Como Avaliar Habilidades de Engenharia de Dados no HackerRank?

Visão Geral

Este artigo descreve as capacidades habilitadas pelo HackerRank para avaliar as habilidades de Engenharia de Dados do candidato. Engenheiros de dados são responsáveis por encontrar tendências em conjuntos de dados e desenvolver algoritmos para ajudar a tornar os dados brutos dados mais benéficos para a empresa. No HackerRank, as habilidades de Engenharia de Dados podem ser avaliadas por meio de testes pré-projetados e personalizados que incluem habilidades essenciais como SQL, Apache Kafka, Hadoop, Couchbase, Apache Spark, Java, Scala, entre outros. 

Nota: Validado pelo Conselho Consultivo de Competências do HackerRank, o HackerRank fornece o Diretório de Competências do HackerRank, que define claramente as competências que podem ser utilizadas para avaliar candidatos para a função de Engenharia de Dados.

Usando a função de Engenheiro de Dados do HackerRank, tanto o conhecimento teórico quanto o prático das habilidades associadas podem ser testados. A avaliação de Engenharia de Dados é classificada em três funções: 

• Engenheiro de Dados (JavaSpark)
• Engenheiro de Dados (PySpark)
• Engenheiro de Dados (ScalaSpark) 

As habilidades avaliadas para cada função estão listadas abaixo: 

Tipos de Perguntas para Avaliar Habilidades em Engenharia de Dados

Algumas das formas mais comuns de avaliar Habilidades em Engenharia de Dados são:

• Tarefas práticas (Recomendado)
• Perguntas de Múltipla Escolha

Situações do mundo real ou tarefas práticas e perguntas que exigem que os candidatos mergulhem mais fundo e demonstrem sua proficiência. Usando as perguntas práticas na biblioteca HackerRank, os candidatos podem ser avaliados com demonstrações práticas e múltiplos caminhos de solução.

Por exemplo, perguntas baseadas em Apache Spark na biblioteca HackerRank avaliam a capacidade de realizar transformações na memória usando lambdas, converter RDDs em Data Frames, usar variáveis de transmissão e acumuladores, escrever jobs Spark para realizar tarefas de manipulação de dados, e assim por diante. 

Alguns exemplos de perguntas de projetos práticos de Apache Spark em nossa biblioteca estão abaixo.

Exemplos de perguntas de Apache Spark

Da mesma forma, tarefas práticas de Apache Kafka testam a compreensão da arquitetura do Apache Kafka, clusters Kafka, sistemas de mensagens Kafka, compreensão das partições e brokers do Apache Kafka, e produtores e consumidores Kafka, e assim por diante. As tarefas incluem Web Analytics, Serialização, Desserialização, CDR, e assim por diante. 

Alguns exemplos de perguntas de projetos práticos de Apache Kafka em Java na biblioteca HackerRank estão abaixo.

Exemplos de perguntas de Apache Kafka

As Perguntas de Múltipla Escolha [MCQs] avaliam o conhecimento conceitual e a compreensão de uma habilidade. Por exemplo, MCQs de Hadoop que são usados nas avaliações de Engenharia de Dados no HackerRank, testam o conhecimento do fluxo de controle de uma junção do lado do mapa, combinadores MapReduce, e comandos Hadoop comumente usados, perguntas de projetos práticos de Hadoop, testam habilidades orientadas à aplicação, como análise, realização de operações de computação, implementação de funcionalidades-chave em uma aplicação Hadoop, e assim por diante.

Alguns exemplos de perguntas de múltipla escolha e projetos práticos de Hadoop em nossa biblioteca são:

Exemplos de Perguntas de Hadoop