Кандидат отвечает на вопросы по статистике, выбросам и перцентилям, затем решает задачи в Pandas и SQL. В конце он проектирует дашборд по приложению и получает итоговую обратную связь.
Источник: Academica Courses
Открыть на YouTubeЭто техническое мок-собеседование на позицию Junior Data Analyst. Интервьюер представляет кандидата Тимура и заранее обозначает четыре части: статистику, Python, SQL и бизнес-кейс. Кандидат объясняет среднее, медиану, моду и стандартное отклонение, затем предлагает искать выбросы через boxplot. В Python-блоке обсуждается перцентиль и переход к live coding в Pandas для отбора сотрудников выше 75-го перцентиля. SQL-часть включает различие WHERE и HAVING, расчёт среднего дохода пользователя и подсказки к оконным функциям. В финальном кейсе кандидат определяет метрики работоспособности приложения и назначение дашборда для конкретной аудитории. Интервьюер оценивает ответы и считает кандидата готовым к junior-позиции.
35:02Кандидат обсуждает с интервьюером роль продуктового аналитика, продуктовые исследования, A/B-тесты и требования к SQL и Python. Затем он разбирает собственные ответы.
ОдноклассникиРазбор интервью
1:31:40Команда рассказывает о задачах аналитики в «Ситимобил», затем проводит кандидату секции по резюме, SQL, статистике и бизнес-кейсам. В финале интервьюер разбирает ответы, включая A/B-тесты, парадокс Симпсона и сетевые эффекты.
1:21:34Техническое интервью веб-аналитика с SQL-задачами и вопросами о продуктовых метриках. Кандидат разбирает оконные функции, ClickHouse и эксперимент с карточкой товара.
WildberriesТехническое собеседование