Die 35 wichtigsten Fragen und Antworten zum Thema Data Engineering im Jahr 2024

Data Engineering ist zu einer der wichtigsten Aufgaben in der Tech-Branche geworden und bildet das Rückgrat der Dateninfrastruktur von Unternehmen weltweit. Da Unternehmen zunehmend auf datengestützte Entscheidungsfindung setzen, steigt die Nachfrage nach qualifizierten Dateningenieuren weiter an.

Wenn du dich auf ein Vorstellungsgespräch im Bereich Datentechnik vorbereitest, solltest du dich mit allgemeinen und technischen Fragen auskennen, die deine Erfahrung, deine Problemlösungskompetenz und deine technischen Fähigkeiten bewerten.

In diesem Blogbeitrag geben wir dir einen umfassenden Leitfaden an die Hand, mit dem du dich auf die verschiedenen Phasen eines Vorstellungsgesprächs im Bereich Data Engineering vorbereiten kannst - von der ersten Personalauswahl bis hin zu detaillierten technischen Bewertungen.

Erste Fragen zum HR Data Engineer Interview

In der ersten Runde des Personalgesprächs wird dich der Personalleiter zu deiner Berufserfahrung und dem Wert, den du für das Unternehmen hast, befragen. In dieser Phase werden dein Hintergrund, deine zwischenmenschlichen Fähigkeiten und deine allgemeine Eignung für die Unternehmenskultur beurteilt.

1. Was macht dich zum besten Kandidaten für diese Stelle?

Wenn der Personalverantwortliche dich für ein Telefoninterview auswählt, muss er etwas gesehen haben, das ihm in deinem Profil gefällt. Gehe selbstbewusst an diese Frage heran und erzähle von deinen Erfahrungen und deiner beruflichen Entwicklung. 

Es ist wichtig, dass du vor dem Vorstellungsgespräch das Profil des Unternehmens und die Stellenbeschreibung durchliest. So kannst du besser verstehen, wonach der Personalverantwortliche sucht und deine Antwort entsprechend anpassen.

Konzentriere dich auf spezifische Fähigkeiten und Erfahrungen, die mit den Stellenanforderungen übereinstimmen, wie z.B. das Entwerfen und Verwalten von Datenpipelines, Modellierung und ETL-Prozesse. Hebe hervor, wie du dich durch deine einzigartige Kombination von Fähigkeiten, Erfahrungen und Wissen auszeichnest.

2. Was sind die täglichen Aufgaben eines Dateningenieurs?

Es gibt zwar keine allgemeingültige Antwort, aber wenn du deine Erfahrungen aus früheren Jobs mitteilst und dich auf die Stellenbeschreibung beziehst, kannst du eine umfassende Antwort geben. Zu den täglichen Aufgaben von Dateningenieuren gehören im Allgemeinen:

• Entwickeln, Testen und Pflegen von Datenbanken.
• Erstellen von Datenlösungen auf der Grundlage von Geschäftsanforderungen.
• Datenerfassung und -integration.
• Entwicklung, Validierung und Pflege von Datenpipelines für ETL-Prozesse, Modellierung, Transformation und Bereitstellung.
• Einsatz und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in einigen Fällen.
• Aufrechterhaltung der Datenqualität durch Bereinigung, Validierung und Überwachung der Datenströme.
• Verbesserung der Zuverlässigkeit, Leistung und Qualität des Systems.
• Befolge die Richtlinien zur Datenverwaltung und -sicherheit, um die Einhaltung der Vorschriften und die Datenintegrität zu gewährleisten.

3. Was ist für dich das Schwierigste an der Arbeit eines Dateningenieurs?

Diese Frage hängt von den individuellen Erfahrungen ab, aber zu den häufigsten Herausforderungen gehören:

• Mit dem rasanten technologischen Fortschritt Schritt zu halten und neue Tools zu integrieren, um die Leistung, Sicherheit, Zuverlässigkeit und Rentabilität von Datensystemen zu verbessern.
• Verstehen und Umsetzen von komplexen Datenmanagement- und Sicherheitsprotokollen.
• Verwaltung von Disaster-Recovery-Plänen und Sicherstellung der Datenverfügbarkeit und -integrität bei unvorhergesehenen Ereignissen.
• Abwägung der geschäftlichen Anforderungen mit den technischen Beschränkungen und Vorhersage des zukünftigen Datenbedarfs.
• Effizienter Umgang mit großen Datenmengen und Sicherstellung von Datenqualität und -konsistenz.

4. Mit welchen Datentools oder Frameworks hast du Erfahrung? Gibt es welche, die du lieber magst als andere?

Deine Antwort wird auf deinen Erfahrungen beruhen. Wenn du dich mit modernen Tools und Drittanbieter-Integrationen auskennst, kannst du diese Frage sicher beantworten. Diskutiere Hilfsmittel in Bezug auf:

• Datenbankmanagement (z. B. MySQL, PostgreSQL, MongoDB)
• Data Warehousing (z. B. Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake)
• Datenorchestrierung (z. B. Apache Airflow, Prefect)
• Datenpipelines (z. B. Apache Kafka, Apache NiFi)
• Cloud-Management (z. B. AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure)
• Datenbereinigung, -modellierung und -umwandlung (z. B. Pandas, Dbt, Spark)
• Batch- und Echtzeitverarbeitung (z. B. Apache Spark, Apache Flink)

Denke daran, dass es keine falsche Antwort auf diese Frage gibt. Der Interviewer bewertet deine Fähigkeiten und Erfahrungen.

5. Wie bleibst du auf dem Laufenden über die neuesten Trends und Fortschritte in der Datentechnik?

Mit dieser Frage wird dein Engagement für kontinuierliches Lernen und die ständige Weiterbildung in deinem Bereich bewertet. 

Du kannst erwähnen, dass du Branchen-Newsletter abonnierst, einflussreichen Blogs folgst, an Online-Foren und -Communities teilnimmst, Webinare und Konferenzen besuchst und Online-Kurse belegst. Hebe bestimmte Quellen oder Plattformen hervor, die du nutzt, um dich zu informieren.

6. Kannst du eine Situation beschreiben, in der du mit einem funktionsübergreifenden Team zusammenarbeiten musstest, um ein Projekt abzuschließen?

Beim Data Engineering arbeitest du oft mit verschiedenen Teams zusammen, darunter Data Scientists, Analysten und IT-Mitarbeiter. 

Nenne ein konkretes Beispiel, bei dem du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast. Betone dabei deine Kommunikationsfähigkeiten, deine Fähigkeit, andere Perspektiven zu verstehen, und wie du zum Erfolg des Projekts beigetragen hast. Erkläre, mit welchen Herausforderungen du konfrontiert warst und wie du sie überwunden hast, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen.

Technische Daten Ingenieur Interview Fragen

Data Engineering ist ein sehr technisches Fachgebiet, daher ist es keine Überraschung, dass der Großteil deines Vorstellungsgesprächs aus technischen Fragen und Übungen besteht. In diesem Abschnitt werden wir verschiedene Arten von technischen Fragen und Antworten behandeln, wobei wir uns auf Anfänger-, Python-, SQL-, projektbezogene und Managementfragen konzentrieren.

Junior Data Engineer Interview Fragen

Bei den Gesprächen mit Junior-Ingenieuren geht es um Tools, Python und SQL-Abfragen. Sie können auch Fragen zum Datenbankmanagement und zu ETL-Prozessen beinhalten, einschließlich Kodieraufgaben und Take-Home-Tests. 

Wenn Unternehmen frische Absolventen einstellen, wollen sie sicherstellen, dass du ihre Daten und Systeme effektiv handhaben kannst.

7. Kannst du die für die Datenmodellierung relevanten Entwurfsschemata erklären?

Es gibt drei Hauptschemata für die Datenmodellierung: Stern, Schneeflocke und Galaxie.

• Sternschema: Dieses Schema enthält verschiedene Dimensionstabellen, die mit einer zentralen Faktentabelle verbunden sind. Sie ist einfach und leicht zu verstehen und eignet sich daher für unkomplizierte Anfragen.

Beispiel für ein Sternschema. Bild von guru99

• Schneeflocken-Schema: Das Schneeflockenschema ist eine Erweiterung des Sternschemas und besteht aus einer Faktentabelle und mehreren Dimensionstabellen mit zusätzlichen Normalisierungsschichten, die eine schneeflockenartige Struktur bilden. Es reduziert Redundanzen und verbessert die Datenintegrität.

Beispiel für ein Schneeflockenschema. Bild von guru99

• Galaxy-Schema: Es wird auch als Faktenkonstellationsschema bezeichnet und enthält zwei oder mehr Faktentabellen, die sich Dimensionstabellen teilen. Dieses Schema ist für komplexe Datenbanksysteme geeignet, die mehrere Faktentabellen benötigen.

Beispiel für ein Galaxy-Schema. Bild von guru99

8. Mit welchen ETL-Tools hast du gearbeitet? Welches ist dein Favorit, und warum?

Wenn du diese Frage beantwortest, nenne die ETL-Tools, die du beherrschst, und erkläre, warum du bestimmte Tools für bestimmte Projekte ausgewählt hast. Diskutiere die Vor- und Nachteile der einzelnen Tools und wie sie in deinen Arbeitsablauf passen. Beliebte Open-Source-Tools sind zum Beispiel:

• dbt (data build tool): Hervorragend geeignet für die Umwandlung von Daten in deinem Lager mit SQL.
• Apache Spark: Hervorragend geeignet für die Verarbeitung großer Datenmengen und die Stapelverarbeitung.
• Apache Kafka: Wird für Echtzeit-Datenpipelines und Streaming verwendet.
• Airbyte: Ein Open-Source-Tool zur Datenintegration, das beim Extrahieren und Laden von Daten hilft.

Wenn du dein ETL-Wissen auffrischen musst, solltest du den Kurs Einführung in die Datentechnik besuchen.

9. Was ist Datenorchestrierung, und welche Tools kannst du dafür nutzen?

Datenorchestrierung ist ein automatisierter Prozess, um auf Rohdaten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen, Daten zu bereinigen, umzuwandeln und zu modellieren und sie für analytische Aufgaben bereitzustellen. Sie sorgt dafür, dass die Daten zwischen verschiedenen Systemen und Verarbeitungsstufen reibungslos fließen. 

Beliebte Tools für die Datenorchestrierung sind u. a:

• Apache Airflow: Weit verbreitet für die Planung und Überwachung von Arbeitsabläufen.
• Präfekt: Ein modernes Orchestrierungstool mit Fokus auf den Datenfluss.
• Dagster: Ein Orchestrierungs-Tool, das für datenintensive Workloads entwickelt wurde.
• AWS-Kleber: Ein verwalteter ETL-Service, der die Datenaufbereitung für Analysen vereinfacht.

10. Welche Tools verwendest du für Analytics Engineering?

Das Analytics Engineering umfasst die Umwandlung verarbeiteter Daten, die Anwendung statistischer Modelle und die Visualisierung der Daten in Berichten und Dashboards. 

Beliebte Tools für Analytics Engineering sind u. a:

• dbt (data build tool): Damit kannst du Daten in deinem Warehouse mit SQL umwandeln.
• BigQuery: Ein vollständig verwaltetes, serverloses Data Warehouse für groß angelegte Datenanalysen.
• Postgres: Ein leistungsstarkes, quelloffenes relationales Datenbanksystem.
• Metabase: Ein Open-Source-Tool, mit dem du Fragen zu deinen Daten stellen und die Antworten in verständlichen Formaten anzeigen kannst.
• Google Data Studio: Dies wird verwendet, um Dashboards und visuelle Berichte zu erstellen.
• Tableau: Eine führende Plattform für Datenvisualisierung.

Diese Tools helfen dabei, auf Daten zuzugreifen, sie umzuwandeln und zu visualisieren, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

Python Dateningenieur Interview Fragen

Python ist aufgrund seiner Vielseitigkeit und des reichhaltigen Ökosystems an Bibliotheken, die für die Datenverarbeitung, -analyse und -automatisierung zur Verfügung stehen, die beliebteste Sprache im Data Engineering. Hier sind einige Fragen zu Python, die dir in einem Vorstellungsgespräch für Datentechnik begegnen könnten.

11. Welche Python-Bibliotheken sind am effizientesten für die Datenverarbeitung?

Zu den beliebtesten Datenverarbeitungsbibliotheken in Python gehören:

• Pandas: Ideal für Datenmanipulation und -analyse, mit Datenstrukturen wie DataFrames.
• NumPy: Unverzichtbar für numerische Berechnungen, die große mehrdimensionale Arrays und Matrizen unterstützen.
• Dask: Erleichtert das parallele Rechnen und kann mit einer vertrauten, Pandas-ähnlichen Syntax Berechnungen durchführen, die über den Arbeitsspeicher hinausgehen.
• PySpark: Eine Python-API für Apache Spark, die für die Verarbeitung großer Datenmengen und Echtzeit-Analysen nützlich ist.

Jede dieser Bibliotheken hat Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den spezifischen Datenanforderungen und dem Umfang der Datenverarbeitungsaufgaben ab.

12. Wie führt man Web Scraping in Python durch?

Web Scraping in Python umfasst in der Regel die folgenden Schritte:

1. Rufe die Webseite über die Bibliothek requests auf:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

2. Extrahiere Tabellen und Informationen mit BeautifulSoup:

tables = soup.find_all('table')

3. Konvertiere sie mit Pandas in ein strukturiertes Format:

import pandas as pd
data = []

for table in tables:
    rows = table.find_all('tr')
    for row in rows:
        cols = row.find_all('td')
        cols = [ele.text.strip() for ele in cols]
        data.append(cols)
df = pd.DataFrame(data)

4. Bereinige die Daten mit Pandas und NumPy:

df.dropna(inplace=True)  # Drop missing values

5. Speichere die Daten in Form einer CSV-Datei:

df.to_csv('scraped_data.csv', index=False)

In einigen Fällen kann pandas.read_html den Prozess vereinfachen:

df_list = pd.read_html('http://example.com')
df = df_list[0]  # Assuming the table of interest is the first one

13. Wie kannst du in Python mit großen Datensätzen umgehen, die nicht in den Speicher passen?

Der Umgang mit großen Datensätzen, die nicht in den Arbeitsspeicher passen, erfordert den Einsatz von Tools und Techniken, die für Berechnungen außerhalb des Hauptspeichers entwickelt wurden:

• Dask: Ermöglicht paralleles Rechnen und arbeitet mit größeren Datensätzen als im Arbeitsspeicher mit einer Pandas-ähnlichen Syntax.

import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')

• PySpark: Ermöglicht eine verteilte Datenverarbeitung, die für die Verarbeitung großer Datenmengen nützlich ist.

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('data_processing').getOrCreate()
df = spark.read.csv('large_dataset.csv', header=True, inferSchema=True)

• Chunking mit Pandas: Lies große Datensätze in Stücken.

import pandas as pd
chunk_size = 10000
for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunk_size):
    process(chunk)  # Replace with your processing function

14. Wie stellst du sicher, dass dein Python-Code effizient und auf Leistung optimiert ist?

Um sicherzustellen, dass Python-Code effizient und leistungsoptimiert ist, solltest du die folgenden Praktiken beachten:

• Profiling: Verwende Profiling-Tools wie cProfile, line_profiler oder memory_profiler, um Engpässe in deinem Code zu identifizieren.

import cProfile
cProfile.run('your_function()')

• Vektorisierung: Verwende numpy oder pandas für vektorisierte Operationen anstelle von Schleifen.

import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = data * 2  # Vectorized operation

• Effiziente Datenstrukturen: Wähle geeignete Datenstrukturen (z. B. Listen, Mengen, Wörterbücher) für deinen Anwendungsfall.

data_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}  # Faster lookups compared to lists

• Parallelverarbeitung: Nutze Multi-Threading oder Multi-Processing für Aufgaben, die parallelisiert werden können.

from multiprocessing import Pool

def process_data(data_chunk):
    # Your processing logic here
    return processed_chunk
with Pool(processes=4) as pool:
    results = pool.map(process_data, data_chunks)

• Vermeidung von redundanten Berechnungen: Zwischenspeichern von Ergebnissen teurer Operationen, wenn sie wiederverwendet werden sollen.

from functools import lru_cache
  
@lru_cache(maxsize=None)
def expensive_computation(x):
    # Perform expensive computation
    return result

15. Wie stellt ihr die Datenintegrität und -qualität in euren Datenpipelines sicher?

Datenintegrität und -qualität sind wichtig für eine zuverlässige Datentechnik. Zu den besten Praktiken gehören:

• Datenvalidierung: Implementiere Prüfungen in verschiedenen Phasen der Datenpipeline, um Datenformate, Bereiche und Konsistenz zu validieren.

 def validate_data(df):
     assert df['age'].min() >= 0, "Age cannot be negative"
     assert df['salary'].dtype == 'float64', "Salary should be a float"

     # Additional checks...

• Datenbereinigung: Verwende Bibliotheken wie pandas, um Daten zu bereinigen und vorzuverarbeiten, indem du fehlende Werte behandelst, Duplikate entfernst und Fehler korrigierst.

 df.dropna(inplace=True)  # Drop missing values
 df.drop_duplicates(inplace=True)  # Remove duplicates

• Automatisiertes Testen: Entwickle Unit-Tests für Datenverarbeitungsfunktionen mit Frameworks wie pytest.

import pytest
  
def test_clean_data():
    raw_data = pd.DataFrame({'age': [25, -3], 'salary': ['50k', '60k']})
    clean_data = clean_data_function(raw_data)
    assert clean_data['age'].min() >= 0
    assert clean_data['salary'].dtype == 'float64'

• Überwachung und Warnungen: Richte eine Überwachung für deine Datenpipelines ein, um Anomalien zu erkennen und Warnungen zu senden, wenn Probleme mit der Datenqualität auftreten.

 from airflow import DAG
 from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
 from airflow.operators.email_operator import EmailOperator

 # Define your DAG and tasks...

16. Wie gehst du mit fehlenden Daten in deinen Datensätzen um?

Der Umgang mit fehlenden Daten ist eine häufige Aufgabe in der Datentechnik. Zu den Ansätzen gehören:

• Entfernen: Entferne einfach Zeilen oder Spalten mit fehlenden Daten, wenn sie nicht signifikant sind.

 df.dropna(inplace=True)

• Anrechnung: Fülle fehlende Werte mit statistischen Maßen (Mittelwert, Median) auf oder verwende anspruchsvollere Methoden wie die KNN-Imputation.

 df['column'].fillna(df['column'].mean(), inplace=True)

• Indikatorvariable: Füge eine Indikatorvariable hinzu, um anzugeben, welche Werte fehlten.

 df['column_missing'] = df['column'].isnull().astype(int)

• Modellbasierte Anrechnung: Nutze die prädiktive Modellierung, um fehlende Werte zu schätzen.

 from sklearn.impute import KNNImputer
 imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
 df = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns)

Python ist zweifelsohne eine der wichtigsten Sprachen im Data Engineering. Du kannst deine Fähigkeiten in unserem Kurs " Data Engineer in Python" vertiefen, der einen umfassenden Lehrplan umfasst, der dich mit modernen Data-Engineering-Konzepten, Programmiersprachen, Tools und Frameworks vertraut macht.

SQL Data Engineer Interview Fragen

Die Phase der SQL-Kodierung ist ein wichtiger Teil des Einstellungsprozesses für Data Engineering. Das Üben verschiedener einfacher und komplexer Skripte kann dir bei der Vorbereitung helfen. Interviewer können dich bitten, Abfragen für Datenanalysen, allgemeine Tabellenausdrücke, Ranglisten, das Hinzufügen von Zwischensummen und temporäre Funktionen zu schreiben.

17. Was sind Common Table Expressions (CTEs) in SQL?

CTEs werden verwendet, um komplexe Joins zu vereinfachen und Unterabfragen auszuführen. Sie tragen dazu bei, dass SQL-Abfragen besser lesbar und wartbar sind. Hier ist ein Beispiel für einen CTE, der alle Schüler mit naturwissenschaftlichem Hauptfach und der Note A anzeigt:

SELECT *
FROM class
WHERE id IN (
  SELECT DISTINCT id
  FROM students
  WHERE grade = "A"
  AND major = "Science"
);

Wenn du eine CTE verwendest, wird die Abfrage so:

WITH temp AS (
  SELECT id
  FROM students
  WHERE grade = "A"
  AND major = "Science"
)
SELECT *
FROM class
WHERE id IN (SELECT id FROM temp);

CTEs können für komplexere Probleme verwendet werden und mehrere CTEs können miteinander verkettet werden.

18. Wie ordnest du die Daten in SQL ein?

Dateningenieurinnen und -ingenieure ordnen Werte üblicherweise anhand von Parametern wie Umsatz und Gewinn. Die Funktion RANK() wird verwendet, um Daten nach einer bestimmten Spalte zu ordnen:

SELECT
  id,
  sales,
  RANK() OVER (ORDER BY sales DESC) AS rank
FROM bill;

Alternativ kannst du auch DENSE_RANK() verwenden, das die nachfolgenden Ränge nicht überspringt, wenn die Werte gleich sind.

19. Kannst du eine einfache temporäre Funktion erstellen und sie in einer SQL-Abfrage verwenden?

Wie in Python kannst du auch in SQL Funktionen erstellen, um deine Abfragen eleganter zu gestalten und sich wiederholende Case-Anweisungen zu vermeiden. Hier ist ein Beispiel für eine temporäre Funktion get_gender:

CREATE TEMPORARY FUNCTION get_gender(type VARCHAR) RETURNS VARCHAR AS (
  CASE 
    WHEN type = "M" THEN "male"
    WHEN type = "F" THEN "female"
    ELSE "n/a"
  END
);
SELECT
  name,
  get_gender(type) AS gender
FROM class;

Dieser Ansatz macht deinen SQL-Code sauberer und besser wartbar.

