面試職位之前，往往需要進行充分的準備，從理論知識到專業技能。

但是，作為數據工程師，每個人的側重方向都不盡相同。那么，面對浩如煙海的準備材料時，數據工程師該如何有效率地準備面試呢？

對此，來自coriers，有著許多頂級科技公司（如Amazon和Capital One）采訪經驗的Ben R.整理了一份面試練習清單，希望能給你們提供幫助。

編程語言練習

數據工程師是與數據庫打交道的職位，而SQL作為數據庫語言，便成為了數據工程師面試過程中繞不開的話題。

而學習往往循序漸進的。

首先是熟悉使用SQL去解決各類常見的簡單問題：

這些問題囊括了各種類型：匯總、關聯、分析等等，有些還涉及部分復雜邏輯。

很簡單嗎？那就進行如下的進階練習吧。要是稍微吃力的話，不妨先看看“SQL-Video”里的相關內容。

除去SQL外，由于數據工程師工作的廣泛性，數據工程師往往還需要準備其他的幾類編程語言。

比如Python顯然是目前數據科學的首選語言，雖然關于Python還是R曾有過爭論。

又比如，如果進行較多的Hadoop，則Java則是更為得力的助手。

而Scala，也逐漸成為數據科學中第二重要的語言。

排列優先級大體如下：SQL、Scala、Python和Java。

算法與數據結構

在完成了編程語言的準備后，在編程問題上，算法結構與數據語言是極其常見的考察方向。

在進入相關學習之前，且讓我們先完成幾個小問題：

現在如果你已經完成了這8個問題，那就讓我們開始回顧并學習“Algorithms And Data Structures Videos”、“Algorithms”、“Big O Notation”和“Some Interview Walk Throughs”里面的內容吧。

學習之后，檢驗學習成果是必不可少的：

運行編程

此外，運行編程是編程問題方面考察的另一種形式，但是卻是較難準備的，主要因為他沒有典型的題目，更多是來源于考官的“即興發揮”。

不過，仍然有一些非常適合準備的問題。

系統設計

系統設計問題并不常見，但是也是需要準備一下，以防止考官們的“心血來潮”。

做完這些功課，數據工程師的面試學習就大體完成了。

最后，祝大家面試順利，offer多多。