**SQL тапшырмалары** 1) 2024-жылдын март айында ар бир аткаруучу (executor) үчүн "processing" абалындагы буйрутмалардын санын ЖАЛГЫЗ жогорку артыкчылык (priority = 'high') буйрутмалар үчүн көрсөтүңүз.
Intern
396
Product Analyst
129
0
**SQL тапшырмалары** 1) 2024-жылдын март айы үчүн, гана артыкчылык (priority = 'high') заказдар үчүн, ар бир аткаруучу (executor) боюнча "processing" абалындагы заказдардын санын көрсөтүңүз. Сан боюнча төмөндөп сорттогу. 0 заказдары бар аткаруучуларды чыгарыңыз. 2) Категориялар боюнча ийгиликтүү аяктагандар (completed) заказдардын санын көрсөтүңүз, алардын орточо кирешеси > 70000, жана гана кардарлардын ID >= 1002 болгон заказдарды эске алыңыз. Белгисиз орточо киреше менен категорияларды чыгарыңыз. 3) orders_log таблицасына ар бир аткаруучу үчүн timestamp боюнча өсүүчү тартипте ранжирлөөчү rank деп аталган колонка кошуңуз, бирок гана "pending" же "processing" абалындагы заказдар үчүн. Мисалынын натыйжасы (executor=1):
Intern
387
20. Дурус жабдыктар Берилген s саптары '(', ')', '{', '}', '[' жана ']' белгилерин камтыйт, кирүү саптын туура же туура эместигин аныктоо. Кирүү сап туура болсо: 1. Ачылган жабдыктар ошол эле түрдөгү жабдыктар менен жабылышы керек. 2. Ачылган жабдыктар туура тартипте жабылышы керек. 3. Ар бир жабык жабдык тиешелүү ачылган жабдык менен бирдей түрдө болушу керек. Мисал 1: Кирүү: s = "()" Чыгуу: true Мисал 2: Кирүү: s = "()[]{}" Чыгуу: true Мисал 3: Кирүү: s = "(]" Чыгуу: false
Intern
337
**SQL тапшырмалары** 1) Март 2024 үчүн "processing" абалындагы буйрутмалардын санын ар бир аткаруучу (executor) үчүн ТЕКСТИРЛИК (priority = 'high') буйрутмалар үчүн гана көрсөтүңүз. 2) Ар бир продукт категориясы (Category) үчүн орто киреше (revenue) табыңыз. 3) "Electronics" категориясындагы буйрутмаларды кимдер жасаганын аныктаңыз (client_id). 4) Тыйым салынган (state = 'rejected') же жокко чыгарылган буйрутмаларды тизмектеңиз, эгер бар болсо. 5) Эң көп буйрутма иштеген аткаруучуну (executor) табыңыз.
Intern
300
**Python тапшырмалары** orders_log маалыматтары менен Pandas DataFrame деп аталган df бар. 1) саптарды фильтрлөө: абалы "processing" жана киреше (revenue) > 50000 жана артыкчылык "high". Натыйжаны көрсөтүңүз. 2) эрежелер боюнча 'revenue_group' баганын түзүңүз: ‘Small’ (< 50000), ‘Medium’ (50000 <= revenue < 90000), ‘Large’ (>= 90000). Андан соң, ар бир категория (Category) боюнча заказдардын санын эсептеп, натыйжаны көрсөтүңүз. 1) df[(df["state"] == "processing") & (df["revenue"] > 50000) & (df["priority"] == "high")] 2)
Intern
300
Топтун долбоору жөнүндө көбүрөөк айтып бериңиз: командада кимдер катышты, сиздин жоопкерчилик аймагыңыз кандай болду жана команда ичинде коммуникация кандай уюштурулду?
Intern
248
Практикадан эмне күтөсүз? Келечекте өзүңүздү тажрыйбалуу продукт аналитикасы боюнча адис катары көрө аласызбы?
Intern
236
Машина үйрөнүү жана Data Science жөнүндө кандай ойдосуз? Бул багыт сизге кызыктууби?
Intern
199
Өзүңүз жана тажрыйбаңыз жөнүндө айтып бериңиз. Азыр эмне менен алектенесиз?
Intern
179
Аналитикада кайсы тапшырмаларды эң көп жактырасыз, кайсылары азыр? Аналитикада кайсы багыт сизди кызыктырат? A/B тесттери жана гипотезаларды текшерүү сизге кызыкдарбы?
Intern
149