20. Wie fügt man in SQL Zwischensummen hinzu?

Das Hinzufügen von Zwischensummen kannst du mit den Funktionen GROUP BY und ROLLUP() erreichen. Hier ist ein Beispiel:

SELECT
  department,
  product,
  SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY ROLLUP(department, product);

Diese Abfrage liefert dir eine Zwischensumme für jede Abteilung und eine Gesamtsumme am Ende.

21. Wie gehst du mit fehlenden Daten in SQL um?

Der Umgang mit fehlenden Daten ist entscheidend für die Wahrung der Datenintegrität. Zu den gängigen Ansätzen gehören:

• COALESCE() verwenden: Diese Funktion gibt den ersten Nicht-Null-Wert in der Liste zurück.

SELECT id, COALESCE(salary, 0) AS salary FROM employees;

• Verwendung von CASE Anweisungen: Um fehlende Werte bedingungslos zu behandeln.

 SELECT id, 
        CASE 
          WHEN salary IS NULL THEN 0 
          ELSE salary 
        END AS salary 
 FROM employees;

22. Wie führt man eine Datenaggregation in SQL durch?

Bei der Datenaggregation werden Aggregatfunktionen wie SUM(), AVG(), COUNT(), MIN() und MAX() verwendet. Hier ist ein Beispiel:

SELECT department, 
       SUM(salary) AS total_salary, 
       AVG(salary) AS average_salary, 
       COUNT(*) AS employee_count 
FROM employees 
GROUP BY department;

Das Lösen von SQL-Kodierübungen ist der beste Weg, um vergessene Konzepte zu üben und zu wiederholen. Du kannst deine SQL-Kenntnisse mit dem DataCamp-Test " Datenanalyse in SQL" überprüfen (du brauchst ein Konto, um auf diesen Test zuzugreifen).

Fragen zum projektbezogenen Dateningenieur-Interview

Nach den allgemeinen Gesprächsrunden geht es in der Regel in die technische Phase, die aus Programmieraufgaben, Problemlösungen, dem Entwurf eines Datenbanksystems auf einem Whiteboard, einer Prüfung zum Mitnehmen und analytischen Fragen besteht.

Diese Phase kann ziemlich anstrengend sein. Wenn du also einige der üblichen Fragen und Antworten aus Vorstellungsgesprächen im Bereich Datentechnik kennst, kannst du das Gespräch mit Bravour meistern. 

23. Erzähl mir von einem Projekt, an dem du von Anfang bis Ende gearbeitet hast.

Diese Antwort sollte selbstverständlich sein, wenn du schon einmal als Student oder Berufstätiger an einem Data-Engineering-Projekt gearbeitet hast. Trotzdem ist es immer hilfreich, sich im Voraus vorzubereiten. Hier ist, wie du deine Antwort strukturierst:

1. Einleitung und Geschäftsproblem:
• Beginne damit, den Kontext des Projekts zu erklären. Beschreibe das Geschäftsproblem, das du gelöst hast, und die Ziele des Projekts.
• Beispiel: "Bei diesem Projekt ging es darum, die Datenpipeline für die Verarbeitung der TLC Trip Record-Daten zu optimieren, um die Abfrageleistung und die Datengenauigkeit für das Analyseteam zu verbessern.
2. Dateneingabe:
• Beschreibe, wie du auf die Rohdaten zugegriffen und sie übernommen hast.
• Beispiel: "Wir haben die Rohdaten des TLC Trip Record mit GCP, Airflow und PostgreSQL eingelesen, um eine zuverlässige Datenaufnahme aus verschiedenen Quellen zu gewährleisten.
3. Datenverarbeitung und -umwandlung:
• Erkläre die Schritte, die zur Bereinigung, Umwandlung und Strukturierung der Daten unternommen wurden.
• Beispiel: "Wir haben Apache Spark für die Stapelverarbeitung und Apache Kafka für das Echtzeit-Streaming verwendet, um die Datenumwandlung zu bewältigen. Die Daten wurden bereinigt, validiert und in ein strukturiertes Format umgewandelt, das für die Analyse geeignet ist."
4. Datenspeicherung und Lagerhaltung:
• Diskutiere die verwendeten Datenspeicherlösungen und warum sie gewählt wurden.
• Beispiel: "Die verarbeiteten Daten wurden in Google BigQuery gespeichert, das eine skalierbare und effiziente Data-Warehousing-Lösung bot. Airflow wurde verwendet, um die Daten-Workflows zu verwalten."
5. Analytische Technik:
• Hebe die Instrumente und Methoden hervor, die zu Analysezwecken verwendet werden.
• Beispiel: "Wir haben dbt (data build tool), BigQuery, PostgreSQL, Google Data Studio und Metabase für analytisches Engineering verwendet. Diese Tools halfen dabei, robuste Datenmodelle zu erstellen und aufschlussreiche Berichte und Dashboards zu generieren."
6. Einsatz und Cloud-Umgebung:
• Nenne die Einsatzstrategien und die verwendete Cloud-Infrastruktur.
• Beispiel: "Das gesamte Projekt wurde mit GCP, Terraform und Docker umgesetzt, um eine skalierbare und zuverlässige Cloud-Umgebung zu gewährleisten."
7. Herausforderungen und Lösungen:
• Erkläre, mit welchen Herausforderungen du konfrontiert warst und wie du sie gemeistert hast.
• Beispiel: "Eine der größten Herausforderungen war die Handhabung der großen Datenmengen in Echtzeit. Wir haben das Problem gelöst, indem wir unsere Kafka-Streaming-Jobs optimiert und effiziente Spark-Transformationen implementiert haben."
8. Ergebnisse und Auswirkungen:
• Beschreibe abschließend die Ergebnisse und Auswirkungen des Projekts.
• Beispiel: "Das Projekt hat die Abfrageleistung und die Datengenauigkeit für das Analyseteam erheblich verbessert, was zu schnelleren Entscheidungen und besseren Erkenntnissen geführt hat."

