62 preguntas de entrevista para ingenieros de datos

12 preguntas de entrevista para ingenieros de datos principiantes

Utiliza las 12 preguntas de entrevista para ingenieros de datos principiantes de esta sección para entrevistar a candidatos junior para tu puesto vacante.

1. ¿Qué le hizo elegir la carrera de ingeniería de datos?

Ejemplo de respuesta:

Mi pasión por la ingeniería de datos y las computadoras se hizo evidente desde mi infancia. Siempre me fascinaron las computadoras, lo que me llevó a elegir una licenciatura en informática.

Desde que terminé mi licenciatura, me apasionan los datos y la analítica de datos. He trabajado en algunos puestos junior de ingeniería de datos, en los que me desenvolví bien gracias a mi educación y formación. Pero tengo ganas de seguir perfeccionando mis habilidades de ingeniería de datos.

2. ¿Qué le llevó a solicitar este puesto en particular?

Ejemplo de respuesta:

Este puesto me permitiría progresar en dos campos sobre los que quiero aprender más: la ingeniería de datos y la industria sanitaria.

Siempre me ha fascinado la ingeniería de datos y cómo puede utilizarse en el ámbito médico. Me interesa especialmente su relación con la tecnología y el software sanitarios. También me he dado cuenta de que su organización ofrece oportunidades de capacitación intensiva, lo que me permitiría crecer en el puesto.

3. ¿Cómo definiría lo que es la ingeniería de datos?

Ejemplo de respuesta:

La ingeniería de datos es el proceso de realizar transformaciones y depurar datos. También implica la elaboración de perfiles y la agregación de datos. En otras palabras, la ingeniería de datos consiste en recopilar datos y transformar los datos brutos recogidos de varias fuentes en información lista para ser utilizada en el proceso de toma de decisiones.

4. ¿De qué se encargan los ingenieros de datos?

Ejemplo de respuesta:

Los ingenieros de datos se encargan de la creación de consultas de datos, que pueden realizarse ad hoc.

También se encargan de mantener y manejar la infraestructura de datos de una organización, incluyendo sus bases de datos, almacenes y conductos. Los ingenieros de datos deben ser capaces de convertir los datos brutos en un formato que permita su análisis e interpretación.

5.¿Qué habilidades técnicas cruciales se necesitan para ser exitoso en un puesto de ingeniero de datos?

Ejemplo de respuesta:

Algunas de las habilidades cruciales necesarias para ser exitoso en un puesto de ingeniero de datos incluyen un conocimiento profundo de los sistemas de bases de datos, un conocimiento sólido de aprendizaje automático y ciencia de datos, habilidades de programación en diferentes lenguajes, una comprensión de las estructuras de datos y algoritmos, y la capacidad de utilizar APIs.

6. ¿Qué habilidades interpersonales son necesarias para para ser exitoso en un puesto de ingeniero de datos?

Ejemplo de respuesta:

Para mí, algunas de las habilidades interpersonales esenciales para los ingenieros de datos son habilidades de pensamiento crítico, conocimiento y visión empresarial, flexibilidad cognitiva, y capacidad para comunicarse exitosamente con las partes interesadas (verbalmente o por escrito).

7. ¿Qué frameworks y aplicaciones esenciales utilizan los ingenieros de datos?

Ejemplo de respuesta:

Tres de las aplicaciones esenciales que utilizan los ingenieros de datos son Hadoop, Python, y SQL.

He utilizado cada una de ellas en mi puesto anterior, además de una serie de frameworks como Spark, Kafka, PostgreSQL y ElasticSearch. Me siento cómodo usando PostgreSQL. Es fácil de usar, y su extensión PostGIS permite utilizar consultas geoespaciales.

8. ¿Puede describir la diferencia entre el puesto de un arquitecto de datos y el de un ingeniero de datos?

Ejemplo de respuesta:

Mientras que los arquitectos de datos manejan los datos que reciben de varias fuentes diferentes, los ingenieros de datos se enfocan en crear la canalización del almacén de datos. Los ingenieros de datos también tienen que configurar la arquitectura que hay detrás de los centros de datos.

