Собеседование на Аналитика Данных

Коротко о видео

Это учебное имитационное техническое собеседование на позицию Junior Data Analyst со студентом Диасом. В нём разбирают две задачи по Python, две по SQL и задачу по pandas, а после каждого блока эксперты комментируют ход решения и типичные ошибки. В финале авторы советуют заранее повторять базовые функции, тренироваться на задачах и спокойно объяснять логику своих решений.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• Для задачи с длительностями в минутах нужно уметь обходить список и переводить каждое значение в полные часы через целочисленное деление `// 60`.
• В текстовой задаче важно сначала уточнить формат входа: запрос является целым текстом; его можно разбить на слова, сопоставить со списком тегов и отдельно продумать регистр, пунктуацию и дубликаты.
• В SQL-задаче на скорость следует вывести вместе с идентификатором гонщика вычисляемую скорость как отношение длины круга к времени и проговорить, почему используется именно такая формула.
• Для фильтрации результатов относительно средней скорости нужно помнить агрегатную функцию `AVG()` и подзапрос; перед написанием запроса стоит ещё раз проверить требуемое направление сравнения.
• Для поиска второй по величине зарплаты в pandas нужно уверенно владеть сортировкой DataFrame или серии по убыванию и извлечением второго элемента, а не полагаться на поиск синтаксиса во время интервью.
• Эксперты советуют называть переменные по смыслу, задавать необходимые уточняющие вопросы без затягивания решения и снижать волнение регулярной практикой на LeetCode и HackerRank.