Plus de 30 questions d'entretien sur le Big Data : Guide pratique complet

Questions générales d'entretien sur le Big Data

Commençons par les questions les plus générales.

1. Expliquez les 5 V du big data.

Les 5 V du big data sont les suivants :

• Le volume est la taille des données générées quotidiennement. Cela inclut au total les différents supports tels que les médias sociaux, les dispositifs IoT et tout le reste.
• Vitesse: Indique la vitesse à laquelle les données sont créées, telles que les données de streaming en direct ou les données transactionnelles. Elle met également l'accent sur la vitesse à laquelle ces données sont traitées en temps réel ou presque.
• Variété: Souligne la diversité des types de données, y compris les données structurées (bases de données), semi-structurées (XML, JSON) et non structurées (vidéos, images). 
• Veracity: Il s'agit de la qualité et de la fiabilité des données ; par exemple, le nettoyage des données pour éliminer les incohérences. 
• Valeur: Représente les informations exploitables tirées de l'analyse des données. Cela permet d'intégrer la composante "données" à la composante "entreprise". 

2. Quelles sont les applications courantes du big data ?

Les Big Data permettent de résoudre des problèmes complexes et de stimuler l'innovation dans plusieurs domaines, tels que :

• Soins de santé: L'analyse prédictive et l'agrégation des données des patients améliorent le diagnostic et les plans de traitement.
• Finance: Détection des fraudes à l'aide de modèles transactionnels ; et services bancaires personnalisés.
• E-commerce: Les plateformes de commerce électronique telles qu'Amazon exploitent le big data dans des tâches telles que l'élaboration de systèmes de recommandation, la gestion des stocks et l'analyse du comportement des clients pour des expériences d'achat personnalisées.
• Transport: Prévisions, gestion du trafic en temps réel et optimisation mathématique.
• Médias sociaux: L'analyse des sentiments pour comprendre l'opinion publique.

3. Comment le big data permet-il de relever les défis de l'industrie ?

Le Big Data permet de relever de nombreux défis critiques, tels que la gestion et l'analyse de données non structurées. Je pense à des documents textuels et à des vidéos. Elle aide également les entreprises à traiter des ensembles de données massifs à l'aide de cadres informatiques distribués, à savoir Hadoop et Spark, qui répondent à l'évolutivité des ressources de stockage et de calcul.

4. Qu'est-ce que l'informatique distribuée et pourquoi est-elle essentielle pour le big data ?

L'informatique distribuée divise une tâche à forte intensité de calcul en sous-tâches plus petites qui s'exécutent en même temps sur plusieurs machines. Par exemple, MapReduce de Hadoop traite de grands ensembles de données sur de nombreux serveurs afin de traiter efficacement des pétaoctets de données. Cette approche est essentielle pour les données volumineuses, car elle permet un traitement plus rapide, gère les défaillances et s'adapte facilement pour gérer des données qu'une seule machine ne peut pas traiter.

5. Quelle est la différence entre les données structurées, non structurées et semi-structurées ?

Les données peuvent être classées en trois catégories :

• Données structurées: Il s'agit de données organisées en lignes et en colonnes, souvent stockées dans des bases de données relationnelles, facilement consultables à l'aide du langage SQL.
• Données semi-structurées: Inclut des formats tels que XML, JSON et YAML, où les données ont des balises mais n'ont pas de schéma strict.
• Données non structurées: Données telles que l'audio, la vidéo et le texte qui ne suivent aucune structure prédéfinie.

La compréhension de ces types de données aide les organisations à choisir les méthodes de stockage et d'analyse appropriées pour en maximiser la valeur.

Questions d'entretien sur le stockage et l'infrastructure des Big Data

Maintenant que nous avons abordé les concepts généraux, examinons les questions relatives au stockage et à la gestion des données volumineuses.

6. Qu'est-ce que HDFS et pourquoi est-ce important ?

Le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) est un élément clé des systèmes de big data, conçu pour stocker et gérer de grandes quantités de données sur plusieurs nœuds. Il divise les grands ensembles de données en blocs plus petits et les répartit sur une grappe de nœuds. Il garantit la disponibilité des données en répliquant les blocs de données sur différents nœuds, même en cas de défaillance du matériel. HDFS est évolutif, ce qui signifie que vous pouvez facilement ajouter des nœuds au fur et à mesure que les données augmentent.