9. ¿Cuál es su proceso cuando trabaja en un proyecto de análisis de datos?

Ejemplo de respuesta:

Sigo un proceso específico cuando trabajo en un nuevo proyecto de análisis de datos.

En primer lugar, intento comprender el alcance de todo el proyecto para saber qué requiere. A continuación, analizo los detalles esenciales detrás de las métricas y luego implemento mi conocimiento del proyecto para crear y construir tablas de datos que tengan el nivel de granularidad adecuado.

10. ¿Cómo definiría el modelado de datos?

Ejemplo de respuesta:

El modelado de datos implica producir una representación de los diseños de software complejos y presentarlos en términos sencillos. La representación mostraría los objetos de datos y las reglas específicas que les corresponden. Las representaciones visuales son básicas, lo cual significa que cualquiera puede interpretarlas.

11. ¿Cómo definiría los macrodatos?

Ejemplo de respuesta:

Los macrodatos se refieren a una enorme cantidad de datos que pueden ser estructurados o no estructurados. Con datos de este tipo, suele ser complicado procesarlos con enfoques tradicionales, por lo que muchos ingenieros de datos utilizan Hadoop para ello, ya que facilita el proceso de tratamiento de datos.

12. ¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados y no estructurados?

Ejemplo de respuesta:

Algunas diferencias clave entre datos estructurados y no estructurados son:

• Los datos estructurados requieren una herramienta de integración ELT y se almacenan en un DBMS (sistema de gestión de bases de datos) o en formato tabular

• Los datos no estructurados utilizan un enfoque de almacenamiento de lago de datos que ocupa más espacio que los datos estructurados

• Los datos no estructurados suelen ser difíciles de escalar, mientras que los datos estructurados son fácilmente escalables

27 preguntas de entrevista para ingenieros de datos de nivel intermedio

Elige entre las siguientes 27 preguntas de entrevista para ingenieros de datos de nivel intermedio para evaluar a un ingeniero de datos de nivel intermedio para tu organización.

1. ¿Puede explicar qué es un esquema en copo de nieve?

Ejemplo de respuesta:

Los esquemas en copo de nieve se llaman así porque las capas de tablas normalizadas que contienen tienen el aspecto de un copo de nieve. Tiene muchas dimensiones y se utiliza para estructurar datos. Una vez normalizados, los datos se dividen en tablas adicionales en el esquema en copo de nieve.

2. ¿Puede explicar qué es un esquema en estrella?

Ejemplo de respuesta:

Un esquema en estrella, también denominado esquema de unión en estrella, es un esquema básico que se utiliza en el almacenamiento de datos.

Los esquemas en estrella se llaman así porque la estructura parece una estrella que presenta tablas, tanto de hechos como de dimensiones asociadas. Estos esquemas son ideales para enormes cantidades de datos.

3. ¿Cuál es la diferencia entre un esquema en estrella y un esquema en copo de nieve?

Ejemplo de respuesta:

Mientras que los esquemas en estrella tienen un diseño sencillo y utilizan un procesamiento de cubos rápido, los esquemas en copo de nieve utilizan un enfoque de almacenamiento de manejo de datos complejo y un procesamiento de cubos lento.

Con los esquemas en estrella, las jerarquías se almacenan en tablas, mientras que con los esquemas en copo de nieve, las jerarquías se almacenan en tablas individuales.

4. ¿Cuál es la diferencia entre un almacén de datos y una base de datos operativa?

Ejemplo de respuesta:

Si utiliza bases de datos operativas, su objetivo principal es la manipulación de datos y las operaciones de borrado. En cambio, si utilizas un almacén de datos, tu objetivo principal es utilizar funciones de agregación y realizar cálculos.

5. ¿Qué enfoque utilizaría para validar la migración de datos entre dos bases de datos?

Ejemplo de respuesta:

Dado que las distintas circunstancias requieren distintos enfoques de validación, es esencial elegir el adecuado. En algunos casos, una comparación básica puede ser el mejor enfoque para validar la migración de datos entre dos bases de datos. Por el contrario, otras situaciones podrían requerir un paso de validación después de que la migración haya tenido lugar.

