Las 30 preguntas más frecuentes en las entrevistas sobre Big Data: Guía práctica completa

Preguntas generales de la entrevista sobre Big Data

Empecemos por las preguntas más generales.

1. Explica las 5 Vs del big data.

Las 5 Vs del big data son:

• El volumen es el tamaño de los datos generados diariamente. Esto incluye en total los distintos medios, como las redes sociales, los dispositivos IoT y todo lo demás.
• Velocidad: Indica la velocidad a la que se crean los datos, como los datos de retransmisión en directo o los datos transaccionales. También hace hincapié en la velocidad a la que se procesan estos datos en tiempo real o casi real.
• Variedad: Destaca la diversidad de tipos de datos, incluidos los estructurados (bases de datos), semiestructurados (XML, JSON) y no estructurados (vídeos, imágenes). 
• Veracidad: Se ocupa de la calidad y fiabilidad de los datos; por ejemplo, la limpieza de datos para eliminar incoherencias. 
• Valor: Representa las percepciones procesables derivadas del análisis de los datos. Esto integra el componente de datos con el componente empresarial. 

2. ¿Cuáles son las aplicaciones habituales de big data?

Los macrodatos resuelven problemas complejos e impulsan la innovación en varios campos, como:

• Sanidad: El análisis predictivo y la agregación de datos de pacientes mejoran el diagnóstico y los planes de tratamiento
• Finanzas: Detección de fraudes mediante patrones transaccionales; y servicios bancarios personalizados.
• Comercio electrónico: Las plataformas de comercio electrónico como Amazon aprovechan los big data en tareas como la creación de sistemas de recomendación, la gestión de inventarios y la realización de análisis del comportamiento de los clientes para experiencias de compra personalizadas.
• Transporte: Previsión, gestión del tráfico en tiempo real y optimización matemática.
• Redes Sociales: Análisis de sentimientos para comprender la opinión pública.

3. ¿Cómo resuelven los big data los retos de la industria?

Los macrodatos abordan muchos retos críticos, como la gestión y el análisis de datos no estructurados. Estoy pensando en cosas como documentos de texto y vídeos. También ayuda a las empresas a procesar conjuntos de datos masivos utilizando marcos informáticos distribuidos, concretamente Hadoop y Spark, que abordan la escalabilidad en el almacenamiento y los recursos informáticos.

4. ¿Qué es la informática distribuida y por qué es esencial para los grandes datos?

La informática distribuida divide una tarea que es intensiva desde el punto de vista computacional en subtareas más pequeñas que se ejecutan al mismo tiempo en varias máquinas. Por ejemplo, MapReduce de Hadoop procesa grandes conjuntos de datos en muchos servidores para manejar petabytes de datos de forma eficiente. Este enfoque es esencial para los big data, ya que permite un procesamiento más rápido, gestiona los fallos y se escala fácilmente para gestionar datos que una sola máquina no puede manejar.

5. ¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados, no estructurados y semiestructurados?

A grandes rasgos, los datos pueden clasificarse en tres tipos:

• Datos estructurados: Se trata de datos organizados en filas y columnas, a menudo almacenados en bases de datos relacionales, fácilmente consultables con SQL.
• Datos semiestructurados: Incluye formatos como XML, JSON y YAML, en los que los datos tienen etiquetas pero carecen de un esquema estricto.
• Datos no estructurados: Datos como audio, vídeo y texto que no siguen ninguna estructura predefinida.

Comprender estos tipos de datos ayuda a las organizaciones a elegir los métodos de almacenamiento y análisis adecuados para maximizar el valor.

Preguntas de la Entrevista sobre Almacenamiento e Infraestructura de Big Data

Ahora que hemos cubierto los conceptos generales, veamos las cuestiones relevantes sobre cómo se almacenan y gestionan los big data.

6. ¿Qué es HDFS y por qué es importante?

El Sistema de Archivos Distribuidos Hadoop (HDFS) es una pieza clave de los sistemas de big data, creado para almacenar y gestionar grandes cantidades de datos en múltiples nodos. Funciona dividiendo grandes conjuntos de datos en bloques más pequeños y distribuyéndolos por un clúster de nodos. Garantiza la disponibilidad de los datos replicando bloques de datos en distintos nodos, aunque falle el hardware. HDFS es escalable, lo que significa que puedes añadir nodos fácilmente a medida que crecen los datos.

