Data Analyst

¿Qué errores se encuentran con mayor frecuencia en BI? ¿Con cuáles has enfrentado?

¿Con qué modelos de datos ha trabajado (estrella, copo de nieve)?

¿Por dónde comenzarías en esta posición, con qué desafíos te enfrentarías, qué metas establecerías, con quién te presentarías en primer lugar?

¿Qué fuentes de datos ha integrado? ¿Qué fue?

¿Tiene la costumbre de estudiar algo adicional, leer, seguir a alguien en el ámbito profesional?

¿Qué algoritmos de unión de dos tablas (Join) existen a nivel físico?

Para una lista de números enteros, devolver una lista del mismo tamaño, donde en la posición i-ésima está el producto de todos los elementos de la lista, excepto el elemento en la posición i de la lista original Ejemplos: [2, 3, 4] -> [3*4, 2*4, 2*3] -> [12, 8, 6] def product_except_self(nums: list[int]) -> list[int]: # tu código aquí

Cuéntame sobre tu experiencia: ¿en qué trabajaste en tus empleos anteriores que sea relevante para este proyecto?

Dos prisioneros en diferentes celdas lanzan una moneda y, viendo solo el resultado de su propia moneda, deben decir el resultado de la moneda de su vecino. Si al menos uno acierta, ambos son liberados; si ambos fallan, los matan. ¿Qué estrategia de respuestas deben elegir para sobrevivir con un 100% de probabilidad?

Middle

МТС

¿Está familiarizado completamente con el proceso ETL? ¿Cuáles son las etapas?

¿Trabajaste con Python nativo o con alguna biblioteca?

¿Por qué no se cargan los comentarios? ¿Es correcto crear una hoja en este mismo Excel con los comentarios y conectarse a ella, luego hacer un merge?

¿Qué métodos utilizaste para resolver la prueba? ¿Qué funciones principales usaste? ¿Usaste IA?

create table table1 ( t1 int null ); insert into table1(t1) values (1),(3),(3),(4),(5),(5);

¿Tiene experiencia en la optimización de consultas SQL y cómo lo ha hecho?

¿Por qué te fuiste del último trabajo antes de encontrar uno nuevo?

¿Tienes estas cualidades?

¿Ya tienes ofertas en mano o estás en las etapas finales de entrevistas?

-- 2. La tabla campaigns ha sido arreglada: se eliminó la duplicación, se añadió una clave (PK). -- Se realizaron más campañas, debido a errores los usuarios comenzaron a experimentar intentos fallidos de entrega de comunicaciones, y a algunos ni siquiera se les mostró. -- Sobre las campañas promocionales enviadas a los usuarios: -- 2.1 Escriba una consulta que muestre la cantidad de usuarios que recibieron con éxito la comunicación, para cada campaña. -- 2.2 Modifique la consulta para mostrar: la cantidad de usuarios que no recibieron ninguna comunicación exitosa en total, para cada campaña. -- 3. Se añadió un campo más a la tabla communications – event_timestamp – fecha y hora del evento de entrega de la comunicación en formato '%Y-%m-%d %H:%M:%S'. -- Para todas las campañas, incluidas las no lanzadas, calcule la métrica: la proporción de usuarios para los cuales la entrega del mensaje exitoso se realizó en el primer intento. -- Se pueden usar funciones de ventana, o se puede hacer sin ellas, pero es importante que la consulta sea óptima.

¿Qué te gusta en general del trabajo de analista de datos? Si tuvieras que vender esta profesión, ¿qué dirías?