6. ¿Cuál es su experiencia con ETL? ¿Cuál es su herramienta ETL preferida?

Ejemplo de respuesta:

He utilizado varias herramientas ETL a lo largo de mi carrera. Además de SAS Data Management and Services, también he utilizado PowerCenter.

De todas ellas, mi elección número uno sería PowerCenter por su facilidad de acceso a los datos y la sencillez con la que se pueden llevar a cabo operaciones de datos empresariales. PowerCenter también es muy flexible y se puede integrar con Hadoop.

7. ¿Puede explicar cómo se pueden aumentar los ingresos de una empresa utilizando el análisis de datos y los macrodatos?

Ejemplo de respuesta:

Hay algunas formas en las que el análisis de datos y los macrodatos ayudan a aumentar los ingresos de una empresa. El uso eficiente de los datos puede:

• Mejorar el proceso de toma de decisiones

• Ayudar a mantener bajos los costos

• Ayudar a las organizaciones a establecer objetivos alcanzables

• Mejorar la satisfacción de los clientes anticipándose a sus necesidades y personalizando los productos y servicios

• Mitigar el riesgo y mejorar la detección del fraude

8. ¿Ha utilizado tablas sesgadas en Hive? ¿Para qué sirven?

Ejemplo de respuesta:

He utilizado a menudo tablas sesgadas en Hive. Con una tabla sesgada especificada como tal, los valores que aparecen con frecuencia (conocidos como valores sesgados pesados) se dividen en muchos archivos individuales. Todos los demás valores van a un archivo separado. El resultado es un mayor rendimiento y un procesamiento más eficaz.

9. ¿Cuáles son algunos ejemplos de componentes disponibles en el modelo de datos Hive?

Ejemplo de respuesta:

Algunos de los componentes cruciales del modelo de datos Hive son:

• Tablas

• Particiones

• Depósitos

Es posible categorizar los datos en estas tres categorías.

10. ¿Qué hace el archivo .hiverc en Hive?

Ejemplo de respuesta:

El archivo .hiverc se carga y ejecuta al iniciar el shell. Es útil para añadir una configuración Hive, como el encabezado de una columna (y hacer que aparezca en los resultados de la consulta) o un jar o archivo. Una extensión .hiverc también permite establecer los valores de los parámetros en un archivo .hiverc.

11. ¿Puede explicar qué significa SerDe en Hive?

Ejemplo de respuesta:

Existen varias implementaciones de SerDe en Hive, algunas de las cuales son:

• DelimitedJSONSerDe

• OpenCSVSerDe

• ByteStreamTypedSerDe

También es posible escribir una implementación de SerDe personalizada.

12. ¿Qué tipos de datos de colección admite Hive?

Ejemplo de respuesta:

Algunas de las funciones o tipos de datos de colección cruciales que admite Hive son:

• Map (Mapa)

• Struct (Estructura)

• Array (Matriz)

Mientras que las matrices incluyen una selección de diferentes elementos que están ordenados, y el mapa incluye pares clave-valor que no están ordenados, la estructura presenta diferentes tipos de elementos.

13. ¿Puede explicar cómo se utiliza Hive en Hadoop?

Ejemplo de respuesta:

La interfaz Hive facilita la gestión de datos almacenados en Hadoop. Los ingenieros de datos también utilizan Hive para mapear y utilizar tablas HBase. Esencialmente, se puede utilizar Hive con Hadoop para leer datos a través de SQL y manejar petabytes de datos con él.

14. ¿Conoce las funciones utilizadas para la creación de tablas en Hive?

Ejemplo de respuesta:

Hasta donde yo sé, existen varias funciones utilizadas para la creación de tablas en Hive, entre ellas:

• JSON_tuple()

• Explode(array)

• Stack()

• Explode(map)

15 . ¿Puede explicar qué significa COSHH?

Ejemplo de respuesta:

Este acrónimo de cinco letras se refiere a la programación a nivel de clúster y de aplicación que ayuda a mejorar el tiempo de finalización de un trabajo. COSHH son las siglas de classification optimization scheduling for heterogeneous Hadoop systems (clasificación, optimización y programación para sistemas Hadoop heterogéneos).

16. ¿Puede explicar qué significa FSCK?

Ejemplo de respuesta:

FSCK, que también se conoce como comprobación del sistema de archivos, es un comando crucial. Los ingenieros de datos lo utilizan para evaluar si hay inconsistencias o problemas en los archivos.

17. ¿Qué es Hadoop?

Ejemplo de respuesta:

El framework de código abierto Hadoop es ideal para manipular y almacenar datos. También ayuda a los ingenieros de datos a ejecutar aplicaciones en clústeres y facilita el proceso de manipulación de macrodatos.

18. ¿Cuáles son las ventajas de Hadoop?

Ejemplo de respuesta:

Hadoop permite manejar una gran cantidad de datos procedentes de nuevas fuentes. Con Hadoop no es necesario gastar más en el mantenimiento de almacenes de datos, y además te ayuda a acceder a datos estructurados y no estructurados. Hadoop 2 también se puede escalar, alcanzando los 10.000 nodos por cada clúster.

19. ¿Por qué es importante la caché distribuida en Apache Hadoop?

Ejemplo de respuesta:

La función de caché distribuida de Apache Hadoop es muy práctica. Es crucial para mejorar el rendimiento de un trabajo y es responsable del almacenamiento en caché de archivos. Dicho de otro modo, almacena en caché los archivos de las aplicaciones y puede gestionar archivos de solo lectura, zip y jar.

20. ¿Cuáles son las características principales de Hadoop?

Ejemplo de respuesta:

Para mí, algunas de las características esenciales de Hadoop son:

• Almacenamiento de datos basado en clústeres

• Creación de réplicas

• Compatibilidad y versatilidad de hardware

• Procesamiento rápido de datos

• Clústeres escalables

21. ¿Cómo definiría Hadoop el streaming?

Ejemplo de respuesta:

La utilidad Hadoop streaming les permite a los ingenieros de datos crear trabajos Map/Reduce. Con Hadoop streaming, los trabajos se pueden enviar a un clúster específico. Los trabajos Map/Reduce pueden ejecutarse con un script gracias a Hadoop streaming.

22. ¿Está familiarizado con los conceptos de bloques y escáner de bloques? ¿Qué hacen?

Ejemplo de respuesta:

Un bloque es la unidad más pequeña de la que se componen los archivos de datos, que Hadoop renderizará dividiendo los archivos más grandes en unidades pequeñas. Un escáner de bloques se utiliza para verificar qué bloques o unidades diminutas se encuentran en el DataNode.

23. ¿Qué pasos seguiría usted para desplegar soluciones de macrodatos?

Ejemplo de respuesta:

Los tres pasos que utilizaría para desplegar soluciones de macrodatos son:

• Ingerir y extraer los datos de cada fuente, como Oracle o MySQL

• Almacenar los datos en HDFS o HBase

• Procesar los datos utilizando un framework como Hive o Spark

24. ¿Cuáles son los modos que conoce en Hbase?

Ejemplo de respuesta:

Tengo conocimiento práctico de los tres modos principales de Hadoop:

• Modo totalmente distribuido

• Modo autónomo

• Modo pseudodistribuido

Mientras que el modo autónomo lo utilizaría para depuración, el modo pseudodistribuido se utiliza para pruebas, particularmente cuando los recursos no son un problema, y el modo totalmente distribuido se utiliza en producción.

25. ¿Qué enfoques utilizaría para aumentar la seguridad en Hadoop?

Ejemplo de respuesta:

Hay varias cosas que haría para mejorar el nivel de seguridad de Hadoop:

• Habilitar el cifrado Kerberos, que es un protocolo de autenticación diseñado con fines de seguridad

• Configurar el cifrado transparente (un paso que garantiza que los datos se leen desde directorios HDFS específicos)

• Utilizar herramientas como la pasarela segura Knox del REST API para mejorar la autenticación

26. ¿Puede explicar qué significa la localidad de datos en Hadoop?

Ejemplo de respuesta:

Dado que los datos contenidos en un sistema de datos extensivo son tan grandes, desplazarlos por la red puede causar congestión en la misma.