7. ¿Cuáles son las principales diferencias entre las soluciones de big data locales y las basadas en la nube?

Las organizaciones deben comprender las diferencias entre las soluciones de datos on-prem y las basadas en la nube. Elegir entre los dos depende de factores como el coste, las necesidades de escalabilidad y la sensibilidad de los datos.

• En las instalaciones: Requiere una infraestructura dedicada y es ideal para las empresas que necesitan un control total de los datos, a menudo por motivos normativos. Por tanto, si trabajas con datos sensibles, las soluciones locales pueden proporcionarte un mayor control y seguridad. 
• En la nube: Servicios como AWS, Azure y Google Cloud ofrecen escalabilidad de pago por uso e integración con herramientas de big data como Spark y Hadoop. Estas soluciones permiten a las empresas procesar y almacenar petabytes de datos sin invertir en infraestructura física.

8. Explica el concepto de replicación de datos en HDFS.

En HDFS, la replicación de datos garantiza la fiabilidad duplicando cada bloque de datos en varios nodos, normalmente tres. Esto significa que aunque fallen uno o dos nodos, los datos siguen siendo accesibles. Este mecanismo de tolerancia a fallos es importante y una de las razones fundamentales que hacen de HDFS una opción fiable para el almacenamiento de big data.

Además, el factor de replicación puede ajustarse en función de la importancia de los datos; los conjuntos de datos críticos pueden tener niveles de replicación más altos para mayor seguridad, mientras que los datos menos críticos pueden tener una replicación menor para ahorrar espacio de almacenamiento. Esta flexibilidad mejora tanto el rendimiento como la utilización de recursos en entornos de big data.

9. ¿Qué es la partición de datos y por qué es importante?

La partición de datos divide grandes conjuntos de datos en partes más pequeñas y lógicas basadas en atributos como la fecha o la región. Por ejemplo, particionar un conjunto de datos de ventas por años acelera las consultas de un año concreto. El particionamiento mejora el rendimiento de las consultas, reduce la carga sobre los recursos y es esencial para los sistemas distribuidos como Hadoop y Spark.

10. Explicar la tolerancia a fallos en los sistemas distribuidos.

La tolerancia a los fallos significa que, aunque fallen algunos componentes, el sistema sigue funcionando. En big data, esto se hace copiando datos y tareas a través de múltiples nodos, de modo que si un nodo se cae, otros pueden tomar el relevo.

Técnicas como las configuraciones líder-seguidor, los puntos de control y la replicación de datos lo hacen posible. Por ejemplo, en HDFS, cada bloque de datos suele copiarse tres veces en todo el clúster, lo que garantiza que no se pierdan datos si falla un nodo. Estas características permiten que los sistemas se recuperen rápidamente y mantengan la integridad de los datos durante fallos inesperados.

Preguntas de la entrevista sobre modelado de Big Data

Ahora que hemos cubierto el almacenamiento de big data, pasemos a las cuestiones sobre la organización y estructuración eficaz de esos datos.

11. ¿Cuáles son los tres tipos de modelos de datos?

El modelado de datos organiza y define cómo se almacenan, acceden y relacionan los datos en los sistemas de big data. Los tres tipos de modelos de datos son

• Modelo conceptual: Proporciona una visión de alto nivel de los datos y sus relaciones, centrándose en los requisitos empresariales.
• Modelo lógico: Describe estructuras de datos sin tener en cuenta aspectos específicos de la implementación, como los atributos de los datos y las relaciones.
• Modelo físico: Define cómo se almacenan los datos y cómo se accede a ellos, incluidos los formatos de archivo y los índices. Traduce el diseño lógico en estructuras de base de datos, incluyendo tablas, índices y técnicas de almacenamiento. 

Cada modelo ayuda a crear un enfoque sistemático para organizar y recuperar datos. Si no estás familiarizado con la idea, consulta nuestro curso de modelado de datos en SQL para ponerte al día.

12. Compara las bases de datos relacionales y las bases de datos NoSQL.

Las bases de datos relacionales, como MySQL, utilizan esquemas estructurados y consultas SQL, lo que las hace adecuadas para aplicaciones que requieren una estricta integridad de los datos, como la banca. Sin embargo, tienen dificultades con la escalabilidad y los datos no estructurados. 

