2834 статей: гайды по компаниям, шпаргалки по SQL и Python, A/B-тесты, карьерные советы
current_date?Подготовка к собесу DE в amoCRM: event-DWH, CRM-данные, мессенджеры, multi-tenant. Этапы, специфика команд и частые ошибки на собесе.
Читать →Подготовка к собесу DE в Битрикс24: event-DWH, CDC, multi-tenant, ClickHouse. Этапы, специфика команд и частые ошибки на собесе.
Читать →Подготовка к собесу DE в ЦФТ: AБС-DWH, банковские интеграции, регуляторика, ETL. Этапы, специфика команд и частые ошибки на собесе.
Читать →Подготовка к собесу DE в ЭР-Телеком: ШПД-DWH, network-аналитика, B2B-биллинг. Этапы, специфика команд и частые ошибки на собесе.
Читать →Как проходят собеседования на Data Engineer в ЕВРАЗ: этапы, IoT-стримы, Kafka, Spark, ClickHouse, угольные и стальные активы. Чек-лист подготовки.
Читать →Подготовка к собесу DE в F.A.C.C.T.: cyber threat DWH, IoC, антифрод, ETL. Этапы, специфика команд, чек-лист и частые ошибки на собесе.
Читать →Hallucination rate LLM: формула, как размечать ответы, расчёт в SQL по эвал-логам, разбивка по сегментам и ловушки. Метрика качества AI-продукта.
Читать →MDE (Minimum Detectable Effect) — что это и как посчитать: формула, связь с размером выборки и базовой конверсией, SQL-расчёт, ошибки и FAQ для A/B-аналитика.
Читать →Оконные функции SQL простыми словами: OVER, PARTITION BY, ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD, SUM OVER и NTILE. Гайд с примерами и задачами для аналитика данных.
Читать →pivot_table в Pandas: параметры index, columns, values, aggfunc, margins, fill_value. Отличия от pivot, groupby и crosstab, реальные примеры для аналитика.
Читать →Порядок выполнения SQL-запроса: FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT. Почему это важно для аналитика и где ловят на собеседовании.
Читать →Шпаргалка по SQL для аналитика: SELECT, JOIN, GROUP BY, оконные функции, CTE, работа с NULL, даты и строки. Рабочие примеры запросов и частые ошибки.
Читать →Центральная предельная теорема (ЦПТ) простыми словами: почему среднее выборки почти нормально и зачем это для A/B-тестов и доверительных интервалов.
Читать →Доверительный интервал простыми словами: что это, как считать 95% CI для среднего и доли, как правильно интерпретировать. Формулы, Python, примеры.
Читать →Корреляция Пирсона и Спирмена: в чём разница, какие формулы и когда что использовать. Расчёт в Python и SQL, примеры и вопросы с собеседований аналитика.
Читать →Перцентиль и квантиль простыми словами: что это, чем отличаются, как считать в Python и SQL. Медиана, квартили, IQR, P90, P95, P99 на примерах из аналитики.
Читать →Нормальное распределение простыми словами: что это, среднее и стандартное отклонение, правило 68-95-99.7, z-оценка, как проверить нормальность данных.
Читать →P-value простыми словами: что это, как интерпретировать и почему p < 0,05 — не гарантия. Связь с доверительным интервалом, ошибки I и II рода, примеры.
Читать →DAU/MAU и stickiness: что это за метрика, как её считать, какие значения нормальные и когда она врёт. Формула, SQL-шаблон и разбор интерпретации для аналитика.
Читать →Метрики продукта на собеседовании PM: DAU, MAU, retention, активация, ARPU, LTV. Что спрашивают и как отвечать.
Читать →AARRR: Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Referral. Как построить воронку, какие метрики мерить и где обычно ломается.
Читать →Churn rate простыми словами: формула, customer и revenue churn, gross и net, как интерпретировать и какие бенчмарки разумны.
Читать →CSAT, NPS, CES простыми словами: чем отличаются, что мерят, когда какую метрику использовать. Сравнительная таблица и примеры.
Читать →Customer Journey Map простыми словами: шаблон, этапы, эмоции, точки контакта. Как построить CJM и вытащить из неё реальные инсайты.