Aquí es donde la localización de datos puede ayudar. Consiste en desplazar el cálculo hacia la ubicación de los datos reales, lo que reduce la congestión. En pocas palabras, significa que los datos son locales.

27. ¿Qué ayuda a lograr la función de combinador en Hadoop?

Ejemplo de respuesta:

La función de combinador es esencial para mantener baja la congestión de la red. Se conoce como un mini-reductor y procesa trabajos Map/Reduce optimizados, ayudando a los ingenieros de datos a agregar datos en esta etapa.

23 preguntas de entrevista para ingenieros de datos de nivel avanzado

A continuación, encontrarás 23 preguntas de entrevista para ingenieros de datos de nivel avanzado para medir la competencia de tus candidatos a ingenieros de datos de nivel senior. Selecciona las que se adapten a tu organización y al puesto para el que estás contratando.

1. ¿Qué hace ContextObject en Hadoop y por qué es importante?

Ejemplo de respuesta:

Yo utilizo ContextObject para que el Mapper/Reducer pueda interactuar con los sistemas en Hadoop. También es útil para garantizar que la información crítica sea accesible mientras se llevan a cabo las operaciones de mapeo.

2. ¿Puede mencionar las diferentes fases de Reducer en Hadoop? ¿Qué hace cada una de ellas?

Ejemplo de respuesta:

Las tres fases de Reducer en Hadoop son:

• Setup()

• Cleanup()

• Reduce()

Yo utilizo setup() para configurar o ajustar parámetros específicos, incluyendo el tamaño de los datos de entrada, cleanup() para la limpieza de archivos temporales y reduce() para definir qué tarea debe realizarse para valores de la misma clave.

3. ¿Qué hace el NameNode secundario? ¿Puede explicar sus funciones?

Ejemplo de respuesta:

Si quisiera evitar problemas específicos con los registros de edición, que pueden ser difíciles de gestionar, el NameNode secundario me permitiría lograrlo. Se encarga de fusionar los registros de edición adquiriéndolos primero de NameNode, recuperando una nueva FSImage y, por último, utilizando la FSImage para reducir el tiempo de arranque.

4. ¿Puede explicar qué ocurriría si NameNode se bloqueara?

Ejemplo de respuesta:

En caso de que NameNode se bloqueara, la empresa perdería una enorme cantidad de metadatos. En la mayoría de los casos, el FSImage del NameNode secundario puede ayudar a restablecer el NameNode.

5. ¿En qué se diferencian NAS y DAS en Hadoop?

Ejemplo de respuesta:

Mientras que NAS tiene una capacidad de almacenamiento de 109 a 1012, un costo razonable en términos de gestión por GB, y utiliza ethernet para transmitir los datos, DAS tiene una capacidad de almacenamiento de 109, tiene un precio más elevado en términos de gestión por GB, y utiliza IDE para transmitir los datos.

6. ¿Qué es un sistema de archivos distribuido en Hadoop?

Ejemplo de respuesta:

Un [sistema de archivos distribuido](https://www.techopedia.com/definition/1825/distributed-file-system-dfs#:~:text=A%20distributed%20file%20system%20(DFS,a%20controlled%20y%20authorized%20way.) en Hadoop es un sistema escalable que fue diseñado para ayudar a que se ejecute sin esfuerzo en grandes clústeres. Almacena los datos contenidos en Hadoop y, para facilitar esta tarea, su ancho de banda es elevado. El sistema ayuda a mantener la calidad de los datos.

7. ¿Puede explicar qué significa *args?

Ejemplo de respuesta:

El comando *args se utiliza para definir una función que está ordenada y ayuda a utilizar cualquier número o cantidad de argumentos que se desee pasar; *args significa argumentos.

8. ¿Puede explicar qué significa **kwargs?

Ejemplo de respuesta:

El comando **kwargs se utiliza para definir y representar una función que tiene argumentos no ordenados. Permite utilizar cualquier número o cantidad de argumentos mediante la declaración de variables; **kwargs significa argumentos de palabra clave.

9. ¿Cuáles son las diferencias entre tuplas y listas?