7. Quelles sont les principales différences entre les solutions big data sur site et celles basées sur le cloud ?

Les organisations doivent comprendre les différences entre les solutions de données sur site et celles basées sur le cloud. Le choix entre les deux dépend de facteurs tels que le coût, les besoins d'évolutivité et la sensibilité des données.

• Sur place: Il nécessite une infrastructure dédiée et est idéal pour les entreprises qui ont besoin d'un contrôle total sur les données, souvent pour des raisons réglementaires. Ainsi, si vous travaillez avec des données sensibles, les solutions sur site peuvent vous offrir un contrôle et une sécurité accrus. 
• Basé sur le cloud: Des services comme AWS, Azure et Google Cloud offrent une évolutivité à la carte et une intégration avec des outils de big data comme Spark et Hadoop. Ces solutions permettent aux entreprises de traiter et de stocker des pétaoctets de données sans investir dans une infrastructure physique.

8. Expliquez le concept de réplication des données dans HDFS.

Dans HDFS, la réplication des données garantit la fiabilité en dupliquant chaque bloc de données sur plusieurs nœuds, généralement trois. Cela signifie que même si un ou deux nœuds tombent en panne, les données restent accessibles. Ce mécanisme de tolérance aux pannes est important et constitue l'une des principales raisons pour lesquelles HDFS est un choix fiable pour le stockage de données volumineuses.

En outre, le facteur de réplication peut être ajusté en fonction de l'importance des données ; les ensembles de données critiques peuvent avoir des niveaux de réplication plus élevés pour plus de sécurité, tandis que les données moins critiques peuvent avoir une réplication plus faible pour économiser de l'espace de stockage. Cette flexibilité améliore à la fois les performances et l'utilisation des ressources dans les environnements de big data.

9. Qu'est-ce que le partitionnement des données et pourquoi est-il important ?

Le partitionnement des données divise les grands ensembles de données en parties logiques plus petites basées sur des attributs tels que la date ou la région. Par exemple, le partitionnement d'un ensemble de données de ventes par année accélère les requêtes pour une année spécifique. Le partitionnement améliore les performances des requêtes, réduit la charge sur les ressources et est essentiel pour les systèmes distribués comme Hadoop et Spark.

10. Expliquer la tolérance aux pannes dans les systèmes distribués.

La tolérance aux pannes signifie que même si quelques composants tombent en panne, le système continue de fonctionner. Dans le domaine des big data, cela se fait en copiant les données et les tâches sur plusieurs nœuds, de sorte que si un nœud tombe en panne, d'autres peuvent prendre le relais.

Des techniques telles que les configurations leader-suiveur, le point de contrôle et la réplication des données rendent cela possible. Par exemple, dans HDFS, chaque bloc de données est généralement copié trois fois dans le cluster, ce qui garantit qu'aucune donnée n'est perdue en cas de défaillance d'un nœud. Ces caractéristiques permettent aux systèmes de se rétablir rapidement et de maintenir l'intégrité des données en cas de défaillance inattendue.

Questions d'entretien sur la modélisation des Big Data

Maintenant que nous avons abordé la question du stockage des big data, passons aux questions relatives à l'organisation et à la structuration efficaces de ces données.

11. Quels sont les trois types de modèles de données ?

La modélisation des données organise et définit la manière dont les données sont stockées, accessibles et liées dans les systèmes de big data. Les trois types de modèles de données sont les suivants :

• Modèle conceptuel: Fournit une vue de haut niveau des données et de leurs relations, en se concentrant sur les besoins de l'entreprise.
• Modèle logique: Décrit les structures de données sans tenir compte des spécificités de la mise en œuvre, telles que les attributs des données et les relations.
• Modèle physique: Définit la manière dont les données sont stockées et accessibles, y compris les formats de fichiers et les index. Il traduit la conception logique en structures de base de données, y compris les tableaux, les index et les techniques de stockage. 

Chaque modèle permet de créer une approche systématique de l'organisation et de l'extraction des données. Regardez notre code-along sur la modélisation des données en SQL pour vous mettre à niveau si vous n'êtes pas familier avec l'idée.