Las bases de datos NoSQL, como MongoDB y Cassandra, abordan estas limitaciones con su capacidad para manejar datos semiestructurados o no estructurados y escalar horizontalmente. Más concretamente, ofrecen flexibilidad de esquema y escalado horizontal.

También diría queientras que las bases de datos relacionales son ideales para los sistemas tradicionales basados en transacciones, las NoSQL son preferibles para las aplicaciones de big data que requieren un alto rendimiento y escalabilidad a través de sistemas distribuidos.

13. ¿Qué es el esquema en lectura y en qué se diferencia del esquema en escritura?

El esquema en lectura define el esquema al consultar los datos, lo que permite flexibilidad con datos semiestructurados y no estructurados. Por otra parte, el esquema en escritura define el esquema cuando se almacenan los datos, garantizando una estructura coherente para los conjuntos de datos estructurados.

14. ¿Qué es la fragmentación y cómo mejora el rendimiento?

La fragmentación divide una base de datos en partes más pequeñas y manejables, llamadas fragmentos, que se distribuyen entre varios servidores. Esta técnica mejora el rendimiento de las consultas y garantiza la escalabilidad de los sistemas de big data.

Cada fragmento funciona como una base de datos independiente, pero juntos funcionan como una sola entidad. La fragmentación reduce la carga del servidor, lo que se traduce en una extracción y actualización más rápidas de los datos. Por ejemplo, en una aplicación de comercio electrónico global, la fragmentación por regiones garantiza un acceso de baja latencia para los usuarios de distintas ubicaciones geográficas.

15. ¿Qué es la desnormalización y por qué se utiliza en big data?

La desnormalización consiste en almacenar datos redundantes para reducir la necesidad de uniones en las consultas a bases de datos. Esto mejora el rendimiento de lectura, lo que es especialmente importante en las bases de datos NoSQL utilizadas para tareas como los sistemas de recomendación, donde la velocidad es una prioridad. Nuestro curso de Diseño de Bases de Datos es una opción popular para aprender cosas como la desnormalización. 

Preguntas de la entrevista sobre aprendizaje automático de Big Data

Pasemos a las cuestiones de aprendizaje automático, que es como liberamos todo el potencial de los grandes datos.

16. ¿Cómo se relaciona el aprendizaje automático con los grandes datos?

El aprendizaje automático utiliza algoritmos para encontrar patrones, hacer predicciones y ayudar en la toma de decisiones. Para construir modelos de aprendizaje automático de alto nivel, el principal requisito previo es la calidad y suficiencia de los datos. Aquí es donde el big data desempeña un papel vital al proporcionar los conjuntos de datos masivos necesarios para entrenar estos modelos con eficacia, especialmente en empresas que generan cantidades voluminosas de datos.

Por ejemplo, varias industrias como el comercio electrónico, las finanzas, la logística y varias otras utilizan el aprendizaje automático para resolver varios problemas empresariales. La escalabilidad de las plataformas de big data permite un entrenamiento eficiente de estos modelos de ML en sistemas distribuidos, lo que es fundamental para tareas como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y el análisis predictivo.

17. ¿Qué es Spark MLlib y cuáles son sus principales características?

Spark MLlib es la biblioteca de aprendizaje automático de Apache Spark diseñada para el procesamiento de datos distribuidos.  Admite tareas como la clasificación, la regresión, la agrupación y el filtrado colaborativo. 

Una característica diferenciadora de Spark MLlib respecto a la mayoría de las demás bibliotecas es que está optimizada para manejar big data y se integra perfectamente con otros componentes de Spark, como Spark SQL y DataFrames. Su naturaleza distribuida garantiza un entrenamiento rápido del modelo, incluso con conjuntos de datos masivos. 

18. ¿Qué es la selección de características y por qué es importante en big data?

La selección de características consiste en elegir las variables más relevantes para un modelo, descartando las irrelevantes. Esto reduce la dimensionalidad, acelera el entrenamiento y mejora la precisión del modelo, y todo esto es supercrítico cuando se trabaja en proyectos de ML de big data. Por ejemplo, en la predicción de la pérdida de clientes, la selección de características clave como los patrones de uso y las opiniones de los clientes ayuda a crear modelos más precisos sin sobrecargar el sistema.