Ejemplo de respuesta:

Tanto las tuplas como las listas son clases de estructuras de datos, pero existen algunas diferencias entre ellas.

Mientras que las tuplas no se pueden editar ni alterar y son inmutables, es posible editar una lista que es mutable. Esto significa que ciertas operaciones pueden funcionar cuando se utilizan con listas, pero pueden no funcionar con tuplas.

10. En las consultas SQL, ¿qué enfoque utilizaría para manejar puntos de datos duplicados?

Ejemplo de respuesta:

La manera principal de manejar puntos de datos duplicados es utilizar palabras clave específicas en SQL. Yo usaría DISTINCT y UNIQUE para bajar los puntos duplicados. Sin embargo, también existen otros métodos para manejar los puntos duplicados, como el uso de palabras clave GROUP BY.

11. ¿Cuáles son las ventajas de trabajar con macrodatos en la nube?

Ejemplo de respuesta:

Muchas organizaciones están haciendo la transición a la nube, y por una buena razón.

Para mí, hay muchas razones por las que trabajar con macrodatos en la nube es beneficioso. No solo puedes acceder a tus datos desde cualquier lugar, sino que también tienes la ventaja de acceder a versiones de copia de seguridad en situaciones urgentes. Además, la escalabilidad es sencilla.

12. ¿Cuáles son los inconvenientes de trabajar con macrodatos en la nube?

Ejemplo de respuesta:

Algunos de los inconvenientes de trabajar con macrodatos en la nube son que la seguridad puede ser un problema y que los ingenieros de datos pueden enfrentarse a problemas técnicos. Hay que tener en cuenta los costos rodantes y es posible que no tengas mucho control sobre la infraestructura.

13. ¿En qué área se enfoca usted principalmente: bases de datos o canalizaciones?

Ejemplo de respuesta:

Como he trabajado principalmente en equipos de empresas emergentes, tengo experiencia tanto con bases de datos como con canalizaciones.

Soy capaz de utilizar cada uno de estos componentes y también soy capaz de utilizar bases de datos de almacenes de datos y canalizaciones de datos para cantidades más grandes de datos.

14. Si tiene un archivo de datos individual, ¿es posible crear varias tablas para él?

Ejemplo de respuesta:

Si quisieras crear varias tablas para un archivo de datos individual, se puede hacer. En el metastore de Hive, los esquemas pueden almacenarse, lo que significa que puede recibir los resultados de los datos relacionados sin dificultad ni problemas.

15. ¿Puede describir qué ocurre si un bloque de datos está dañado y el escáner de bloques lo detecta?

Ejemplo de respuesta:

Cuando el escáner de bloques detecta bloques de datos dañados, ocurren varias cosas.

Inicialmente, el DataNode informará a NameNode sobre el bloque que está dañado. A continuación, NameNode empieza a hacer una réplica utilizando los bloques que ya están en otro DataNode.

Una vez hecha la réplica y comprobado que es igual al factor de replicación, se borrará el bloque dañado.

16. ¿Cómo explicaría qué son los permisos de archivo en Hadoop?

Ejemplo de respuesta:

En Hadoop, se utiliza un modelo de permisos que permite gestionar los permisos de los archivos. Se pueden utilizar diferentes clases de usuarios, como "propietario", "grupo" u "otros".

Algunos de los permisos específicos de las clases de usuario incluyen "ejecutar", "escribir" y "leer", donde "escribir" es un permiso para escribir un archivo y "leer" es para que el archivo sea leído.

En un directorio, "escribir" se refiere a la creación o eliminación de un directorio, mientras que "leer" es un permiso para enumerar el contenido del directorio. "Ejecutar" da acceso al hijo del directorio. Los permisos son importantes ya que dan acceso o deniegan las peticiones.

17. ¿Cómo modificaría los archivos en ubicaciones arbitrarias en Hadoop?

Ejemplo de respuesta:

Aunque en ubicaciones arbitrarias Hadoop no permite modificaciones para los archivos, un único escritor puede escribir un archivo en un formato conocido como append-only. Cualquier escritura realizada en un archivo en Hadoop se lleva a cabo al final del mismo.

