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Data Engineer Interview Questions

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Data Engineer Interview Questions

Le data engineer est un professionnel de l’informatique présent dans presque tous les secteurs. Il/Elle suit l’évolution et les tendances des données pour orienter les stratégies futures de l’entreprise. Une part essentielle de son travail consiste à transformer des données brutes en données exploitables en créant des pipelines et des systèmes de données.

Questions d'entretien d'embauche fréquentes pour un data engineer (H/F) et comment y répondre

Question 1

Question 1 : Décrivez en détail votre niveau d’expertise en langage de programmation.

How to answer
Comment répondre : Avant l’entretien, révisez votre CV et dressez la liste des programmes que vous maîtrisez. Si vous vous apercevez que vous ne connaissez pas un logiciel que l’entreprise utilise majoritairement, mettez en avant votre motivation et votre volonté de vous former au logiciel en question.
Question 2

Question 2 : Expliquez selon vous en quoi consiste le data engineering.

How to answer
Comment répondre : Soulignez votre rôle au sein de l’entreprise et par rapport à d’autres fonctions telles que data scientist pour définir clairement votre contribution. Précisez la différence entre un ingénieur axé sur les bases de données et un ingénieur axé sur les pipelines de données.
Question 3

Question 3 : Quelle est votre expérience en gestion de données dans le cloud et avec Apache Hadoop ?

How to answer
Comment répondre : Renseignez-vous sur les logiciels de gestion de données dans le cloud utilisés par l’entreprise (notamment Apache Hadoop). Un data engineer doit maîtriser les langages de programmation et les systèmes de gestion des données couramment employés dans le secteur, dont Apache Hadoop.

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Shared in DescriptionQuestion1) If we have input.csv, we need to find the output. File and desired output are given below. username, mobile user1,999999991:888888882 user3,777777771 user2,777777234:823232351 user5,734452343:943433434:834323434 user1,999999991:9994433777 output user1:3 user2:2 user3:1 Question2) How can we read a csv file into dataframe Question3) Option to modify the encoding while reading a file in Scala Question 4) Optin to modify the timestamp while reading a file Question 5) How to introduce separators like "," while reading a file Question 6) How to infer Schema =============================== Question 7) How have below 2 tables, we need to find out users who visited a bank but didn't make any transactions? -- Visits table: -- +---------+------------+ -- | user_id | visit_date | -- +---------+------------+ -- | 1 | 2020-01-01 | -- | 2 | 2020-01-02 | -- | 12 | 2020-01-01 | -- | 19 | 2020-01-03 | -- | 1 | 2020-01-02 | -- | 2 | 2020-01-03 | -- | 1 | 2020-01-04 | -- | 7 | 2020-01-11 | -- | 9 | 2020-01-25 | -- | 8 | 2020-01-28 | -- +---------+------------+ -- Transactions table: -- +---------+------------------+--------+ -- | user_id | transaction_date | amount | -- +---------+------------------+--------+ -- | 1 | 2020-01-02 | 120 | -- | 2 | 2020-01-03 | 22 | -- | 7 | 2020-01-11 | 232 | -- | 1 | 2020-01-04 | 7 | -- | 9 | 2020-01-25 | 33 | -- | 9 | 2020-01-25 | 66 | -- | 8 | 2020-01-28 | 1 | -- | 9 | 2020-01-25 | 99 | -- +---------+------------------+--------+
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Senior Big Data Engineer

Interviewed at Impetus Technologies

3.7★
Jun 21, 2022

Shared in DescriptionQuestion1) If we have input.csv, we need to find the output. File and desired output are given below. username, mobile user1,999999991:888888882 user3,777777771 user2,777777234:823232351 user5,734452343:943433434:834323434 user1,999999991:9994433777 output user1:3 user2:2 user3:1 Question2) How can we read a csv file into dataframe Question3) Option to modify the encoding while reading a file in Scala Question 4) Optin to modify the timestamp while reading a file Question 5) How to introduce separators like "," while reading a file Question 6) How to infer Schema =============================== Question 7) How have below 2 tables, we need to find out users who visited a bank but didn't make any transactions? -- Visits table: -- +---------+------------+ -- | user_id | visit_date | -- +---------+------------+ -- | 1 | 2020-01-01 | -- | 2 | 2020-01-02 | -- | 12 | 2020-01-01 | -- | 19 | 2020-01-03 | -- | 1 | 2020-01-02 | -- | 2 | 2020-01-03 | -- | 1 | 2020-01-04 | -- | 7 | 2020-01-11 | -- | 9 | 2020-01-25 | -- | 8 | 2020-01-28 | -- +---------+------------+ -- Transactions table: -- +---------+------------------+--------+ -- | user_id | transaction_date | amount | -- +---------+------------------+--------+ -- | 1 | 2020-01-02 | 120 | -- | 2 | 2020-01-03 | 22 | -- | 7 | 2020-01-11 | 232 | -- | 1 | 2020-01-04 | 7 | -- | 9 | 2020-01-25 | 33 | -- | 9 | 2020-01-25 | 66 | -- | 8 | 2020-01-28 | 1 | -- | 9 | 2020-01-25 | 99 | -- +---------+------------------+--------+

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