Алоха, коллеги! Запускаем рубрику #fromInterviewWithLove!

Сегодня будет дана задача по SQL для начинающих специалистов.

Задача: В базе данных хранятся данные о продажах продуктов в разных магазинах. Необходимо вывести список магазинов, в которых были проданы все виды товаров. Таблица sales содержит следующие поля:
- id - уникальный идентификатор продажи;
- store - название магазина;
- product - название продукта.


Решение SQL запросом:
SELECT store
FROM sales
GROUP BY store
HAVING COUNT(DISTINCT product) = (SELECT COUNT(DISTINCT product) FROM sales);

Данный запрос группирует данные по названию магазина и находит количество уникальных продуктов, проданных в каждом магазине. Затем он сравнивает это количество с общим числом уникальных продуктов в таблице sales. Если количество уникальных продуктов в магазине равно общему количеству уникальных продуктов в таблице, значит все продукты были проданы в данном магазине. Результат запроса - список магазинов, в которых были проданы все виды товаров.

SQLpedia

Любой важный созвон на удаленке проходит именно так

Массивный курс по управлению данными и обзор новинок от NVIDIA. Дайджест полезных текстов про ML и дата-аналитику

В этой статье — смесь фундаментальных трудов и более «популярных» статей на тему ML, искусственного интеллекта и дата-аналитики. Думаю каждый найдет здесь для себя что-то интересное.

Перейти к статье | DATApedia

​​Как мы разрабатывали алгоритм для анализа уникальных посетителей

В этой статье рассказано о решении для анализа уникальных посетителей. Описаны недостатки существующих на рынке решений и рассказано, почему надо остановиться именно на видеоаналитике

Перейти к статье | DATApedia

​​Как структурировать проекты машинного обучения с помощью GitHub и VS Code: полная инструкция с настройками и шаблонами

Статья о том, как организовать файлы в проектах машинного обучения, используя VS Code.

Перейти к статье | DATApedia

​​Откуда Карты знают, когда приедет автобус

В этой статье рассказывается что у «Транспорта» под капотом, какие алгоритмы отвечают за то, чтобы автобусы появлялись на карте, двигались по ней плавно и реалистично, а прогноз был максимально точным.

Перейти к статье | DATApedia

​​PromptGPT: оптимизируем промт для GPT-4

Автор статьи написал небольшой тул, который измеряет качество модели на различных промтах и позволяет выбрать оптимальный. В этой статье автор сначала расскажет как этот тул работает, а потом покажет процесс оптимизации промта

Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI

​​Тварь дрожащая или право имею: как мы лепили виртуального юриста из русскоязычных нейросетей

В статье рассказывается об опыте обучения русскоязычных и зарубежных моделей нейросетей российскому законодательству.

Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI

​​Как построить систему геоаналитики с применением ML

В этой статье рассмотриавются примеры работы сервисов геоаналитики VK Predict. Выясняется, какие модели машинного обучения используются при построении таких систем и из каких этапов состоит разработка продукта с возможностями геоаналитики.

Перейти к статье | DATApedia

​​Бустим топ: внедрение ML в ранжирование каталога

В этой статье расскажут, почему задача ранжирования каталога важна для бизнеса, как была построена систему ранжирования каталога на основе ML и переход на нее с эвристик.

Перейти к статье | DATApedia

​​Особенности прогнозирования продаж и оттока в условиях неопределенности

В этом посте автор опишет свой опыт построения модели прогнозирования продаж конвергентных продуктов (2019-2021), а также прогнозирования оттока мобильных абонентов в 2022 году. Расскажет, как работала модель в относительно стабильный период до 2020-го года, и какие корректировки пришлось внести впоследствии.

Перейти к статье | DATApedia

​​Slovo и русский жестовый язык

В этой статье рассказывается о непростой задаче распознавания русского жестового языка (РЖЯ) для слабослышащих. Также затронуты основные особенности РЖЯ, и проблемы и сложности самого языка, и процесс его сбора и разметки.

Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI

​​Новые инструменты для работы c ML-моделями и обзор MLOps от CERN

В новом дайджесте для вас много интересных обзоров по инструментам — как говорится, ни ClearML и Airflow едиными. Рынок решений стремительно развивается, и эта подборка поможет вам держать руку на пульсе.

Перейти к статье | DATApedia

​​Что нам стоит диаграмму в Python построить: 5 вариантов привлекающей внимание визуализации данных и кое-что ещё

Диаграммы помогают визуализировать как простые, так и самые сложные наборы данных. При этом диаграмм — множество видов, у каждого есть свои достоинства и недостатки. О наиболее эффектных и эффективных, реализуемых с Python, рассказывается в сегодняшней подборке.

Перейти к статье | DATApedia

​​DWH как продукт: платформа, инструменты, масштабирование команды

В статье рассказано, как продуктовый взгляд помогает развивать DWH и быть полезнее для пользователей. Речь пойдёт про появление платформенных инструментов и рост проникновения аналитики в компании, а также про реорганизацию команды и перераспределение задач. Будет больше о процессах и практиках, чем о хардкорных технологиях. Но и технологии немного затронуты.

Перейти к статье | DATApedia

Отличный способ чтобы не выгорать

​​«Инженеров данных заменит автоматика» и другие мифы о DE

Если вы неплохо знакомы с работой дата-инженера, мифы про бесконечный кодинг или однообразие задач могут показаться глупыми и смешными. Но не делайте поспешных выводов: при подготовке статьи мы тоже узнали что-то новое.

Перейти к статье | DATApedia

​​Искусственный интеллект в России и мире: эволюция, тенденции, будущее

В этой статье рассмотрены тенденции развития ИИ в России, также его возможное будущее. Также рассказано, как мы применяем искусственный интеллект в работе с данными.

Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI