Сначала определите бизнес-решение и grain, затем запрос, метрику, неопределённость и правила доступа.
План
Пройдите этапы по порядку
- 01
SQL
Joins, windows, cohorts, duplicates, NULL, dates и проверка результата.
- 02
Python
Pandas, reproducible analysis, tests, visualization и работа с памятью.
- 03
Продуктовый кейс
Metric tree, segmentation, experiment, bias и рекомендация.
- 04
Data governance
PII, least privilege, lineage, quality checks и audit.
Что обычно мешает
Частые ошибки
- Писать SQL до grain.
- Игнорировать утечки данных.
- Выдавать корреляцию за причинность.
Перед следующим этапом
Чек-лист готовности
- Могу уверенно пройти практический разбор: sql.
- Могу уверенно пройти практический разбор: python.
- Могу уверенно пройти практический разбор: продуктовый кейс.
- Могу уверенно пройти практический разбор: data governance.
Коротко
Частые вопросы
Это список реальных закрытых вопросов?
Нет. Это редакционный план по открытым материалам работодателей и официальной документации. Конкретные секции зависят от команды, вакансии и грейда.
Как лучше закрепить материал?
Проведите две сессии под таймером: сначала без подсказок, затем повторите только провалы через несколько дней.
Источники
Источники и редакционная политика
Ссылки на источники помогают изучить тему глубже. Если для ответа опубликована техническая проверка, рядом указаны её дата и область. Мы не связаны с упомянутыми работодателями и не продаём места в подборках. Источники, функции сервисов и формат найма могут меняться.
От чтения к воспроизведению
Отрепетируйте полный цикл интервью.
RecallDeck возвращает сложные темы по расписанию и помогает удерживать в памяти язык, SQL, архитектуру и поведенческие истории.