**SQL დავალებები** 1) გამოითვალეთ "processing" სტატუსში მყოფი შეკვეთების რაოდენობა თითოეულ შემსრულებელზე 2024 წლის მარტში, მხოლოდ მაღალი პრიორიტეტული (priority = 'high') შეკვეთებისთვის.
Intern
362
Product Analyst
129
0
**SQL დავალებები** 1) გამოიტანეთ "processing" სტატუსის შეკვეთების რაოდენობა თითოეულ შემსრულებელზე (executor) მარტის 2024-ისთვის მხოლოდ პრიორიტეტული (priority = 'high') შეკვეთებისთვის. დალაგეთ რაოდენობის მიხედვით კლებადობით. გამორიცხეთ შემსრულებლები, რომლებსაც 0 შეკვეთა აქვთ. 2) გამოიტანეთ წარმატებით დასრულებული (completed) შეკვეთების რაოდენობა კატეგორიების მიხედვით, სადაც საშუალო შემოსავალი > 70000, და მხოლოდ იმ შეკვეთებს გაითვალისწინეთ, სადაც მომხმარებლის ID >= 1002. გამორიცხეთ კატეგორიები, სადაც საშუალო შემოსავალი უცნობია. 3) დაამატეთ orders_log ცხრილში rank სვეტი, რომელიც კლასიფიცირებს ჩანაწერებს თითოეულ შემსრულებელზე (executor) timestamp-ის მიხედვით ზრდადობით, მაგრამ მხოლოდ "pending" ან "processing" სტატუსის შეკვეთებისთვის. მაგალითის შედეგი (executor=1):
Intern
341
20. სწორი კოვზები მოცემულია ს სიგრძის სტრიქონი, რომელიც შეიცავს მხოლოდ '(', ')', '{', '}', '[' და ']' სიმბოლოებს, განსაზღვრეთ, არის თუ არა შესავალი სტრიქონი ვალიდური. ვალიდური სტრიქონი არის თუ: 1. გახსნილი კოვზები უნდა დაიხუროს იგივე ტიპის კოვზებით. 2. გახსნილი კოვზები უნდა დაიხუროს სწორი წესრიგით. 3. თითოეული დახურული კოვზი უნდა ჰქონდეს შესაბამისი გახსნილი კოვზი იგივე ტიპის. მაგალითი 1: შესავალი: s = "()" გამავალი: true მაგალითი 2: შესავალი: s = "()[]{}" გამავალი: true მაგალითი 3: შესავალი: s = "(]" გამავალი: false
Intern
304
**Python დავალებები** orders_log მონაცემებით შექმნილი Pandas DataFrame-ს ეწოდება df. 1) ფილტრეთ სტრიქონები: სტატუსი "processing" და შემოსავალი (revenue) > 50000 და პრიორიტეტი "high". გამოიტანეთ შედეგი. 2) შექმენით სვეტი 'revenue_group' წესების მიხედვით: ‘Small’ (< 50000), ‘Medium’ (50000 <= revenue < 90000), ‘Large’ (>= 90000). შემდეგ, ითვალეთ შეკვეთების რაოდენობა თითოეულ ჯგუფში კატეგორიების (Category) მიხედვით და გამოიტანეთ შედეგი. 1) df[(df["state"] == "processing") & (df["revenue"] > 50000) & (df["priority"] == "high")] 2)
Intern
294
**SQL დავალებები** 1) გამოითვალეთ "processing" სტატუსის შეკვეთების რაოდენობა თითო შემსრულებლის (executor)თვის მარტის 2024-ისთვის, მხოლოდ პრიორიტეტული (priority = 'high') შეკვეთებისთვის. 2) იპოვეთ საშუალო შემოსავალი (revenue) თითოეული პროდუქტის კატეგორიის (Category) მიხედვით. 3) განსაზღვრეთ, რამდენი უნიკალური მომხმარებელი (client_id) შეუკვეთა "Electronics" კატეგორიაში. 4) გამოიტანეთ ჩამონათვალი შეკვეთების, რომლებიც უარყოფილი (state = 'rejected') ან გაუქმებული, თუ ასეთი არსებობს. 5) იპოვეთ შემსრულებელი (executor), რომელმაც ყველაზე მეტი შეკვეთა დაამუშავა "completed" სტატუსში.
Intern
282
გუნდის პროექტის შესახებ უფრო დეტალურად ისაუბრეთ: ვინ იყო გუნდში, რა იყო თქვენი პასუხისმგებლობის სფერო და როგორ იყო ორგანიზებული კომუნიკაცია გუნდში?
Intern
246
რას ელოდებით პრაქტიკიდან? ხედავთ თუ არა მომავალში საკუთარ თავს პროდუქტის ანალიტიკაში გამოცდილი სპეციალისტის როლში?
Intern
194
როგორ უყურებთ მანქანათმცოდნეობის სწავლასა და მონაცემთა მეცნიერებას? გსიამოვნებთ ეს სფერო?
Intern
193
გთხოვთ, მოგვიყევით საკუთარ შესახებ და თქვენს გამოცდილებაზე. ახლა რას აკეთებთ?
Intern
173
რომელი დავალებები გიყვართ ანალიტიკაში ყველაზე მეტად, რომელები ნაკლებად? რა მიმართულება გიზიდავთ ანალიტიკაში? გსურთ A/B ტესტები და ჰიპოთეზების შემოწმება?
Intern
143