[데이터 사이언티스트] CS 기술 면접 질문 및 답변 정리

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데이터 사이언티스트 면접에서는 데이터 분석 및 모델링 역량 외에도 컴퓨터 과학(CS)과 관련된 심도 있는 기술 지식을 평가하는 경우가 빈번하다. 이는 데이터 사이언티스트가 데이터 처리와 통계적 분석뿐 아니라 복잡한 시스템 설계, 데이터 엔지니어링, 그리고 대규모 데이터의 효율적 관리에 이르는 포괄적인 능력을 갖추어야 하기 때문이다. 따라서, 관련 면접에서 나올 수 있는 질문과 답변들에 대해 정리해보고자 한다.

1. 데이터 구조 및 알고리즘 관련 질문

질문 1: 배열(Array)과 연결 리스트(Linked List)의 차이점을 논하라.

답변:

배열: 메모리가 연속적으로 할당되므로 요소에 인덱스로 빠르게 접근(O(1))할 수 있다. 그러나 크기가 고정적이며, 삽입과 삭제가 비효율적(O(n))이다. 또한, 메모리 재할당 비용이 발생할 수 있다.
연결 리스트: 요소가 포인터로 연결되며 동적 메모리 할당이 가능하다. 삽입과 삭제가 효율적(O(1), 특정 노드에서의 작업 기준)이지만, 특정 요소를 탐색할 때 순차 접근만 가능하여(O(n)) 시간이 더 소요된다.

질문 2: 해시 테이블에서 충돌(Collision)을 해결하는 방법을 설명하라.

답변:

체이닝(Chaining): 동일한 해시 값을 가지는 요소들을 연결 리스트로 관리하여 충돌을 처리한다. 메모리 사용량이 증가할 수 있지만, 해시 충돌을 유연하게 처리할 수 있다.
개방 주소법(Open Addressing): 충돌 시 동일한 해시 테이블 내에서 빈 슬롯을 찾는다. 대표적인 방법으로는 선형 탐사, 이차 탐사, 이중 해싱이 있다. 다만, 해시 테이블이 꽉 차면 성능이 급격히 저하될 수 있다.

질문 3: 그래프 순회 알고리즘인 BFS와 DFS의 차이점과 활용 사례를 설명하라.

답변:

BFS(너비 우선 탐색): 큐를 사용하여 그래프의 모든 이웃 노드를 먼저 탐색한다. 최단 경로를 찾는 문제에서 유리하다.
DFS(깊이 우선 탐색): 스택(혹은 재귀 호출)을 사용하여 한 방향으로 끝까지 탐색 후 백트래킹한다. 경로 탐색 및 순열, 조합 문제에 활용된다.

2. 데이터베이스 및 SQL 관련 질문

질문 1: 정규화(Normalization)와 그 필요성에 대해 설명하라.

답변:
정규화는 데이터베이스에서 중복을 최소화하고 데이터의 무결성을 보장하기 위한 과정이다. 이는 데이터 저장 공간을 효율적으로 사용하고, 데이터 삽입, 삭제, 갱신 시 발생할 수 있는 이상 현상(Anomalies)을 방지한다. 주요 정규화 단계는 다음과 같다:

1NF(제1정규형): 각 컬럼의 값이 원자값(Atomic Value)만 포함하도록 함.
2NF(제2정규형): 부분적 함수 종속 제거.
3NF(제3정규형): 이행적 함수 종속 제거.

질문 2: SQL에서 다양한 JOIN의 종류와 활용 사례를 제시하라.

답변:

INNER JOIN: 두 테이블 간 공통된 값을 가지는 레코드만 반환한다. 예: 고객과 주문 데이터를 매칭.
LEFT JOIN: 왼쪽 테이블의 모든 레코드와 일치하는 오른쪽 테이블의 레코드를 반환하며, 일치하지 않는 경우 NULL로 채운다. 예: 고객 목록과 그들의 주문 내역.
RIGHT JOIN: 오른쪽 테이블의 모든 레코드와 일치하는 왼쪽 테이블의 레코드를 반환한다. 예: 주문 데이터와 해당 고객.
FULL OUTER JOIN: 양쪽 테이블의 모든 레코드를 반환하며, 일치하지 않는 경우 NULL로 채운다. 예: 전체 데이터 병합.

질문 3: 데이터베이스에서 인덱스(Index)의 역할과 장단점을 설명하라.

답변:

역할: 인덱스는 데이터베이스 검색 속도를 향상시키기 위해 사용된다. 테이블의 특정 열에 대한 색인을 생성하여 탐색 시간을 줄인다.
장점: 검색 성능 향상, 빠른 정렬 및 집계.
단점: 데이터 삽입, 수정, 삭제 시 추가적인 업데이트 비용 발생, 저장 공간 증가.

3. 분산 시스템 및 네트워크 관련 질문

질문 1: CAP 정리를 설명하고, 분산 시스템 설계에서 이를 고려하는 방법을 제시하라.

답변:
CAP 정리는 분산 시스템에서 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 파티션 허용성(Partition Tolerance) 중 두 가지만 동시에 보장할 수 있다는 이론이다.

