木易 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

面試職位之前，往往需要進行充分的準備，從理論知識到專業技能。

但是，作為資料工程師，每個人的側重方向都不盡相同。那麼，面對浩如煙海的準備材料時，資料工程師該如何有效率地準備面試呢？

對此，來自coriers，有著許多頂級科技公司（如Amazon和Capital One）採訪經驗的Ben R.整理了一份面試練習清單，希望能給你們提供幫助。

程式語言練習

資料工程師是與資料庫打交道的職位，而SQL作為資料庫語言，便成為了資料工程師面試過程中繞不開的話題。

而學習往往循序漸進的。

首先是熟悉使用SQL去解決各類常見的簡單問題：

這些問題囊括了各種型別：彙總、關聯、分析等等，有些還涉及部分複雜邏輯。

很簡單嗎？那就進行如下的進階練習吧。要是稍微吃力的話，不妨先看看“SQL-Video”裡的相關內容。

除去SQL外，由於資料工程師工作的廣泛性，資料工程師往往還需要準備其他的幾類程式語言。

比如Python顯然是目前資料科學的首選語言，雖然關於Python還是R曾有過爭論。

又比如，如果進行較多的Hadoop，則Java則是更為得力的助手。

而Scala，也逐漸成為資料科學中第二重要的語言。

排列優先順序大體如下：SQL、Scala、Python和Java。

演算法與資料結構

在完成了程式語言的準備後，在程式設計問題上，演算法結構與資料語言是極其常見的考察方向。

在進入相關學習之前，且讓我們先完成幾個小問題：

現在如果你已經完成了這8個問題，那就讓我們開始回顧並學習“Algorithms And Data Structures Videos”、“Algorithms”、“Big O Notation”和“Some Interview Walk Throughs”裡面的內容吧。

學習之後，檢驗學習成果是必不可少的：

執行程式設計

此外，執行程式設計是程式設計問題方面考察的另一種形式，但是卻是較難準備的，主要因為他沒有典型的題目，更多是來源於考官的“即興發揮”。

不過，仍然有一些非常適合準備的問題。

系統設計

系統設計問題並不常見，但是也是需要準備一下，以防止考官們的“心血來潮”。

做完這些功課，資料工程師的面試學習就大體完成了。

最後，祝大家面試順利，offer多多。

如果想獲得完整練習和學習資料，在量子位公眾號回覆“資料工程師”即可獲取~

原文連結：
https://www.coriers.com/the-interview-study-guide-for-data-engineers/

— 完 —

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