개발자 기술 면접 질문 모음 (자료구조, 데이터베이스, 운영체제, 네트워크, 머신러닝, 정보보안)

안녕하세요? 오늘은 제가 기술면접을 준비하면서 받았던 & 준비했던 & (정처기 조금?!) 질문과 개념들로 만들어본 질문 리스트입니다! 정답은 한번 직접 찾아가며 공부하시면 좋을 것 같습니다. ^_^

의미 없는...; 사진... 그냥 보고가세여

 

Database

• 정규화란? 정규화의 상세 단계는?
• 데이터베이스에서 이상이란? 이상은 왜 발생하는가? 그 종류는?
• 인덱스란? 언제 인덱스를 만드는 것이 좋을까?
• 트랜젝션이란? 트랜젝션의 네가지 특성은?
• 파티션이란?
• 뷰란?
• 반정규화란?
• 데이터베이스 스키마란?
• NoSQL이란?
• NoSQL에서 정규화를 할 수 있을까? 그 이유는?
• join이란? join의 원리는?
• 프로시저/트리거/사용자정의 함수 

Network

• OSI 7계층이란? 각 계층은?
• TCP/IP란?
• TCP와 UDP 비교
• 프로토콜이란?
• IPv4와 IPv6의 비교. 각각의 비트수와 전송 방식은?
• VPN이란?
• DNS란?
• http는 어디 계층의 프로토콜인가? http와 https의 차이점은?
• LAN과 WAN의 차이점
• Http, ftp, telent 등 주요 포트 넘버는?
• MAC 주소란?

OS

• critical section에 두 프로세스가 동시에 접근하려 할 때 발생하는 문제점은? 이를 어떻게 해결할 수 있을까?
• virtual memory란?
• 프로세스와 스레드의 차이는?
• 페이징 기법과 세그멘테이션 기법의 차이는?
• 교착상태란?
• CPU 스케줄링에는 크게 선점형과 비선점형이 있다. 각각에서 하나의 알고리즘을 선택해 설명하자면?
• 기아(starvation) 현상이란? 이를 어떻게 해결할 수 있을까?
• 컴퓨터 부팅 과정은?
• 리눅스에서 커널이란? 커널의 특징은?
• 컴파일러란? 컴파일러와 인터프리터의 차이는?
• LRU란?

여러가지..!?

• REST란? SOAP과의 차이점은?
• Git이란 무엇인가? Git의 장점은?
• JVM이란?
• AJAX란?
• 세션이란?
• 디자인 패턴이란? MVC 모델은?
• 디자인 패턴 중 singleton이란?
• 메모리 영역에서 힙, 스택에 대해서 설명하자면?
• 크론 표현식이란?
• 응집도와 결합도는 각각 무엇인가? 그 차이는?
• DAO/VO란? DTO는?
• Agile 개발 방법론이란?
• 함수형 프로그래밍이란?

컴퓨터 구조

• hdd와 ssd의 차이는?
• 캐시란?
• CPU의 구조는?
• GPU란?
• 파이프라이닝이란?
• 슈퍼스칼라란?
• 메모리 계층의 구조는 어떻게 되어있는가?
• RISC란? CISC와의 차이점은?
• 컴파일러란?
• 메모리의 구조는? (데이터, 스택, 힙~)

자료구조/프로그래밍

• BFS, DFS란?
• Queue란? Stack이란?
• 다이나믹 프로그래밍이란?
• 오버로딩과 오버라이딩의 차이점은?
• 상속이란?
• 객체지향 프로그래밍이란? 객체지향 프로그래밍의 3대 특징은?
• 인터페이스와 추상클래스 각각의 특징과 차이점은?
• Call by value, call by reference는 각각 무엇인가?
• static의 의미는?
• garbage collection이란?
• 그래프를 정의한다면?
• 해싱이란?
• priority queue란?
• 정렬 알고리즘에는 무엇이 있는가? 그 중 하나를 구현한다면?

데이터 엔지니어링

• 빅데이터의 3요소는?
• 데이터 엔지니어링이란?
• ETL이란?
• 맵리듀스란?
• 하둡이란?
• 스파크란?
• RDD란?
• HDFS란? HDFS에서 파일을 읽고 쓰는 과정을 말해주세요
• HDFS에서 블록을 크게 설정하는 것이 좋을까 작게 설정하는 것이 좋을까? 그 이유는?
• 네임 노드란?
• 도커란? 쿠버네티스란? 둘의 차이는?

정보보안

• 정보보안의 3요소는?
• SQL Injection이란?
• XSS란?
• 블록체인이란?
• 암호화 알고리즘의 종류와 대표적인 기법들에 대해서 설명하자면?

머신러닝 / 딥러닝

• 머신러닝과 딥러닝의 차이점은?
• 머신러닝을 3가지로 분류한다면?
• Cross validation이란?
• gradient descent에 대해서 가능한 자세하게 설명한다면?
• 모델의 성능 평가 지표에는 무엇이 있는가?
• 하이퍼파라미터 튜닝은 어떻게 할 수 있을까?
• normalization과 regularization의 차이는?
• batch normalization이란? 어떻게 동작하는가?
• Activation Function에서 RELU함수를 많이 사용하는 이유는?
• Max Pooling을 하는 이유는?
• Global Average pooling이란?
• SVM이란?
• overfitting이란?
• CNN의 장점은?
• 로지스틱 회귀란? 언제 로지스틱 회귀를 사용할 수 있을까?
• Local Minima를 해결하는 방법은?
• gradient vanishing이 생기는 이유는? 이를 해결할 수 있는 방법은 무엇이 있을까?
• back propagation이란?
• word2vec의 원리는?
• auto encoder에 대해서 설명한다면?
• sgd와 momentum에 대해서 설명해주세요
• cost function이란?
• activation function을 사용하는 이유는?
• 차원의 저주란?
• l2, l1 정규화란?
• 앙상블을 사용하는 이유는?
• CAM이란?
• 원-핫 인코딩이란?
• n-gram은 무엇인가요?
• stop words란? 왜 stop words를 제거해야 하나요?
• weight initialization이란? 어떤 방법들이 있는가?
• 협업 필터링이란?
• GAN이란?
• 엔트로피란?
• accuracy, recall, precision이란? 각각은 언제 사용하는 것이 좋을까?
• k-fold cross validation이란?
• likelihood란? 이를 정규분포에서 어떻게 설명할 수 있을까?