Top 20 des questions et réponses les plus populaires sur la modélisation des données [Pour les débutants et les expérimentés]

La science des données est l'un des domaines de carrière les plus lucratifs sur le marché du travail actuel. Et à mesure que la concurrence s'intensifie, les entretiens d'embauche deviennent de plus en plus innovants de jour en jour. Les employeurs veulent tester les connaissances conceptuelles des candidats et leur compréhension pratique des sujets pertinents et des outils technologiques. Dans ce blog, nous discuterons de quelques questions d'entretien pertinentes sur la modélisation des données pour vous aider à faire une première impression puissante !

Principales questions et réponses de l'entretien de modélisation des données

Voici 20 questions d'entretien sur la modélisation des données ainsi que des exemples de réponses qui vous guideront à travers les niveaux débutant, intermédiaire et avancé du sujet.

1. Qu'est-ce que la modélisation des données ? Lister les types de modèles de données.

La modélisation des données consiste à créer une représentation (ou modèle) des données disponibles et à les stocker dans une base de données.

Un modèle de données comprend des entités (telles que des clients, des produits, des fabricants et des vendeurs) qui donnent lieu à des objets et des attributs que les utilisateurs souhaitent suivre. Par exemple, un nom de client est un attribut de l'entité client. Ces détails prennent en outre la forme d'un tableau dans une base de données.

Il existe trois types de modèles de données de base, à savoir :

• Conceptuel : les architectes de données et les parties prenantes commerciales créent ce modèle pour organiser, étendre et définir les concepts commerciaux. Il dicte ce qu'un système doit contenir.
• Logique : assemblé par des architectes de données et des analystes métier, ce modèle cartographie les règles techniques et les structures de données, déterminant ainsi la mise en œuvre du système, quel que soit un système de gestion de base de données ou un SGBD.
• Physique : les architectes et les développeurs de bases de données créent ce modèle pour décrire comment le système doit fonctionner avec un SGBD spécifique.

2. Qu'est-ce qu'un tableau ? Expliquez les faits et le tableau des faits.

Un tableau contient des données en lignes (alignements horizontaux) et en colonnes (alignements verticaux). Les lignes sont également appelées enregistrements ou tuples, tandis que les colonnes peuvent être appelées champs.

Un fait est des données quantitatives comme les « ventes nettes » ou le « montant dû ». Une table de faits stocke des données numériques ainsi que certains attributs de tables dimensionnelles.

3. Qu'entendez-vous par (i) dimension (ii) granularité (iv) parcimonie des données (v) hachage (v) système de gestion de base de données ?

(i) Les dimensions représentent des données qualitatives telles que la classe et le produit. Par conséquent, une table dimensionnelle contenant des données de produit aura des attributs tels que la catégorie de produit, le nom du produit, etc.

(ii) La granularité fait référence au niveau d'informations stockées dans une table. Il peut être élevé ou faible, les tables contenant respectivement des données au niveau des transactions et des tables de faits.

(iii) La parcimonie des données désigne le nombre de cellules vides dans une base de données. En d'autres termes, il indique la quantité de données dont nous disposons pour une entité ou une dimension particulière dans le modèle de données. Des informations insuffisantes conduisent à de grandes bases de données car plus d'espace est nécessaire pour enregistrer les agrégations.

(iv) La technique de hachage aide à rechercher des valeurs d'index pour récupérer les données souhaitées. Il est utilisé pour calculer l'emplacement direct des enregistrements de données à l'aide de structures d'index.

(v) Un système de gestion de base de données (SGBD) est un logiciel comprenant un groupe de programmes pour manipuler la base de données. Son objectif principal est de stocker et de récupérer les données des utilisateurs.

4. Définissez Normalisation. Quel est son objectif?

La technique de normalisation divise les grandes tables en plus petites, les reliant à l'aide de différentes relations. Il organise les tables de manière à minimiser la dépendance et la redondance des données.

Il peut y avoir cinq types de normalisations, à savoir :

• Première forme normale
• Deuxième forme normale
• Troisième forme normale
• Boyce-Codd quatrième forme normale
• Cinquième forme normale

5. Quelle est l'utilité de la dénormalisation dans la modélisation des données ?

La dénormalisation est utilisée pour construire un entrepôt de données, en particulier dans des situations impliquant une forte implication de tables. Cette stratégie est utilisée sur une base de données préalablement normalisée.

