Data Analyst

Vai ir iespējams vienkāršāk risināt Product of Array Except Self, ja ir atļauts izmantot jebkādas operācijas?

Kad būsit gatavs sākt darbu, ja veiksmīgi pārvarēsiet visus posmus? Vai jums ir plānotas atvaļinājumi?

Kas notiek ar pašu tabulu, kad tiek izpildīts TRUNCATE komanda?

Kopējās saskaņošanas aprēķina loģika pēc iepriekšējām pieteikumiem un citiem parametriem 2. ziņojumā. Rakstiet formulu, izmantojot šūnu atsauces.

Vai jums ir pieredze SQL vaicājumu optimizācijā un kā to darījāt?

Vai jums jau ir piedāvājumi vai jūs esat interviju pēdējās fāzēs?

Kas jums vispār patīk datu analītiķa darbā? Ja jums būtu jā pārdod šī profesija, ko jūs teiktu?

Kādas kļūdas visbiežāk sastopamas BI? Ar ar ko jūs saskārāties?

Ko vispirms izpilda vaicājumā, kurā ir loga funkcija un grupēšana?

Ar kuriem datu modeļiem jūs strādājāt (zvaigzne, sniegpārsliņa)?

Kāda ir loģiskā izpildes kārtība šajā SQL vaicājumā ar FROM, JOIN, GROUP BY un SELECT?

Kas jūs ieinteresēja šajā vakancē? Vai jūs pats atbildējāt vai jūs atrada?

Pastāstiet par izmantoto BI rīku attīstību — sākāt ar Power BI, kas notika tālāk?

Kuras datu avotus esat integrējis? Kas tas bija?

Vai jums ir ieradums mācīties kaut ko papildus, lasīt, sekot kādam profesionālajā jomā?

Visu veselu skaitų sąrašo atveju grąžinkite tokio pat dydžio sąrašą, kuriame i-joje pozicijoje yra visų sąrašo elementų sandauga, neįskaitant paties elemento iš pradinio sąrašo Pavyzdžiai: [2, 3, 4] -> [3*4, 2*4, 2*3] -> [12, 8, 6] def product_except_self(nums: list[int]) -> list[int]: # jūsu kods šeit

Pastāsti par savu pieredzi: ar ko tu nodarbojies iepriekšējās darba vietās, kas ir svarīgi šim projektam?

Ar kādiem dzinējiem (DBMS) tieši strādājāt?

Pastāstiet mums mazliet par sevi un savu pieredzi, kas ir svarīga mūsu pozīcijai.

-- Par parādītajiem lietotājiem nosūtītās reklāmas kampaņas: -- 2.1 Uzrakstiet vaicājumu, kas parāda katras kampaņas veiksmīgi saņēmušo lietotāju skaitu. -- 2.2 Mainiet vaicājumu, lai parādītu: kopējo lietotāju skaitu, kuri galīgi nav saņēmuši nevienu veiksmīgu komunikāciju, katrā kampaņā. -- 3. Tablē communications pievienots vēl viens lauks – event_timestamp – komunikācijas piegādes notikuma datums un laiks '%Y-%m-%d %H:%M:%S' formātā. -- Visām kampaņām, ieskaitot tās, kas nav uzsāktas, aprēķiniet metriku: lietotāju daļu, kuriem veiksmīga ziņojuma piegāde notika pirmajā mēģinājumā. -- Var izmantot logu funkcijas vai nē, bet ir svarīgi, lai vaicājums būtu optimāls.