📊 SQL для собеседований: как решать задачи с оконными функциями

Сегодня рассмотрим реальные кейсы с собеседований по SQL — задачи с оконными функциями.

Что будем разбирать?
🟠 Кейс 1: Ранжирование данных.
🟠 Кейс 2: Кумулятивные продажи по регионам.
🟠 Кейс 3: Скользящее среднее за 7 дней.
🟠 Кейс 4: Доля продукта в категории.

➡️ Получить материал

Зачем это нужно?
🟠 Эти задачи часто встречаются на собеседованиях — от стартапов до корпораций.
🟠 Понимание оконных функций (PARTITION BY, ROWS, RANK) — ключ к решению.
🟠 Практика → быстрее освоишь сложные запросы и сможешь отвечать на вопросы типа: «Как рассчитать среднюю продажу за неделю?» или «Как найти топ-продукты?».

Совет:
🟠 Не бойтесь ошибаться — разберём каждую задачу шаг за шагом.
🟠 Практикуйтесь — это навык, который пригодится в работе.

➡️ Получить материал

⚡️ Работа сервиса восстановлена!

Друзья, по техническим причинам со стороны сервиса, последние пару дней часть пользователей столкнулась с невозможностью зарегистрироваться на вебинар.

⚡️ На текущий момент сервис сообщает о полном восстановлении функционала — поэтому рекомендуем попробовать еще раз зарегистрироваться по ссылке ниже:

➡️ Зарегистрироваться

Если регистрация в сервисе прошла — у вас должно быть сообщение о том, что вы зарегистрированы на вебинар. Если такого сообщения у вас не было, рекомендуем пройти регистрацию еще раз.
____________________________

*️⃣На всякий случай напомним, по какому поводу собираемся:

Сегодня, 1 апреля в 18:30 по МСК, наш СЕО Андрон Алексанян проведет вебинар, где в прямом эфире проанализирует продажи на маркетплейсах с помощью Python. Никаких розыгрышей, только полезные знания! 😉

*️⃣ Что будем делать:

🟠 Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠 Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования;
🟠 Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио.

➡️ Зарегистрироваться

🧡 Андрон ждёт вас сегодня в 18:30 на вебинаре, чтобы:

➕ разобрать очень интересный кейс
➕ показать, как упаковать его в портфолио
➕ анонсировать уникальное предложение для тех, кто стремиться не только обучиться, но и выгодно устроиться на работу по профессии.

Материалы кейса будут доступны только на самом вебинаре, так что ждём всех! 😉

➡️ Зарегистрироваться

Вебинар начался! Начинаем разбор продаж на маркетплейсах с помощью Python.

Спикер вебинара — ваш любимый спикер, преподаватель и просто супермен Андрон Алексанян, CEO Simulative и автор телеграм-канала имени себя.

Сейчас обсуждаем вводные данные и приступаем к написанию скрипта на Python, потом будем строить визуализации и упаковывать проект в портфолио.

Только в прямом эфире отвечаем на все вопросы и раздаём материалы — подключайтесь, чтобы не пропустить самое интересное!

➡️ Присоединиться

❗️P.S. Сегодня мы анонсируем уникальное предложение для тех, кто стремиться не только обучиться, но и выгодно устроиться на работу по профессии, пока доступное только на этом вебинаре.

Библиотека Pandas в Python: что это и как работает

Если вы работаете с данными, то, скорее всего, слышали о библиотеке Pandas для Python. Это мощный инструмент, который помогает анализировать, очищать и преобразовывать структурированные данные.

Мы недавно обновили наш бесплатный курс по Pandas, и теперь решили создать полноценный материал, чтобы рассказать о всех возможностях этой библиотеки.

В нашей статье вы узнаете, как использовать Pandas для базовых операций с данными, а также для более сложных задач, таких как группировка и визуализация данных. Это поможет вам применять Pandas на практике и решать реальные задачи в анализе данных.

➡️ Читать статью

⚡️ Симулятор «Fullstack-аналитик»: как стать незаменимым специалистом

Современные реалии рынка труда таковы, что бизнесу нужны «многорукие многоноги» — специалисты, совмещающие в себе целый спектр компетенций. Учитывая такое положение дел, а также пожелания нашей аудитории, мы разработали специальную программу — «Fullstack-аналитик».

