Veri Mühendisi İş Görüşmeleri İçin 30 Önemli Soru Ve Cevapları
Veri Mühendisi İş Görüşmeleri İçin 30 Önemli Soru Ve Cevapları
İster Büyük Veri Dünyasına Yeni Girmiş Bir Veri Mühendisi Olun, İster Bu Alanda Yeni Bir İş Pozisyonu Arayan Tecrübeli Bir Veri Mühendisi Olun Fark Etmez, Her İki Durumda da İş Görüşmesine Gitmelisiniz Ön Hazırlıklı Oturum.
Günümüzün yoğun rekabet ortamında, mülakata girmeden önce hazırlıklı olmak esastır.
Buna göre, bu yazıda, bu röportaja hazırlanmanıza yardımcı olacak en iyi veri mühendisi mülakat sorularını ve cevaplarını sizin için topladık.
1. Veri mühendisliği nedir?
Görüşmecilerin sorduğu kritik sorulardan biri, veri mühendisliğinin ne anlama geldiğidir. Beceri seviyeniz ne olursa olsun, bir görüşme sırasında bu soruyu duyabilirsiniz. Görüşmeyi yapan kişi, sizin özel veri mühendisliği tanımınızın ne olduğunu görmek istiyor. Bu soru, bu iş pozisyonu hakkında yeterli bilgiye sahip olup olmadığınızı belirler. Kısacası veri mühendisliği, büyük veri kümelerini dönüştürmek, temizlemek, dizine eklemek ve bir araya getirmektir.
Ayrıca, bir adım daha ileri gidebilir ve bir veri mühendisinin verilerle ilgili sorgular oluşturma ve optimize etme, kuruluşun veri yönetimine sahip olma ve daha fazlası gibi günlük görevlerini tartışabilirsiniz.
2. Neden veri mühendisliğini seçtiniz?
Bir görüşmeci, kariyer olarak veri mühendisliğini seçme konusundaki motivasyonunuzu ve ilginizi öğrenmek için bu soruyu sorabilir. Alan hakkında tutkulu insanları işe almak istiyorlar. Bilgi ve beceri düzeyinizi görüşmeciye iletmek için edindiğiniz hikayeleri ve içgörüleri paylaşarak başlayabilirsiniz.
3. Veri ambarı ve veri tabanı hakkında kısa bir açıklama yapınız.
Bu soru esas olarak orta düzey profesyonellere sorulur, ancak bazı kuruluşlar bu alanda acemi mühendislerin bilgilerini test etme eğilimindedir. İlişkisel veritabanlarının, bilgi kayıtlarını veritabanına silme, ekleme ve güncellemeye izin veren Sil, Ekle ve Güncelle gibi yaygın SQL komutlarını desteklediğini söyleyerek yukarıdaki soruyu cevaplayabilirsiniz.
Ancak, veritabanlarında veri analizi biraz karmaşık ve zaman alıcıdır. Bu nedenle veri ambarları, veri analizi için iyi bir seçenektir. Veri ambarı, karmaşık diyalogları destekleyebilen toplamalara, hesaplamalara ve seçim komutlarına odaklanır.
4. *args ve **kwargs ne anlama geliyor?
Kıdemli Veri Mühendisi pozisyonuna başvuruyorsanız, daha ileri düzey kodlama sorularını yanıtlamaya hazırlıklı olmalısınız. Görüşmeciyi etkilemek için, uzmanlık seviyenizi göstermek için resim şeklinde bir örneğe atıfta bulunmanız zarar vermez. youitoldrgs* sıralı bir işlevi tanımlarken, kwargs** bir süreçte kullanılan sırasız argümanları temsil ederse niyetin en iyi olacağını söylemelisiniz.
5. Bir veri mühendisi olarak kariyer krizinizi nasıl yönetirsiniz?
Veri mühendislerinin birçok sorumluluğu vardır ve görevlerini yerine getirirken çeşitli zorluklarla karşılaşabilirler. Bu soruyu cevaplarken dürüst olmak ve görüşmeciye sorunu çözmek için hangi çözümleri kullanacağınızı söylemek daha iyidir. Örneğin, veriler kaybolur veya bozulursa, işinizi yapabilmeniz için BT personelinizden size yedek kopyalar sağlamasını isteyeceğinizi söyleyebilirsiniz.
