Data Analyst
Kāda ir piedāvātā risinājuma asimptotiskā sarežģītība laika un atmiņas ziņā?
Kāda informācija ietver prezentācijas sagatavošana augstākajai vadībai?
Pastāstiet man mazliet par sevi, savu pieredzi, galvenajiem punktiem
Kādā formātā tika aprakstīts API līgums? No kādām sadaļām sastāvēja specifikācija?
Izskaidrojiet sum_series uzdevuma risinājuma loģiku: kā uzbūvēt divu pakāpienu laika rindu summu?
Vai jums ir pieredze finanšu vai operāciju modelēšanā?
Pastāsti par saviem projektiem ar vib-coding un LLM izmantošanu
Kas ir 95. percentils?
Kā jūs apstrādājāt sezonālismu un ārējām ietekmēm laika rindās?
Ko var un ko nevar darīt, izstrādājot API, lai saglabātu atpakaļsaderību?
Kā tu izmanto LLM? Pastāsti, kā darbojas aģenti.
Kā īstenot zināšanu bāzi LLM, ja datu apjoms ir lielāks par konteksta logu? Kas ir konteksta logs?
Pastāstiet par biznesa analītiķa darba procesu jūsu komandā un jūsu pieredzi
SQL uzdevums: aprēķināt konversiju pēc eksperimentu grupām (exp_id=90) no notikuma Epic Match Start līdz Epic Fight Win pēc lietotājiem, ar pareizu notikumu atribūciju eksperimentam, izmantojot laika savienojumu.
func (r *OrderRepository) GetActiveOrderIDs(ctx context.Context, offset, limit int) ([]uint32, error) { var ( res []uint32 args []interface{} ) query := `SELECT id FROM "order" WHERE is_terminated = false LIMIT $1 OFFSET $2;` args = append(args, limit, offset) rows, err := r.slave.Query(ctx, query, args...) if err != nil { return nil, err } for rows.Next() { var orderID uint32 if err = rows.Scan(&orderID); err != nil { return nil, err } res = append(res, orderID) } return res, nil }
Kur reālajā dzīvē ir sastopams normālais sadalījums un kur nav? Sniedziet konkrētus piemērus ar skaidrojumu, kāpēc dati ir normāli sadalīti vai nē.
Kāpēc tiek izmantoti COUNT un GROUP BY?
Vai loģistiskā regresija var pārāk apgūt un kā ar to cīnīties?
Kā jūs izlemt, kurus testus rakstīt DBT modelim? Vai ir nepieciešami brīdinājumi?
SQL: izvadiet darbinieku sarakstu, kuri ir vecāki par savu vadītāju (tabula employees ar laukiem employee_id, department_id, is_chief, birthday).