数据工程学习指南
数据工程访谈，如其他技术访谈，需要大量准备。有许多需要覆盖的科目，以确保您已准备好回归问题。
一些位置需要Hadoop，其他人SQL。一些角色需要了解统计数据，而其他人则需要大量的系统设计。
我们收集了许多我们习惯于学习和获取在榴家族的公司以及其他主要科技公司的工作。我们还没有找到一个要求您在面试期间了解Hadoop的任何东西，因此尚未包含在本研究指南中。
我们建议询问招聘人员如果您不确定您将面临哪种面试。有些公司非常善于保持面试一致，但即使那么，团队也可以偏离他们正在寻找的东西。以下是我们注意到某些公司的一些例子＆＃39;数据工程访谈。
亚马逊 - SQL-和数据库设计重和一般ETL设计。令人惊讶的是，没有Python。
netflix -sql-和code-shive，期望您不仅可以编写SQL和代码，还可以优化它们。
“他们询问SQL查询在给出某些条件的两个事件之间找到时间差。 “ - GlassDoor上的Netflix数据工程师
Expedia - 大数据问题，如火花和RDD，以及SQL和Python。
由于这种方案，我们创建了一个清单，以跟踪您已经研究过的主题领域以及您仍需要涵盖的内容：数据工程学习清单。
此外，我最近创建了一个视频指南，可以通过数据工程访谈学习指南进行。
作为数据工程师，您将获得一些SQL问题几乎是不可避免的。作为参加许多顶级科技公司的许多访谈的人，如亚马逊和首都，我知道他们通常遵循一些类似的模式。
通常，将至少有一个问题需要使用过滤器的聚合，另一个需要几个连接，然后需要一个需要子查询。除此之外，可能还有一些需要自联，递归和分析功能的曲线列表问题。所以让我们看看几个好封面的概念。
这些前几个问题将帮助您衡量在不同概念上的地方。这样你就可以在学习指南上记笔记，然后回去查看你的觉得你对你不舒服。
完成上面观看SQL视频后，请考虑尝试以下新问题。试着看看你是否觉得你正在改善。再次，注意您感到弱的任何特定主题。
在滚动任何进一步之前，为什么不加入我们的团队的时事通讯，以了解数据科学，数据工程和技术！在这里了解更多信息。
对于数据库，ETL和数据仓库设计问题，我们收集了一些书籍和视频，我们希望在采访中解释您的设计时会帮助您。此外，我们列出了一些合理的数据库/ DW概念，您可以尝试自己设计。
我们建议在尝试自我练习问题之前浏览视频并至少浏览数据仓库工具包。
在面试实践的这一部分，我们将列出一些您可以尝试设计的商业系统。首先，我们建议设计一个关系数据库，然后思考如何设计依赖该关系数据库的ETL和DW。
注意：此外，我们发现，面试官将根据您的设计基础。所以想想你可以用DB回答的一些问题并列出它们。
这些只是一些想法。我们希望他们帮助您更清楚地了解您可以练习建模和设计的内容。花些时间考虑用户在入门前如何与这些网站进行互动。
数据工程师在日常生活中进行了大量的编程。有几种特定语言数据工程师使用。 Python可以说是最常见的。
如果角色需要大量的Hadoop工作，那么Java也是一种有用的语言。还有一些其他有用的语言，如Java和PowerShell（如果您在Microsoft商店工作）。
我们经历了两种类型的问题。一些面试官会问你更多的操作问题。其他人将要求经典算法和数据结构问题。
操作面试问题更难准备。这里没有“经典”面试问题。但是，它们通常更容易弄清楚。算法访谈问题通常有某种伎俩。像平衡括号问题一样：如果你不知道你需要使用队列，那就很难到达正确的答案。
然而，运营问题将更专注于工作流程和业务流程。所以只要你擅长走过真正的问题，这应该更容易。以下是一些很棒的问题。我们发现知道如何使用数组和词典是有帮助的。除此之外，还没有更需要的。
在进行数据结构和算法之前，让我们快速检查，看看如何在该区域进行。我们列出了困难时变化的八个leetcode问题。尝试这些尝试并尝试衡量自己需要多长时间，以及您需要多少暗示。如果您与学习指南一起进行关注，请注意下来。在此列表结束时有几个问题。所以一旦你看了所有的视频，考虑在做那些问题，看看你是否觉得你是改善！
现在你已经经历了这八个问题并摇晃了生锈，让我们开始审查这些概念。
完成上面的视频后，考虑尝试以下算法和数据结构问题。确保您跟踪在努力解决问题时感受到的舒适程度。
如果您仍然觉得自己需要帮助，请考虑在算法和数据结构上进行课程。 回到2020年，我拍摄了一个关于数据工程面试的练习的视频。 有趣的事情是，一个人对视频评论并指出了我的原始数据工程学习指南。 只是通过偶然的事！ 他们还添加了另一部分。 在这种情况下，他们添加了火花。 因此，对于那些有人来说，需要研究火花，这是保罗罗素在清单中添加的。 你会添加什么？ 我们希望此列表将帮助您准备下次数据工程访谈。 如果您有任何疑问或需要任何未来的帮助，请告诉我们。