❗️Отвечаем на вопросы, что это за программа и чем она выгодна:

1. Что такое Симулятор «Fullstack-аналитик»?

Симулятор «Fullstack-аналитик» — это комплексная программа обучения 3в1, которая позволяет освоить все основные направления аналитики данных (инженерия+аналитика+визуализация) и в одиночку выстраивать аналитику любому бизнесу.

2. Какие навыки я получу после прохождения курса?

Вы освоите весь необходимый стек для аналитика данных, включая работу с инструментами визуализации данных (Power BI, Superset, Metabase), классическими базами данных и хранилищами данных. Кроме того, вы научитесь подготавливать данные для анализа с помощью Clickhouse, Hadoop, Spark/pySpark и Docker.

3. Сколько времени занимает прохождение курса?

Курс рассчитан на 17 месяцев, но проходить сразу всю программу не нужно: уже через 5 месяцев вы сможете начать выстраивать аналитику для бизнеса и приступить к работе как junior-специалист.

4. Какой формат обучения используется?

Обучение проходит в комбинированном формате: видео уроки, текстовые лекции, конспекты, задачи, проекты, peer-to-peer проверки и тесты. Во время обучения вы будете брать коммерческие проекты от компаний-партнёров

5. Почему стоит выбрать именно эту программу?

– Высокий уровень востребованности: такие специалисты нужны в любой компании, где есть данные — от стартапов до крупных корпораций;
– Зарплаты фуллстек-аналитиков специалистов на 20-30% выше;
– Симулятор «Fullstack-аналитик» на 30% выгоднее, чем покупка трех курсов по отдельности.

Готовы начать обучение на курсе «Fullstack-аналитик» и стать незаменимым специалистом для любого бизнеса? Оставьте заявку — мы свяжемся с вами, расскажем подробнее о программе и проектах.

➡️ Оставить заявку

🚀 [Вебинар] Создаем эффективный дашборд как в Wildberries

Продуктовые дашборды позволяют визуализировать ключевые метрики и принимать обоснованные решения. Но как создать действительно эффективный дашборд?

Приглашаем вас на вебинар 8 апреля в 18:30 по МСК, где Егор Чеменев, опытный продуктовый аналитик из Wildberries и автор телеграм-канала «Data Brew», проведет прямой эфир, посвященный созданию продуктового дашборда.

➡️ Зарегистрироваться

На этой неделе мы уже проводили эфир по WB — анализировали продажи с помощью Python. Теперь идем дальше — Егор, благодаря своему опыту в Wildberries, продемонстрирует, как эффективно использовать данные и инструменты для создания дашбордов.

*️⃣ Что будем делать:

🟠 Выберем метрики: узнаем, какие ключевые показатели необходимо отслеживать для развития продукта;
🟠 Напишем запросы в PostgreSQL;
🟠 Научимся визуализировать данные в Power BI так, чтобы они были понятны и полезны для принятия решений;
🟠 Отталкиваясь от визуализации поищем идеи для будущих исследований.

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

📝 Задачи с собеседований по Pandas

Сегодня погрузимся в реальные кейсы с собеседований по Pandas — разберём 4 задачи, обсудим хитрости и ловушки.

В материале разберём простым языком, как:
🟠 Превратить сложные задачи в пошаговые действия;
🟠 Объяснять интервьюеру, что вы не просто группируете данные, а видите в них закономерности;
🟠 Избежать ошибок, из-за которых даже опытные кандидаты проваливают тесты.

👉 Получить материал

#️⃣Чему научимся:

1. Базовые инструменты: как группировать данные и считать статистику, заполнять пропуски в данных (например, средними значениями или специальными методами) и не запутаться в больших таблицах.

2. Пошаговые примеры: группировка данных по категориям и подсчет нужных показателей (например, средние или суммы), замена пропусков в данных так, чтобы интервьюер это оценил м создание сводных таблиц.

#️⃣ Секретик: как объяснить, что groupby() + agg() — это как швейцарский нож для анализа (подсчёт нескольких статистик за раз).

👉 Получить материал

Ждём ваши 🔥 — будем выкладывать больше разборов задачек

#полезность

❓ Как найти работу аналитика данных без опыта?