일관성: 모든 노드가 동일한 데이터를 보장한다.
가용성: 모든 요청에 대해 항상 응답을 제공한다.
파티션 허용성: 네트워크 분할이 발생해도 시스템이 작동한다.

실제 시스템 설계에서는 사용 사례에 따라 우선순위를 정한다. 예를 들어, 금융 시스템은 일관성을 우선시하고, 소셜 네트워크는 가용성을 강조한다.

질문 2: HTTP와 HTTPS의 근본적인 차이를 논하라.

답변:
HTTP는 데이터를 암호화하지 않고 전송하는 프로토콜로, 중간에 데이터가 탈취될 위험이 있다. 반면, HTTPS는 SSL/TLS를 사용해 데이터 암호화를 제공하며, 클라이언트와 서버 간 통신의 기밀성과 무결성을 보장한다. HTTPS는 인증서 기반 신뢰성을 추가로 제공하며, 특히 금융 및 개인 정보 보호가 중요한 애플리케이션에서 필수적이다.

질문 3: 분산 시스템에서 Consistent Hashing의 원리와 활용 사례를 설명하라.

답변:
Consistent Hashing은 데이터 분산을 위한 해싱 기술로, 노드 추가 및 제거 시 데이터 이동을 최소화한다. 원형 해시 공간에서 데이터와 노드를 매핑하여 관리한다. 주요 활용 사례는 분산 캐시 시스템(Redis, Memcached)과 분산 데이터 저장소이다.

4. 운영 체제 관련 질문

질문 1: 프로세스(Process)와 스레드(Thread)의 차이점은 무엇인가?

답변:

프로세스: 독립적인 실행 단위로, 각 프로세스는 자체 메모리 공간(코드, 데이터, 힙, 스택)을 가진다. 프로세스 간 통신은 비교적 비용이 크다.
스레드: 프로세스 내에서 실행되는 경량 작업 단위로, 프로세스의 메모리 공간(코드, 데이터, 힙)을 공유한다. 문맥 전환이 빠르며, 동시성 작업에 효율적이다.

질문 2: 페이지 교체 알고리즘의 주요 유형과 그 동작 방식을 설명하라.

답변:
페이지 교체 알고리즘은 물리적 메모리가 부족할 때, 어떤 페이지를 교체할지를 결정하는 방식이다.

FIFO(First-In-First-Out): 가장 오래된 페이지를 교체.
LRU(Least Recently Used): 가장 오랫동안 사용되지 않은 페이지를 교체.
LFU(Least Frequently Used): 가장 사용 빈도가 낮은 페이지를 교체.

질문 3: 가상 메모리의 개념과 동작 원리를 설명하라.

답변:
가상 메모리는 실제 물리적 메모리보다 큰 주소 공간을 제공하기 위해 사용된다. 이를 통해 각 프로세스는 독립된 메모리 공간을 사용하는 것처럼 동작하며, 페이지 테이블을 통해 물리 메모리와 매핑된다. 부족한 메모리는 디스크의 스왑 영역을 활용한다.

5. 코딩 테스트 관련 질문

질문 1: 주요 정렬 알고리즘의 시간 복잡도를 비교하라.

답변:

버블 정렬: O(n^2). 작은 데이터셋에서 사용 가능하나 비효율적.
삽입 정렬: O(n^2). 거의 정렬된 데이터에서는 O(n).
퀵 정렬: 평균 O(n log n), 최악 O(n^2). 분할 정복 기반.
병합 정렬: O(n log n). 안정 정렬로, 대규모 데이터에서 유리.
힙 정렬: O(n log n). 우선순위 큐에 활용.

질문 2: 이진 탐색(Binary Search)의 원리를 설명하고 적용 사례를 제시하라.

답변:
이진 탐색은 정렬된 배열에서 특정 값을 찾는 알고리즘이다. 중간 값을 기준으로 찾고자 하는 값의 크기를 비교하여 탐색 범위를 절반으로 줄이는 방식이다. 시간 복잡도는 O(log n)이다. 적용 사례로는 데이터베이스 인덱싱, 정렬된 로그 파일 탐색 등이 있다.

질문 3: 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)의 기본 개념과 활용 사례를 설명하라.

답변:
동적 프로그래밍은 복잡한 문제를 작은 하위 문제로 나누어 해결하고, 그 결과를 저장하여 동일한 계산을 반복하지 않도록 하는 방법이다. 대표적인 활용 사례로는 피보나치 수열 계산, 최단 경로 문제(Dijkstra, Floyd-Warshall), 배낭 문제(Knapsack Problem)가 있다.

결론

데이터 사이언티스트의 면접에서는 CS 기술 질문이 실무 문제 해결 역량을 판단하는 중요한 지표로 활용된다. 면접 질문에 대해 이론적 이해와 더불어 관련 경험을 논리적으로 설명할 수 있다면 면접관에게 깊은 인상을 남길 수 있다. 데이터와 시스템의 전반적 이해를 바탕으로 면접을 준비하여 성공적으로 임하자.