yoklateknik mülakat
GelişimGeçmiş

Data Engineer Senior Mülakat Soruları

392 doğrulanmış Data Engineer Senior mülakat sorusu — cevaplarıyla çöz, açıklamalarıyla öğren, gerçek simülasyonda kendini test et.

Gerçek simülasyonu dene →

Örnek sorular

Data Governance LineageZorluk 3
'Data ownership' tipik olarak 'data stewardship'tan nasıl farklıdır?
  • aOwnership tamamen teknik bir roldür, stewardship ise tamamen hukukidir
  • bİkisi aynı sorumluluğun iki farklı ismidir
  • cOwner genel sorumludur; steward günlük işleri owner adına yürütür✓
  • dStewardship yalnızca PII içeren veri kümeleri için geçerlidir
Açıklama:Ownership, bir veri kümesinin genel sorumluluğunu taşır; stewardship ise genellikle operasyonel, günlük kalite ve tanım işlerini, sıklıkla owner adına yürütür.
Data Governance LineageZorluk 3
Bir şirket, politika gereği ham event verisini 90 gün sonra siliyor, ama daha sonra dört ay önceki bir faturalama anlaşmazlığını incelemek için o veriye ihtiyacı olduğunu fark ediyor. Bu ne gösterir?
  • aEvent verisi için soyağacı grafiği eksikti
  • bEvent verisi için data catalog girdisinde açıklama eksikti
  • cEvent verisi için erişim kontrolü kuralları fazla gevşekti
  • dRetention politikası uzun tutma ihtiyacı için istisna içermiyordu✓
Açıklama:Bu, retention politikasının, anlaşmazlık incelemesi için veriyi daha uzun tutma ihtiyacını hesaba katmadığını ya da bir istisna sürecinin eksik olduğunu gösterir.
Data Governance LineageZorluk 3
Bir tablonun şeması şuradan
before: order_id, amount
after: order_id, amount_cents

şuraya değişiyor. Birkaç downstream rapor hala amount'a referans veriyor. Değişiklikten önce bir downstream etki analizi yapılmazsa en muhtemel sonuç nedir?
  • aRaporlar amount_cents'i otomatik olarak eski amount'a çevirir
  • bDownstream raporlar bozulur ya da sessizce yanlış değer gösterir✓
  • cKolon yeniden adlandırmaları her zaman geriye dönük uyumlu olduğu için değişikliğin hiçbir etkisi olmaz
  • dData catalog şema değişikliğini otomatik olarak engeller
Açıklama:Downstream etkiyi önceden kontrol etmeden, eski kolona hala referans veren raporlar bozulur ya da sessizce yanlış değerler gösterir.
Data Governance LineageZorluk 3
Büyük bir organizasyonda tamamen merkezi bir data governance modelinin yaygın bir dezavantajı nedir?
  • aMerkezi ekip darboğaz olup hızlı karar gereken ekipleri yavaşlatabilir✓
  • bHer ekibin aynı veri kümelerini tekrar oluşturmasını garanti eder
  • cHer türlü data ownership ihtiyacını ortadan kaldırır
  • dData catalog ihtiyacını otomatik olarak ortadan kaldırır
Açıklama:Salt merkezileşmenin yaygın bir dezavantajı, hızlı ve bağlama özgü kararlara ihtiyaç duyan domain ekipleri için merkezi ekibin bir darboğaz haline gelmesidir.
Data Governance LineageZorluk 3
Büyük bir şirketin, kendi verisinin kalite kurallarını en iyi bilen birçok bağımsız domain ekibi var, ama şirket yine de şirket genelinde tutarlı sınıflandırma ve erişim standartları istiyor. Bu ihtiyaca en uygun governance yaklaşımı hangisidir?
  • aTek bir ekibin her veri kümesini manuel olarak incelediği tamamen merkezi bir model
  • bHiçbir governance modeli olmadan her ekibin doğaçlama yapmasına izin vermek
  • cGovernance'ın yalnızca en büyük veri kümelerine uygulandığı bir model
  • dFedere model: merkezi standartlar, domain ekipleri kendi verisinden sorumlu✓
Açıklama:Federe model, şirket genelindeki standartları ve paylaşılan araçları, domain ekiplerinin kendi verilerine bu çerçeve içinde sahip olmasıyla birleştirir; tutarlılık ile hız arasında denge kurar.
Data Modeling WarehousingZorluk 3
Perakende fact tablosu 'mağaza başına gün başına bir satır' grain'inde tasarlanmış. Finans ekibi sonradan bireysel işlem seviyesinde dolandırıcılık desenlerinin analizini istiyor. Hangi ifade doğrudur?
  • aMevcut grain yeterlidir, günlük toplamlar yeterli detayı içerir
  • bGrain sonradan hiçbir etki yaratmadan, kolon eklenerek değiştirilebilir
  • cBunun için işlem grain'inde yeni bir fact tablosu gerekir✓
  • dDolandırıcılık tespiti yalnızca dimension tabloları içinde yapılmalıdır
Açıklama:Veri bir kez daha kaba bir grain'e agrege edildikten sonra o ince detay geri gelmez; işlem seviyesinde bir analiz, baştan işlem grain'inde kurulmuş bir fact tablosu gerektirir.

Konular

Data Governance Lineage 75Data Modeling Warehousing 75Data Partitioning Scaling 75Data Pipeline Design 75Data Pipeline Orchestration 75Data Pipeline Reliability 75Data Quality Validation 75Streaming Fundamentals 75

Kıdeme göre

Data Engineer JuniorData Engineer MidData Engineer Senior

Diğer alanlar

BackendFrontendFullstackDevOps / CloudAI EngineerVeritabanıMobilGüvenlikQA / Test OtomasyonuOyun GeliştirmeML Engineer

600 soruluk Data Engineer bankasında kendini sına.

Mülakata başla