19. ¿Qué retos surgen al escalar el aprendizaje automático para big data?

La ampliación de los modelos de aprendizaje automático conlleva su propio conjunto de retos, como gestionar el almacenamiento de datos distribuidos, asegurarse de que los nodos se comunican eficazmente y mantener constante el rendimiento del modelo. 

Por ejemplo, cuando entrenes con terabytes de datos, asegúrate de que las actualizaciones entre nodos se producen rápidamente y sin retrasos. Herramientas como Apache Spark y TensorFlow Distributed abordan estos retos optimizando el flujo de datos y los cálculos.

20. ¿Cuáles son las herramientas habituales para el aprendizaje automático en big data?

Las herramientas más comunes son:

• Spark MLlib: Para el procesamiento distribuido de datos y el entrenamiento de modelos.
• H2O.ai: Para aplicaciones escalables de aprendizaje automático e IA.
• TensorFlow y PyTorch: Para el aprendizaje profundo con soporte GPU/TPU.
• Scikit-learn: Para conjuntos de datos más pequeños integrados en pipelines más grandes.

Estas herramientas se utilizan ampliamente en aplicaciones de big data y ML debido a su capacidad para manejar la escala y la complejidad.

Preguntas de la entrevista sobre pruebas de Big Data

Las pruebas de big data consisten en asegurarse de la precisión y fiabilidad de los procesos de big data.

21. ¿Cuáles son los principales retos a la hora de probar sistemas de big data?

Probar los sistemas de big data es un reto debido a el gran tamaño de los datos, que dificulta la validación de grandes conjuntos de datos para comprobar su calidad y precisión, ya que esto puede requerir muchos recursos. Además, dealizar diversos formatos de datos, como datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, introduce retos como garantizar la coherencia de los datos en los distintos nodos y replicar los entornos de prueba. Por último, creo quelos sistemas en tiempo real de requieren pruebas para simular flujos de datos en directo, lo que añade complejidad .

22. ¿Qué es la prueba ETL y por qué es fundamental para el big data?

ETL se refiere a los tres pasos clave en la creación de un canal de datos: extracción, transformación y carga. Las pruebas ETL garantizan que los datos se mueven y procesan correctamente a través de estos tres pasos clave. 

Por ejemplo, en una cadena minorista, los datos de ventas de múltiples puntos de venta deben extraerse, prepararse y combinarse con precisión para generar informes fiables. Cualquier error durante estos pasos podría conducir a un análisis incorrecto y a decisiones equivocadas.

Por lo tanto, las pruebas ETL se vuelven mucho más cruciales para los proyectos de big data debido a la escala y complejidad de los datos implicados. Con una gran variedad de datos procedentes de distintas fuentes, incluso las pequeñas incoherencias pueden crear problemas importantes. Por eso son importantes las pruebas ETL, ya que garantizan que los datos sigan siendo coherentes, precisos y fiables a lo largo de todo el proceso.

23. ¿Qué herramientas se utilizan habitualmente para las pruebas de big data?

Algunas de las principales herramientas son:

• Apache NiFi: Para simplificar la automatización del flujo de datos y las validaciones.
• Terasort: Para evaluar el rendimiento en entornos distribuidos.
• JUnit: Para pruebas unitarias en aplicaciones Hadoop.
• Databricks: Para las capacidades de prueba de extremo a extremo de los flujos de trabajo basados en Spark.
• Talend y Informatica: Para pruebas ETL e integración de datos.

Estas herramientas simplifican el proceso de validación de conjuntos de datos masivos en sistemas distribuidos.

24. ¿Cómo se comprueba la coherencia de los datos en los sistemas de big data?

Comprobar la coherencia de los datos implica:

• Validación a nivel de fila para garantizar la coincidencia de entrada y salida de los registros.
• Utilizando sumas de comprobación para detectar la corrupción de datos durante las transferencias.
• Validación de esquemas para confirmar que los datos siguen los formatos esperados.

Preguntas de la entrevista a un ingeniero de Big Data

Ahora, vamos a poner algunas preguntas que son específicas de cada función. Esta sección trata de las herramientas y flujos de trabajo que hacen que la ingeniería de big data sea eficiente y escalable.