6. Veri modelleme konusunda deneyiminiz var mı?
Bir iş görüşmesinde, veri modelleme sürecini siz yaparsınız. Diyelim ki bir iş görüşmesinde seks yapmadınız, veri modelleme deneyiminiz yok. Bu durumda teorik bilginize başvurarak görüşmeyi yapan kişiye bunu yapmanın, kaynaklardan elde edilen verileri dönüştürüp işleyerek uygun kişi veya kişilere göndermek olduğunu bildirmeniz daha doğru olacaktır.
Siz yapıyorsunuz. Bu alanda iş deneyiminiz varsa, çalışmanızın detaylarından bahsedebilirsiniz. Ayrıca Talend, Pentaho veya Informatica gibi araçlarla çalışma deneyiminiz varsa bunu söylemeniz daha iyi olur. Özel araçlarla çalışma deneyiminiz yoksa, bu araçlarla nasıl çalışacağınızı öğrenmenizi öneririz.
7. Bu işle neden ilgileniyorsunuz ve sizi neden işe almalıyız?
İş görüşmelerinde temel bir sorudur, ancak cevabınız sizi kalabalıktan ayırabilir. İlginizi göstermek için, işle ve şirketle neden ilgilendiğinizi gösteren, işin birkaç heyecan verici özelliğini açıklayın.
Ardından becerilerinizden, eğitiminizden, mesleki deneyiminizden ve kurum kültürüne aşinalığınızdan bahsedin. Cevabınız teorik konularla sınırlı değil. Sağladığınız çözümle birlikte örneklerden bahsetmek daha iyidir. İlgi alanlarınız ve becerileriniz hakkında ne kadar doğru ve kesin bilgiler takdir ederseniz, işe alınma şansınız o kadar artar.
8. Bir veri mühendisinin sahip olması gereken temel beceriler nelerdir?
Her şirketin kendi tutuklu tanımı olabilir ve başvuru sahiplerinin beceri ve niteliklerini bu kriterlere göre değerlendirebilir. Başarılı bir veri mühendisi olmayı planlıyorsanız aşağıdaki becerileri kazanmayı düşünmelisiniz:
Kapsamlı veri modelleme bilgisi
SQL ve NoSQL veritabanlarının veritabanı tasarımı ve mimarisine aşinalık
Veri ambarları ve Hadoop (HDFS) gibi dağıtık sistemler alanında artan iş deneyimi
Veri görselleştirme becerileri
Veri ambarları ve ETL araçları (Extract Transform Load) ile çalışma konusunda yeterli deneyim
Matematiksel ve istatistiksel konularda becerilerin geliştirilmesi
Sosyal becerileri geliştirme Kişisel etkileşimi, eleştirel düşünmeyi ve problem çözme becerilerini geliştirme
9. Veri mühendislerinin ihtiyaç duyduğu temel çerçeveleri ve uygulamaları adlandırabilir misiniz?
Görüşmeciler bu soruyu adayın çalışmak istediği kurumun koşullarını doğru anlayıp anlamadığını ve gerekli becerilere sahip olup olmadığını belirlemek için sorar. Cevabınızda, isim çerçevelerini ve her birindeki deneyim seviyenizi belirtmelisiniz. Bunlar üzerinde SQL, Hadoop, Python veya diğer becerilerle çalışma konusunda yeterli deneyiminiz varsa ve GitHub’da bu alanda projeleriniz varsa, bunlardan alıntı yapılabilir.
10. Python, Java veya diğer programlama dillerinde uygulamalı iş deneyiminiz var mı?
Bu soru, veri mühendisinin programlama dilleriyle çalışma konusundaki bilgisini değerlendirmek için sorulur. Analitik görevleri gerçekleştirmenize ve veri akışını verimli bir şekilde otomatikleştirmenize izin verdiği için programlama dilleri hakkında yeterli bilgiye sahip olmak çok önemlidir.
