Data Analyst
Python-ში რა მონაცემთა ტიპებს შეიძლება გამოიყენოთ სიტყვარის გასაღებად?
შესაძლებელია ამოცანას უფრო მარტივად გადაჭრა, PERCENTILE_CONT-ის გარეშე? მაგალითად, ROW_NUMBER-ის გამოყენებით?
СБЕР Звукგახდილი გაქვთ თუ არა გამოცდილება, როდესაც უნდა დაგეცათ თქვენი იდეები და არგუმენტაცია ფუნქციის სარგებლობაზე ხელმძღვანელებს ან Product Owner-ს წინაშე?
Python-ის დავალება: მომხმარებლის სესიების შექმნა მოვლენების მიხედვით (შეთყვეტა > 30 წუთი = ახალი სესია) და ყოველდღიური ანალიტიკა.
# შეყვანა: list[str] = ["abba", "bbaa", "გამარჯობა", "leohl", "llm"] # გამოსავალი: list[list[str]] = [["abba", "bbaa"], ["გამარჯობა", "leohl"], ["llm"]]
რომელი North Star მეტრიკა უნდა ავირჩიო კარშერინგისთვის?
СБЕР Звукმახასიათებლები მხოლოდ დროის სერიებზე იყო დაფუძნებული? ცდილობდით სხვა მონაცემთა წყაროების გამოყენებას, მაგალითად, სიახლეები ან სხვა კრიპტოვალუტები?
როგორ არის თქვენი ანაგრამების ჯგუფის პრობლემის გადაწყვეტის სირთულე?
არის აზრი სწავლის გრადიენტული ბუსტინგი ხაზოვან მოდელებზე ხეებთან ერთად?
რა თვისებებია საჭირო, რათა წარმატებული კავშირი იყოს მონაცემებსა და ბიზნესის საჭიროებებს შორის?
როგორ სწავლება ხდება გრადიენტული ბუსტინგის?
რას ფიქრობთ, რომელი მაჩვენებლები უნდა ნახოს კომერციულ დირექტორს ყოველდღიურად დashboard-ებზე?
რა არის ლოგისტიკური რეგრესია და საიდან მოდის მისი დანაკარგის ფუნქცია?
[Nomi] აქციების შემოსავლის ნორმალური განაწილება იქნება? (2000-დან 2026-მდე სავაჭრო ისტორიის განმავლობაში წუთში ფასის ზრდები)
შეგიძლიათ გვითხრათ, რომელი ტექნოლოგიური სტეკი და ინსტრუმენტები გამოიყენეთ და ვისწავლეთ?
მოყევით კონკრეტული პროექტის მაგალითი, რომელზეც მუშაობდით
СБЕРარის ნორმალური ნიშნული 'გუშინ ბიტკოინის ღირებულება' შემთხვევით ტყისათვის და რა პრობლემებთან შეიძლება შეხვედრა?
რა ფიქრობთ Apache Superset-ის შესახებ ინსტრუმენტად?
სად გსურთ შემდგომი განვითარება (BI, ანალიტიკა, ინჟინერია)?
გთხოვთ, მოგვიყევით, რომელ კომპანიებში მუშაობდით და რომელ ბლოკებს უძღვებოდით. იქნებ წარმატებული შემთხვევები გაგიზიაროთ?