25. ¿Qué es una canalización de datos y por qué es importante?

Una canalización de datos automatiza el flujo de datos desde los sistemas fuente hasta las capas de almacenamiento y procesamiento. Garantiza que los datos estén limpios, sean coherentes y estén listos para el análisis. Las canalizaciones de datos son importantes para mantener la calidad de los datos y permitir el análisis en tiempo real en entornos de big data. Por ejemplo, una plataforma de comercio electrónico puede utilizar una canalización para procesar los datos del flujo de clics, enriqueciéndolos con metadatos del usuario antes de introducirlos en un motor de recomendación.

26. ¿Qué es el flujo de aire Apache y cómo se utiliza?

Apache Airflow es una herramienta utilizada para gestionar y organizar flujos de trabajo de datos complejos. No sólo programa las tareas, sino que también supervisa su progreso y se asegura de que todo funcione correctamente. Utiliza grafos acíclicos dirigidos (DAG ) para representar los flujos de trabajo. Un DAG muestra las tareas como pasos y sus dependencias, ayudándote a ver claramente el orden y las conexiones entre ellas. Esto facilita la identificación de lo que se está ejecutando, lo que está pendiente y cualquier error.

En big data, Airflow suele integrarse con herramientas como Hadoop, Spark y los servicios de AWS. Por ejemplo, puede programar la ingesta de datos de múltiples fuentes, automatizar procesos ETL y gestionar la ejecución de trabajos en sistemas distribuidos. Su flexibilidad te permite añadir plugins según tus necesidades.

27. ¿Cómo optimizar los procesos ETL en big data?

Optimizar los procesos ETL implica mejorar la eficiencia de todo el flujo de trabajo de extracción, transformación y carga de datos. Algunas de las técnicas implican:

• Utilizar el procesamiento distribuido para manejar grandes conjuntos de datos.
• Reducir el movimiento de datos procesándolos más cerca de los lugares de almacenamiento.
• Utilizando formatos eficientes como Parquet u ORC para la compresión y la recuperación rápida.
• Almacena en caché los resultados intermedios para ahorrar tiempo de cálculo.

Preguntas de la entrevista sobre Big Data Hadoop

Echemos ahora un vistazo más de cerca a Hadoop, que es un aspecto importante de muchos ecosistemas de big data.

28. Explica MapReduce y su importancia.

MapReduce es un marco utilizado para procesar y analizar grandes conjuntos de datos en varias máquinas. Funciona en dos pasos principales: Mapa y Reducción. En la fase Mapa, los datos se procesan y se transforman en pares clave-valor. En la fase Reduce, estos pares se agrupan y agregan para producir un resultado final .

La potencia de MapReduce es que facilita la escalabilidad, de modo que puedes procesar petabytes de datos, y la tolerancia a fallos, lo que significa que el sistema puede recuperarse de fallos en los nodos sin perder datos. Por eso se utiliza mucho en entornos de big data como Hadoop, para procesar grandes conjuntos de datos de forma eficiente.

29. ¿Cuáles son los componentes del ecosistema Hadoop?

El ecosistema Hadoop incluye:

• HDFS: Almacenamiento distribuido para grandes conjuntos de datos.
• YARN: Gestión de recursos y programación de tareas.
• MapReduce: Marco de procesamiento de datos.
• Colmena: Consultas tipo SQL para datos estructurados.
• Cerdo: Guiones para datos semiestructurados.
• HBase: Base de datos NoSQL para análisis en tiempo real.

Estos componentes trabajan juntos para proporcionar una plataforma sólida para las aplicaciones de big data. Si crees que tu entrevista va a ir en una dirección muy relacionada con Hadoop, también puedes consultar nuestra otra guía: Las 24 mejores preguntas y respuestas de entrevistas sobre Hadoop.

30. ¿Qué es YARN y cómo mejora Hadoop?

YARN (Yet Another Resource Negotiator) es la capa de gestión de recursos de Hadoop, que permite que varias aplicaciones se ejecuten simultáneamente en un clúster Hadoop. Desacopla la gestión de recursos del procesamiento de datos, permitiendo la escalabilidad y la utilización del clúster. Además, YARN asigna recursos dinámicamente, garantizando la ejecución eficiente de tareas como MapReduce, trabajos Spark y aplicaciones de aprendizaje automático.

