Câu hỏi phỏng vấn Intern Data Engineer

Đối với các câu hỏi phỏng vấn Intern Data Engineer, người phỏng vấn muốn biết về bạn và lý do bạn muốn trở thành kỹ sư dữ liệu. Vì vậy mặc dù bạn ít có khả năng bị hỏi những câu hỏi về hành vi, nhưng những câu hỏi cấp cao hơn này có thể xuất hiện sớm trong cuộc phỏng vấn của bạn.

Các câu hỏi phỏng vấn chuyên môn thường gặp

Câu 1: Mô hình hoá dữ liệu (Data Modeling) là gì? 

Mô hình hóa dữ liệu (Data Modeling) là bước đầu tiên để thiết kế cơ sở dữ liệu và phân tích dữ liệu. Bạn sẽ muốn giải thích rằng bạn có khả năng thể hiện mối quan hệ giữa các cấu trúc, đầu tiên là với mô hình khái niệm, sau đó là mô hình logic và tiếp theo là mô hình vật lý.

Câu 2: Giải thích sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc

Các Data Engineer phải biến dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc để phân tích dữ liệu bằng các phương pháp chuyển đổi khác nhau. Đầu tiên, bạn có thể giải thích sự khác biệt giữa cả hai.

Dữ liệu có cấu trúc bao gồm các loại dữ liệu được xác định rõ ràng với các mẫu (sử dụng thuật toán và mã hóa) giúp người sử dụng dễ dàng tìm kiếm chúng, trong khi dữ liệu phi cấu trúc là một nhóm tệp ở nhiều định dạng khác nhau, chẳng hạn như video, ảnh, văn bản, âm thanh, v.v.

Dữ liệu phi cấu trúc tồn tại trong các cấu trúc tệp không được quản lý, do đó, các kỹ sư thu thập, quản lý và lưu trữ dữ liệu đó trong các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS) để biến dữ liệu đó thành dữ liệu có cấu trúc dễ dàng tìm kiếm được. Dữ liệu phi cấu trúc có thể được nhập thông qua nhập thủ công hoặc xử lý hàng loạt bằng mã hóa, vì vậy ELT là công cụ được sử dụng để chuyển đổi và tích hợp dữ liệu vào kho dữ liệu dựa trên đám mây.

Thứ hai, bạn có thể chia sẻ một tình huống trong đó bạn đã chuyển đổi dữ liệu sang định dạng có cấu trúc, có thể rút ra từ các dự án lúc học nếu bạn thiếu kinh nghiệm chuyên môn.

Câu 3: Liệt kê 4V của Big Data

Bốn Vs là khối lượng (Volume), vận tốc (Velocity), sự đa dạng (Variety) và tính xác thực (Veracity). Rất có thể, người phỏng vấn sẽ hỏi bạn không chỉ chúng là gì mà còn hỏi tại sao chúng lại quan trọng. Bạn có thể giải thích rằng dữ liệu lớn là về việc biên dịch, lưu trữ và khai thác lượng dữ liệu khổng lồ để hữu ích cho doanh nghiệp. Bốn chữ V được sử dụng để tạo ra chữ V thứ năm, đó là giá trị (Value).

Cụ thể:

• Khối lượng: Đề cập đến kích thước của bộ dữ liệu (terabyte hoặc petabyte) cần được xử lý—ví dụ: tất cả các giao dịch thẻ tín dụng diễn ra trong một ngày ở Châu Mỹ.
• Vận tốc: Đề cập đến tốc độ mà dữ liệu được tạo ra. Ví dụ: các bài đăng trên Instagram có tốc độ cao.
• Đa dạng: Đề cập đến nhiều loại nguồn và tệp của dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
• Độ chính xác: Đề cập đến chất lượng của dữ liệu được phân tích. Data Engineer cần hiểu các công cụ, thuật toán và phân tích khác nhau để thu thập thông tin có ý nghĩa.

Câu 4: Hãy cho biết một số tính năng quan trọng của Hadoop 

Hadoop là một khung phần mềm nguồn mở để lưu trữ dữ liệu và chạy các ứng dụng cung cấp lượng lớn dung lượng lưu trữ và sức mạnh xử lý. Khi sử dụng câu hỏi phỏng vấn Data Engineer này, nhà tuyển dụng đang kiểm tra xem bạn có hiểu tầm quan trọng của nó trong kỹ thuật dữ liệu hay không, vì vậy bạn nên giải thích rằng nó tương thích với nhiều loại phần cứng giúp dễ dàng truy cập.

Hadoop hỗ trợ xử lý dữ liệu nhanh chóng, lưu trữ dữ liệu trong cụm độc lập với các hoạt động còn lại của nó. Nó cho phép bạn tạo ba bản sao cho mỗi khối với các nút khác nhau (tập hợp các máy tính được nối mạng với nhau để tính toán nhiều bộ dữ liệu cùng một lúc).

