Pertanyaan dan Jawaban Wawancara Databricks Teratas untuk 2026

Proses Wawancara Databricks

Sebelum masuk ke pertanyaan individual, ada baiknya mengetahui seperti apa proses wawancara pada umumnya. Berdasarkan pengalaman saya dan laporan terkini dari kandidat pada 2026, wawancara Databricks khas untuk peran engineering dan data terdiri dari lima hingga enam tahap selama empat hingga tujuh minggu.

Prosesnya tentu bervariasi menurut perusahaan, tetapi Anda harus siap untuk hal-hal berikut:

Pertanyaan di bawah memetakan ke saringan teknis dan sesi onsite. Persiapan perilaku berada di luar cakupan panduan ini, tetapi panduan Sertifikasi Databricks memberikan gambaran yang baik tentang kedalaman platform yang diharapkan pewawancara.

Pertanyaan Wawancara Databricks Tingkat Dasar

Pada level pengguna dasar, pertanyaan wawancara akan berfokus pada pengetahuan fundamental tentang Databricks, termasuk tugas-tugas dasar seperti menerapkan notebook dan menggunakan alat esensial yang tersedia di dalam platform. Anda kemungkinan akan menemui pertanyaan-pertanyaan ini jika Anda memiliki pengalaman terbatas dengan Databricks atau jika pewawancara belum yakin dengan tingkat kemampuan Anda. 

Di bawah ini adalah beberapa topik kunci yang kemungkinan akan ditanyakan. Baca juga Tutorial Databricks: 7 Konsep yang Wajib Diketahui kami sebagai sumber tambahan untuk persiapan.

• Gambaran Umum Tingkat Tinggi tentang Databricks: Anda harus dapat menjelaskan apa itu Databricks dan bagaimana posisinya dalam platform data modern. 
• Fitur Inti dan Pengguna: Anda harus mengetahui ruang kerja kolaboratif, notebook, mesin Spark yang dioptimalkan, dan kemampuan menangani data batch maupun streaming.
• Use Case Sederhana: Anda harus memberikan beberapa contoh tingkat tinggi tentang bagaimana pelanggan menggunakan Databricks, termasuk gambaran arsitektur dasar.

Selain itu, jika konsep data streaming baru bagi Anda, saya sarankan melihat kursus Streaming Concepts kami untuk meningkatkan pengetahuan Anda di area ini. 

1. Apa itu Databricks, dan apa saja fitur utamanya? 

Databricks adalah platform analitik data yang dikenal karena notebook kolaboratifnya, mesin Spark, dan data lake-nya, seperti Delta Lake yang memiliki transaksi ACID. Databricks juga, tentu saja, terintegrasi dengan berbagai sumber data dan alat BI serta menawarkan fitur keamanan yang baik.

2. Jelaskan arsitektur inti Databricks.

Arsitektur inti terbagi menjadi lima bagian.

• Databricks Runtime membundel Spark dan komponen lain yang berjalan pada cluster.
• Cluster adalah sumber daya komputasi yang mengeksekusi notebook dan job.
• Notebook memadukan kode, visualisasi, dan teks dalam satu dokumen interaktif.
• Workspace mengorganisasi notebook, library, dan eksperimen.
• Databricks File System (DBFS) menyediakan sistem berkas terdistribusi yang terhubung ke cluster tersebut.

3. Bagaimana cara membuat dan menjalankan notebook di Databricks? 

Pertama, buka workspace Databricks tempat Anda ingin membuat notebook. Klik “Create” dan pilih “Notebook.” Beri nama notebook Anda dan pilih bahasa default, seperti Python, Scala, SQL, atau R. Selanjutnya, lampirkan ke sebuah cluster. Lalu, untuk menjalankan notebook, cukup tulis atau tempelkan kode ke dalam sebuah sel dan klik tombol "Run".

Pertanyaan Wawancara Databricks Tingkat Menengah

Pertanyaan ini muncul setelah pewawancara memastikan bahwa Anda memiliki pengetahuan dasar tentang Databricks. Biasanya sedikit lebih teknis dan akan menguji pemahaman Anda tentang bagian-bagian spesifik dari platform dan konfigurasinya. Pada level menengah, Anda perlu menunjukkan kemampuan mengelola sumber daya, mengonfigurasi cluster, dan menerapkan alur kerja pemrosesan data. 