6. Élucidez les différences entre la clé primaire, la clé primaire composite, la clé étrangère et la clé de substitution.

Une clé primaire est un pilier dans chaque table de données. Il désigne une colonne ou un groupe de colonnes et permet d'identifier les lignes d'un tableau. La valeur de la clé primaire ne peut pas être nulle. Lorsque plusieurs colonnes sont appliquées en tant que partie de la clé primaire, on parle de clé primaire composite.

D'autre part, une clé étrangère est un groupe d'attributs qui vous permet de lier des tables parent et enfant. La valeur de clé étrangère dans la table enfant est référencée en tant que valeur de clé primaire dans la table parent.

Une clé de substitution est utilisée pour identifier chaque enregistrement dans les situations où les utilisateurs n'ont pas de clé primaire naturelle. Cette clé artificielle est généralement représentée sous la forme d'un nombre entier et ne donne aucune signification aux données contenues dans la table.

7. Comparez le système OLTP avec le processus OLAP.

OLTP est un système transactionnel en ligne qui s'appuie sur des bases de données traditionnelles pour effectuer des opérations commerciales en temps réel. La base de données OLTP a des tables normalisées et le temps de réponse est généralement de l'ordre de quelques millisecondes.

Inversement, OLAP est un processus en ligne destiné à l'analyse et à la récupération de données. Il est conçu pour analyser de grands volumes de mesures commerciales par catégorie et attributs. Contrairement à OLTP, OLAP utilise un entrepôt de données, des tables non normalisées et fonctionne avec un temps de réponse de quelques secondes à quelques minutes.

8. Répertoriez les conceptions de schéma de base de données standard.

Un schéma est un diagramme ou une illustration des relations et des structures de données. Il existe deux conceptions de schéma dans la modélisation des données, à savoir le schéma en étoile et le schéma en flocon de neige.

• Un schéma en étoile comprend une table de faits centrale et plusieurs tables de dimension qui lui sont connectées. La clé primaire des tables de dimension est une clé étrangère dans la table de faits.
• Un schéma en flocon de neige a la même table de faits que le schéma en étoile mais à un niveau de normalisation plus élevé. Les tables de dimension sont normalisées ou comportent plusieurs couches, ce qui ressemble à un flocon de neige.

9. Expliquer les données discrètes et continues.

Les données discrètes finies et définies, telles que le sexe, les numéros de téléphone, etc. D'autre part, les données continues changent de manière ordonnée ; par exemple, l'âge, la température, etc.

10. Que sont les algorithmes de regroupement de séquences et de séries chronologiques ?

Un algorithme de clustering de séquences collecte :

• Séquences de données ayant des événements, et
• Chemins connexes ou similaires.

Les algorithmes de séries chronologiques prédisent des valeurs continues dans les tableaux de données. Par exemple, il peut prévoir les chiffres des ventes et des bénéfices en fonction des performances des employés au fil du temps.

Maintenant que vous avez rafraîchi vos bases, voici dix autres questions fréquemment posées sur la modélisation des données pour votre pratique !

11. Décrivez le processus d'entreposage de données.

L'entreposage de données connecte et gère les données brutes provenant de sources hétérogènes. Ce processus de collecte et d'analyse de données permet aux entreprises commerciales d'obtenir des informations significatives à partir d'emplacements variés en un seul endroit, ce qui constitue le cœur de la Business Intelligence.

12. Quelles sont les principales différences entre un magasin de données et un entrepôt de données ?

Un magasin de données permet des décisions tactiques pour la croissance de l'entreprise en se concentrant sur un seul domaine d'activité et en suivant un modèle ascendant. D'autre part, un entrepôt de données facilite la prise de décision stratégique en mettant l'accent sur plusieurs domaines et sources de données et en adoptant une approche descendante.

13. Mentionnez les types de relations critiques trouvées dans les modèles de données.

Les relations critiques peuvent être classées en :

• Identification : Connecte les tables parent et enfant avec une ligne épaisse. La colonne de référence de la table enfant fait partie de la clé primaire.
• Non identifiant : les tables sont reliées par une ligne pointillée, ce qui signifie que la colonne de référence de la table enfant ne fait pas partie de la clé primaire.
• Sef-récursif : une colonne autonome de la table est connectée à la clé primaire dans une relation récursive.

