Вернуться в каталог собеседований

Мок-собеседование Junior Data Analyst: SQL, Python и статистика

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.

Направление
Data Analysis
Формат
Мок-собеседование
Грейд
Junior
Длительность
27:06
Academica Courses
  • Опубликовано на YouTube:
  • Просмотры на YouTube: 3 тыс.
  • Лайки на YouTube: 59
Открыть на YouTube

Таймлайн

Коротко о видео

Это 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.

Затронутые темы

SQLPythonpandasСтатистикаПерцентилиОконные функцииДашбордыПродуктовые метрики

Что взять на заметку

  • Среднее, медиана, мода и стандартное отклонение отвечают на разные вопросы о распределении.
  • Выбросы нужно сначала обнаружить, а затем обосновать способ обработки.
  • Медиана соответствует 50-му перцентилю.
  • Для SQL-интервью важно различать WHERE и HAVING и уметь применять оконные функции.
  • Дашборд проектируют от аудитории и решений, которые она должна принимать.

Рекомендуем посмотреть