۳۵ سوال مصاحبه مدلسازی داده (به علاوه پاسخ های نمونه)

مدل‌های داده تعامل بین طراحان، برنامه‌نویسان و کاربران نهایی را تسهیل می‌کنند و مدل‌سازی داده شامل مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌ها در سازمان‌های مختلف است. متخصصانی که معمولاً با مدل های داده کار می کنند شامل مهندسان پایگاه داده، تحلیلگران تجاری و برنامه نویسان می شوند. اگر برای موقعیت‌هایی مصاحبه می‌کنید که از مدل‌سازی داده‌ها استفاده می‌کنند، درک سؤالاتی که ممکن است مصاحبه‌کنندگان بپرسند می‌تواند به شما کمک کند تا پاسخ‌هایی تهیه کنید که سطح مهارت و تجربه شما را نشان دهد.

در این مقاله از ایوسی، ما ۳۵ سوال مصاحبه مدلسازی داده، شامل چندین نمونه پاسخ را فهرست می کنیم تا به شما کمک کند با اطمینان برای مصاحبه آماده شوید.

۱۰ سوال مصاحبه عمومی

مصاحبه‌کنندگان ممکن است سؤالات کلی بپرسند تا اخلاق کاری شما را بسنجند، شخصیت شما را بیاموزند و انگیزه‌ها و اهداف شغلی شما را درک کنند. نمونه هایی از سوالات عمومی عبارتند از:

1. خودت را توصیف کن

2. از چه چیزی در مورد مدل سازی داده ها لذت می برید؟

3. چرا شما مناسب ترین کاندید برای این نقش هستید؟

4. نقاط قوت و ضعف خود را در این حرفه فهرست کنید.

5. چگونه استرس در محل کار را مدیریت می کنید؟

6. سبک ارتباطی شما چیست؟

7. آیا تا به حال شکست را تجربه کرده اید؟ چه چیزی از آن یاد گرفتید؟

8. اهداف شغلی کوتاه مدت و بلند مدت شما چیست؟

9. آیا تا به حال در مقام رهبری بوده اید؟ سبک رهبری شما چیست؟

10. آیا سوال دیگری از من داری؟

مطالب مرتبط:  مدل سازی داده چیست؟

۱۰ سوال در مورد تجربه و سابقه

این نوع سوالات به مهارت و تجربه شما در انجام وظایف خاص می پردازد. در اینجا ۱۰ نمونه سوال در مورد تجربه و پیشینه آورده شده است:

1. مدل سازی داده چیست؟

2. روابط اصلی را در یک مدل داده توضیح دهید.

3. برخی از خطاهای رایجی که افراد در مدل سازی داده ها تجربه می کنند را فهرست کنید.

4. مهم ترین دستاورد شما در مدل سازی داده ها چیست؟

5. مهم ترین مهارت های مورد نیاز برای مدل سازی داده ها چیست؟

6. تجربه خود را با تجزیه و تحلیل مدل سازی پیش بینی توصیف کنید.

7. تفاوت های بین مدل های داده های منطقی و فیزیکی را فهرست کنید.

8. از کدام ابزارهای مدل سازی داده در نقش های قبلی استفاده کرده اید؟

9. مزایا و معایب استفاده از مدل سازی داده چیست؟

10. انواع تکنیک های مدل سازی داده را که می شناسید شرح دهید.

مرتبط:  ۷ ابزار مدل سازی داده برای تجزیه و تحلیل داده ها

۱۰ سوال عمیق

مصاحبه‌کنندگان همچنین می‌توانند سؤالات عمیقی بپرسند تا سطح تخصص شما در مدل‌سازی داده‌ها را تعیین کنند. در اینجا چند نمونه از سوالات مصاحبه عمیق آورده شده است:

1. مدل پایگاه داده شی گرا چیست؟

2. مدل سازی داده های فرآیند محور را توضیح دهید.

3. انبار داده چیست؟

4. مدل پایگاه داده سلسله مراتبی را شرح دهید.

5. تفاوت های کلید اصلی و خارجی را فهرست کنید.

6. یک سیستم مدیریت پایگاه داده را شرح دهید و ویژگی های آن را بیان کنید.

7. تفاوت بین انبار داده و دیتا مارت را توضیح دهید.

8. نرمال سازی چیست و چگونه یک مدلساز داده از آن استفاده می کند؟

9. غیرعادی سازی را شرح دهید و هدف آن را توضیح دهید.

10. پراکندگی داده ها را تعریف کنید و توضیح دهید که چگونه بر تجمع تأثیر می گذارد.