Читать →Отличие merge от concat в pandas: concat склеивает DataFrame, merge соединяет по ключу. Когда что использовать — примеры и вопросы с собеседования.
Читать →pd.crosstab в Pandas: таблица сопряжённости двух категорий, normalize для долей, margins для итогов, values и aggfunc. Отличия от pivot_table и groupby.
Читать →pandas groupby: группировка, агрегация, agg, transform, apply. Принцип split-apply-combine. Примеры и вопросы с собеседования аналитика данных.
Читать →Разница между loc и iloc в Pandas: loc — индексация по меткам, iloc — по позициям. Срезы, булева фильтрация, присваивание, at/iat и частые ошибки.
Читать →pandas merge (pd.merge) — объединение таблиц по ключу: inner, left, right, outer join, аналог SQL JOIN. Примеры и вопросы с собеседования аналитика.
Читать →Шпаргалка по pandas для аналитика данных: фильтрация, groupby, merge, pivot, даты. Основные операции с примерами и задачи с собеседования аналитика.
Читать →EL-инструменты на собесе DE: Airbyte, Fivetran, Stitch — отличия, когда что выбирать.
Читать →Backfill в Airflow на собесе DE: catchup, schedule_interval, depends_on_past, идемпотентность.
Читать →Airflow deployment на собесе DE: executors, scheduler HA, k8s, Cloud Composer.
Читать →Sensors в Airflow на собесе DE: poke vs reschedule, ExternalTaskSensor, FileSensor, deferrable operators.
Читать →Оркестраторы на собесе DE: Airflow, Prefect, Dagster — парадигмы, плюсы и минусы, когда что выбрать и как обосновать выбор интервьюеру.
Читать →XCom в Airflow на собесе DE: что можно/нельзя класть, лимиты, custom backends, антипаттерны.
Читать →Active learning, semi-supervised, pseudo-labeling, self-training на собесе DS.
Читать →Adversarial attacks на собесе DS: FGSM, PGD, defense, robust training.
Читать →AI agents на собесе DS: tool use, ReAct, MCP, multi-step reasoning, frameworks.
Читать →Anomaly detection на собесе DS: Isolation Forest, LOF, autoencoders, statistical methods.
Читать →ARIMA на собесе DS: stationarity, ADF тест, AR/MA/I компоненты, SARIMA, Prophet.
Читать →AutoML на собесе DS: H2O AutoML, AutoGluon, FLAML, когда применять, ограничения.
Читать →152-ФЗ на собесе SA: что считается ПДн, согласие, локализация, обезличивание, ИСПДн, что важно SA.
Читать →Two-factor authentication на собесе SA: TOTP, SMS, push, hardware keys, WebAuthn.
Читать →Распределённые транзакции на собесе SA: 2PC, saga, eventual consistency, choreography vs orchestration.
Читать →Acceptance criteria на собесе SA: Given/When/Then, чек-листы, INVEST, Definition of Done.
Читать →ACID и уровни изоляции транзакций для SA: dirty read, non-repeatable read, phantom read, serializable, MVCC.
Читать →Contract testing на собесе SA: Pact, consumer-driven, OpenAPI testing.
Читать →Метрики AI-продукта и LLM для аналитика: hallucination rate, RAG precision, стоимость токенов, containment. Формулы и что спрашивают на собесе.
Читать →Метрики маркетплейса для аналитика: GMV, take rate, fill rate, ликвидность, retention продавцов и покупателей. Формулы, SQL и вопросы с собеса.
Читать →Метрики SaaS для аналитика: MRR, ARR, NRR, отток, quick ratio, rule of 40, CAC payback. Формулы, SQL и что спрашивают на собеседовании.
Читать →Стандартное отклонение и дисперсия простыми словами: разброс вокруг среднего, формула, поправка n-1, правило 68-95-99.7, коэффициент вариации и A/B.
Читать →Ошибки первого и второго рода простыми словами: что это, примеры, связь с alpha, beta и мощностью теста. Type I и Type II на собеседовании аналитика.
Читать →Что отвечать, когда не знаешь ответа на собесе аналитика: техники рассуждения вслух, как признать незнание, типичные фразы.
Читать →