Câu 5: Bạn đã làm việc với những công cụ ETL nào? Công cụ yêu thích của bạn là gì và tạo sao? 

Người phỏng vấn đang đánh giá sự hiểu biết và kinh nghiệm của bạn dành cho các công cụ ETL. Bạn có thể liệt kê các công cụ mà bạn đã thành thạo, giải thích quy trình chọn một số công cụ nhất định cho một dự án cụ thể. Giải thích các thuộc tính mà bạn ưu thích về công cụ đó để tăng tính xác thực cho quyết định của bạn.

Câu 6: Sự khác biệt giữa kho Data Warehouse và Operational Database là gì? 

Đối với câu hỏi này, bạn có thể trả lời bằng cách giải thích rằng Operational Database sử dụng lệnh Delete SQL, Chèn và Cập nhật tập trung vào tốc độ và hiệu quả, vì vậy việc phân tích dữ liệu có thể khó khăn hơn. Với Data Warehouse, trọng tâm chính là tính toán, tổng hợp và chọn các câu lệnh lý tưởng để phân tích dữ liệu.

Câu 7: Nếu gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu phi cấu trúc, bạn sẽ giải quyết thế nào? 

Đây là điều mà nhà tuyển dụng thực sự hỏi: Làm thế nào để bạn đối phó với các vấn đề? Điểm mạnh và điểm yếu của bạn là gì?

Về cơ bản, trách nhiệm chính của Data Engineer là xây dựng các hệ thống với chức năng thu thập, quản lý và chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có thể sử dụng được để các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh diễn giải. Câu hỏi này nhằm mục đích xác định bất kỳ trở ngại nào mà bạn có thể gặp phải khi xử lý một vấn đề và cách bạn giải quyết vấn đề đó.

Đây cũng chính là thời điểm vàng để bạn tỏa sáng, nơi bạn có thể mô tả cách bạn làm cho dữ liệu dễ truy cập hơn thông qua mã hóa và thuật toán. Thay vì giải thích các vấn đề kỹ thuật vào thời điểm này, hãy nhớ các trách nhiệm cụ thể được liệt kê trong bản mô tả công việc và xem liệu bạn có thể kết hợp chúng vào câu trả lời của mình hay không.

Ngoài ra, người phỏng vấn cũng có thể hỏi các câu dưới đây với hàm ý tương tự:

• Làm thế nào để bạn giải quyết một vấn đề kinh doanh?
• Các bước để bạn xử lý và giải quyết các vấn đề trong một dự án là gì?
• Bạn có thể mô tả thời điểm bạn gặp phải vấn đề và giải quyết nó theo cách sáng tạo không?

Kinh nghiệm “ đậu" phỏng vấn 

Nắm vững kiến thức cơ bản

Đảm bảo bạn hiểu biết về cơ sở dữ liệu, SQL, ETL (Extract, Transform, Load), và các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python hoặc Java. Kiến thức cơ bản về các công cụ và framework phân tích dữ liệu như Apache Spark cũng là một lợi thế.

Hiểu về hệ thống lưu trữ dữ liệu

Có kiến thức về các hệ thống lưu trữ dữ liệu như cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL, hệ thống tệp, và các dịch vụ đám mây như Amazon S3 hoặc Azure Data Lake Storage.

Làm việc với dữ liệu thực tế

Thể hiện khả năng của bạn trong việc xử lý dữ liệu thực tế. Các dự án hoặc ví dụ cụ thể về việc xử lý dữ liệu sẽ là điểm cộng.

Sự tỉ mỉ và kiên nhẫn

Kỹ năng tỉ mỉ và kiên nhẫn quan trọng trong việc xử lý dữ liệu, đặc biệt là khi bạn phải làm việc với dữ liệu lớn.

Kỹ năng làm việc nhóm

Data Engineers thường phải làm việc trong môi trường đa nhóm. Hãy chia sẻ về kinh nghiệm của bạn trong việc làm việc cùng đồng đội và cách bạn góp phần vào dự án.

Giải quyết vấn đề

Khả năng xác định và giải quyết các vấn đề liên quan đến xử lý dữ liệu là một yếu tố quan trọng.

Kiến thức về bảo mật và tuân thủ quy định

Hiểu biết về các vấn đề liên quan đến bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư, cũng như khả năng tuân thủ các quy định là rất quan trọng.

Khả năng giải thích công việc của bạn

Hãy chuẩn bị để giải thích công việc bạn đã thực hiện trước đây và cách nó góp phần vào dự án hoặc tổ chức.

Tư duy logic và phân tích

Các phỏng vấn Data Engineer thường đặt ra các câu hỏi về tư duy logic và phân tích, vì vậy hãy sẵn sàng trả lời các câu hỏi về cách bạn tiếp cận giải quyết các vấn đề.

Hỏi và giao tiếp

Đặt câu hỏi và tương tác tích cực với người phỏng vấn để thể hiện sự quan tâm và khả năng giao tiếp của bạn.