Wie man Datenengineering-Fähigkeiten auf HackerRank bewertet?

Übersicht

Dieser Artikel beschreibt die mit HackerRank aktivierten Fähigkeiten zur Bewertung der Data Engineering-Fähigkeiten des Kandidaten. Data Engineers sind verantwortlich für das Finden von Trends in Datensätzen und die Entwicklung von Algorithmen, um Rohdaten daten für das Unternehmen nützlicher zu machen. Bei HackerRank können die Data Engineering-Fähigkeiten durch vorgefertigte und individuell erstellte Tests bewertet werden, die grundlegende Fähigkeiten wie SQL, Apache Kafka, Hadoop, Couchbase, Apache Spark, Java, Scala und andere umfassen. 

Hinweis: Validiert durch den HackerRank Skills Advisory Council, bietet HackerRank das HackerRank Skills Directory, das die Kompetenzen klar definiert, die zur Bewertung von Kandidaten für die Rolle des Data Engineers genutzt werden können.

Mit dem HackerRank Data Engineer Role können sowohl theoretisches als auch praktisches Wissen der entsprechenden Fähigkeiten getestet werden. Die Bewertung im Bereich Data Engineering ist in drei Rollen unterteilt: 

• Data Engineer (JavaSpark)
• Data Engineer (PySpark)
• Data Engineer (ScalaSpark) 

Die für jede Rolle bewerteten Fähigkeiten sind unten aufgeführt: 

Fragetypen zur Bewertung der Data Engineering Fähigkeiten

Einige der häufigsten Möglichkeiten, Data Engineering Fähigkeiten zu bewerten, sind:

• Praktische Aufgaben (Empfohlen)
• Multiple-Choice-Fragen

Realistische oder praktische Aufgaben und Fragen erfordern, dass die Kandidaten tiefer eintauchen und ihre Kompetenz demonstrieren. Mit den praktischen Fragen in der HackerRank-Bibliothek können Kandidaten anhand praktischer Demonstrationen und verschiedener Lösungswege bewertet werden.

Zum Beispiel bewerten Apache Spark-basierte Fragen in der HackerRank-Bibliothek die Fähigkeit, In-Memory-Transformationen mit Lambdas durchzuführen, RDDs in Data Frames umzuwandeln, Broadcast-Variablen und Akkumulatoren zu verwenden, Spark-Jobs zu schreiben, um Datenmanipulationsaufgaben auszuführen, und so weiter. 

Einige Beispiele für Apache Spark praktische Projektfragen in unserer Bibliothek sind wie folgt.

Beispiele für Apache Spark Fragen

Ähnlich testen praktische Aufgaben zu Apache Kafka das Verständnis der Apache Kafka Architektur, Kafka-Cluster, Kafka-Nachrichtensysteme, das Verständnis von Apache Kafka Partitionen und Brokern sowie Kafka-Produzenten und -Verbraucher, und so weiter. Aufgaben umfassen Web-Analytik, Serialisierung, Deserialisierung, CDR und so weiter. 

Einige Beispiele für Apache Kafka Java praktische Projektfragen in der HackerRank-Bibliothek sind wie folgt.

Beispiele für Apache Kafka Fragen

Die Multiple-Choice-Fragen [MCQs] bewerten das konzeptuelle Wissen und das Verständnis einer Fähigkeit. Zum Beispiel testen Hadoop-MCQs, die in den Data Engineering-Bewertungen auf HackerRank verwendet werden, das Wissen über den Kontrollfluss eines Map-side-Join, MapReduce-Kombinierer und gängige Hadoop-Befehle, Hadoop-Praktikumsfragen, die anwendungsorientierte Fähigkeiten wie Analyse, Durchführung von Rechenoperationen, Implementierung wichtiger Funktionen in einer Hadoop-Anwendung testen, und so weiter.

Einige Beispiele für Hadoop-Multiple-Choice- und Praktikumsfragen in unserer Bibliothek sind:

Beispiele für Hadoop-Fragen