Modern i≈ü topluluƒüumuzda, bir kodlama geçmi≈üi sizi akranlarƒ±nƒ±zƒ±n uzerine 烱karƒ±r ve sizi tatmin edici bir kariyere doƒüru yola koyar. Kodlama eƒüitim kampƒ±na katƒ±lan veya Scala gibi programlama dillerini √∂ƒürenen ki≈üiler, buyuk i≈üler yapmak ve ciddi para kazanmak için gereken araçlara sahiptir. Ama Scala nedir ve onu √∂ƒürenmek sizi Scrooge McDuck tarzƒ± banknotlarda yuzmeye nasƒ±l hazƒ±rlar? Zamanƒ±nƒ±z deƒüerlidir ve onu yalnƒ±zca en faydalƒ± ve temel becerileri edinerek kullanmak istiyorsunuz.
0Bugunun i≈ü dunyasƒ±nda herhangi bir zaman geçirdiƒüinizde, insanlarƒ± duyacaksƒ±nƒ±z. "veri‚" kelimesini atƒ±n Etrafta sanki bir çuvalmƒ±≈ü gibi. Bunun nedeni, veri teslimi ve yorumlanmasƒ±nƒ±n modern ≈üirketleri y√∂nlendirmesi ve sattƒ±klarƒ± urunlerden, ula≈ümalarƒ± gereken mu≈üterilere kadar her ≈üeyi belirlemesidir; onu y√∂neten ve veri bilimcilerine ula≈ümasƒ±nƒ± saƒülayan muhendisler Amazon, Facebook ve diƒüer kurumsal duzeydeki ≈üirketlerde yuksek talep g√∂ruyor. Pek çok zorluk ve lezzet içeren veri muhendisi mulakat sorularƒ±nƒ± yanƒ±tlamaya hazƒ±r olmanƒ±z gerekir.
Rehberimiz yolculuƒüu biraz daha kolayla≈ütƒ±rmak için burada. Bu makalede, bir sonraki i≈ü g√∂ru≈ümenizde muhtemelen kar≈üƒ±la≈üacaƒüƒ±nƒ±z Facebook ve Amazon veri muhendisi mulakat sorularƒ±ndan bazƒ±larƒ±nƒ± veriyoruz. ƒ∞≈üe alƒ±m y√∂neticilerinin, i≈üe aldƒ±klarƒ± ki≈üilerin i≈ü için uygun olup olmadƒ±ƒüƒ±nƒ± bilmeleri gerekir ve bu belirlemeyi yapmak için ne tur sorular kullandƒ±klarƒ±nƒ± biliyoruz. Yardƒ±mƒ±mƒ±zla bir sonraki r√∂portajƒ±nƒ±zda ba≈üarƒ±lƒ± olmaya hazƒ±r olacaksƒ±nƒ±z.
Tasarım Şemaları Hakkında Konuşalım
ƒ∞lk ba≈üta zor sorularla kar≈üƒ±la≈üacaksƒ±nƒ±z ve, sizden ho≈ülanƒ±rlarsa, veri muhendisi konserleri için ikinci r√∂portajlar. Bu sorular, soru i≈üaretlerini ortadan kaldƒ±rmaya yardƒ±mcƒ± olur ve i≈üe alƒ±m y√∂neticilerinin nitelikli adaylara odaklanmasƒ±nƒ± saƒülar. Bunu ba≈üarmak için hemen temel bilgi sorularƒ±nƒ± alacaksƒ±nƒ±z ve hemen bir yanƒ±tla geri gelmeye hazƒ±r olsanƒ±z iyi olur. Veri muhendisliƒüi adaylarƒ±nƒ±n tasarƒ±m ≈üemalarƒ± kullanƒ±ma hazƒ±r olmalƒ±dƒ±r‚Äîbu konuda Amazon ve Facebook veri muhendisi mulakat sorularƒ± alacaƒüƒ±nƒ±zdan neredeyse eminsiniz.