Image from DataTalksClub/data-engineering-zoomcamp

Wenn du dich darauf vorbereitest, indem du die letzten fünf Projekte, an denen du gearbeitet hast, Revue passieren lässt, kannst du vermeiden, dass du während des Gesprächs erstarrst. Verstehe die Problemstellung und die von dir umgesetzten Lösungen. Übe, jeden Schritt klar und prägnant zu erklären.

Fragen zum Vorstellungsgespräch mit dem Data Engineer Manager

Bei Positionen als technische/r Leiter/in beziehen sich die Fragen normalerweise auf die Entscheidungsfindung, das Geschäftsverständnis, die Pflege von Datensätzen, die Einhaltung von Vorschriften und Sicherheitsrichtlinien.

24. Was ist der Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einer operativen Datenbank?

Ein Data Warehouse dient historischen Daten für Datenanalyseaufgaben und Entscheidungsfindung. Sie unterstützt die analytische Verarbeitung großer Datenmengen, wie z. B. die Online-Analytische Verarbeitung (OLAP). Data Warehouses sind für komplexe Abfragen konzipiert, die auf mehrere Zeilen zugreifen, und sind für leseintensive Operationen optimiert. Sie unterstützen nur wenige gleichzeitige Nutzer und sind darauf ausgelegt, schnell und effizient große Datenmengen abzurufen.

Operative Datenbankmanagementsysteme (OLTP) verwalten dynamische Datensätze in Echtzeit. Sie unterstützen die Verarbeitung großer Transaktionsvolumina für Tausende von gleichzeitigen Clients und sind damit für den täglichen Betrieb geeignet. Bei den Daten handelt es sich in der Regel um aktuelle Informationen über Geschäftsvorgänge und Operationen. OLTP-Systeme sind für schreibintensive Operationen und eine schnelle Abfrageverarbeitung optimiert.

25. Warum glaubst du, dass jedes Unternehmen, das Datensysteme einsetzt, einen Notfallplan braucht?

Das Katastrophenmanagement liegt in der Verantwortung eines Data Engineering Managers. Ein Notfallplan stellt sicher, dass Datensysteme im Falle eines Cyberangriffs, eines Hardwareausfalls, einer Naturkatastrophe oder eines anderen katastrophalen Ereignisses wiederhergestellt werden können und weiter funktionieren. Zu den relevanten Aspekten gehören:

• Backup in Echtzeit: Regelmäßige Sicherungen von Dateien und Datenbanken an sicheren, externen Speicherorten.
• Datenredundanz: Implementierung der Datenreplikation über verschiedene geografische Standorte hinweg, um die Verfügbarkeit zu gewährleisten.
• Sicherheitsprotokolle: Einrichtung von Protokollen zur Überwachung, Rückverfolgung und Beschränkung des ein- und ausgehenden Datenverkehrs, um Datenverletzungen zu verhindern.
• Einziehungsverfahren: Detaillierte Verfahren zur schnellen und effizienten Wiederherstellung von Daten und Systemen, um Ausfallzeiten zu minimieren.
• Tests und Übungen: Regelmäßiges Testen des Disaster-Recovery-Plans durch Simulationen und Übungen, um seine Effektivität sicherzustellen und notwendige Anpassungen vorzunehmen.

26. Wie gehst du an die Entscheidungsfindung heran, wenn du ein Data Engineering Team leitest?

Als Data-Engineering-Managerin oder -Manager musst du bei der Entscheidungsfindung technische Überlegungen mit geschäftlichen Zielen in Einklang bringen. Einige Ansätze sind:

• Datengesteuerte Entscheidungen: Die Nutzung von Datenanalysen zur Entscheidungsfindung, um sicherzustellen, dass sie auf objektiven Erkenntnissen und nicht auf Intuition beruhen.
• Zusammenarbeit mit den Stakeholdern: Du arbeitest eng mit den Stakeholdern zusammen, um die Geschäftsanforderungen zu verstehen und die Datentechnik auf die Unternehmensziele abzustimmen.
• Risikobewertung: Bewertung potenzieller Risiken und ihrer Auswirkungen auf Projekte und Entwicklung von Strategien zur Risikominderung.
• Agile Methoden: Umsetzung agiler Praktiken, um sich an veränderte Anforderungen anzupassen und schrittweise Werte zu schaffen.
• Mentoring und Entwicklung: Förderung der Entwicklung von Teammitgliedern durch die Bereitstellung von Mentoring- und Schulungsmöglichkeiten und die Förderung eines kollaborativen Umfelds.

27. Wie handhabst du die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen bei deinen Data-Engineering-Projekten?

Zur Einhaltung der Datenschutzbestimmungen gehören zum Beispiel mehrere Praktiken:

• Verordnungen verstehen: Bleib auf dem Laufenden über Datenschutzbestimmungen wie GDPR, CCPA und HIPAA.
• Rahmen für Data Governance: Implementierung eines robusten Data-Governance-Rahmens, der Richtlinien für Datenschutz, Sicherheit und Zugriffskontrolle umfasst.
• Datenverschlüsselung: Verschlüsselung sensibler Daten sowohl im Ruhezustand als auch bei der Übertragung, um unbefugten Zugriff zu verhindern.
• Zugangskontrollen: Die Einführung strenger Zugangskontrollen stellt sicher, dass nur befugtes Personal auf sensible Daten zugreifen kann.
• Audits und Überwachung: Regelmäßige Audits und die Überwachung des Datenzugriffs und der Datennutzung, um Probleme mit der Einhaltung der Vorschriften sofort zu erkennen und zu beheben.