12. Comparez les bases de données relationnelles et les bases de données NoSQL.

Les bases de données relationnelles, comme MySQL, utilisent des schémas structurés et des requêtes SQL, ce qui les rend adaptées aux applications exigeant une stricte intégrité des données, telles que les banques. Cependant, elles sont confrontées à des problèmes d'évolutivité et de données non structurées. 

Les bases de données NoSQL, comme MongoDB et Cassandra, remédient à ces limites grâce à leur capacité à traiter des données semi-structurées ou non structurées et à se mettre à l'échelle horizontalement. Plus précisément, ils offrent une flexibilité des schémas et une mise à l'échelle horizontale.

Je dirais également queien que les bases de données relationnelles soient idéales pour les systèmes traditionnels basés sur les transactions, NoSQL est préféré pour les applications big data qui nécessitent de hautes performances et une grande évolutivité à travers les systèmes distribués.

13. Qu'est-ce que le schéma à la lecture et en quoi diffère-t-il du schéma à l'écriture ?

Schema-on-read définit le schéma lors de l'interrogation des données, ce qui permet une certaine souplesse avec les données semi-structurées et non structurées. D'autre part, le schéma à l'écriture définit le schéma lorsque les données sont stockées, ce qui garantit une structure cohérente pour les ensembles de données structurés.

14. Qu'est-ce que le sharding et comment améliore-t-il les performances ?

Le sharding divise une base de données en morceaux plus petits et plus faciles à gérer, appelés shards, qui sont distribués sur plusieurs serveurs. Cette technique améliore les performances des requêtes et garantit l'évolutivité des systèmes de big data.

Chaque groupe fonctionne comme une base de données indépendante, mais ensemble, ils fonctionnent comme une seule entité. Le sharding réduit la charge du serveur, ce qui accélère l'extraction et la mise à jour des données. Par exemple, dans le cas d'une application de commerce électronique mondiale, la répartition par région garantit un accès à faible latence pour les utilisateurs situés dans des lieux géographiques différents.

15. Qu'est-ce que la dénormalisation et pourquoi est-elle utilisée dans les big data ?

La dénormalisation consiste à stocker les données redondantes afin de réduire le nombre de jointures dans les requêtes de base de données. Cela améliore les performances de lecture, ce qui est particulièrement important dans les bases de données NoSQL utilisées pour des tâches telles que les systèmes de recommandation, où la rapidité est une priorité. Notre cours sur la conception de bases de données est une option populaire pour apprendre des choses comme la dénormalisation. 

Questions d'entretien sur le Big Data et l'apprentissage automatique

Passons maintenant aux questions relatives à l'apprentissage automatique, qui nous permet d'exploiter pleinement le potentiel des données volumineuses.

16. Quel est le lien entre l'apprentissage automatique et les données massives (big data) ?

L'apprentissage automatique utilise des algorithmes pour trouver des modèles, faire des prédictions et aider à la prise de décision. Pour construire des modèles d'apprentissage automatique de haute qualité, la principale condition préalable est la qualité et la suffisance des données. C'est là que le big data joue un rôle essentiel en fournissant les ensembles de données massives nécessaires pour entraîner ces modèles de manière efficace, en particulier dans les entreprises qui génèrent des quantités volumineuses de données.

Par exemple, plusieurs secteurs tels que le commerce électronique, les finances, la logistique et bien d'autres utilisent l'apprentissage automatique pour résoudre plusieurs problèmes commerciaux. L'évolutivité des plateformes de big data permet d'entraîner efficacement ces modèles de ML sur des systèmes distribués, ce qui est essentiel pour des tâches telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images et l'analyse prédictive.

17. Qu'est-ce que Spark MLlib et quelles sont ses principales caractéristiques ?

Spark MLlib est la bibliothèque d'apprentissage automatique d'Apache Spark conçue pour le traitement des données distribuées.  Il prend en charge des tâches telles que la classification, la régression, le regroupement et le filtrage collaboratif. 

Une caractéristique différenciatrice de Spark MLlib par rapport à la plupart des autres bibliothèques est qu'elle est optimisée pour le traitement des big data et qu'elle s'intègre de manière transparente avec d'autres composants Spark tels que Spark SQL et DataFrames. Sa nature distribuée garantit un apprentissage rapide des modèles, même avec des ensembles de données volumineux. 

18. Qu'est-ce que la sélection des caractéristiques et pourquoi est-elle importante dans le domaine des données massives (big data) ?

La sélection des caractéristiques consiste à choisir les variables les plus pertinentes pour un modèle tout en écartant celles qui ne le sont pas. Cela permet de réduire la dimensionnalité, d'accélérer l'apprentissage et d'améliorer la précision des modèles, autant d'éléments essentiels dans le cadre de projets de ML sur les big data. Par exemple, pour prédire l'attrition des clients, la sélection de caractéristiques clés telles que les habitudes d'utilisation et les commentaires des clients permet de créer des modèles plus précis sans surcharger le système.

19. Quels sont les défis à relever lors de la mise à l'échelle de l'apprentissage automatique pour les données volumineuses (big data) ?

La mise à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique s'accompagne de son lot de défis, tels que la gestion du stockage des données distribuées, la garantie d'une communication efficace entre les nœuds et le maintien de la cohérence des performances du modèle. 

Par exemple, lorsque vous vous entraînez sur des téraoctets de données, veillez à ce que les mises à jour entre les nœuds se fassent rapidement et sans délai. Des outils comme Apache Spark et TensorFlow Distributed relèvent ces défis en optimisant les flux de données et les calculs.

20. Quels sont les outils courants pour l'apprentissage automatique dans le domaine du big data ?

Les outils les plus courants sont les suivants :

• Spark MLlib: Pour le traitement des données distribuées et la formation des modèles.
• H2O.ai: Pour des applications évolutives d'apprentissage automatique et d'IA.
• TensorFlow et PyTorch: Pour l'apprentissage profond avec support GPU/TPU.
• Scikit-learn : Pour les petits ensembles de données intégrés dans des pipelines plus importants.

Ces outils sont largement utilisés dans les applications big data et ML en raison de leur capacité à gérer l'échelle et la complexité.

Questions d'entretien sur les tests de Big Data

Les tests de big data consistent à s'assurer de l'exactitude et de la fiabilité des processus de big data.

21. Quels sont les principaux défis à relever pour tester les systèmes de big data ?

Le test des systèmes de big data est un défi en raison de la taille même des données, ce qui rend difficile la validation de la qualité et de l'exactitude des grands ensembles de données, car cela peut nécessiter beaucoup de ressources. En outre, de traitement de divers formats de données, tels que les données structurées, semi-structurées et non structurées, introduit des défis tels que la garantie de la cohérence des données entre les nœuds et la réplication des environnements de test. Enfin, je pense que lessystèmes en temps réel nécessitent des tests pour simuler des flux de données en direct, ce qui ajoute à la complexité.

22. Qu'est-ce que le test ETL et pourquoi est-il essentiel pour le big data ?

L'ETL fait référence aux trois étapes clés de la mise en place d'un pipeline de données : l'extraction, la transformation et le chargement. Les tests ETL permettent de s'assurer que les données sont correctement déplacées et traitées au cours de ces trois étapes clés. 

Par exemple, dans une chaîne de magasins, les données de vente de plusieurs points de vente doivent être extraites, préparées et combinées avec précision pour générer des rapports fiables. Toute erreur commise au cours de ces étapes peut conduire à une analyse incorrecte et à des décisions erronées.

C'est pourquoi les tests ETL sont d'autant plus cruciaux pour les projets de big data en raison de l'ampleur et de la complexité des données concernées. Avec une variété de données provenant de différentes sources, même de petites incohérences peuvent créer des problèmes importants. C'est pourquoi les tests ETL sont importants, car ils garantissent que les données restent cohérentes, précises et fiables tout au long du pipeline.

23. Quels sont les outils couramment utilisés pour les tests de big data ?

Parmi les principaux outils, citons

• Apache NiFi : Pour simplifier l'automatisation du flux de données et les validations.
• Terasort : Pour l'évaluation comparative des performances dans les environnements distribués.
• JUnit : Pour les tests unitaires dans les applications Hadoop.
• Les banques de données : Pour des capacités de test de bout en bout pour les flux de travail basés sur Spark.
• Talend et Informatica : Pour les tests ETL et l'intégration des données.

Ces outils simplifient le processus de validation des données massives dans les systèmes distribués.

24. Comment tester la cohérence des données dans les systèmes de big data ?

Le contrôle de la cohérence des données implique :

• Validation au niveau des lignes pour garantir la concordance des enregistrements en entrée et en sortie.
• L'utilisation de sommes de contrôle pour détecter l'altération des données pendant les transferts.
• Validation du schéma pour confirmer que les données respectent les formats prévus.

