Data Analyst

¿Qué sueles hacer después de tener listo el SQL para el modelo DBT?

Tarea de SQL: calcular la conversión por grupos de experimentos (exp_id=90) desde el evento Epic Match Start hasta Epic Fight Win por usuarios, con la atribución correcta de eventos al experimento mediante join por tiempo.

Tarea en Python: construir sesiones de usuarios por eventos (una interrupción > 30 minutos = una nueva sesión) y calcular agregados diarios.

Habla sobre los índices en ClickHouse.

¿Qué es semi-join y anti-join? ¿Para qué sirven y dónde se aplican?

Da un ejemplo de cuándo tú mismo iniciaste cambios en DWH, pipeline o modelo de datos.

ORDER BY y PRIMARY KEY en ClickHouse: ¿en qué se diferencian y por qué están separados?

Tenemos ClickHouse y en él hay una consulta DBT que se ejecuta regularmente, pero tarda mucho en completarse. ¿Cuáles podrían ser las causas y cómo abordarías la optimización?

¿Cómo decides qué pruebas escribir para el modelo DBT? ¿Son necesarias las alertas?

Cuéntame sobre los enfoques para construir DWH: Data Vault 2.0 vs copo de nieve/estrella — entidades principales, ventajas y desventajas.