Чтобы найти работу аналитика без опыта, нужно (сюрприз-сюрприз!) приложить усилия. Да, путь может быть сложным, но каждый шаг приближает вас к цели. Представьте, что ваши проекты помогают бизнесу расти, а ваши решения влияют на стратегию крупных компаний. Всё это возможно, если вы начнёте действовать уже сегодня!

Вот что можно сделать:

1️⃣ Создайте портфолио. Выполняйте задания и выкладывайте результаты в интернет. Это покажет ваши способности. При этом, выбирайте условия задач, близкие к реальным бизнес-кейсам.

Пример: проведите анализ продаж интернет-магазина, визуализируйте ключевые метрики и предложите рекомендации. Опубликуйте проект на GitHub или в блоге.

2️⃣ Принимайте участие в конкурсах на площадках, подобных Kaggle, и хакатонах, где нужно проанализировать пользовательское поведение и предложить улучшения для продукта. Это не только опыт, но и возможность заявить о себе работодателям.

3️⃣ Пройдите практику. Ищите стажировки и проекты не только в бигтехе, но и в малом бизнесе. Обращайтесь к небольшим компаниям или стартапам с предложением помочь с анализом данных. Даже если это будет бесплатная работа, вы получите ценный опыт.

Пример: помогите локальному кафе проанализировать продажи и определить наиболее популярные позиции меню.

4️⃣ Практикуйтесь на тестовых заданиях из вакансий. Скачивайте тестовые задания из открытых источников или просите примеры у знакомых аналитиков. Это поможет лучше понять ожидания работодателей. Мы и сами часто разбираем тестовые — следите за обновлениями!

Пример: выполните задание по анализу клиентской базы для маркетинговой кампании и сравните свои результаты с референсами.

5️⃣ Используйте менторство как ускоритель развития. Как пример – наша менторская программа «Аналитик данных». Её суть — провести студента через индивидуальный трек обучения напрямую к офферу от работодателя.

В результате вы получаете:
🟠 Твердые профессиональные знания и навыки, подкрепленные практикой и дипломом государственного образца;
🟠 Сильное портфолио, которое выгодно выделит вас среди других;
🟠 Карьерное сопровождение вплоть до получения оффера;
🟠 Индивидуальное менторство от действующих аналитиков, погружающее вас в реалии рабочей практики.

Следующий поток программы стартует уже завтра, осталось еще 3 места.

➡️ Записаться на консультацию

🧡 Не ждите идеального момента — создавайте его сами. Ваша настойчивость и готовность развиваться станут главными инструментами на пути к новой профессии!

⚡️ Как создать продуктовый дашборд для эффективного анализа данных?

Уже сегодня в 18:30 по МСК встречаемся на вебинаре, где Егор Чеменев, опытный продуктовый аналитик из Wildberries и автор телеграм-канала «Data Brew», проведет прямой эфир, посвященный созданию продуктового дашборда.

Что будем делать:

🟠 Выберем метрики: узнаем, какие ключевые показатели необходимо отслеживать для развития продукта;
🟠 Напишем запросы в PostgreSQL;
🟠 Научимся визуализировать данные в Power BI так, чтобы они были понятны и полезны для принятия решений;
🟠 Отталкиваясь от визуализации поищем идеи для будущих исследований.

❗️Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны только зрителям вебинара.

➡️ Зарегистрироваться

Егор ждёт вас сегодня в 18:30 на вебинаре, чтобы:

➕ Выбрать ключевые показатели необходимо отслеживать для развития продукта;
➕ Написать запросы в PostgreSQL;
➕ Построить понятные и полезные дашборды в Power BI;
➕ Сгенерировать идеи для будущих исследований.

Напоминаем: материалы кейса будут доступны на самом вебинаре. Ждём всех! 😉

➡️ Зарегистрироваться

➡️ Вебинар стартовал!

Сейчас мы вместе с Егором Чеменевым погружаемся в процесс создания эффективного продуктового дашборда.

Егор уже рассказал о себе и своем опыте, а теперь мы переходим к практике: выбираем метрики, потом напишем запросы в PostgreSQL и начнем визуализировать данные в Power BI.

Материалы, которыми будет делиться спикер, будут доступны зрителям в прямом эфире. А еще в прямом эфире можно задать вопросы и получить еще больше пользы.

➡️ Присоединяйтесь!