Questions d'entretien pour un ingénieur Big Data

Maintenant, posons des questions spécifiques à un rôle. Cette section traite des outils et des flux de travail qui rendent l'ingénierie des big data efficace et évolutive.

25. Qu'est-ce qu'un pipeline de données et pourquoi est-il important ?

Un pipeline de données automatise le flux de données des systèmes sources vers les couches de stockage et de traitement. Il garantit que les données sont propres, cohérentes et prêtes à être analysées. Les pipelines de données sont importants pour maintenir la qualité des données et permettre l'analyse en temps réel dans les environnements de big data. Par exemple, une plateforme de commerce électronique peut utiliser un pipeline pour traiter les données de parcours, les enrichir avec des métadonnées utilisateur avant de les introduire dans un moteur de recommandation.

26. Qu'est-ce que l'Apache Airflow et comment est-il utilisé ?

Apache Airflow est un outil utilisé pour gérer et organiser des flux de données complexes. Il ne se contente pas de planifier les tâches, il surveille également leur progression et veille à ce que tout se passe bien. Il utilise des graphes acycliques dirigés (DAG) pour représenter les flux de travail. Un DAG présente les tâches sous forme d'étapes et leurs dépendances, ce qui vous permet de voir clairement l'ordre et les liens entre elles. Il est ainsi facile d'identifier ce qui est en cours d'exécution, ce qui est en attente et les éventuelles erreurs.

Dans le domaine du big data, Airflow est souvent intégré à des outils tels que Hadoop, Spark et les services AWS. Par exemple, il peut planifier l'ingestion de données provenant de sources multiples, automatiser les processus ETL et gérer l'exécution des tâches sur des systèmes distribués. Sa flexibilité vous permet d'ajouter des plugins en fonction de vos besoins.

27. Comment optimiser les processus ETL dans le domaine du big data ?

L'optimisation des processus ETL implique l'amélioration de l'ensemble des flux de travail d'extraction, de transformation et de chargement des données. Certaines de ces techniques sont utilisées :

• Utilisation du traitement distribué pour traiter de grands ensembles de données.
• Réduire les mouvements de données en traitant les données plus près des emplacements de stockage.
• Utilisation de formats efficaces tels que Parquet ou ORC pour la compression et la recherche rapide.
• Mise en cache des résultats intermédiaires pour économiser du temps de calcul.

Questions d'entretien sur le Big Data Hadoop

Examinons maintenant de plus près Hadoop, qui est un aspect important de nombreux écosystèmes de big data.

28. Expliquez MapReduce et sa signification.

MapReduce est un cadre utilisé pour traiter et analyser de grands ensembles de données sur plusieurs machines. Il fonctionne en deux étapes principales : Map et Reduce. Dans la phase Map, les données sont traitées et transformées en paires clé-valeur. Dans la phase de réduction , ces paires sont regroupées et agrégées pour produire un résultat final .

La puissance de MapReduce réside dans le fait qu'il facilite l'évolutivité, ce qui permet de traiter des pétaoctets de données, et la tolérance aux pannes, ce qui signifie que le système peut se rétablir en cas de défaillance d'un nœud sans perdre de données. C'est pourquoi il est largement utilisé dans les environnements de big data tels que Hadoop pour traiter efficacement les grands ensembles de données.

29. Quelles sont les composantes de l'écosystème Hadoop ?

L'écosystème Hadoop comprend

• HDFS : Stockage distribué pour les grands ensembles de données.
• YARN : Gestion des ressources et planification des tâches.
• MapReduce : Cadre de traitement des données.
• Ruche : Requête de type SQL pour les données structurées.
• Cochon : Scripting pour les données semi-structurées.
• HBase : Base de données NoSQL pour l'analyse en temps réel.

Ces composants fonctionnent ensemble pour fournir une plateforme solide pour les applications de big data. Si vous pensez que votre entretien va prendre une tournure très liée à Hadoop, vous pouvez également consulter notre autre guide : Les 24 meilleures questions d'entretien sur Hadoop et leurs réponses.