مطالب مرتبط:  ۱۰ مهارت برتر مدل‌سازی بعدی برای مدل‌سازان داده

۵ سوال مصاحبه با نمونه پاسخ

همانطور که سؤالات مصاحبه زیر را در نظر می گیرید، سعی کنید پاسخ های خود را با استفاده از  تکنیک پاسخ مصاحبه STAR قالب بندی کنید. این استراتژی به شما کمک می کند تا پاسخ هایی بسازید که دانش و صلاحیت های شما را از طریق تجربیات خاص نشان می دهد. در اینجا پنج سوال مصاحبه مدلسازی داده و نمونه پاسخ آمده است:

۱. استفاده از erwin Data Modeler چیست؟

این سوال مصاحبه بررسی می‌کند که آیا نرم‌افزار اخیر را به‌روزرسانی کرده‌اید و آیا از قابلیت‌های مختلف آن اطلاع دارید. این توانایی یک مدلساز را برای عادی سازی یک مدل داده و کمک به مشتری برای دریافت معتبرترین اطلاعات ارزیابی می کند. برای پاسخ مؤثر، توضیح دهید که معتقدید قوی‌ترین ویژگی یا عملکرد آن چیست، چه چیزی آن را منحصربه‌فرد می‌کند و در چه ظرفیتی از آن استفاده کرده‌اید.

مثال:  “در موقعیت من به عنوان سرپرست تیم در آخرین پروژه خود، با erwin، نرم افزاری که برای مدل سازی داده ها استفاده می شود، آشنا شدم. مشتری ما به راه حلی برای کاهش هزینه های مدیریت داده نیاز داشت. ما از آن برای ایجاد یک پایگاه داده واقعی از فضای فیزیکی استفاده کردیم. حالت، ساده‌سازی کل فرآیند. یک امتیاز برای erwin، گزینه‌های آن برای رنگ‌ها، فونت‌ها و طرح‌بندی است. همچنین استفاده از آن برای مهندسی معکوس بسیار مفید بود.

مرتبط:  ۲۴ ابزار مدل‌سازی داده‌های منبع باز برای سیستم‌های اطلاعاتی

۲. دیتا مارت چیست؟

این سوال مصاحبه ارزیابی می کند که آیا شما پیشینه قوی در مدل سازی داده ها دارید و اصول اولیه را درک می کنید. توضیح ویژگی‌های یک دیتامارت می‌تواند  توجه شما را به جزئیات نشان دهد، و یک پاسخ متمرکز نشان می‌دهد که ارزش بهبود زمان پاسخ‌دهی کاربر نهایی را درک می‌کنید.

به عنوان مثال:  “برای یکی از اولین پروژه های من، مشتری به ما مراجعه کرد که به روشی سریعتر برای دسترسی به داده ها با هزینه کم نیاز داشت. من از data  mart استفاده کردم که ساختاری خاص برای انبارهای داده و زیرمجموعه ای از آنها است. این یک مخزن است. اطلاعات خلاصه شده با تمرکز بر یک واحد خاص در یک کسب و کار یا سازمان که ایجاد آن آسان است.

این باعث صرفه جویی در پول مشتریان ما می شود زیرا مقرون به صرفه تر از اجرای یک انبار داده کامل است و مشتریان ما می توانند به راحتی به داده های پرکاربرد دسترسی داشته باشند. من اغلب از آن برای ردیابی مؤثر کالا یا فروش استفاده می کنم، اما فقط در یک بخش خاص از کل ساختار.”

۳. کلید مصنوعی چیست و چه زمانی می توان از آن استفاده کرد؟

مصاحبه‌کنندگان ممکن است این سوال را بپرسند تا مشخص کنند آیا می‌توانید به مشتریان در سازماندهی داده‌ها برای دسترسی سریع به اطلاعات کمک کنید. در پاسخ خود، سعی کنید تخصص خود را در مدل سازی داده ها در مقابل مدل سازی ذخیره سازی نشان دهید. شما می توانید اعتماد به نفس خود را در ایجاد مدل های پایدار که اطلاعات در دسترس مشتریان را در خود نگه می دارد، نشان دهید.

مثال:  “به عنوان یک مهندس ارشد در سمت قبلی خود، یکی از وظایف من کمک به مهندسین سطح ابتدایی با کلید مصنوعی بود. آنها نیاز به ایجاد سیستمی برای ذخیره سازی داده ها داشتند که تغییر نکند، حتی اگر مقدار آن در زمینه های دیگر تغییر نکند. یک کلید طبیعی به صورت ارگانیک به عنوان بخشی از پایگاه داده اتفاق می افتد و زمانی که دیگران تغییر می کنند یکسان تغییر می کند.کلید مشتق شده که به عنوان کلید مصنوعی یا کلید جایگزین نیز شناخته می شود، اصل پایداری را نقض می کند.

