Дякую, дуже цікава тестова співбесіда, дуже корисною для мене була частина щодо A/B тестів (у мене немає з ними практичного досвіду). В усіх статтях, що я читала, майже завжди приводять приклад про зміну кольору кнопки і це тестують. Мені це так дивно було читати (ну людина не збирається платити, невже колір щось змінить?). Ось ви підтвердили що це не дуже доречно і класно що додали ще ідей із практики і обсудили ідеї кандидатки дощо змін. Класний аналіз!
Колір кнопки може мати значення, коли це різниця між помітним кольором та зовсім непомітним. Якщо на екрані багато візуальних елементів, а колір кнопки зливається з фоном, то користувач може її і не помітити. Але це вже екстремальний приклад. Радий, що вам сподобалося. Раджу глянути й інші п'ять співбесід на каналі. Там майже у кожному є подібне завдання з генераціями гіпотез для АВ-тестів.
Дякую, радий чути. У мене зазвичай при підготовці найбільше зусиль йде на пошук теми: то Нобелівська премія, то хіти Spotify, тепер Оскар. Коли тема вже є, то далі все йде набагато легше)
Як завжди, дякую за відео! Круто що є такі можливості попрактикуватися, і, все таки, приємно оці задачки по SQL робити. Аж ностальгія за завданнями з універу)
Дякую, приємно чути, що сподобалося. Так, стараюся, щоб було корисно не лише одній людині, але й глядачам. Знаю випадки, коли по цим SQL-завданням готуються до співбесід, освіжають навики.
Дуже цікаві питання були по SQL та по метриках. Сподобалось, як впевнено трималась Галина, хід її думок та розвʼязання. Думаю, що це інтервʼю буде дуже корисним для початківців та світчерів у пошуку робити аналітиком даних.
Дякую, дуже приємно чути, що питання сподобалися. Старався підібрати щось, що було б цікаво просто дізнатися як факт. Так, впевнений, що ця співбесіда стане у нагоді іншим початківцям, які готуються до подібних співбесід.
дякую за Вашу роботу, дуже гарний і потрібний контент (хоч і вузьконаправлений), але кому треба, тому дуже корисно! чи могли б Ви в подальшому прикріпляти sql файл з Вашими вирішеннями задач? якщо такі є, бо цікаво дивитися саме як Ви вирішуєте! ще раз дякую за Вашу роботу! успіхів в розвитку каналу і менторства в цілому!
Дякую вам за теплі слова. З огляду на все більше кількість початківців в аналітиці даних, ця сфера уже поступово виходить з вузької спеціальності і стає мейнстрімом)) Щодо своїх рішень, то напишіть мені, будь ласка, в Лінкедін чи Телеграм, скину презентацію зі своїми заготовками.
Привіт, Романе. (Задача) Здійснено виміри зросту 9-ти студентів. Визначити інтервал довіри, в якому математичне очікування зросту всіх студентів знаходиться із ймовірністю 0.96. Вибірка: 172, 182, 175, 175, 177, 186, 170, 180, 176. Допоможи із розв'язком задачі. Тут виходить нульова дисперсія і відповідно нульове середньоквадратичне відхилення. Як бути у такій ситуації? В мене є таблиця, яку потрібно використовувати у разі, коли кількість елементів вибірки
@@ВладГорбачов закинув би у Claude та ChatGPT, подивився б пропоновані розв'язки і потім би погуглив концепції та алгоритми, які вони пропонують. Розібрався б з цими поняттями і зрозумів би, чи то галюцинація чи дійсно адекватні рішення.
@@romanpovzykТак, це просто AI допустив помилку, а так результат точно такий як і в лекції. Тільки там через таблицю, яку не можу ніде знайти. Факт у тому, що в лекції від університету сказано, що якщо розмір вибірки
добрий день, а чи могли б ви поділитись своїми способами розв'язування завдань по SQL? (цікаво саме останнє питання, так як ви сказали, що робили іншим способом, цікаво як саме) заздалегідь дякую!
Доброго дня, Ірино. Ось, тримайте. Обирав першу номінацію людини, потім першу перемогу. Далі від перемоги віднімав номінацію і виводив найбільшу різницю. WITH first_nom AS (SELECT name, year_ceremony, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY name ORDER BY year_ceremony) AS num FROM `data-for-mock-interviews.kaggle_datasets.the_oscar_award` WHERE category IN ("ACTOR", "ACTOR IN A LEADING ROLE", "ACTOR IN A SUPPORTING ROLE", "ACTRESS", "ACTRESS IN A LEADING ROLE", "ACTRESS IN A SUPPORTING ROLE") ), only_first_nom AS (SELECT * FROM first_nom WHERE num = 1), first_win AS (SELECT name, year_ceremony, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY name ORDER BY year_ceremony) AS num FROM `data-for-mock-interviews.kaggle_datasets.the_oscar_award` WHERE category IN ("ACTOR", "ACTOR IN A LEADING ROLE", "ACTOR IN A SUPPORTING ROLE", "ACTRESS", "ACTRESS IN A LEADING ROLE", "ACTRESS IN A SUPPORTING ROLE") AND winner IS true ), only_first_win AS (SELECT * FROM first_win WHERE num = 1) SELECT only_first_win.name, only_first_win.year_ceremony - only_first_nom.year_ceremony AS year_diff FROM only_first_win LEFT JOIN only_first_nom ON only_first_win.name = only_first_nom.name ORDER BY year_diff DESC
Доброго вечора. Напишіть мені у Лінкедін, домовилися. Тільки це швидше за все буде десь протягом місяця, бо нині немає незасвічених питань. А треба буде ще вільний час у вихідні, щоб їх придумати.
Я придумав її за півхвилини, тому все можливо. Просто на попередніх співбесідах ті задачі, які я розглядав як швидкі для розігріву, займали більше часу, ніж розраховував. Тому вирішив стартувати з чогось вкрай легенького на одну дію.
@@romanpovzyk А чому ви отримали оцінку Марії 200, а Андрія 160, коли в Андрія має бути оцінка на 1/5 менше? Хіба правильне рішення не x + x/5 = 360; 6x/5 = 360; x = 300 - оцінка Марії, відповідно Андрія 60, чи це якась хитра задача и її не варто вирішувати методом алгебри 4 класу?
Її варто вирішувати шкільною алгеброю, але у вас там помилка. Ваша оцінка Андрія не на 20% менша, а на 80%. Все ж таки потрібно: х + х * (1 - 1/5) = 360.
![[UA] Тестова співбесіда Junior Data Analyst: логіка, SQL, Google Sheet, метрики й ідеї для АВ-тестів](http://i.ytimg.com/vi/91Y8AocDq44/mqdefault.jpg)
Дякую, дуже цікава тестова співбесіда, дуже корисною для мене була частина щодо A/B тестів (у мене немає з ними практичного досвіду). В усіх статтях, що я читала, майже завжди приводять приклад про зміну кольору кнопки і це тестують. Мені це так дивно було читати (ну людина не збирається платити, невже колір щось змінить?). Ось ви підтвердили що це не дуже доречно і класно що додали ще ідей із практики і обсудили ідеї кандидатки дощо змін. Класний аналіз!
Колір кнопки може мати значення, коли це різниця між помітним кольором та зовсім непомітним. Якщо на екрані багато візуальних елементів, а колір кнопки зливається з фоном, то користувач може її і не помітити. Але це вже екстремальний приклад.
Радий, що вам сподобалося. Раджу глянути й інші п'ять співбесід на каналі. Там майже у кожному є подібне завдання з генераціями гіпотез для АВ-тестів.
Гарна співбесіда! Цікаві запитання. Дякую за відео!!!
Дякую, дуже приємно чути, що сподобалося. Старався підбирати такі питання, щоб і самому було цікаво дізнатися відповіді.
Завдання по SQL досить цікаві. Дякую
Дякую, радий чути.
У мене зазвичай при підготовці найбільше зусиль йде на пошук теми: то Нобелівська премія, то хіти Spotify, тепер Оскар. Коли тема вже є, то далі все йде набагато легше)
Як завжди, дякую за відео! Круто що є такі можливості попрактикуватися, і, все таки, приємно оці задачки по SQL робити. Аж ностальгія за завданнями з універу)
Дякую, приємно чути, що сподобалося.
Так, стараюся, щоб було корисно не лише одній людині, але й глядачам. Знаю випадки, коли по цим SQL-завданням готуються до співбесід, освіжають навики.
Дуже цікаві питання були по SQL та по метриках. Сподобалось, як впевнено трималась Галина, хід її думок та розвʼязання. Думаю, що це інтервʼю буде дуже корисним для початківців та світчерів у пошуку робити аналітиком даних.
Дякую, дуже приємно чути, що питання сподобалися. Старався підібрати щось, що було б цікаво просто дізнатися як факт.
Так, впевнений, що ця співбесіда стане у нагоді іншим початківцям, які готуються до подібних співбесід.
Дякую за цікаве та корисне відео)))
Дякую вам за перегляди та коментарі. Радий, що став у нагоді.
Дякую за корисний контент!
Дякую вам, що дивитеся та коментуєте)
дякую за Вашу роботу, дуже гарний і потрібний контент (хоч і вузьконаправлений), але кому треба, тому дуже корисно!
чи могли б Ви в подальшому прикріпляти sql файл з Вашими вирішеннями задач? якщо такі є, бо цікаво дивитися саме як Ви вирішуєте!
ще раз дякую за Вашу роботу! успіхів в розвитку каналу і менторства в цілому!
Дякую вам за теплі слова.