Veri modellemede, iki turden birini kullanabilirsiniz. ≈üemasƒ±: yƒ±ldƒ±z ve kar tanesi. Yƒ±ldƒ±z ≈üemasƒ±, boyut tablosuna ve olgu tablosuna b√∂lunur. Olgu tablosundaki yabancƒ± anahtarlar, boyut tablosundaki birincil anahtarlara atƒ±fta bulunur. Bu arada, kar tanesi ≈üemasƒ±, bir kar tanesine benzeyen çok sayƒ±da normalizasyon seviyesi uretir. Her iki ≈üema da kullanƒ±mdadƒ±r ve veri muhendisi için etkili araçlardƒ±r.
Veri Muhendisi Olmak ƒ∞çin Neye ƒ∞htiyacƒ±nƒ±z Var?
Veri muhendisi olmak için çalƒ±≈üan bir araç setine sahip olmalƒ±sƒ±nƒ±z.< /em>
Veri muhendisi g√∂ru≈ümeniz, beyaz tahta sorularƒ± ile a≈üaƒüƒ±daki sorularƒ±n bir karƒ±≈üƒ±mƒ± olacak: geçmi≈üinizi ve uzmanlƒ±ƒüƒ±nƒ±zƒ± ortaya 烱karƒ±n. Geni≈ü bilgi gerektiren ve saƒülam bir temel sergileyen birkaç soruyla kar≈üƒ±la≈ütƒ±ƒüƒ±nƒ±zda ≈üa≈üƒ±rmayƒ±n. Bu amaçla, "Veri muhendisi olmak için ihtiyaç duyduƒüunuz becerileri tanƒ±mlayƒ±n‚" Konseri kazanmak istiyorsanƒ±z hazƒ±r bir yanƒ±tƒ±nƒ±z olmasƒ± çok √∂nemlidir.
Bu soruya verebileceƒüiniz ve yine de doƒüru olabilecek her turlu yanƒ±t olsa da, birkaç temel bilgiyi dahil etmek isteyeceksiniz.Elbette saƒülam bir matematik geçmi≈üine ihtiyacƒ±nƒ±z var‚Äîolasƒ±lƒ±k ve lineer cebir Burada √∂nemlidir. Eƒüilim analizi ve regresyon gibi birkaç istatistik dersi de zorunludur. Ayrƒ±ca bir suru dil yazƒ±lƒ±mƒ± deneyimine ihtiyacƒ±nƒ±z olacak ve yeni ba≈ülayanlar için Python, SAS, Hive QL ve makine √∂ƒürenimi konusunda bilgili olmalƒ±sƒ±nƒ±z.< br>
Buyuk Veri Analizi Neden Bu Kadar Önemli?
Bu veri baƒülantƒ±larƒ±nƒ± a烱klamalƒ±yƒ±m. figcaption>
Gunumuz i≈ü dunyasƒ±nda, buyuk veri kavramƒ± her zamankinden daha √∂nemli hale geldi. Bir veri muhendisi olarak, buyuk verilerin yukseli≈üi, disiplininizin yukseli≈üi anlamƒ±na geldi ve bunun neden olduƒüunu a烱klamaya hazƒ±r olmalƒ±sƒ±nƒ±z. Buyuk verilere ve i≈ületmelerin buna neden guvendiƒüine dair saƒülam bir a烱klama, i≈üe alƒ±m y√∂neticiniz uzerinde guçlu bir izlenim bƒ±rakacak ve g√∂ru≈ümenin geri kalanƒ± için size iyi bir ƒ±≈üƒ±k tutacaktƒ±r. G√∂zlerini kama≈ütƒ±racak bir yanƒ±t hazƒ±rlamak için zaman ayƒ±rƒ±n.
Katƒ±lƒ±mcƒ±larƒ±n %81’i, bir eƒüitim kampƒ±na katƒ±ldƒ±ktan sonra teknik i≈ü beklentileri konusunda daha emin hissettiklerini belirtti. Bugun bir eƒüitim kampƒ± ile e≈üle≈ütirin.
Ortalama bir eƒüitim kampƒ± mezunu, bir eƒüitim kampƒ±na ba≈ülamaktan ilk i≈üini bulmaya kadar, kariyer geçi≈üinde altƒ± aydan az zaman harcadƒ±.