Ini akan membangun di atas pengetahuan dasar Anda tentang platform dan pemahaman tentang bagian-bagian berikut dari platform: 

• Mengelola Cluster: Anda harus memahami cara menyiapkan dan mengelola cluster. Ini mencakup mengonfigurasi cluster, memilih jenis instance, menyiapkan auto scaling, dan mengelola izin. 
• Spark di Databricks: Anda harus mahir menggunakan Apache Spark dalam Databricks. Ini mencakup bekerja dengan DataFrame, Spark SQL, dan Spark MLlib untuk machine learning. Anda juga dapat memperdalam keterampilan PySpark dengan panduan Pertanyaan Wawancara PySpark kami. 
• Pemantauan Sumber Daya: Anda harus tahu cara menggunakan Databricks UI dan Spark UI untuk melacak penggunaan sumber daya dan performa job, serta mengidentifikasi bottleneck. 

Jika bekerja dengan dataset besar dan komputasi terdistribusi adalah hal baru bagi Anda, saya sarankan melihat jalur keterampilan berikut: Big Data with PySpark, yang memperkenalkan PySpark, antarmuka untuk Apache Spark di Python 

4. Bagaimana Anda menyiapkan dan mengelola cluster? 

Untuk menyiapkan cluster, mulai dengan membuka workspace Databricks dan klik "Clusters." Lalu, tekan tombol "Create Cluster." Anda perlu mengonfigurasi cluster dengan memilih mode cluster, jenis instance, dan versi Databricks Runtime, di antara pengaturan lainnya. Setelah selesai, cukup klik "Create Cluster". Lalu, untuk mengelola cluster, Anda dapat memantau penggunaan sumber daya, mengonfigurasi autoscaling, memasang library yang diperlukan, dan mengelola izin melalui Clusters UI atau menggunakan Databricks REST API.

5. Jelaskan bagaimana Spark digunakan di Databricks.

Databricks menggunakan Apache Spark sebagai mesin utamanya. Di Databricks, Spark menangani pemrosesan data berskala besar dengan RDD dan DataFrame, menjalankan model machine learning melalui MLlib, mengelola pemrosesan stream dengan Spark Structured Streaming, dan mengeksekusi kueri berbasis SQL dengan Spark SQL. 

6. Apa itu data pipeline, dan bagaimana cara membuatnya? 

Data pipeline pada dasarnya adalah rangkaian langkah untuk memproses data. Untuk menyiapkan data pipeline di Databricks, Anda mulai dengan menulis skrip ETL di notebook Databricks. Lalu, Anda dapat mengelola dan mengotomatisasi alur kerja ini menggunakan Databricks Jobs. Untuk penyimpanan yang andal dan skalabel, Delta Lake adalah pilihan yang bagus — baca pengantar Delta Lake kami jika Anda butuh penyegar. Databricks juga memungkinkan Anda terhubung dengan berbagai sumber dan tujuan data menggunakan konektor bawaan.

7. Bagaimana Anda memantau dan mengelola sumber daya di Databricks? 

Databricks memberi Anda tiga opsi utama untuk melacak dan mengelola sumber daya. Pertama, Anda dapat menggunakan Databricks UI, yang memungkinkan Anda melacak performa cluster, eksekusi job, dan bagaimana sumber daya digunakan. Lalu ada Spark UI, yang menyediakan detail eksekusi job, termasuk tahap dan tugas. Jika Anda lebih suka otomatisasi, Databricks REST API menawarkan cara untuk mengelola cluster dan job secara terprogram.

8. Jelaskan opsi penyimpanan data yang tersedia di Databricks. 

Databricks menawarkan beberapa cara untuk menyimpan data. Pertama, ada Databricks File System untuk menyimpan dan mengelola berkas. Lalu, ada Delta Lake, lapisan penyimpanan open-source yang menambahkan transaksi ACID ke Apache Spark, sehingga lebih andal. Databricks juga terintegrasi dengan layanan penyimpanan cloud seperti AWS S3, Azure Blob Storage, dan Google Cloud Storage. Selain itu, Anda dapat terhubung ke berbagai basis data eksternal, baik relasional maupun NoSQL, menggunakan JDBC.

Pertanyaan Wawancara Databricks Tingkat Lanjutan

Pengguna tingkat lanjut Databricks diharapkan melakukan tugas seperti optimasi performa, membuat alur kerja tingkat lanjut, dan menerapkan analitik serta model machine learning yang kompleks. Biasanya, Anda hanya akan ditanya pertanyaan lanjutan jika melamar untuk posisi data senior atau peran dengan komponen DevOps yang kuat. Jika Anda tertarik mengikuti wawancara untuk posisi tingkat lanjut dan perlu membangun sisi keterampilan tersebut, kursus DevOps Concepts kami adalah sumber yang bagus. Selain itu, lihat Pertanyaan Wawancara Data Architect dan 20 Pertanyaan Wawancara Spark Teratas serta perbandingan kami pada artikel Databricks vs Snowflake.

