**SQL-Aufgaben** 1) Zählen Sie die Anzahl der Aufträge im Status "processing" für jeden Ausführer im März 2024 NUR für Prioritätsaufträge (priority = 'high').
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Product Analyst
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**Python-Aufgaben** Ein Pandas DataFrame mit Daten aus orders_log heißt df. 1) Filtern Sie die Zeilen: Status "processing" und Umsatz (revenue) > 50000 und Priorität "high". Geben Sie das Ergebnis aus. 2) Erstellen Sie eine Spalte 'revenue_group' nach den Regeln: ‘Small’ (< 50000), ‘Medium’ (50000 <= revenue < 90000), ‘Large’ (>= 90000). Dann zählen Sie die Anzahl der Bestellungen in jeder Gruppe nach Kategorien (Category) und geben das Ergebnis aus. 1) df[(df["state"] == "processing") & (df["revenue"] > 50000) & (df["priority"] == "high")] 2)
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**SQL-Aufgaben** 1) Geben Sie die Anzahl der Aufträge im Status "processing" für jeden Auftragnehmer (executor) im März 2024 nur für Prioritätsaufträge (priority = 'high') aus. Sortieren Sie nach absteigender Anzahl. Schließen Sie Auftragnehmer mit 0 Aufträgen aus. 2) Geben Sie die Anzahl der erfolgreich abgeschlossenen (completed) Aufträge nach Kategorien aus, deren durchschnittlicher Umsatz > 70000 ist, wobei nur Aufträge von Kunden mit ID >= 1002 berücksichtigt werden. Kategorien ohne bekannte durchschnittliche Einnahmen ausschließen. 3) Fügen Sie der Tabelle orders_log eine Spalte rank hinzu, die die Einträge für jeden Auftragnehmer nach timestamp aufsteigend rankt, aber nur für Aufträge mit Status "pending" oder "processing". Beispiel für das Ergebnis (executor=1):
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20. Gültige Klammern Gegeben ist eine Zeichenkette s, die nur die Zeichen '(', ')', '{', '}', '[' und ']' enthält. Bestimmen Sie, ob die Eingabekette gültig ist. Eine Eingabekette ist gültig, wenn: 1. Offene Klammern müssen mit derselben Art von Klammern geschlossen werden. 2. Offene Klammern müssen in der richtigen Reihenfolge geschlossen werden. 3. Jede schließende Klammer hat eine entsprechende offene Klammer desselben Typs. Beispiel 1: Eingabe: s = "()" Ausgabe: true Beispiel 2: Eingabe: s = "()[]{}" Ausgabe: true Beispiel 3: Eingabe: s = "(]" Ausgabe: false
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**SQL-Aufgaben** 1) Zählen Sie die Anzahl der Bestellungen im Status "processing" für jeden Ausführer (executor) im März 2024 NUR für Prioritätsaufträge (priority = 'high'). 2) Finden Sie den durchschnittlichen Umsatz (revenue) pro Produktkategorie (Category). 3) Bestimmen Sie, wie viele einzigartige Kunden (client_id) Bestellungen in der Kategorie "Electronics" aufgegeben haben. 4) Geben Sie die Liste der Bestellungen aus, die abgelehnt (state = 'rejected') oder storniert wurden, falls vorhanden. 5) Finden Sie den Ausführer (executor), der die meisten Bestellungen im Status "completed" bearbeitet hat.
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Erzählen Sie mehr über das Teamprojekt: Wer war im Team, was war Ihr Verantwortungsbereich und wie wurde die Kommunikation innerhalb des Teams gestaltet?
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Wie stehen Sie zu maschinellem Lernen und Data Science? Interessiert Sie dieses Gebiet?
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Was sind Ihre Erwartungen an das Praktikum? Sehen Sie sich in Zukunft als erfahrenen Spezialisten für Produktanalyse?
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Erzählen Sie mir von sich und Ihrer Erfahrung. Womit beschäftigen Sie sich momentan?
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Welche Aufgaben in der Analyse gefallen Ihnen am besten, welche weniger? Welche Richtung in der Analyse reizt Sie? Interessieren Sie sich für A/B-Tests und Hypothesenprüfungen?
Intern
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