28. Kannst du ein herausforderndes Data-Engineering-Projekt beschreiben, das du geleitet hast?

Wenn du ein anspruchsvolles Projekt besprichst, kannst du dich auf die folgenden Aspekte konzentrieren:

• Umfang und Ziele des Projekts: Definiere die Ziele des Projekts und das Geschäftsproblem, das es lösen soll, klar und deutlich.
• Gestellte Herausforderungen: Beschreibe spezifische Herausforderungen wie technische Einschränkungen, Ressourcenbeschränkungen oder Probleme bei der Abstimmung mit den Interessengruppen.
• Strategien und Lösungen: Erläutere deine Methoden zur Bewältigung dieser Herausforderungen, einschließlich technischer Lösungen, Praktiken des Teammanagements und Einbeziehung der Interessengruppen.
• Ergebnisse und Auswirkungen: Hebe die erfolgreichen Ergebnisse und die Auswirkungen auf das Unternehmen hervor, wie z.B. die verbesserte Datenqualität, die gesteigerte Systemleistung oder die erhöhte betriebliche Effizienz.

29. Wie bewertest und implementierst du neue Datentechnologien?

Die Bewertung und Implementierung neuer Datentechnologien beinhaltet:

• Marktforschung: Du hältst dich über die neuesten Entwicklungen und Trends in der Datentechnik auf dem Laufenden.
• Proof of Concept (PoC): Durchführung von PoC-Projekten, um die Machbarkeit und den Nutzen neuer Technologien in deinem spezifischen Kontext zu testen.
• Kosten-Nutzen-Analyse: Bewertung der Kosten, des Nutzens und des potenziellen ROI der Einführung neuer Technologien.
• Beteiligung der Interessengruppen: Präsentation der Ergebnisse und Empfehlungen vor den Interessengruppen, um Zustimmung und Unterstützung zu gewinnen.
• Umsetzungsplan: Entwicklung eines detaillierten Umsetzungsplans, der einen Zeitplan, die Zuweisung von Ressourcen und Strategien für das Risikomanagement enthält.
• Ausbildung und Unterstützung: Schulung und Unterstützung des Teams, um einen reibungslosen Übergang zu neuen Technologien zu gewährleisten.

FAANG Data Engineer Interview Fragen

In diesem Abschnitt gehen wir auf die häufigsten Fragen ein, die Facebook-, Amazon- und Google-Manager in Vorstellungsgesprächen für Data-Engineering-Stellen stellen.

Facebook Data Engineer Interview Fragen

30. Warum verwenden wir Cluster in Kafka und was sind ihre Vorteile?

Ein Kafka-Cluster besteht aus mehreren Brokern, die die Daten auf mehrere Instanzen verteilen. Diese Architektur bietet Skalierbarkeit und Fehlertoleranz ohne Ausfallzeiten. Wenn der primäre Cluster ausfällt, können andere Kafka-Cluster die gleichen Dienste bereitstellen und so eine hohe Verfügbarkeit gewährleisten.

Die Architektur des Kafka-Clusters besteht aus Topics, Brokern, ZooKeeper, Producers und Consumers. Sie verarbeitet effizient Datenströme für Big-Data-Anwendungen und ermöglicht die Erstellung robuster datengesteuerter Anwendungen.

31. Welche Probleme werden mit Apache Airflow gelöst?

Mit Apache Airflow kannst du Pipelines für analytische Workflows, Data-Warehouse-Management, Datentransformation und -modellierung verwalten und planen. Es bietet:

• Pipeline-Management: Eine Plattform, um Arbeitsabläufe zu definieren, zu planen und zu überwachen.
• Zentralisierte Protokollierung: Überwache Ausführungsprotokolle an einem Ort.
• Fehlerbehandlung: Callbacks, um Fehlerwarnungen an Kommunikationsplattformen wie Slack und Discord zu senden.
• Benutzeroberfläche: Eine benutzerfreundliche Oberfläche für die Verwaltung und Visualisierung von Arbeitsabläufen.
• Integration: Robuste Integrationen mit verschiedenen Tools und Systemen.
• Offene Quelle: Die Nutzung ist kostenlos und wird von der Community umfassend unterstützt.

Amazon Data Engineer Interview Fragen

32. Du bekommst eine IP-Adresse als Eingabe in Form einer Zeichenkette. Wie kannst du herausfinden, ob es sich um eine gültige IP-Adresse handelt oder nicht?

Um die Gültigkeit einer IP-Adresse zu ermitteln, kannst du die Zeichenfolge an "." aufteilen und mehrere Prüfungen erstellen, um jedes Segment zu validieren. Hier ist eine Python-Funktion, um dies zu erreichen:

def is_valid(ip):
    ip = ip.split(".")
   
    for i in ip:
        if len(i) > 3 or int(i) < 0 or int(i) > 255:
            return False
        if len(i) > 1 and int(i) == 0:
            return False
        if len(i) > 1 and int(i) != 0 and i[0] == '0':
            return False
           
    return True
A = "255.255.11.135"
B = "255.050.11.5345"
print(is_valid(A))  # True
print(is_valid(B))  # False

33. Was sind die verschiedenen Modi in Hadoop?

Hadoop funktioniert hauptsächlich in drei Modi:

• Eigenständiger Modus: Dieser Modus wird für Debugging-Zwecke verwendet. Es verwendet kein HDFS und verlässt sich für die Ein- und Ausgabe auf das lokale Dateisystem.
• Pseudo-verteilter Modus: Dies ist ein Single-Node-Cluster, bei dem sich der NameNode und der DataNode auf demselben Rechner befinden. Es wird hauptsächlich für Tests und Entwicklung verwendet.
• Vollständig verteilter Modus: Dies ist ein produktionsfähiger Modus, in dem die Daten auf mehrere Knoten verteilt sind, mit separaten Knoten für die Master- (NameNode) und Slave-Daemons (DataNode).