11. Veri mühendisi ile veri bilimcisi arasındaki farkı söyleyebilir misiniz?
Görüşmeci, veri odaklı bir ekipte farklı iş rollerine yönelik niyetleri değerlendirmek için yukarıdaki soruyu sorar. Bu iki pozisyonun becerileri ve sorumlulukları genellikle örtüşür ancak farklıdır. Veri mühendisleri, verileri toplamak, test etmek, düzenlemek ve sürdürmek için eksiksiz bir mimari oluştururken, veri bilimcileri, aldıkları karmaşık verileri analiz eder ve yorumlar. Tipik olarak, çoğu durumda, veri mühendisleri verileri düzenlemeye ve dönüştürmeye odaklanır. Buna karşılık, veri bilimcileri, çalışmaları için altyapı oluşturmak üzere veri mühendislerine ihtiyaç duyar.
12. Bir veri mühendisinin günlük görevlerini tanımlayın?
Bu soru, almayı düşündüğünüz işe ne kadar aşina olduğunuzu gösterir. Bir veri mühendisinin temel görevlerinden bazılarını tanımlayabilir misiniz? Bir veri mühendisinin hayati sorumlulukları aşağıdakileri içerir:
Mimari ve veri iletim hattının geliştirilmesi, test edilmesi ve bakımı
Tasarımın iş gereksinimleriyle uyumlu hale getirilmesi
Veri toplamak ve verileri korumak için araçlar ve mekanizmalar geliştirmek
İstatistiksel modellerin ve makine öğreniminin oluşturulması
Çeşitli ETL ve veri dönüştürme işlemleri için boru hatlarının geliştirilmesi
Veri temizleme sürecini basitleştirin ve veri yedekleme sürecini iyileştirin
Veri güvenilirliğini, esnekliğini, doğruluğunu ve kalitesini iyileştirmenin yollarını belirleyin
13. Veri mühendisi olarak yeni bir analitik ürün geliştirmeye yaklaşımınız nedir?
İşe alım yöneticileri, bir veri mühendisi olarak yeni bir ürün geliştirme konusundaki anlayışınızı ve ürün geliştirme döngüsüne aşinalığınızı değerlendirmek ister. Bir veri mühendisi olarak, doğru verilerle algoritmalar veya metrikler oluşturmaktan sorumlu olduğunuz için nihai ürünü kontrol etmeniz gerekir. İlk adımınız, ihtiyaçları ve gereksinimleri belirleyebilmeniz için ürünün genel tasarımını anlamaktır. İkinci adım, her bir kriteri seçmenin ayrıntılarını ve nedenlerini incelemektir. Gerçeklere uyan bir şiir tasarlamak için farklı konular üzerinde düşünmelisiniz.
14. Son projenizde kullandığınız algoritma neydi?
Görüşmeci sizden önceki projenizde kullandığınız bir algoritma hakkında bilgi vermenizi isteyebilir ve bu nedenle size şu soruları soracaktır:
Neden bu algoritmayı seçtiniz ve benzer algoritmalarla karşılaştırabilir misiniz?
Bu algoritma daha fazla veriyle nasıl ölçeklenir?
Sonuçlardan memnun musunuz? Neyi geliştirebilirsin? Neye daha fazla zaman verildi?
Bu sorular yansıtılan teknik bilgiyi yansıtır. Öncelikle, tartışmak isteyebileceğiniz projeyi belirleyin. Çalışma alanınızda gerçek bir örneğiniz ve bununla ilgili bir algoritmanız varsa, onu alıntılamak daha iyidir. İkinci adımda, üzerinde çalıştığınız tüm listeleri ve analizlerinizi listeleyin. İşe alım yöneticileri, modellerden elde edilen sonuçları iyi tanımlamanızı istiyor. Açıklamalara basit modellerle başlamanızı ve işleri fazla karmaşık hale getirmemenizi öneririz.