ما از کلید جانشین برای ذخیره اطلاعات بدون معنای معنایی برای مشتری خود استفاده کردیم. این به آنها اجازه می داد که فیلدهایی برای شماره تامین اجتماعی، آدرس خانه، شماره تلفن و ایمیل کارمندان داشته باشند. هنگامی که مشتری ما با یک شریک ادغام شد، ما به راحتی آن اطلاعات را انتقال دادیم زیرا از کلید جایگزین استفاده می کردیم. مهندسان سطح ابتدایی تیم به سرعت سازگار شدند و ما بعداً از آن برای مشتری خود برای پیگیری افزایش عملکرد کارکنان استفاده کردیم.”

۴. آیا همه پایگاه های داده باید به شکل سوم عادی (۳NF) باشند؟

با این سؤال، مصاحبه‌کنندگان ممکن است در حال بررسی درک شما از داده‌های عادی در مقابل غیرعادی‌شده و نحوه مدیریت مدل‌سازی داده‌ها برای بهینه‌سازی یکپارچگی داده‌ها و تنظیم  افزونگی داده‌ها باشند. در پاسخ خود، سعی کنید توانایی خود را در عادی سازی پایگاه های داده برای کاهش تکرار داده ها نشان دهید، با مثالی از نقش قبلی برای نشان دادن تجربه خود.

مثال:  “حتی به عنوان یک مهندس سطح ابتدایی، یکی از تخصص های من ۳NF بوده است. به طور معمول، پایگاه های داده سازمان برای حذف افزونگی و ایجاد دسترسی کارآمد در ۳NF قرار دارند. یکی از مشتریان ما در خرده فروشی می خواهد راهی کارآمد برای سازماندهی اطلاعات مشتریان خود داشته باشد. حتی اگر همان مشتری خریدی انجام می‌داد، مدل داده اصلی مشتری را هر بار به عنوان یک فرد متفاوت حساب می‌کرد.

با استفاده از ۳NF، یک ستون متفاوت به نام مستعار ایجاد کردیم که مشتریان را فقط یک بار می‌شمرد، اما همچنان خریدهای آن‌ها را به‌طور موثر دنبال می‌کرد. با استفاده از غیرعادی‌سازی با ۳NF برای عادی‌سازی، به مشتری خود کمک کردیم الگوهای مخارج خود را بهتر پیگیری کند و در موجودی به‌روز بماند. بسیاری از پایگاه های داده در ۳NF هستند، اما الزامی نیست که همه آنها انجام دهند.”

مرتبط:  راهنمای شما برای عادی سازی داده ها (با انواع و سوالات متداول)

۵. آیا می توانید طرحواره ستاره و برف ریزه را با هم مقایسه و مقایسه کنید؟

این سوال به شما امکان می دهد درک خود را از سازماندهی داده ها نشان دهید. طرح واره داده یک پایگاه داده ساختار آن است که به زبان رسمی که سیستم مدیریت از آن پشتیبانی می کند توضیح داده شده است. “شما” به طرحی از ساخت داده اشاره دارد. طرحواره ستاره ای شامل یک جدول واقعی با جداول ابعادی در اطراف آن است. طرحواره دانه‌های برف معمولاً همان داده‌های طرحواره ستاره را ذخیره می‌کند، اما اطلاعات ساختاری به دلیل عادی‌سازی دارند. هنگامی که به این سوال پاسخ می دهید، مشخص کنید که چه زمانی مناسب است از هر طرحی استفاده کنید.

مثال:  “طرحواره ستاره و طرح دانه برف در داده هایی که ذخیره می کنند مشابه هستند. تفاوت عمده آنها در این است که طرحواره ستاره دارای ساختار غیرعادی شده است، در حالی که طرحواره دانه برف دارای ساختار نرمال شده است. من مشتری داشتم که از طرحواره ستاره برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کرد که دقیق نبود. به دلیل افزونگی. طرحواره ستاره ای داده های واقعی، معمولا عددی را از داده های ابعادی جدا می کند. برای پرس و جوهای سریع به خوبی عمل می کند و می تواند دسترسی به اطلاعات پایه را در مقیاس وسیع فراهم کند، اما ساختار غیرعادی شده یکپارچگی داده را به خوبی اعمال نمی کند. این جنبه باعث شد تجزیه و تحلیل داده ها برای مشتری من چالش برانگیز است.

من مدل آنها را به طرح برف ریزه تبدیل کردم. طرح واره دانه های برف ساختاری چند بعدی دارد و مانند دانه های برف به نظر می رسد. داده‌های مشابه طرح‌واره ستاره‌ای را در خود دارد اما از نرمال‌سازی برای حذف افزونگی داده‌ها استفاده می‌کند. جداول بعدی در این طرح به بیش از یک تقسیم می شوند تا ظاهر دانه های برف را ایجاد کنند. مشتری من می تواند به راحتی الگوهای خرید مشتری را ردیابی کند و بر اساس اطلاعاتی که جمع آوری کرده است تصمیمات تجاری بگیرد. این راه حل تجزیه و تحلیل داده های آنها را بهبود بخشید.”