Google Data Engineer Interview Fragen

34. Wie würdest du doppelte Datenpunkte in einer SQL-Abfrage behandeln?

Um Duplikate in SQL zu behandeln, kannst du das Schlüsselwort DISTINCT verwenden oder doppelte Zeilen mit ROWID und der Funktion MAX oder MIN löschen. Hier sind Beispiele:

DISTINCT verwenden:

SELECT DISTINCT Name, ADDRESS 
FROM CUSTOMERS 
ORDER BY Name;

Löschen von Duplikaten mit ROWID:

DELETE FROM Employee
WHERE ROWID NOT IN (
  SELECT MAX(ROWID)
  FROM Employee
  GROUP BY Name, ADDRESS
);

35. Wenn du eine Liste mit n-1 ganzen Zahlen hast, liegen diese Zahlen im Bereich von 1 bis n. Es gibt keine Duplikate in der Liste. Eine der ganzen Zahlen fehlt in der Liste. Kannst du einen effizienten Code schreiben, um die fehlende ganze Zahl zu finden?

Diese häufige Herausforderung bei der Programmierung kann mit einem mathematischen Ansatz gelöst werden:

def search_missing_number(list_num):
    n = len(list_num)
    # Check if the first or last number is missing
    if list_num[0] != 1:
        return 1
    if list_num[-1] != n + 1:
        return n + 1
    # Calculate the sum of the first n+1 natural numbers
    total = (n + 1) * (n + 2) // 2
    # Calculate the sum of all elements in the list
    sum_of_L = sum(list_num)
    # Return the difference, which is the missing number
    return total - sum_of_L
# Validation
num_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13]
print("The missing number is", search_missing_number(num_list))  # The missing number is 12

Wie du dich auf das Interview mit dem Dateningenieur vorbereitest

Bevor du zu einem Vorstellungsgespräch erscheinst, solltest du alle Konzepte und Standardbegriffe der Datentechnik durchgehen. Hier sind einige der wichtigsten Bereiche, auf die du dich konzentrieren solltest:

• Master SQL: Du solltest das Erstellen, Ändern und Verwalten von Datenbanken üben. Außerdem solltest du Datenanalyse, -modellierung und -umwandlung beherrschen.
• Löse Herausforderungen beim Codieren: Löse Programmieraufgaben in Python, Scala oder C++. Die meisten Unternehmen bewerten ihre Programmierkenntnisse mit Hilfe von Klausuren und Live-Codieraufgaben. 
• Entwirf eine ETL-Pipeline: Übe, Daten-, ETL- oder Lieferpipelines zu erstellen. Du musst wissen, wie man Datenpipelines testet, validiert, skaliert und wartet. 
• Analytics Engineering: Übe das Laden, Transformieren und Analysieren von Daten. Lerne, ein Dashboard für Datenqualität und Systemleistung zu erstellen. 
• Prüfe mögliche Fragen: Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du dir Beispielfragen ansiehst. Eine einfache Google-Suche gibt dir Zugang zu Hunderten von Fragen. 
• Lerne moderne Data-Engineering-Tools kennen: Auch wenn du noch keine Erfahrung mit modernen Data-Engineering-Tools hast, solltest du wissen, wie sie funktionieren und wie sie mit anderen Tools zusammenarbeiten. Unternehmen sind immer auf der Suche nach besseren Werkzeugen, um ihre Leistung zu geringeren Kosten zu verbessern.
• Lerne Stapelverarbeitung und Streaming: Apache Spark wird für die Stapelverarbeitung und Apache Kafka für das Datenstreaming verwendet. Diese Werkzeuge sind sehr gefragt und werden dir helfen, einen Job in den Top-Unternehmen zu bekommen.
• Umwelt: Manchmal fragt der Interviewer nach Cloud Computing (GCP, AWS, Azure), Docker, Scripting, Terraform und Kubernetes. Du kannst diese Tools nutzen, um Computer- und Speicherressourcen in der Cloud oder vor Ort einzurichten. Es ist eine gute Praxis, diese Technologien zu verstehen und sie in Portfolio-Projekte zu integrieren. 

Die Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch im Bereich Datentechnik kann eine Herausforderung sein, aber mit den richtigen Ressourcen und Übungen kannst du glänzen und deinen Traumjob bekommen. Um deine Fähigkeiten und dein Wissen zu erweitern, solltest du dir diese wertvollen Ressourcen ansehen:

• Data Engineering verstehen: Verschaffe dir ein umfassendes Verständnis der Konzepte und Prinzipien der Datentechnik.
• Dateningenieur in Python: Meistere Data Engineering mit Python in diesem Karrierepfad, der die wichtigsten Tools und Frameworks umfasst.
• Datenbankdesign: Lerne die Grundlagen des Datenbankdesigns, um effiziente und skalierbare Datenbanken zu erstellen.

Nutze diese Kurse, um dein Fundament zu festigen und in deiner Karriere als Data Engineer weiterzukommen. Viel Glück bei deinen Vorstellungsgesprächen!