15. Son projede hangi araçları kullandınız?
Görüşmeciler, karar verme becerilerinizi ve bilginizi çeşitli araçlarla değerlendirecektir. Bu nedenle, yardımcı programları neden seçtiğinizi açıklamak için bu soruyu kullanın. Ayrıca, belirli bir cihazı kullanma nedenlerinizi ve benzer teknolojilere göre avantaj ve dezavantajlarını açıklamanızı öneririz. Şirketin çalıştığınız teknikleri vurguladığını fark ederseniz, onlardan bahsetmek iyi bir fikirdir.
16. Son projenizde hangi problemlerle karşılaştınız ve bu zorlukların üstesinden nasıl geldiniz?
Her işveren, çalışanlarının sorunlarla karşılaştıklarında nasıl tepki vereceğini ve zorlukların nasıl üstesinden gelineceğini bilmek ister. STAR modeline dayalı cevap yöntemi şu şekildedir:
Durum: Soruna neden olan faktörlerin kısa bir tanımını yapın. Sorunları tartışırken, yeniden yayınlamalarınızı STAR yöntemine göre çerçevelendirin.
Görev: Sorunun üstesinden gelmek için ekip üyesi olarak rolünüzden bahsedin. Örneğin, bir yöneticiniz varsa, görev rolünüzü kısaca tanımlayın ve bir çözüm sunun ve sorunu çözmek için ne yaptığınızı kısaca açıklayın. Örneğin, her aşamada sorunu belirleme ve yeniden düzenleme adımlarınızı açıklayın.
Sonuç: Son olarak, eylemlerinizin çıktılarını açıklamanız gerekir. Kendiniz ve diğer paydaşlar tarafından edinilen öğrenmeler ve içgörüler hakkında konuşmak daha iyidir.
17. Hiç yapılandırılmamış verileri yapılandırılmış verilere dönüştürdünüz mü?
Bu soru çok önemlidir, çünkü cevabınız veri türlerine ilişkin anlayışınızı ve pratik iş deneyiminizi yansıtabilir. Bu iki grubun farklılıklarını kısaca anlatarak görüşmecinin sorusuna cevap verebilirsiniz. Yapılandırılmamış veriler, doğru analiz için yapılandırılmış verilere dönüştürülmelidir. Verilerdeki değişikliği açıklamak daha iyidir. Yanıtınızı gerçek dünyadan bir örnekle birleştirmenizi öneririz, böylece görüşmeci ne söylediğinizi daha iyi anlayabilir.
18. Veri modelleme nedir? Farklı veri modellerini anlıyor musunuz?
Veri modelleme, veri analizinin ilk adımıdır ve veri tabanı tasarım aşamasını ifade eder. Görüşmeciler bu soruyu sorarak bu alandaki bilginizi değerlendirmek istiyor. Varlıklar arasındaki ilişkiyi göstermek için şematik bir temsil tekniği kullandığınızı açıklayabilirsiniz. Ardından kavramsal modeli mantıksal ve fiziksel bir modele dönüştürürsünüz.
19. Veri Modelleme’deki tasarım şemalarını açıklayabilir misiniz?
Tasarım şemaları, veri mühendisliğinin temel ilkelerini oluşturur, bu nedenle görüşmeciler bu soruyu veri mühendisliği bilginizi test etmek için sorar. Cevabınızda kısa ve kesin olmaya çalışın. İki ünlü şemaya, Star ve Snowflake’e atıfta bulunmak daha iyidir. Al, Yıldız şemasının, veritabanı tablolarının başvurduğu bir gerçekler tablosuna (Gerçekler) bölündüğünü ve dinamik olduğunu, dolayısıyla tüm tabloların tek bir olgu tablosuna bağlı olduğunu açıklar. Snowflake şemasında, olgu tablosu sabittir. Yukarıdaki tablolar söz konusu olduğunda, veri uzmanı tabloları optimize etmek için normalleştirme işlemini gerçekleştirmelidir.