Ini akan membangun di atas pengetahuan dasar dan menengah Anda tentang platform serta pengalaman praktis. 

• Optimasi Performa: Pengguna tingkat lanjut perlu fokus pada pengoptimalan performa. Ini mencakup tuning konfigurasi Spark, caching data, mempartisi data secara tepat, dan mengoptimalkan join dan shuffle. 
• Machine Learning: Menerapkan model machine learning melibatkan pelatihan model menggunakan TensorFlow atau PyTorch. Anda harus mahir menggunakan MLflow untuk pelacakan eksperimen, manajemen model, dan deployment, memastikan model Anda dapat direproduksi dan diskalakan.
• Pipeline CI/CD: Membangun pipeline CI/CD melibatkan integrasi Databricks dengan version control, pengujian otomatis, dan alat deployment. Anda harus tahu cara menggunakan Databricks CLI atau REST API untuk otomatisasi dan memastikan integrasi serta pengiriman berkelanjutan untuk aplikasi Databricks Anda.

Jika bekerja dengan machine learning dan AI di Databricks adalah hal baru bagi Anda, saya sarankan melihat tutorial berikut untuk meningkatkan pengetahuan Anda di area ini: Panduan Komprehensif Databricks Lakehouse AI untuk Data Scientist. Saya juga akan mempertimbangkan serius kursus Introduction to TensorFlow in Python dan Intermediate Deep Learning with PyTorch untuk melengkapi pekerjaan Anda yang lain di Databricks.

9. Strategi apa yang Anda gunakan untuk optimasi performa? 

Untuk optimasi performa, saya mengandalkan Spark SQL untuk pemrosesan data yang efisien. Saya juga memastikan melakukan cache data secara tepat untuk menghindari redundansi. Saya ingat untuk menyetel konfigurasi Spark, seperti menyesuaikan memori executor dan shuffle partitions. Saya memberi perhatian khusus untuk mengoptimalkan join dan shuffle dengan mengelola pemartisian data. Saya juga akan mengatakan bahwa menggunakan Delta Lake membantu dalam penyimpanan dan pengambilan sekaligus mendukung transaksi ACID.

10. Bagaimana Anda dapat menerapkan pipeline CI/CD di Databricks? 

Menyetel pipeline CI/CD di Databricks melibatkan beberapa langkah. Pertama, Anda dapat menggunakan sistem version control seperti Git untuk mengelola kode Anda. Lalu, Anda dapat mengotomatisasi pengujian dengan Databricks Jobs dan menjadwalkannya agar berjalan secara rutin. Penting juga untuk berintegrasi dengan alat seperti Azure DevOps atau GitHub Actions untuk mengotomatisasi pipeline deployment. Terakhir, Anda dapat menggunakan Databricks CLI atau REST API untuk menerapkan dan mengelola job serta cluster.

11. Jelaskan cara menangani analitik yang kompleks di Databricks.

Spark SQL dan DataFrame menangani kueri dan transformasi tingkat lanjut. Untuk machine learning dan analisis statistika, library MLlib bawaan mencakup sebagian besar use case. Alat analitik pihak ketiga terhubung melalui JDBC atau ODBC. Untuk visualisasi interaktif, notebook Databricks mendukung Matplotlib, Seaborn, dan Plotly.

12. Bagaimana Anda melakukan deployment model machine learning? 

Deployment model machine learning di Databricks mengikuti pola yang jelas. Pertama, Anda melatih model menggunakan library seperti TensorFlow, PyTorch, atau Scikit-Learn. Lalu, Anda menggunakan MLflow untuk melacak eksperimen, mengelola model, dan memastikan semuanya dapat direproduksi. Untuk menjalankan model, Anda mendistribusikannya sebagai REST API menggunakan fitur MLflow. Terakhir, Anda dapat menyiapkan Databricks Jobs untuk menangani pelatihan ulang dan evaluasi model sesuai jadwal.

