2023年のトップのAmazonインタビューの質問と回答

Amazon は、世界中から従業員を雇用する世界最大の e コマース企業です。 Amazon は最も才能のある人々と協力し、雇用を信じています

ふさわしい候補者。 Amazon の根底にある動機は、さまざまな民族や背景を持つ人々を巻き込むことで、会社の範囲を広げることでした。 このマントラは、最大の e コマース企業の成功の理由です。

Amazon のような有名な企業の面接プロセスは、志望者にとっては気が遠くなるようなものです。 Amazon のインタビュー体験に対するこの緊張はある程度正当化されますが、これから何が起こるかについて前例のある知識があれば、もう大丈夫です。 この記事では、準備プロセスに役立つ 2022 年の Amazon インタビューの上位の質問と回答を見ていきます。

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アマゾンの面接プロセス

まず、Amazon の面接プロセスは次のステップに分かれています。

• 最初のステップは、候補者のスクリーニングを再開することです。 候補者は、LinkedIn または会社のメイン Web サイトで、希望するポジションに応募できます。
• 応募書類を注意深く確認した後、必要なスキル セットをお持ちの場合は、すぐにご連絡いたします。
• 履歴書審査の後、コーディングテストを受けます。 採用担当者は、Amazon の仕事に応募する際に役立つはずの技術的能力を見たいと考えています。 一連のコーディングの質問と、完了するための限られた期間が与えられます。
• 前の 2 回のラウンドをクラックした場合は、2 回の面接に参加するよう求められます。

Amazon の質問のほとんどは、適用されるポジションと技術的スキルに関連しています。 したがって、受験者は、主題の基本的および高度な理解を公平に共有する必要があります。 Amazon の面接でよく聞かれる質問を詳しく見ていきましょう。

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トップのAmazonインタビューの質問と回答

Q.1 DBMS の機能は何ですか?

答え。 DBMS (データベース管理システム) は、エンドユーザーとデータベース間のインターフェイスであり、データベース内のデータを格納、作成、取得、および更新するためのアクセスを許可します。 システムのクラッシュやデータの盗難から情報を保護します。 また、異なるユーザーを区別することもできます。

Q.2 BFSとは何ですか?

答え。 幅優先の調査は、ルート ノードからグラフを横断し、すべての隣接ノードを探索するアルゴリズムです。 その後、さらに他の未踏のノードを探索します。 指定されたプロパティを満たすノードのツリー データを検索するために使用されます。 検出されたが探索されていないすべての子ノードを追跡する追加メモリと呼ばれるキューが必要です。 グラフを横断する方法は多数ありますが、BFS は最も一般的なアプローチの 1 つです。

Q.3 データ構造とは？

答え。 データ構造は、すべてのデータを格納および編成するストレージです。 誰もが簡単にデータにアクセスし、スムーズかつ効率的に更新できるように、データをコンピューターに配置するアプローチです。 各要素が前の要素に関連付けられている情報を順番に格納します。 プロジェクトに応じて、システムに最も適したデータ構造を選択できます。 たとえば、配列データ構造を選択して、データを順番に並べることができます。 その他の例としては、リスト、キュー、スタックなどがあります。

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Q.4 検索操作とは何ですか?

答え。 検索操作とは、検索対象の要素を指します。 データがキー値より小さいルート ノードから検索を開始します。 そこから、左側のサブツリー内の要素を検索できます。 検索演算子は、検索の焦点を弱めるために検索エンジン クエリで使用されます。

Q.5 ハッシングとは何ですか?

答え。 ハッシュは、キーを別の値に変換するプロセスです。 ハッシュ関数は、数学アルゴリズムを使用して新しい値を生成し、ハッシュ値またはハッシュを作成します。 たとえば、ハッシュ テーブルを使用してキー値を指定することにより、データ インデックスが見つかる連想データ ストレージを生成できます。 適切なハッシュは元のキーに戻すことはできません。これは、一方向ハッシュ アルゴリズムとも呼ばれます。

Q.6 コレクション API とは何ですか?