20. Veriler bir veritabanından başka bir veritabanına nasıl aktarılır?
Veri güvenilirliği ve hiçbir verinin silinmemesini sağlamak bir veri mühendisinin temel görevleridir. İşe alma yöneticileri, verileri doğrulamak için düşünce sürecinizi anlamak için bu soruyu sorar. Farklı projelerde kullanılabilecek doğrulama türleri hakkında konuşabilmeli ve bazı projelerin basit kanıt gerektirdiğine dikkat çekebilmelisiniz. Buna karşılık, bazı projelerde doğrulama işlemi, veri aktarımı tamamlandıktan sonra yapılabilir.
21. ETL ile çalıştınız mı? Cevabınız evet ise, lütfen hangisinin daha iyi performans gösterdiğini ve neden olduğunu açıklayın.
Görüşmeciler, bu soruyu sorarak ETL araçları ve süreçleriyle ilgili anlayışınızı ve deneyiminizi anlamak istiyor. Çalışabileceğiniz araçlara kısaca değinmeniz ve bunlardan biriyle çalışma konusunda uzman olduğunuzu belirtmeniz en iyisi olacaktır. Cihazınızı benzer örneklerden ayıran temel özellikleri belirtin.
22. Hadoop nedir ve Büyük Veri ile nasıl bir ilişkisi vardır? Farklı bileşenlerini açıklayabilir misiniz?
Bu soru, büyük verilerle nasıl çalışılacağı konusundaki bilgi düzeyinizi değerlendirmek için sorulur. Yanıt olarak, Hadoop’un büyük veri işleme için en yaygın araç olması nedeniyle büyük veri ve Hadoop’un iç içe geçtiğine dikkat çekin. Bu teknoloji ile ilgili çerçeveler hakkında yeterli bilgiye sahip olmanız gerektiğini açıklamak gerekir. Sürekli artan veri büyümesi, Hadoop’un profesyonellerin ve şirketlerin ilgisini çekmesine neden oldu. Hadoop, büyük verileri işlemek için çeşitli bileşenleri kullanan açık kaynaklı bir yazılım çerçevesidir. Hadoop’un geliştiricisi, büyük miktarda veriyle en iyi şekilde çalışabilen araçlar geliştirmeyi başaran Apache Vakfı’dır. Hadoop aşağıdaki dört ana bileşenden oluşur:
HDFS, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi anlamına gelir ve tüm Hadoop verilerini depolar. Yüksek bant genişliğine sahiptir ve dağıtılmış bir dosya sistemi olarak veri kalitesini korur.
MapReduce büyük miktarda veriyi işleyebilir.
Hadoop Common, Hadoop’ta kullanabileceğiniz bir grup kritik kitaplık ve işlevi ifade eder.
Yet Another Resource Negotiator olarak da bilinen YARN, Hadoop’ta kaynakların tahsis edilmesinden ve yönetilmesinden sorumludur.
23. Hadoop çerçevesini kullanarak veri sistemleri oluşturma deneyiminiz oldu mu?
Hadoop deneyiminiz varsa, bu teknolojiyle çalışırken beceri düzeyinizi göstermeniz çok önemli olduğundan, eksiksiz bir yanıt vermenizi öneririz. Hadoop’un tüm temel özelliklerine başvurabilirsiniz. Örneğin, ölçeklenebilirliği ve verileri hızlı bir şekilde işleme ve kaliteyi koruma yeteneği nedeniyle Hadoop çerçevesini kullandığınızı onlara söyleyebilirsiniz. Hadoop’un temel özellikleri şunlardır:
Java tabanlıdır. Bu nedenle, ekip üyeleri onunla çalışmak mümkün olabilir.
Veriler Hadoop’ta depolandığından, meta verilere erişmek ve bunları yönetmek için çeşitli yollar mevcuttur. Bu, özellikle donanım arızalandığında önemlidir.
Hadoop’ta veriler, işlemlerin bağımsız olarak gerçekleştirilebilmesi için tek bir kümede saklanır.
