Data Analyst

Ավելացրեք ավելին L1 և L2 կանոնավորացման մասին

Ի՞նչ տվյալների տեսակներ կարելի է օգտագործել որպես բանալի Python-ում։

Ի՞նչ եք անելու, եթե ձեր ներքին հաճախորդը ուզում է ինչ-որ անիրական բան (օրինակ, տվյալների բացակայության պատճառով):

Կարո՞ղ է խնդիրը ավելի պարզ լուծել, առանց PERCENTILE_CONT-ի: Օրինակ, օգտագործելով ROW_NUMBER?

Intern

СБЕР Звук

Ո՞ր ոլորտում եք ցանկանում զարգանալ further (BI, վերլուծություն, ինժեներություն):

Խոսեք հաշվետվության 2 հաշվարկի տրամաբանության մասին՝ հատկություններ 'Ավելի վաղ համաձայնեցված' և 'Համաձայնեցված' — ինչ են նշանակում և ինչպես են հաշվարկվում?

Ի՞նչ հմտություններ են անհրաժեշտ այս մասնագիտության համար: Նշեք երեք հիմնականը։

Ի՞նչ է ձեր լուծման բարդությունը անագրամների խմբավորման խնդրի համար։

Դու այս պաշտոնում որտեղից կսկսեիր, ինչ մարտահրավերների հետ կհանդիպեիր, ինչ նպատակներ կդնեիր, առաջին հերթին ում հետ կհանդիպեիր?

Կարող է արդյոք լինել նորմալ 'բիթքոինի արժեքը երեկ' նշանը պատահական անտառի համար և ինչ խնդիրների հետ կարող եք հանդիպել?

Կա իմաստ, որ գրադիենտ բուեստինգը սովորեցնենք գծային մոդելների վրա՝ ծառերի փոխարեն:

Ինչու եք դուք կրկին աշխատանքի շուկա դուրս եկել?

Ինչպես է ուսուցանվում գրադիենտ բուստինգը?

Python-ի առաջադրանք՝ օգտագործողների սեսիաները կառուցել իրադարձությունների հիման վրա (դադար > 30 րոպե = նոր սեսիա) և հաշվարկել օրական հավաքականները։

Պսևդոկոդ sum_series(a={{1, 2}, {5, 1}}, b={{2, 4}, {3, 6}, {9, 7}}) -> {{1, 2}, {2, 6}, {3, 8}, {5, 7}, {9, 8}} def sum_series(a, b): result = [] i , j = 0, 0 val_a, val_b = 0, 0 while i < len(a) or j < len(b): a_next = a[i][0] if i < len(a) else float('inf') b_next = b[j][0] if j < len(b) else float('inf') if a_next < b_next: val_a = a[i][1] t = a[i][0] i += 1 else: val_b = b[j][1] t = b[j][0] j += 1 result.append((t, val_a + val_b)) return result

Ինչու եք հեռացել շինարարական ընկերությունից: Սպասել եք:

Դուք աշխատե՞լ եք Power BI և Apache Superset-ով՝ ի՞նչ եք կարծում՝ որն է ավելի լավը։

Ի՞նչն եք ուզում ուշադրություն դարձնել նոր աշխատանք փնտրելիս: Որոնք են ձեր անցած փորձի այն կետերը, որոնք ցանկանում եք փակել նոր տեղում?

Կարող եմ ճիշտ հասկացել, որ այս բաժանմունքում ոչ հորիզոնական, ոչ էլ ուղղահայաց աճի հնարավորություններ չկային?

Ի՞նչն է տարբերությունը loc և iloc-ի միջև pandas-ում։