90 из Fortune 100 используют Splunk.
Splunk превращает машинные данные в ответы. Он может дать вам ответы, необходимые для решения самых сложных задач в области ИТ, безопасности и бизнеса - с возможностью развертывания локально, в облаке или с помощью гибридного подхода. В современном мире, где машинные данные генерируются каждую секунду, очень важен такой инструмент, как Splunk. Существует около 1900+ приложений Splunk, которые помогут вам получать данные с машин и получать от них информацию. Splunk - хорошее место не только для специалистов по данным, потому что их продукт считывает так много данных, но и как инструмент, который используют специалисты по данным. Эта интересная динамика делает целесообразным строить карьеру в области Data Science в Splunk.
Процесс собеседования
Их процесс собеседования состоит из задачи по кодированию в тесте кодер-пад. После того, как вы пройдете тест, вас ждет собеседование на месте. В интервью на месте есть три интервью, посвященных инженерии данных, анализу и машинному обучению. Затем следует встреча / обед с менеджером в конце четвертого собеседования. Splunk занимается построением конвейеров ETL, и вопросы, связанные с этими аспектами, очень важны.
Важное прочтение
- Использование ML для обнаружения аномалий: Splunk conf paper
- Набор инструментов Splunk ML: Machine Learning Toolkit 4.0
- Блог Splunk ML: Блог по машинному обучению
Вопросы, связанные с искусственным интеллектом и наукой о данных
- Напишите функцию обратного преобразования строковых элементов в массив.
- Реализуйте дерево AVL.
- Как вы оптимизируете параметры модели во время построения модели?
- Найдите максимум массива.
- Как работает алгоритм K-средних?
- Создайте сервер организационной диаграммы. Сервер (желательно многопоточный) читает образец файла, содержащий данные о сотрудниках.
- Что привлекло вас в Splunk и побудило вас подать заявку на эту должность?
- В чем разница между объединением и связью?
- Что такое конвейер ETL?
- В чем разница между столбчатым графиком и гистограммой?
Размышляя над вопросами
Наука о данных встроена в продукт Splunk. Через приложение проходит огромное количество данных, которые объясняют некоторые из часто задаваемых вопросов. Визуализация данных и аналитика - это суть этого интервью. Хорошее знание ETL и умение рассказывать истории о данных, несомненно, обеспечат вам работу в крупнейшем в мире потребителе машинных данных.
Подпишитесь на нашу рассылку Acing AI, я обещаю не спамить и БЕСПЛАТНО!
Единственная мотивация этой статьи в блоге - узнать о Splunk и его технологиях, которые помогают людям вникнуть в него. Все данные получены из общедоступных онлайн-источников. Я стремлюсь сделать этот документ живым, чтобы в него всегда можно было включить любые обновления и предлагаемые изменения. Пожалуйста, оставьте соответствующий отзыв.
