Workflow
Онлайн-тест PySpark – оценка навыков перед приемом на работу
О чем тест?
Этот тест на PySpark оценивает уровень владения кандидатами приложениями PySpark, сосредотачиваясь на их понимании и практическом использовании API PySpark и обработке больших данных.
Охватываемые навыки
Создатель теста
Тим Функе
Инженер-программист в Telekom
Обладая восьмилетним опытом работы в Deutsche Telekom, Тим Функе не только продемонстрировал своё мастерство как инженер-программист, но и отличился как DevOps-инженер и инженер по данным. Он владеет такими технологиями, как Python, Docker и GitLab, и специализируется на объектно-ориентированном программировании (OOP), контроле качества и непрерывной интеграции и доставке (CI/CD). Знания Тима в различных языках программирования, таких как VBA и Go, демонстрируют широту его технических навыков.
Кому следует пройти этот тест?
Back-End разработчик, Инженер по Big Data, Разработчик Hadoop, Администратор Spark, Разработчик Spark, Тестировщик Spark
Описание
PySpark - это библиотека Python для Apache Spark, открытого фреймворка для анализа данных и кластерных вычислений. Она предоставляет интерфейс для программирования Spark с помощью Python, и особенно полезна при обработке больших данных, когда скорости производительности Python недостаточно.
Этот тест на PySpark разработан для оценки способностей кандидатов использовать PySpark, оптимизируя его функциональность для задач обработки и анализа данных. Тест оценивает их навыки в RDD операциях PySpark, DataFrame'ах, Spark SQL и библиотеке MLlib. Кроме того, он проверяет их понимание техник оптимизации при обработке больших данных, таких как разделение и кэширование.
Кандидаты, показавшие себя в этом тесте, демонстрируют глубокое понимание функционала PySpark и умение использовать его для эффективной обработки и анализа данных на большом масштабе. Эти навыки критически важны для специалистов по данным, инженеров по данным и любых ролей, связанных с обработкой значительных объемов данных.
Этот тест на PySpark разработан для оценки способностей кандидатов использовать PySpark, оптимизируя его функциональность для задач обработки и анализа данных. Тест оценивает их навыки в RDD операциях PySpark, DataFrame'ах, Spark SQL и библиотеке MLlib. Кроме того, он проверяет их понимание техник оптимизации при обработке больших данных, таких как разделение и кэширование.
Кандидаты, показавшие себя в этом тесте, демонстрируют глубокое понимание функционала PySpark и умение использовать его для эффективной обработки и анализа данных на большом масштабе. Эти навыки критически важны для специалистов по данным, инженеров по данным и любых ролей, связанных с обработкой значительных объемов данных.
Обзор
Создатель теста
Тим Функе
Инженер-программист в Telekom
Обладая восьмилетним опытом работы в Deutsche Telekom, Тим Функе не только продемонстрировал своё мастерство как инженер-программист, но и отличился как DevOps-инженер и инженер по данным. Он владеет такими технологиями, как Python, Docker и GitLab, и специализируется на объектно-ориентированном программировании (OOP), контроле качества и непрерывной интеграции и доставке (CI/CD). Знания Тима в различных языках программирования, таких как VBA и Go, демонстрируют широту его технических навыков.