データエンジニアリングの職に就くということは、他のどのソフトウェア分野も一度に直面する必要のない、厳しい試練を乗り越えることを意味します。それは、完璧なSQL、本番レベルのPython、データモデリングの直感、分散コンピューティングの流暢さ（Spark、ウェアハウス、ETL）、そして実際のデータ量に耐えうるシステム設計です。一般的なコーディング準備は表面をなぞる程度であり、「LeetCodeをひたすら解く」というアドバイスは、面接官がゆっくりと変化するディメンションのモデリングや、偏った結合について説明するように求めた瞬間に通用しなくなります。そこで私たちは、その作業を行いました。私たちは、データエンジニアが実際に使用するリソースを評価し、重要な5つの基準で判断しました。それは、DEの面接ループとの関連性、練習の深さ、質問の現実性、フィードバックの質、そして価格です。以下に、そのランキングリストを示します。