Jak ocenić umiejętności inżynierii danych na HackerRank?

Przegląd

Ten artykuł opisuje możliwości włączone do HackerRank, które służą do oceny umiejętności kandydatów w zakresie Inżynierii Danych. Inżynierowie danych są odpowiedzialni za znajdowanie trendów w zbiorach danych i opracowywanie algorytmów, które pomagają uczynić surowe dane bardziej korzystnymi dla przedsiębiorstwa. W HackerRank umiejętności z zakresu Inżynierii Danych można ocenić za pomocą wcześniej zaprojektowanych i niestandardowych testów, które obejmują podstawowe umiejętności takie jak SQL, Apache Kafka, Hadoop, Couchbase, Apache Spark, Java, Scala i inne. 

Uwaga: Zweryfikowane przez Rade Doradztwa Umiejętności HackerRank, HackerRank zapewnia Katalog Umiejętności HackerRank, który jasno określa kompetencje, które można wykorzystać do oceny kandydatów na stanowisko Inżyniera Danych.

Za pomocą roli Inżyniera Danych w HackerRank można testować zarówno teoretyczną, jak i praktyczną wiedzę z powiązanych umiejętności. Ocena Inżynierii Danych jest podzielona na trzy role: 

• Inżynier Danych (JavaSpark)
• Inżynier Danych (PySpark)
• Inżynier Danych (ScalaSpark) 

Umiejętności oceniane dla każdej roli są wymienione poniżej: 

Typy pytań do oceny umiejętności inżynierii danych

Jednym z najczęstszych sposobów oceny umiejętności inżynierii danych są:

• Zadania praktyczne (zalecane)
• Pytania wielokrotnego wyboru

Zadania i pytania z prawdziwego świata lub praktyczne wymagają od kandydatów głębszego zaangażowania i wykazania się umiejętnościami. Korzystając z pytań praktycznych w bibliotece HackerRank, można ocenić kandydatów na podstawie demonstracji praktycznych i różnych ścieżek rozwiązań.

Na przykład pytania oparte na Apache Spark w bibliotece HackerRank oceniają zdolność do wykonywania transformacji w pamięci za pomocą lambd, konwersji RDD na DataFrame, używania zmiennych broadcast i akumulatorów, pisania zadań spark do manipulacji danymi, i tak dalej. 

Kilka przykładów Pytań dotyczących projektów praktycznych Apache Spark w naszej bibliotece jest poniżej.

Przykłady pytań dotyczących Apache Spark

Podobnie, zadania praktyczne Apache Kafka sprawdzają zrozumienie architektury Apache Kafka, klastrów Kafka, systemów komunikacji Kafka, zrozumienie partycji i brokerów Apache Kafka oraz producentów i konsumentów Kafka, i tak dalej. Zadania obejmują Analizę internetową, serializację, deserializację, CDR, i tak dalej. 

Kilka przykładów Pytań praktycznych dotyczących Apache Kafka Java w bibliotece HackerRank jest poniżej.

Przykłady pytań dotyczących Apache Kafka

Pytania wielokrotnego wyboru [MCQs] oceniają wiedzę koncepcyjną i zrozumienie umiejętności. Na przykład, pytania MCQ dotyczące Hadoop, które są używane w ocenach Data Engineering na HackerRank, sprawdzają znajomość przepływu sterowania map-side join, łączników MapReduce oraz powszechnie używanych poleceń Hadoop, pytania z projektów praktycznych Hadoop, testują umiejętności ukierunkowane na zastosowania, takie jak analiza, wykonywanie operacji obliczeniowych, implementacja kluczowych funkcji w aplikacji Hadoop i tak dalej.

Kilka przykładów pytań wielokrotnego wyboru i praktycznych projektów Hadoop w naszej bibliotece to:

Przykłady pytań dotyczących Hadoop