Comment évaluer les compétences en ingénierie des données sur HackerRank ?

Aperçu

Cet article décrit les capacités activées par HackerRank pour évaluer les compétences en ingénierie des données du candidat. Les ingénieurs en données sont responsables de la recherche de tendances dans les ensembles de données et du développement d'algorithmes pour rendre les données brutes données plus bénéfiques pour l'entreprise. Chez HackerRank, les compétences en ingénierie des données peuvent être évaluées à l'aide de tests préconçus et personnalisés qui incluent des compétences essentielles telles que SQL, Apache Kafka, Hadoop, Couchbase, Apache Spark, Java, Scala, etc. 

Note : Validé par le Conseil consultatif des compétences de HackerRank, HackerRank fournit le Répertoire des compétences HackerRank, qui définit clairement les compétences pouvant être utilisées pour évaluer les candidats au poste d'ingénieur en données.

En utilisant le rôle d'ingénieur en données de HackerRank, il est possible de tester à la fois les connaissances théoriques et pratiques des compétences associées. L'évaluation en ingénierie des données est classée en trois rôles : 

• Ingénieur en données (JavaSpark)
• Ingénieur en données (PySpark)
• Ingénieur en données (ScalaSpark) 

Les compétences évaluées pour chaque rôle sont listées ci-dessous : 

Types de questions pour évaluer les compétences en ingénierie des données

Quelques-unes des méthodes les plus courantes pour évaluer les compétences en ingénierie des données sont :

• Tâches pratiques (Recommandé)
• Questions à choix multiples

Les tâches du monde réel ou et les questions pratiques exigent que les candidats approfondissent et démontrent leur maîtrise des compétences. En utilisant les questions pratiques dans la bibliothèque HackerRank, les candidats peuvent être évalués sur des démonstrations pratiques et plusieurs chemins de solution.

Par exemple, les questions basées sur Apache Spark dans la bibliothèque HackerRank évaluent la capacité à effectuer des transformations en mémoire en utilisant des lambdas, convertir des RDD en DataFrames, utiliser des variables broadcast et des accumulateurs, écrire des jobs Spark pour effectuer des tâches de manipulation de données, et ainsi de suite. 

Quelques exemples de questions de projets pratiques Apache Spark dans notre bibliothèque sont ci-dessous.

Exemples de questions Apache Spark

De même, les tâches pratiques Apache Kafka testent la compréhension de l'architecture Apache Kafka, des clusters Kafka, des systèmes de messagerie Kafka, la compréhension des partitions et des brokers Apache Kafka, ainsi que des producteurs et consommateurs Kafka, etc. Les tâches incluent Web Analytics, Sérialisation, Désérialisation, CDR, etc. 

Quelques exemples de questions de projets pratiques Apache Kafka Java dans la bibliothèque HackerRank sont ci-dessous.

Exemples de questions Apache Kafka

Les questions à choix multiples [QCM] évaluent la connaissance conceptuelle et la compréhension d'une compétence. Par exemple, les QCM Hadoop utilisés dans les évaluations d'ingénierie des données sur HackerRank, testent la connaissance du flux de contrôle d'une jointure côté map, des combinateurs MapReduce, et des commandes Hadoop couramment utilisées, questions de projets pratiques Hadoop, testent des compétences orientées application telles que l'analyse, l'exécution d'opérations informatiques, la mise en œuvre de fonctionnalités clés dans une application Hadoop, et ainsi de suite.

Quelques exemples de questions à choix multiples Hadoop et questions de projets pratiques dans notre bibliothèque sont :

Exemples de questions Hadoop