14. Quelles sont les erreurs courantes que vous rencontrez lors de la modélisation des données ?

Il peut être difficile de créer des modèles de données étendus. Les risques d'échec augmentent également lorsque les tables dépassent 200. Il est également essentiel que le modélisateur de données ait une connaissance pratique adéquate de la mission commerciale. Sinon, les modèles de données risquent de se détraquer.

Les clés de substitution inutiles posent un autre problème. Elles ne doivent pas être utilisées avec parcimonie, mais uniquement lorsque les clés naturelles ne peuvent pas remplir le rôle de la clé primaire.

On peut également rencontrer des situations de dénormalisation inappropriée où le maintien de la redondance des données peut devenir un défi considérable.

15. Discutez du SGBD hiérarchique. Quels sont les inconvénients de ce modèle de données ?

Un SGBD hiérarchique stocke les données dans des structures arborescentes. Le format utilise la relation parent-enfant où un parent peut avoir plusieurs enfants, mais un enfant ne peut avoir qu'un seul parent.

Les inconvénients de ce modèle incluent:

• Manque de flexibilité et d'adaptabilité aux besoins changeants de l'entreprise ;
• Problèmes de communication interministérielle, interinstitutions et verticale ;
• Problèmes de désunion dans les données.

16. Détaillez deux types de techniques de modélisation des données.

Entity-Relationship (ER) et Unified Modeling Language (UML) sont les deux techniques de modélisation de données standard.

ER est utilisé en génie logiciel pour produire des modèles de données ou des diagrammes de systèmes d'information. UML est un langage à usage général pour le développement et la modélisation de bases de données qui aide à visualiser la conception du système.

17. Qu'est-ce qu'une dimension indésirable ?

Une dimension indésirable est née en combinant des attributs à faible cardinalité (indicateurs, booléens ou valeurs de drapeau) en une seule dimension. Ces valeurs sont supprimées des autres tables, puis regroupées ou « mises au rebut » dans une table de dimension abstraite, qui est une méthode d'initiation de « dimensions à changement rapide » dans les entrepôts de données.

18. Citez quelques logiciels de SGBD populaires.

MySQL, Oracle, Microsoft Access, dBase, SQLite, PostgreSQL, IBM DB2 et Microsoft SQL Server font partie des outils SGBD les plus utilisés dans le domaine du développement logiciel moderne.

19. Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de la modélisation des données ?

Avantages de l'utilisation de l'exploration de données :

• Les données d'entreprise peuvent être mieux gérées en normalisant et en définissant des attributs.
• L'exploration de données permet l'intégration des données entre les systèmes et réduit la redondance.
• Cela ouvre la voie à une conception de base de données efficace.
• Il permet la coopération interdépartementale et le travail d'équipe.
• Il permet un accès facile aux données.

Inconvénients de l'utilisation de la modélisation des données :

• La modélisation des données peut parfois rendre le système plus complexe.
• Il a une dépendance structurelle limitée.

20. Expliquer l'exploration de données et l'analyse de modélisation prédictive.

L'exploration de données est une compétence multidisciplinaire. Cela implique d'appliquer des connaissances dans des domaines tels que l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et les technologies de base de données. Ici, les praticiens se préoccupent de découvrir les mystères des données et de découvrir des relations jusque-là inconnues.

La modélisation prédictive fait référence au test et à la validation de modèles qui peuvent prédire des résultats spécifiques. Ce processus a plusieurs applications dans l'IA, le ML et les statistiques.

Perspectives de carrière pour les modélisateurs de données en herbe

Que vous soyez à la recherche d'un nouvel emploi, d'une promotion ou d'une transition de carrière, le perfectionnement dans une discipline pertinente peut considérablement améliorer vos chances d'embauche.

Vous devriez envisager de consulter le programme Executive PG en science des données de IIIT-B & upGrad, créé pour les professionnels en activité et proposant plus de 10 études de cas et projets, des ateliers pratiques, du mentorat avec des experts de l'industrie, des entretiens individuels avec des mentors de l'industrie. , plus de 400 heures d'apprentissage et d'aide à l'emploi avec les meilleures entreprises.

Avec cela, nous terminons cette discussion sur les emplois et les entretiens de modélisation de données. Nous sommes certains que les données mentionnées ci-dessus modélisant les questions et les réponses des entretiens vous aideront à clarifier vos problèmes et à mieux performer dans le processus de placement !