Пробное собеседование по Big Data | Собеседование по Data Engineering скачать в хорошем качестве

Пробное собеседование по Big Data | Собеседование по Data Engineering

Пробное собеседование по инженерии данных Присоединяйтесь к штатному инженеру данных и старшему инженеру данных на замечательном пробном собеседовании по инженерии данных. Если вы готовитесь к собеседованию по инженерии данных, это прекрасная возможность улучшить свои навыки и увеличить шансы на успех. Пробное собеседование имитирует реальную ситуацию и предоставляет ценную информацию и рекомендации. Оно включает в себя обсуждение Apache Spark, #datalake, Data Lakehouse, #datawarehouse, #aws big data stack, #systemdesign и многих других тем, связанных с инженерией данных. Вы увидите, как профессионалы структурированно и эффективно решают технические вопросы и задачи. Посмотрев это пробное собеседование, вы узнаете об эффективных стратегиях решения технических вопросов и проблем, познакомитесь с процессом и форматом собеседования по инженерии данных, улучшите свои коммуникативные навыки и умение четко формулировать свои мысли, определите области для улучшения, получите экспертную оценку своей работы, повысите уверенность в себе и снизите уровень волнения перед будущими собеседованиями. Это пробное собеседование подходит людям с любым опытом, будь то недавний выпускник, человек, меняющий карьеру, или опытный специалист, стремящийся улучшить свои навыки прохождения собеседований. Не упустите этот бесценный опыт! Подпишитесь на наш канал и нажмите на колокольчик, чтобы получать уведомления о выходе пробного собеседования. Следите за новостями, чтобы погрузиться в мир инженерии данных. Подпишитесь сейчас и смотрите пробное собеседование по инженерии данных первыми. 🔅 Записаться на пробное интервью — https://topmate.io/ankur_ranjan/15155 🔅 LinkedIn —   / thebigdatashow   🔅 Instagram —   / ranjan_anku   🔅 Профиль Анкура (интервьюера) в LinkedIn —   / thebigdatashow   🔅 Профиль Лакшми Манасвиты Чимакурти (интервьюируемой) в LinkedIn —   / manaswithachimakurthi   Главы: 00:00 — Введение 03:33 — Что такое Kinesis и его роль? 05:00 — В чём разница между отношениями «производитель-потребитель» и «издатель-подписчик»? 06:54 — Чем Kafka/Kinesis отличается от других стриминговых платформ? 07:54 — Что такое раздел в Kafka? 09:15 - Упорядочивание сообщений в Kafka 11:01 - Очередь с приоритетами 12:21 - Реализация очередей с приоритетами в Python 13:16 - Разница между процессом и потоком в операционной системе 14:08 - Теорема CAP 17:11 - Вопрос по SQL 22:32 - Задача на DSA 25:14 - Разница между Pandas и PySpark 26:41 - Вопрос по сценарию 31:41 - Разница между ETL и ELT 33:29 - Оптимальный сценарий для ELT в реальном мире 36:00 - Оптимизация в PySpark 39:21 - Стратегия оптимизации для уровня извлечения и загрузки 42:54 - Адаптивное выполнение запросов (AQE) в Spark 3 43:50 - Отзывы интервьюируемых #инженерияданных #интервью #вопросыинтервью #большиеданные #мокинтервью #aws