Bonificación: Preguntas avanzadas de la entrevista sobre Big Data

31. ¿Qué es la arquitectura lambda?

La arquitectura lambda es un patrón de diseño que puede manejar el procesamiento de datos tanto históricos como en tiempo real.  Consta de tres capas: la capa de lotes, que procesa los datos históricos; la capa de velocidad, que maneja los flujos de datos en tiempo real; y la capa de servicio, que combina las salidas de ambas capas, poniendo los datos a disposición de consultas y aplicaciones. Por ejemplo, en un sistema IoT, la capa de lotes podría analizar los datos de sensores pasados en busca de tendencias, mientras que la capa de velocidad procesa las alimentaciones de sensores en directo para detectar anomalías y enviar alertas rápidamente. Este enfoque garantiza un equilibrio entre precisión y capacidad de respuesta. 

32. ¿Cómo garantizar la gobernanza de los datos en los sistemas de big data?

La gobernanza de datos consiste en establecer normas y utilizar herramientas para proteger los datos, garantizar su calidad y también cumplir los requisitos legales. Esto incluye el uso de controles de acceso basados en funciones para gestionar quién puede ver o editar los datos, la gestión de metadatos para organizar la información sobre los datos, y registros de auditoría para rastrear cualquier cambio o acceso. 

Herramientas como Apache Atlas ayudan manteniendo un registro de la procedencia de los datos, cómo se utilizan y garantizando que cumplen normativas como la GDPR para la privacidad o la HIPAA para la asistencia sanitaria. Una buena gobernanza mantiene los datos precisos, fiables y conformes, reduciendo el riesgo de errores o problemas legales.

Otro aspecto a tener en cuenta es la coherencia e integridad de los datos en toda la organización. Por ejemplo, establecer definiciones y normas claras para los tipos de datos evita confusiones entre los equipos, como que marketing y finanzas interpreten de forma diferente el mismo conjunto de datos. De este modo, las empresas no sólo cumplen la normativa, sino que construyen un sistema unificado en el que todos pueden confiar en los datos para la toma de decisiones.

Para saber más sobre la gobernanza de datos, suscríbete a DataFramed, que tiene episodios interesantes como éste con el Responsable de Estrategia de Datos y Gobernanza de Datos de Thoughtworks: Hacer divertida la Gobernanza de Datos con Tiankai Feng.

33. ¿Qué es el CEP (procesamiento complejo de eventos)?

El procesamiento de eventos complejos (CEP) es un método utilizado para analizar flujos de eventos en tiempo real. Identifica patrones y desencadena acciones específicas basadas en reglas predefinidas. Por ejemplo, en la negociación algorítmica, los sistemas CEP controlan los datos del mercado en directo para detectar acontecimientos como subidas repentinas de los precios y ejecutan automáticamente las operaciones cuando se cumplen esas condiciones. Más allá del comercio, el CEP es habitual en la detección del fraude, donde señala las transacciones sospechosas al instante, y en el IoT, donde analiza los datos de los sensores para activar alertas o automatizar respuestas.

La ventaja clave del CEP es su capacidad para procesar flujos de datos de alta velocidad y tomar decisiones casi de inmediato, lo que es imprescindible para los sistemas que necesitan respuestas en tiempo real. Herramientas como Apache Flink e IBM Streams están diseñadas para gestionar estos requisitos proporcionando marcos para implementar CEP de forma eficiente.

Conclusión

Prepararse para las entrevistas sobre big data requiere no sólo comprender los aspectos teóricos, sino también ser capaz de articular aplicaciones del mundo real y soluciones técnicas. Esta completa guía de 30 (+3 bonus) preguntas para entrevistas sobre big data, , te proporciona una base sólida para superar tus entrevistas y avanzar en tu carrera. Practica repasando las respuestas para que suenes fluido con ellas.

Si eres líder empresarial y lees esta guía en busca de ideas para preguntas de entrevista para posibles contrataciones, considera la posibilidad de utilizar también otros recursos de DataCamp y explora toda nuestra gama de soluciones empresariales. Podemos mejorar la cualificación de toda una plantilla a la vez que creamos vías personalizadas para tu empresa, y podemos complementar todo esto con informes personalizados, así que ponte en contacto con nosotros hoy mismo.