Data Analyst

Co zwykle robisz po przygotowaniu SQL dla modelu DBT?

Zadanie SQL: oblicz konwersję według grup eksperymentów (exp_id=90) od zdarzenia Epic Match Start do Epic Fight Win według użytkowników, z poprawną atrybucją zdarzeń do eksperymentu przez join po czasie.

Zadanie w Pythonie: zbudować sesje użytkowników na podstawie zdarzeń (przerwa > 30 minut = nowa sesja) i obliczyć dzienne agregaty.

Opowiedz o indeksach w ClickHouse.

Czym jest semi-join i anti-join? Do czego służą i gdzie je stosować?

ORDER BY i PRIMARY KEY w ClickHouse — jaka jest różnica, dlaczego są oddzielone?

Podaj przykład, kiedy sam zainicjowałeś zmiany w DWH, pipeline lub modelu danych.

Mamy ClickHouse i w nim zapytanie DBT, które jest regularnie uruchamiane, ale działa długo. Jakie mogą być przyczyny i jak podszedłbyś do optymalizacji?

Jak decydujesz, jakie testy napisać dla modelu DBT? Czy potrzebne są alerty?

Opowiedz o podejściach do budowy DWH: Data Vault 2.0 vs schemat śnieżynki/gwiazdy — główne encje, zalety i wady.