Basitçe s√∂ylemek gerekirse, buyuk veri, hepimizin analizi. Buyuk veriler, buyuk istatistiksel i≈ü veya insan davranƒ±≈üƒ± kumelerini inceler ve onlardan daha yakƒ±ndan analizlerde belirgin olmayabilecek eƒüilimleri ve gerçekleri çeker. Buyuk veri tipi analitik, ≈üirketler için √∂zelle≈ütirilmi≈ü √∂neriler olu≈üturmak için tahmine dayalƒ± analiz kullanƒ±r. Bu da, i≈ületmelerin bo≈ü ni≈ülerden yararlanmak ve mu≈üterinin ihtiyaçlarƒ±nƒ± daha etkin bir ≈üekilde doldurmak için tasarlanmƒ±≈ü urunler olu≈üturmasƒ±na olanak tanƒ±r. Buyuk verilerle ilgilenen ≈üirketler yuzde 20’ye varan gelir artƒ±≈ülarƒ± g√∂rebilir.
Hadoop Yapılandırma Turleri nelerdir?
< p> Flash o Hadoop havasında.
Veri muhendisi olarak çalƒ±≈üƒ±yorsanƒ±z, ;Hadoop ile çalƒ±≈üacaƒüƒ±z. ƒ∞≈ületmeler, buyuk verilerin daƒüƒ±tƒ±lmƒ±≈ü i≈ülenmesi ve depolanmasƒ± için Hadoop’u kullanƒ±r; olu≈üturmayƒ± hayal edebileceƒüiniz kadar çok sayƒ±da e≈üzamanlƒ± g√∂rev olu≈üturmak için harika bir ≈üekilde çalƒ±≈üan a烱k kaynaklƒ± bir çerçevedir. R√∂portajƒ±nƒ±zda yapƒ±landƒ±rmalarla ilgili sorular da dahil olmak uzere her turlu Hadoop tabanlƒ± soruyu alacaksƒ±nƒ±z. Hƒ±zlƒ± bir yanƒ±t hazƒ±rlayƒ±n ve gelecekteki patronunuzu etkileyin.
Hadoop’un d√∂rt yapƒ±landƒ±rma dosyasƒ± vardƒ±r: Yarn-site.xml, Core-site.xml, Hdfs-site.xml ve Mapred-site.xml. Yarn-site.xml’in bir yapƒ±landƒ±rmasƒ± vardƒ±r NodeManager ve ResourceManager için ayarlarƒ± olu≈üturan dosya.Bu arada, Core-site.xml, I/O ayarlarƒ± gibi Hadoop √∂ƒüeleri için çekirdek yapƒ±landƒ±rma ayarlarƒ±nƒ± (buyuk surpriz, deƒüil mi?) içerir.HDFS arka plan programƒ± ayarlarƒ± ve çoƒüaltmayƒ± belirtmek için Hdfs-site.xml kullanƒ±n kontrol ve varsayƒ±lan engelleme izni. Son olarak, MapReduce için bir çerçeve adƒ± listelemek için Mapred-site.xml’i kullanƒ±rdƒ±nƒ±z.
ƒ∞≈üte bu kadar guzel insanlar. Veri muhendisliƒüi i≈ülerinin sayƒ±sƒ± artƒ±yor ve ƒ∞≈ü aramanƒ±zda en çok kar≈üƒ±la≈üacaƒüƒ±nƒ±z veri muhendisi mulakat sorularƒ±nƒ± duzenlemek için bir kƒ±lavuz olu≈üturduk. √áok geçmeden, herhangi bir mulakata girmeye hazƒ±r olacaksƒ±nƒ±z. estions ve gulumseyerek gelin.
Kƒ±lavuzumuz size bu heyecan verici ve nispeten yeni kodlama dili hakkƒ±nda her ≈üeyi g√∂sterecek. Scala’nƒ±n tum kullanƒ±mlarƒ±na girmenize izin veriyoruz ve kariyerinizi neden daha iyi hale getirebileceƒüini a烱klƒ±yoruz. Bu programlama dilinin, buyuk veri g√∂revlerinde ustala≈ümanƒ±za ve buyuk veya kuçuk g√∂revler için kapsamƒ± ayarlamanƒ±za nasƒ±l izin verdiƒüine dair bir √∂zet alacaksƒ±nƒ±z. Bu makaleyi tamamladƒ±ƒüƒ±nƒ±zda, bir Scala d√∂nu≈üturucusu olacaksƒ±nƒ±z ve onu √∂ƒürenmeniz gereken diller listenize ekleyeceksiniz.
