Τι κάνεις συνήθως αφού έχεις ετοιμάσει το SQL για το μοντέλο DBT;
Data Analyst
Εργασία SQL: υπολογίστε τη μετατροπή ανά ομάδες πειραμάτων (exp_id=90) από το γεγονός Epic Match Start στο Epic Fight Win ανά χρήστη, με σωστή αποδοχή των γεγονότων στο πείραμα μέσω join κατά την ώρα.
Άσκηση σε Python: κατασκευή συνεδριών χρηστών βάσει γεγονότων (διάλειμμα > 30 λεπτά = νέα συνεδρία) και υπολογισμός ημερήσιων συγκεντρώσεων.
Μίλησε για δείκτες στο ClickHouse.
Τι είναι το semi-join και το anti-join; Πού χρειάζονται και πού εφαρμόζονται;
Δώσε ένα παράδειγμα όπου εσύ ο ίδιος ξεκίνησες αλλαγές στο DWH, pipeline ή μοντέλο δεδομένων.
ORDER BY και PRIMARY KEY στο ClickHouse — ποια είναι η διαφορά, γιατί είναι διαχωρισμένα;
Έχουμε το ClickHouse και σε αυτό υπάρχει ένα ερώτημα DBT που τρέχει τακτικά, αλλά διαρκεί πολύ. Ποιες μπορεί να είναι οι αιτίες και πώς θα προσεγγίζατε τη βελτιστοποίηση;
Πώς αποφασίζεις ποια τεστ πρέπει να γράψεις για το μοντέλο DBT; Χρειάζονται ειδοποιήσεις;
Μιλήστε για τις προσεγγίσεις κατασκευής DWH: Data Vault 2.0 vs αστέρι/χιόνι — βασικές οντότητες, πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα.