面考察的另一種形式,但是卻是較難準備的,主要因為他沒有典型的題目,更多是來源於考官的「即興發揮」。

不過,仍然有一些非常適合準備的問題。

系統設計

系統設計問題並不常見,但是也是需要準備一下,以防止考官們的「心血來潮」。

做完這些功課,數據工程師的面試學習就大體完成了。

最後,祝大家面試順利,offer 多多。

原文連結:《coriers

(本文經 AI 新媒體量子位 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈從編程基礎到系統設計,這份數據工程師面試寶典全都有| 資源 〉。)

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