KT NexR Data Architect 1차 실무면접 후기(Feat.서류전형 합격)

또 KT계열사의 면접을 보고 왔답니다.

 

앞에 건물말고 뒤에 있는 KT건물에서 진행되었습니다.

 

서류 질문 같은경우 다른 회사와 다른 점이 많아서 처음부터 새로 써야하는 경우도 있었습니다.

 

Data Architect면접을 준비하면서 공부했던 내용 공유드립니다!

 

데이터 아키텍트란 어떤 일을 하는 사람인가?

DB 관리와 데이터 모델링 등 DB 관련 업무에 대한 경험과 이해를 바탕으로 DB 분야의 최상위의 엔지니어이며 최종 사용자에게 보이지 않는 영역까지 데이터를 다루는 전문가라고 생각합니다.

 

개체 - 정보를 가지고 있는 독립적인 실체(ex. 직원), 속성 - 직원번호, 이름

ER모델 - Entity(개체)와 개체 간의 관계를 표현한 모델

스키마 - 데이터베이스를 구성하는 개체, 속성, 관계 및 데이터 조작시 데이터 값들이 갖는 제약조건 등을 나타내는 데이터 사전이라고 생각합니다.

 

데이터 모델링

개념적 모델링 - 개체와 개체들 간의 관계에서 ER다이어그램을 만드는 과정

논리적 모델링 - ERD를 사용하여 관계 스키마 모델을 만드는 과정

물리적 모델링 - 관계 스키마 모델의 물리적 구조를 정의하고 구현하는 과정

 

외부스키마 - 프로그램의 데이터 구조

개념스키마 - 데이터베이스의 논리적 구조(ex.속성의 char, int같은 구조표현)

내부스키마 - 데이터베이스의 물리적 구조(ex.속성의 물리적인 바이트 구조표현)

 

메타 데이터 - 데이터를 설명하는 데이터

 

이상현상(anomaly)

삭제 이상 - 다른 정보까지 같이 삭제되는 현상

삽입 이상 - 해당하는 값이 없어 NULL을 입력해야 하는 현상

수정 이상 - 중복된 데이터의 일부만 수정되어 일어나는 데이터 불일치 현상

 

SQL튜닝

- 가능하면 커서를 피해라

- 임시 테이블을 현명하게 사용

- 그룹핑 쿼리를 사용할 때 having보다 where절에서 데이터 필터링

- in대신 exists를 사용

 

ETL - 추출, 변환, 적재

저장된 데이터를 변형하여 요구사항에 맞게 다른 곳으로 이동하는 방식으로 알고있습니다.

 

표준화 - 유일성이 있어야하고 모든 사용자들이 통일된 단어로 사용하게 하는 방법

 

하둡 - 데이터 분산저장과 분석을 위한 분산 컴퓨팅 솔루션 (+마스터, 슬레이브 구조)

 

하둡 분산 파일 시스템(HDFS)와, 맵리듀스(Map Reduce) 차이

HDFS - 분산되어있는 서버에 저장하는 솔루션

Map Reduce - 분산되어 저장된 대용량 데이터를 병렬로 처리하는 솔루션

 

하둡 에코시스템 정의 - 하둡에서 데이터를 분석, 유지, 저장, 관리 할 때 필요한 모든 프로그램

하둡 에코시스템 - 데이터 분석, 데이터 마이닝 , 데이터 수집 등

 

NoSQL - key-value의 단순하고 수평적 확장에 용이

 

 

면접질문

이번에도 자기소개서 기반으로 질문과 관련 업무 경험에 대한 질문이 대부분이었습니다.

추가적으로, 본인이 뭘 잘할 수 있는지도 여쭤보신 것 같습니다.

3대3 면접이었고 같은 조에 잘하시는 분이 계셔서 저는 너무 쫄았습니다..

 

이번에도 좋은 경험이 되었습니다...

 

들어가서 대기할 때 탄산수도 주시더라고요.

면접 분위기는 편했습니다!

 

그래도 대기업 서류가 붙는 사람이니까 어디든 갈수있지 않을까?