18. ¿Qué proceso seguiría para añadir un nodo a un clúster?

Ejemplo de respuesta:

Comenzaría añadiendo la dirección IP o el nombre del host en el archivo dfs.hosts.slave. A continuación, actualizaría el clúster con $hadoop dfsadmin -refreshNodes.

19. ¿Cómo ayuda Python a los ingenieros de datos?

Ejemplo de respuesta:

Python es útil para crear canalizaciones de datos. También les permite a los ingenieros de datos escribir scripts ETL, realizar análisis y establecer modelos estadísticos. Por lo tanto, es fundamental para analizar datos y ETL.

20. ¿Puede explicar la diferencia entre una base de datos relacional y una no relacional?

Ejemplo de respuesta:

Las bases de datos relacionales, o RDBSM, incluyen las bases de datos Oracle, MySQL e IBM DB2. Las bases de datos no relacionales, denominadas NoSQL, incluyen Cassandra, Coachbase y MongoDB.

Una RDBSM se utiliza normalmente en grandes empresas para almacenar datos estructurados, mientras que las bases de datos no relacionales se utilizan para el almacenamiento de datos que no tienen una estructura específica.

21. ¿Podría mencionar algunas bibliotecas de Python que pueden facilitar el procesamiento eficiente de datos?

Ejemplo de respuesta:

Algunas de las bibliotecas de Python que pueden facilitar el procesamiento eficiente de datos son:

• TensorFlow

• SciKit-Learn

• NumPy

• Pandas

22. ¿Podría explicar qué significa conciencia de rack?

Ejemplo de respuesta:

La conciencia de rack en Hadoop puede utilizarse para aumentar el ancho de banda de la red. La conciencia de rack describe cómo un NameNode puede guardar el id de rack de un DataNode para obtener información sobre el rack.

La conciencia de rack ayuda a los ingenieros de datos a mejorar el ancho de banda de la red seleccionando DataNodes que estén más cerca del cliente que ha realizado la petición de lectura o escritura.

23. ¿Puede explicar qué son los mensajes Heartbeat?

Ejemplo de respuesta:

En Hadoop, el paso de señales entre NameNode y DataNode se denomina Heartbeat. Las señales se envían a intervalos regulares para mostrar que el NameNode sigue presente.

¿En qué fase del proceso de contratación debes utilizar las preguntas de entrevista sobre ingeniería de datos?

Si utilizas pruebas de habilidades (que pueden reducir significativamente el tiempo de contratación), utiliza las preguntas de entrevista sobre ingeniería de datos mencionadas anteriormente después de haber recibido los resultados de las evaluaciones.

Adoptar este enfoque es beneficioso, ya que puedes filtrar a los candidatos inadecuados, evitar entrevistar a candidatos que no tienen las habilidades requeridas y concentrarte en los solicitantes más prometedores.

Es más, la información que obtengas de las evaluaciones de habilidades puede ayudarte a mejorar el proceso de entrevista y a comprender mejor las habilidades de tus candidatos cuando los entrevistes.

Combina las preguntas de entrevista para ingenieros de datos y las evaluaciones de habilidades para contratar al candidato perfecto

¡Ya estás listo para contratar al ingeniero de datos adecuado para tu organización!

Te recomendamos que utilices las preguntas de entrevista adecuadas que reflejen las necesidades de tu organización y los requisitos del puesto.

Las preguntas de entrevista adecuadas, en combinación con las evaluaciones de habilidades para un puesto de ingeniero de datos, pueden ayudarte a encontrar la persona más adecuada para tu empresa, ya que te permitirán:

• Tomar decisiones de contratación acertadas

• Validar las habilidades de tus candidatos

• Reducir los prejuicios inconscientes

• Acelerar la contratación

• Optimizar los costos de reclutamiento

Tras atraer a candidatos con una sólida descripción del puesto de ingeniero de datos, combina las preguntas de entrevista sobre ingeniería de datos de este artículo con una evaluación exhaustiva de las habilidades para contratar a los mejores talentos. Utilizar estos enfoques puede ayudar a garantizar que encontrarás ingenieros de datos excepcionales para tu organización.

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