30. Qu'est-ce que YARN et comment améliore-t-il Hadoop ?

YARN (Yet Another Resource Negotiator) est la couche de gestion des ressources de Hadoop, qui permet à plusieurs applications de fonctionner simultanément sur un cluster Hadoop. Il dissocie la gestion des ressources du traitement des données, ce qui permet l'extensibilité et l'utilisation des clusters. En outre, YARN alloue les ressources de manière dynamique, ce qui garantit une exécution efficace des tâches telles que MapReduce, les jobs Spark et les applications d'apprentissage automatique.

Bonus : Questions d'entretien avancées sur le Big Data

31. Qu'est-ce que l'architecture lambda ?

L'architecture Lambda est un modèle de conception qui peut traiter des données historiques et en temps réel.  Il se compose de trois couches : la couche batch, qui traite les données historiques ; la couche speed, qui traite les flux de données en temps réel ; et la couche serving, qui combine les résultats des deux couches, rendant les données disponibles pour les requêtes et les applications. Par exemple, dans un système IoT, la couche de traitement par lots peut analyser les données de capteurs antérieures pour en dégager des tendances, tandis que la couche de traitement en temps réel traite les flux de capteurs en direct pour détecter les anomalies et envoyer des alertes rapidement. Cette approche garantit un équilibre entre la précision et la réactivité. 

32. Comment assurer la gouvernance des données dans les systèmes de big data ?

La gouvernance des données consiste à établir des règles et à utiliser des outils pour protéger les données, garantir leur qualité et répondre aux exigences légales. Il s'agit notamment d'utiliser des contrôles d'accès basés sur les rôles pour gérer qui peut voir ou modifier les données, la gestion des métadonnées pour organiser les informations sur les données, et les pistes d'audit pour suivre toute modification ou tout accès. 

Des outils tels qu'Apache Atlas permettent d'enregistrer l'origine des données, leur utilisation et de s'assurer qu'elles sont conformes à des réglementations telles que le GDPR pour la protection de la vie privée ou l'HIPAA pour les soins de santé. Une bonne gouvernance garantit l'exactitude, la fiabilité et la conformité des données, réduisant ainsi le risque d'erreurs ou de problèmes juridiques.

Un autre aspect à noter est la cohérence et l'intégrité des données dans l'ensemble de l'organisation. Par exemple, l'établissement de définitions et de normes claires pour les types de données permet d'éviter la confusion entre les équipes, comme le marketing et la finance qui interprètent différemment le même ensemble de données. Ce faisant, les entreprises ne se contentent pas de se conformer aux réglementations, mais construisent également un système unifié dans lequel chacun peut s'appuyer en toute confiance sur les données pour prendre des décisions.

Pour en savoir plus sur la gouvernance des données, abonnez-vous à DataFramed, qui propose des épisodes intéressants, comme celui-ci avec le responsable de la stratégie et de la gouvernance des données chez Thoughtworks : Rendre la gouvernance des données amusante avec Tiankai Feng.

33. Qu'est-ce que la CEP (Complex Event Processing) ?

Le traitement des événements complexes (CEP) est une méthode utilisée pour analyser des flux d'événements en temps réel. Il identifie des modèles et déclenche des actions spécifiques sur la base de règles prédéfinies. Par exemple, dans le cadre du trading algorithmique, les systèmes CEP surveillent les données du marché en direct afin de détecter des événements tels que des hausses soudaines de prix et d'exécuter automatiquement des transactions lorsque ces conditions sont réunies. Au-delà du commerce, la CEP est courante dans la détection des fraudes, où elle signale instantanément les transactions suspectes, et dans l'IdO, où elle analyse les données des capteurs pour déclencher des alertes ou automatiser les réponses.

Le principal avantage de la CEP est sa capacité à traiter des flux de données à grande vitesse et à prendre des décisions presque immédiatement, ce qui est impératif pour les systèmes qui nécessitent des réponses en temps réel. Des outils tels que Apache Flink et IBM Streams sont conçus pour répondre à ces exigences en fournissant des cadres pour la mise en œuvre efficace de la CEP.

Conclusion

Pour se préparer aux entretiens sur les big data, il faut non seulement comprendre les aspects théoriques, mais aussi être capable d'articuler des applications concrètes et des solutions techniques. Ce guide complet de 30 (+3 bonus) questions d'entretien sur les big data, vous fournit une base solide pour réussir vos entretiens et faire avancer votre carrière. Entraînez-vous à relire les réponses afin d'avoir l'air fluide.

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