Pertanyaan Wawancara Databricks untuk Peran Data Engineer

Data Engineer bertanggung jawab merancang dan membangun sistem data, analitik, dan AI yang menangani volume besar secara andal, mengelola pipeline data, dan memastikan kualitas data secara keseluruhan. Bagi data engineer, fokusnya adalah merancang dan membangun sistem data, mengelola pipeline, dan memastikan kualitas data. 

Saat melamar posisi Data Engineer yang sangat berfokus pada Databricks, Anda harus memiliki pemahaman yang baik tentang topik-topik berikut: 

• Arsitektur Data Pipeline: Merancang arsitektur data pipeline yang andal melibatkan pemahaman cara mengekstrak, mentransformasi, dan memuat (ETL) data secara efisien. Anda harus dapat merancang pipeline yang menangani pertumbuhan volume data, pulih dari kegagalan, dan tetap mudah dirawat menggunakan fitur Databricks seperti Delta Lake.
• Pemrosesan Real-Time: Menangani pemrosesan data real-time memerlukan penggunaan Spark Structured Streaming untuk mengisap dan memproses data hampir secara real-time. Anda harus dapat merancang aplikasi streaming yang fault-tolerant dan mampu memproses event dalam hitungan detik setelah diisap.
• Keamanan Data: Memastikan keamanan data melibatkan penerapan enkripsi, kontrol akses, dan mekanisme auditing. Anda harus familier dengan integrasi Databricks dengan fitur keamanan penyedia cloud dan praktik terbaik untuk mengamankan data saat disimpan dan saat transit.

13. Bagaimana Anda merancang data pipeline? 

Merancang data pipeline di Databricks biasanya dimulai dengan menarik data dari berbagai sumber menggunakan konektor dan API Databricks. Lalu, Anda mentransformasi data dengan transformasi Spark dan operasi DataFrame. Setelah itu, Anda memuat data ke sistem penyimpanan target, seperti Delta Lake atau basis data eksternal. Agar tetap berjalan, Anda mengotomatisasi seluruh proses dengan Databricks Jobs dan workflow. Selain itu, Anda memantau dan mengelola kualitas data menggunakan alat bawaan dan validasi kustom.

14. Apa praktik terbaik untuk proses ETL di Databricks? 

Menurut pengalaman saya, praktik ini paling penting untuk ETL di Databricks. Mulailah dengan menggunakan Delta Lake untuk penyimpanan, karena menawarkan keandalan dan skalabilitas dengan transaksi ACID. Menulis kode yang modular dan dapat digunakan kembali di notebook Databricks juga langkah cerdas. Untuk penjadwalan dan pengelolaan job ETL Anda, Databricks Jobs adalah alat yang praktis. Pantau proses ETL Anda dengan Spark UI dan alat pemantauan lainnya, dan jangan lupa memastikan kualitas data dengan pemeriksaan validasi dan penanganan error.

15. Bagaimana Anda menangani pemrosesan data real-time? 

Sebelumnya, saya menangani pemrosesan data real-time di Databricks dengan menggunakan Spark Structured Streaming untuk mengatasi data saat masuk. Saya menyiapkan integrasi dengan sumber streaming seperti Kafka, Event Hubs, atau Kinesis. Untuk transformasi dan agregasi real-time, saya menulis kueri streaming. Delta Lake menjadi kunci untuk menangani data streaming secara efisien, dengan waktu baca dan tulis yang cepat. Agar semuanya berjalan lancar, saya kemudian memantau dan mengelola job streaming menggunakan Databricks Jobs dan Spark UI.

16. Bagaimana Anda memastikan keamanan data? 

Untuk menjaga keamanan data, saya menggunakan kontrol akses berbasis peran untuk mengelola siapa yang memiliki akses ke apa. Data dienkripsi saat disimpan dan saat ditransfer, berkat enkripsi saat istirahat dan saat transit milik Databricks. Saya kemudian juga menyiapkan langkah-langkah keamanan jaringan seperti VPC/VNet dan memastikan akses di sana dikontrol ketat. Untuk memantau, saya sebelumnya menggunakan log audit Databricks untuk memonitor akses dan penggunaan. Terakhir, saya memastikan semuanya selaras dengan kebijakan tata kelola data menggunakan Unity Catalog — untuk melihat lebih dalam alat ini, baca panduan Databricks Unity Catalog kami.

Pertanyaan Wawancara Databricks untuk Peran Software Engineer

Software engineer yang bekerja dengan Databricks perlu mengembangkan dan menerapkan aplikasi serta mengintegrasikannya dengan layanan Databricks. 