З огляду на все більше кількість початківців в аналітиці даних, ця сфера уже поступово виходить з вузької спеціальності і стає мейнстрімом))
Щодо своїх рішень, то напишіть мені, будь ласка, в Лінкедін чи Телеграм, скину презентацію зі своїми заготовками.
Привіт, Романе.
(Задача)
Здійснено виміри зросту 9-ти студентів. Визначити інтервал довіри, в якому математичне очікування зросту всіх студентів знаходиться із ймовірністю 0.96.
Вибірка: 172, 182, 175, 175, 177, 186, 170, 180, 176.
Допоможи із розв'язком задачі. Тут виходить нульова дисперсія і відповідно нульове середньоквадратичне відхилення. Як бути у такій ситуації?
В мене є таблиця, яку потрібно використовувати у разі, коли кількість елементів вибірки
Ні, на жаль, не знаю таку таблицю.
А пробували попитати у Claude чи інших LLMок? Не наштовхують на рішення?
@@romanpovzyk А як би Ви розв'язали таку задачу?
Можливо помилка у формулюванні?
Вона з лекцій викладача КПІ(тобто я її не самостійно придумав)
@@ВладГорбачов закинув би у Claude та ChatGPT, подивився б пропоновані розв'язки і потім би погуглив концепції та алгоритми, які вони пропонують. Розібрався б з цими поняттями і зрозумів би, чи то галюцинація чи дійсно адекватні рішення.
@@romanpovzykТак, це просто AI допустив помилку, а так результат точно такий як і в лекції. Тільки там через таблицю, яку не можу ніде знайти.
Факт у тому, що в лекції від університету сказано, що якщо розмір вибірки
добрий день, а чи могли б ви поділитись своїми способами розв'язування завдань по SQL? (цікаво саме останнє питання, так як ви сказали, що робили іншим способом, цікаво як саме)
заздалегідь дякую!
Доброго дня, Ірино.
Ось, тримайте.
Обирав першу номінацію людини, потім першу перемогу. Далі від перемоги віднімав номінацію і виводив найбільшу різницю.
WITH first_nom AS
(SELECT
name,
year_ceremony,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY name ORDER BY year_ceremony) AS num
FROM `data-for-mock-interviews.kaggle_datasets.the_oscar_award`
WHERE category IN ("ACTOR",
"ACTOR IN A LEADING ROLE",
"ACTOR IN A SUPPORTING ROLE", "ACTRESS",
"ACTRESS IN A LEADING ROLE", "ACTRESS IN A SUPPORTING ROLE")
),
only_first_nom AS
(SELECT
*
FROM first_nom
WHERE num = 1),
first_win AS
(SELECT
name,
year_ceremony,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY name ORDER BY year_ceremony) AS num
FROM `data-for-mock-interviews.kaggle_datasets.the_oscar_award`
WHERE category IN ("ACTOR",
"ACTOR IN A LEADING ROLE",
"ACTOR IN A SUPPORTING ROLE", "ACTRESS",
"ACTRESS IN A LEADING ROLE", "ACTRESS IN A SUPPORTING ROLE")
AND winner IS true
),
only_first_win AS
(SELECT
*
FROM first_win
WHERE num = 1)
SELECT
only_first_win.name,
only_first_win.year_ceremony - only_first_nom.year_ceremony AS year_diff
FROM only_first_win
LEFT JOIN only_first_nom
ON only_first_win.name = only_first_nom.name
ORDER BY
year_diff DESC
@@romanpovzyk дуже дякую! буду розбиратись)
Доброго часу доби, Як можна пройти мокову співбесіду у Вас? Цікаво перевірити свої навчики хоча б на рівні trainee/junior ... :/
Доброго вечора.
Напишіть мені у Лінкедін, домовилися.
Тільки це швидше за все буде десь протягом місяця, бо нині немає незасвічених питань. А треба буде ще вільний час у вихідні, щоб їх придумати.
Друже, задача для розігріву з математики некоректна і беззмістовна.
Я придумав її за півхвилини, тому все можливо.
Просто на попередніх співбесідах ті задачі, які я розглядав як швидкі для розігріву, займали більше часу, ніж розраховував. Тому вирішив стартувати з чогось вкрай легенького на одну дію.
@@romanpovzyk
А чому ви отримали оцінку Марії 200, а Андрія 160, коли в Андрія має бути оцінка на 1/5 менше? Хіба правильне рішення не x + x/5 = 360; 6x/5 = 360; x = 300 - оцінка Марії, відповідно Андрія 60, чи це якась хитра задача и її не варто вирішувати методом алгебри 4 класу?
Її варто вирішувати шкільною алгеброю, але у вас там помилка.
Ваша оцінка Андрія не на 20% менша, а на 80%.
Все ж таки потрібно:
х + х * (1 - 1/5) = 360.
@@ginevra6591
x + y = 360
x + 0.8x = 360
1.8x = 360
x = 360/1.8 = 200
y = 360-200 = 160