答え。 コレクション API は、オブジェクトのコレクションを表現および操作する統合フレームワークであり、表現の詳細とは無関係に操作できます。 コレクション API の利点は次のとおりです。

• 無関係なデータ間の相互運用性を提供します
• API の学習、設計、実装に必要な労力を軽減します。
• ソフトウェアの再利用を容易にします

Q.7 Java のパッケージの利点をいくつか挙げてください。

答え。 Java のパッケージのいくつかの利点は次のとおりです。

• パッケージは名前の衝突を避ける
• クラスは、パッケージの外に表示される場合でも、パッケージに表示されるフィールドのみを持つことができます。
• アクセス制御が容易になります。
• パッケージで使用されているが、パッケージの外部では見えない非表示のクラスを作成することもできます。

Q.8 クラスカル アルゴリズムはどのように機能しますか?

答え。 クラスカルのアルゴリズムは、連結加重グラフの最小スパニング ツリーを決定します。 グラフをフォレストとして扱い、各ノードには個別のツリーがあります。 クラスカル アルゴリズムの主な目的は、エッジのサブサイドを見つけることです。

Q.9 グラフとツリーの違いは何ですか?

答え。 ツリーは、ノードとエッジで構成される非線形データ構造です。 ツリーには、ルートと呼ばれる一意のノードもあります。 ツリーは複数の子ノードを持つことができます。 バイナリ ノードでは、各ノードは 2 つの子ノードで構成されます。 木は循環を形成できません。

グラフも非線形データであり、頂点/ノードとエッジのセットです。 ツリーとは異なり、グラフには一意のノードやルートがありません。 各ノードにはいくつかのエッジがあり、グラフもサイクルを形成できます。

Q.10 少なくとも 4 種類の索引付けを述べてください。

答え。 さまざまな目的のために、さまざまな種類のインデックスを作成できます。 これらは：-

• 一意のインデックス: インデックス キーに一意性を適用します
• 双方向インデックス: 順方向および逆方向のスキャンが可能
• クラスター化インデックス: このインデックスは、キーの順序でテーブルを横断するクエリのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます
• 式ベースのインデックス: インデックス付きの式でクエリを効果的に評価します

Q.11 お金と仕事、どっちが大事？

答え。 Amazon 面接の行動に関する質問とも呼ばれるいくつかの性格に関する質問は、技術的な質問とは別に、面接担当者によって質問されることもあります。 ここでは、完全に論理的でありながら、自分の見解を提示する必要があります。 たとえば、仕事はあなたの個性と生産性を向上させ、影響力を高めるため、お金よりも重要であると言えます。 仕事をすることで、継続的に即興で成長し、最終的に満足をもたらす旅を大切にすることができます。

Q.12 プロジェクトを未完成のまま放置したことはありますか? どのように対処しましたか？

答え。 何らかの理由で未完了のままになっているプロジェクトに取り組み始めたときのことを考えてみてください。 それはあなたの前の大学またはあなたの個人的な生活のインスタンスからのものである可能性があります. たとえば、前の会社で開始し、ほぼ完了したプロジェクトについて言及できます。 しかし、クライアントからの成果物に技術的な問題や変更があると、不完全になります。 次に、締め切りを延長する、従業員を増やす、他の部門と協力するなど、自分の仕事に対する責任と説明責任があることを適切に強調するその他の理由で、状況にどのように対処しているかを述べてください。

Q.13 階乗を求めるコードを書きなさい。

答え。 ループを使用した階乗計画法

#include<stdio.h>

int main()

{

int i、事実= 1、番号;

printf(“数字を入力してください: “);

scanf(“%d”,&number);

for (i=1;i<=number;i++){

事実=事実*私;

}

printf(“%d の階乗は: %d”,number,fact);

0 を返します。

}

Q.14 C++ のクラスとオブジェクトは何ですか?

答え。 クラスは、データ メンバーと関数を保持する使いやすいデータ型です。 その後、そのクラスのインスタンスを作成することでアクセスして使用できます。

オブジェクトはクラスのインスタンスです。 新しいキーワードを使用して作成されます。 クラス メンバーは、生成時にオブジェクトにコピーされます。

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結論

大手 e コマース企業である Amazon には、候補者を評価するための厳格なパラメーターがあります。 それでも、適切な準備とスキルセットがあれば、組織内での居場所を確実に見つけることができます。 この記事では、Amazon から尋ねられる可能性が最も高いインタビューの質問を取り上げます。 これらの質問により、Amazon の面接で何を期待し、何を取り入れなければならないかについての詳細な洞察が得られることを願っています。