Saat melamar jenis posisi ini, Anda harus memiliki pemahaman yang kuat tentang topik-topik berikut:

• Pengembangan Aplikasi: Mengembangkan aplikasi di Databricks melibatkan penulisan kode di notebook atau IDE eksternal, menggunakan Databricks Connect untuk pengembangan lokal, dan menerapkan aplikasi menggunakan Databricks Jobs. 
• Integrasi Data: Mengintegrasikan Databricks dengan sumber data dan aplikasi lain melibatkan penggunaan API dan konektor. Anda harus mahir menggunakan REST API, konektor JDBC/ODBC, dan alat integrasi lain untuk menghubungkan Databricks dengan sistem eksternal.
• Debugging: Debugging aplikasi Databricks melibatkan penggunaan Spark UI, memeriksa log, dan pengujian interaktif di notebook. Menerapkan logging dan pemantauan yang terperinci membantu mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah secara efektif, memastikan aplikasi Anda berjalan lancar dan andal.

Jika Anda baru dalam mengembangkan aplikasi dan ingin meningkatkan keterampilan, saya sarankan melihat Complete Databricks Dolly Tutorial for Building Applications kami, yang memandu Anda melalui proses membangun aplikasi menggunakan Dolly. 

17. Bagaimana Anda mengintegrasikan Databricks dengan sumber data lain menggunakan API? 

Untuk menghubungkan Databricks dengan sumber data lain menggunakan API, mulailah dengan menggunakan Databricks REST API untuk mengakses sumber daya Databricks secara terprogram. Anda kemudian juga dapat terhubung ke basis data eksternal melalui konektor JDBC atau ODBC. Untuk orkestrasi dan integrasi data yang lebih komprehensif, alat seperti Azure Data Factory atau AWS Glue sangat berguna. Anda dapat membuat alur kerja ingestion dan integrasi data kustom menggunakan Python, Scala, atau Java.

18. Bagaimana Anda mengembangkan dan menerapkan aplikasi di Databricks? 

Berikut cara saya biasanya menerapkan aplikasi: Pertama, saya menulis kode aplikasi, baik langsung di notebook Databricks atau di IDE eksternal. Untuk pengembangan dan pengujian lokal, saya menggunakan Databricks Connect. Setelah kodenya siap, saya mengemas dan menerapkannya menggunakan Databricks Jobs. Untuk mengotomatisasi proses deployment, saya mengandalkan REST API atau Databricks CLI. Terakhir, saya memantau performa aplikasi dan menelusuri masalah apa pun menggunakan Spark UI dan log.

19. Apa praktik terbaik untuk penyetelan performa? 

Terkait penyetelan performa di Databricks, saya sarankan Anda memastikan konfigurasi Spark dioptimalkan sesuai kebutuhan beban kerja Anda. Menggunakan DataFrame dan Spark SQL juga dapat membuat pemrosesan data jauh lebih efisien. Saran lain adalah melakukan cache pada data yang sering Anda gunakan. Ini membantu memangkas waktu komputasi. Penting juga untuk mempartisi data agar beban terdistribusi merata di seluruh cluster Anda. Pantau performa job dan waspadai bottleneck.

20. Bagaimana Anda melakukan debug masalah pada aplikasi Databricks? 

Saya mulai dengan Spark UI untuk menemukan tahapan atau tugas mana yang gagal. Log Databricks memberikan pesan error dan stack trace untuk hal-hal yang tidak ditampilkan UI. Saya juga menggunakan sel notebook untuk pengujian interaktif secara spot, dan saya memastikan kode aplikasi memiliki logging yang cukup untuk menelusuri kegagalan saat runtime.

Pertanyaan Wawancara Databricks Tingkat Lanjutan untuk 2026

Platform Databricks telah berkembang pesat sejak 2024. Tiga topik kini muncul secara konsisten dalam wawancara tingkat lanjut:

• Unity Catalog untuk tata kelola
• Arsitektur Medallion untuk pengorganisasian data
• Delta Live Tables untuk manajemen pipeline deklaratif.

Jika Anda mengikuti wawancara untuk peran senior pada 2026, harapkan setidaknya satu pertanyaan dari bagian ini.

21. Apa itu Unity Catalog, dan mengapa penting dalam lingkungan Databricks modern?

Unity Catalog adalah lapisan tata kelola terpusat milik Databricks untuk semua aset data dan AI. Ini menggantikan Hive Metastore lama dan menyediakan kontrol akses dengan tingkat ketelitian tinggi hingga baris dan kolom, berbagi data lintas workspace, lineage data otomatis, dan log audit terpadu.