24. NameNode hakkında bilgi verebilir misiniz? NameNode çökerse ne olur?
HDFS dağıtılmış dosya sistemindeki merkezi bir bileşen, gerçek verileri depolamaması, bunun yerine meta verileri depolamasıdır. Örneğin, DataNodes’ta depolanan meta veriler, mevcut verileri ve sistemdeki konumunu ifade eder. Her zaman bir NameNode vardır, bu nedenle sistem çöktüğünde kullanılamayabilir.
25. HDFS’de Blok ve Blok Tarayıcı kavramlarına aşina mısınız?
Blokların bir veri dosyasının en küçük birimi olduğunu açıklayarak başlamak en iyisidir. Hadoop, güvenli depolama için büyük dosyaları otomatik olarak bloklara ayırır. Blok Tarayıcı, DataNode’da sunulan blok listesini doğrular.
26. Block Scanner berbat bir veri bloğu algıladığında ne olur?
Tüm görüşmeciler bu soruyu soruyor. Tüm adımları açıklayarak yanıtlarsanız ve ardından kötü bir veri bloğu bulduğunda bir Blok Tarayıcı örneği izlerseniz en iyisi olur.
İlk olarak DataNode, bozuk bloğu NameNode’a bildirir. NameNode, mevcut modeli kullanarak bir kopya oluşturur. Sistem bozuk veri bloğunu silmezse, NameNode replikasyon faktörüne göre bir kopya yapacaktır.
27. DataNode, NameNode’dan hangi mesajları alır?
NameNodes, aşağıdaki mesajlar veya sinyaller biçiminde DataNodes’tan veriler hakkında bilgi alır:
Blok günlüğü sinyalleri, DataNode’da saklanan veri bloklarının bir listesidir.
Kalp atışı sinyalleri, DataNode’un sağlığını gösterir. Bu, NameNode’un kullanılıp kullanılmadığını belirlemek için periyodik bir rapordur. Bu sinyal gönderilmezse DataNode durdurulur.
28. Hadoop MapReduce’ta Reducer’ı açıklayabilir ve Reducer’ın ana yöntemlerini açıklayabilir misiniz?
Redüktör, Hadoop çerçevesindeki veri işlemenin ikinci aşamasıdır. Redüktör, eşlenen verilerin çıktısını işler, nihai sonucu üretir ve bunu HDFS’de depolar. Redüktör aşağıdaki üç adıma sahiptir:
Shuffle: Sıralı olmayan mapping fonksiyonlarından aldığı çıktıyı alır ve Reducer’a girdi olarak gönderir.
Sorting: Verilerin eş zamanlı sıralama işlemini gerçekleştirir ve çıktıyı Mapper fonksiyonlarına gönderir.
Küçült: Bu adımda, Küçült, anahtar-değer çiftlerini toplar ve HDFS’de depolanan bir çıktı üretir.
29. Bir büyük veri çözümünü nasıl dağıtabilirsiniz?
Görüşmeciler, bir büyük veri çözümünü dağıtmak için izlediğiniz adımları anlamak için bu soruyu sormakla ilgileniyorlar. Aşağıdaki üç temel adıma başvurmalısınız:
Veri Entegrasyonu/Alımı: Bu adımda, RDBMS, Salesforce, SAP ve MySQL gibi veri kaynaklarından veri çıkarma işlemi yapılır.
Veri depolama: Ayıklanan veriler bir HDFS veya NoSQL veritabanında saklanır.
Veri işleme: Son adım, MapReduce, Pig ve Spark gibi işleme çerçevelerini kullanarak mevcut çözümleri uygulamaktır.
MariaDB nedir? MySQL ile bir karşılaştırma?
30. Veri işleme için hangi Python kitaplıklarını kullanıyorsunuz?
Bu soru, veri mühendisleri tarafından kullanılan en popüler dil olduğu için Python programlama dili konusundaki uzmanlığınızı değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Yanıtınız, sayısal dizileri verimli bir şekilde işleyen NumPy’ye atıfta bulunmalıdır. Ek olarak, yukarıdaki kitaplık, makine öğrenimi için istatistik ve veri hazırlama için kullanılan Pandas ile yakından ilgilidir.
