面试职位之前，往往需要进行充分的准备，从理论知识到专业技能。
但是，作为数据工程师，每个人的侧重方向都不尽相同。那么，面对浩如烟海的准备材料时，数据工程师该如何有效率地准备面试呢？
对此，来自coriers，有着许多顶级科技公司（如Amazon和Capital One）采访经验的Ben R.整理了一份面试练习清单，希望能给你们提供帮助。
编程语言练习
数据工程师是与数据库打交道的职位，而SQL作为数据库语言，便成为了数据工程师面试过程中绕不开的话题。
而学习往往循序渐进的。
首先是熟悉使用SQL去解决各类常见的简单问题：
这些问题囊括了各种类型：汇总、关联、分析等等，有些还涉及部分复杂逻辑。
很简单吗？那就进行如下的进阶练习吧。要是稍微吃力的话，不妨先看看“SQL-Video”里的相关内容。
除去SQL外，由于数据工程师工作的广泛性，数据工程师往往还需要准备其他的几类编程语言。
比如Python显然是目前数据科学的首选语言，虽然关于Python还是R曾有过争论。
又比如，如果进行较多的Hadoop，则Java则是更为得力的助手。
而Scala，也逐渐成为数据科学中第二重要的语言。
排列优先级大体如下：SQL、Scala、Python和Java。
算法与数据结构
在完成了编程语言的准备后，在编程问题上，算法结构与数据语言是极其常见的考察方向。
在进入相关学习之前，且让我们先完成几个小问题：
现在如果你已经完成了这8个问题，那就让我们开始回顾并学习“Algorithms And Data Structures Videos”、“Algorithms”、“Big O Notation”和“Some Interview Walk Throughs”里面的内容吧。
学习之后，检验学习成果是必不可少的：
运行编程
此外，运行编程是编程问题方面考察的另一种形式，但是却是较难准备的，主要因为他没有典型的题目，更多是来源于考官的“即兴发挥”。
不过，仍然有一些非常适合准备的问题。
系统设计
系统设计问题并不常见，但是也是需要准备一下，以防止考官们的“心血来潮”。
做完这些功课，数据工程师的面试学习就大体完成了。
最后，祝大家面试顺利，offer多多。