Dalam praktiknya, Unity Catalog memungkinkan tim platform data mengelola kebijakan akses untuk ratusan workspace dari satu antarmuka, sesuatu yang tidak dapat dilakukan oleh Hive Metastore lama per workspace.

22. Jelaskan Arsitektur Medallion dan kapan Anda akan menggunakannya.

Arsitektur Medallion adalah pola pengorganisasian data yang melapiskan tabel Delta Lake ke dalam tiga zona:

• Bronze (data mentah yang diisap, tidak diubah)
• Silver (data yang dibersihkan dan diseragamkan)
• Gold (data teragregasi, siap bisnis)

Anda menggunakannya saat membutuhkan jejak audit yang andal — Bronze mempertahankan rekaman sumber persis seperti saat tiba. Silver menangani deduplikasi, penegakan skema, dan join. Gold melayani alat BI dan fitur ML. Sebagian besar lingkungan produksi Databricks yang saya kerjakan menggunakan pola ini karena membuat masalah kualitas data dapat ditelusuri dan diproses ulang tanpa mulai dari nol.

23. Apa itu Delta Live Tables (DLT), dan bagaimana perbedaannya dari Databricks Jobs standar?

Delta Live Tables adalah kerangka kerja deklaratif untuk membangun data pipeline di Databricks. Alih-alih menulis kode Spark imperatif yang membaca dari tabel A dan menulis ke tabel B, Anda mendefinisikan apa yang harus dikandung setiap tabel menggunakan SQL atau Python, dan DLT menentukan urutan eksekusi, menangani dependensi, dan mengelola retry secara otomatis. Perbedaan utama dari Jobs standar adalah DLT menyediakan ekspektasi kualitas data bawaan (menggunakan constraint EXPECT), lineage pipeline otomatis, dan penanganan error yang disederhanakan. Saya menemukan DLT sangat berguna untuk pipeline bergaya Medallion di mana transformasi Bronze-ke-Silver-ke-Gold mendapat manfaat dari manajemen dependensi deklaratif.

24. Apa itu mesin Photon, dan kapan mesin ini meningkatkan performa?

Photon adalah mesin kueri vektorisasi native milik Databricks yang ditulis dalam C++. Ia berjalan sebagai bagian dari Databricks Runtime dan mempercepat beban kerja SQL dan DataFrame dengan memproses data dalam batch kolumnar alih-alih baris demi baris. Photon paling efektif pada kueri yang banyak melakukan pemindaian, agregasi, dan join pada tabel Parquet atau Delta berukuran besar — jenis beban kerja yang umum di dasbor BI dan rekayasa fitur. Ini tidak meningkatkan beban kerja yang berat di Python atau yang mengandalkan UDF kustom, karena itu tetap dieksekusi di JVM.

25. Mengapa Anda memilih Databricks dibanding Snowflake (atau sebaliknya)?

Databricks unggul pada komputasi open-source (Spark, Delta, MLflow), beban kerja AI dan ML, serta model Lakehouse dengan data terstruktur dan tidak terstruktur. Snowflake unggul pada analitik berorientasi SQL, berbagi data multi-cloud, dan kesederhanaan bagi tim BI.

Pewawancara menggunakan ini untuk menilai apakah kandidat memahami penempatan strategis platform, bukan hanya mekaniknya. Untuk perbandingan mendetail, lihat ulasan Databricks vs Snowflake kami.

Pemikiran akhir 

Saya harap panduan wawancara ini bermanfaat saat Anda mempersiapkan wawancara Databricks. Tentu saja, tidak ada yang bisa menggantikan persiapan dan latihan yang solid, itulah sebabnya saya menganjurkan mengikuti kursus Databricks Concepts dan Introduction to Databricks dari DataCamp, yang pasti akan memberi Anda kemampuan untuk memahami dan membahas Databricks dengan cara yang akan mengesankan pewawancara. Saya juga merekomendasikan membiasakan diri dengan dokumentasi Databricks. Membaca dokumentasi selalu merupakan ide yang bagus.

Terakhir, dengarkan episode podcast DataFramed dalam perjalanan menuju wawancara Anda, dan belajar dari CTO Databricks Bagaimana Databricks Mentransformasi Data Warehousing dan AI. Penting untuk mendengar dari para pemimpin industri dan tetap mengikuti perkembangan karena semuanya berubah dengan cepat.

Semoga sukses!