Что случилось с метрикой?
Продуктовое мышление, генерация гипотез о падении метрики, диагностика
Раздел про собеседования собирает разборы SQL-задач, продуктовых кейсов и тестовых заданий, которые реально встречаются на интервью аналитиков.
Материалы помогают понять ход рассуждений, отработать типовые задачи и подготовиться к конкретным этапам собеседования.
70+ решённых задач: SQL, Python, A/B-тестирование, продуктовые кейсы и математика. Решай сам, а потом сверяйся с разбором.
Открыть сборник разборов →Продуктовое мышление, генерация гипотез о падении метрики, диагностика
Аналитическое мышление, выбор целевой метрики, рассуждение «зачем»
Аналитическая разметка событий, параметры, метрики оценки, гипотезы
Продуктовое мышление, CJM, подбор метрик удовлетворённости по логам
Продуктовые кейсы с собеседования, метрики и гипотезы
Продуктовые кейсы с собеседования, метрики и гипотезы
Дизайн A/B, расчёт длительности, влияние на MRR, экономика теста
Условия применения t-теста: нормальность, дисперсии, независимость
Дизайн A/B-эксперимента, сегмент, метрики, раскатка, MDE
Поиск прокси-метрик, пирамида метрик, причинно-следственные связи
Валидация гипотезы продакта, дизайн A/B, LTV, каннибализация
Диагностика падения метрики в тесте, подглядывание, проверка здоровья
A/B и продуктовые кейсы с собеседования
Оконные функции lag, group by с distinct, поведение join и фильтров
Среднее и медиана без встроенных функций, offset/limit, чётность
Поиск пересечений интервалов дат, оконка lead vs коррелированный подзапрос
Теория SQL: join, null, order by, порядок выполнения, оконки
Join с null, on vs where, join по интервалу дат, self-join пар
Row_number для последней записи, агрегации с case, поиск пересечений
Cte, агрегации по группам и месяцам, оконные доли, топ-N
Фильтры, count distinct, cte, join, поиск первого урока, dense_rank
Count filter, avg между действиями, not exists, cte и средние по каналам
Анализ геймплея на SQL, агрегации и группировки
Парсинг строки, обработка многозначных чисел, линейная сложность
Решето Эратосфена, оценка сложности, оптимизация перебора
Проход по массиву, отслеживание предыдущего нуля, O(n) без памяти
Рекурсия, плоское представление вложенного словаря, написание функции
Слияние двух отсортированных массивов, два указателя
Сжатие строки на месте, два указателя, подсчёт подряд идущих
Разворот связного списка, работа с указателями
Перемещение нулей в конец массива на месте, два указателя
Свёртка отсортированного массива в диапазоны, проход по элементам
Поиск самой длинной последовательности одинаковых символов
Поиск третьего/двух максимумов за один проход
Слияние двух отсортированных связных списков
Проверка симметричности дерева, рекурсия/обход
Поиск оси симметрии точек, множества и геометрия
Поиск недостающего числа через сумму или xor
Проверка наличия дубликатов через множество
Максимальная прибыль за один проход, отслеживание минимума
Группировка анаграмм через ключ сортировки, словарь
Проверка анаграммы через подсчёт символов
Скользящее окно, самая длинная подстрока без повторов
Построение треугольника Паскаля, вложенные циклы
Пересечение массивов через множества
Скользящее окно, длиннейший подмассив единиц после удаления элемента
Арифметика кратных, базовые условия и циклы
Проверка палиндрома, фильтрация символов, два указателя
Середина связного списка, быстрый и медленный указатели
Сравнение двух деревьев на идентичность, рекурсия
Проверка скобочной последовательности через стек
Удаление дубликатов из отсортированного массива на месте, два указателя
Поиск мажоритарного элемента, алгоритм Бойера-Мура
Поиск первого вхождения подстроки
Перевод римских чисел в целое, словарь и проход по строке
Поиск пары с заданной суммой через словарь
Комбинаторика, число путей как сочетания, треугольник Паскаля
Проверка гипотез, биномиальное распределение, расчёт p-value
Условная вероятность, формула Байеса
Парадокс Симпсона, интерпретация агрегированных долей
Дизайн эксперимента, проверка гипотез, размер выборки
Формула полной вероятности, условные вероятности
Математическое ожидание, оптимальная стратегия, переброс кубика
Мат. ожидание для общего случая 2N граней, вывод стратегии
Вероятность выигрыша, перебор сценариев, оптимальный порог переброса
Логика, булева алгебра, импликации и операции над множествами
Движение, скорости и пропорции, разбиение пути на интервалы
Вероятность без возвращения, произведение вероятностей, общая формула
Условная вероятность, рассуждение о выгодности стратегии
Логическая задача-головоломка с собеседования
Вероятность и логика, рассуждение по условию
Блиц: distinct, cross join, принцип Дирихле, рост площади, вероятность
Логика и алгоритмы, линейное решение задачи о подсчёте вагонов
Условная вероятность, парадокс мальчика и девочки
Принцип Дирихле, гарантированный исход в худшем случае
Логика с подвохом: пропорции, распределение долей, взвешивания монет
На вопрос «Расскажите о себе?» вы отвечаете практически на каждом этапе интервью. Самопрез…
🔹 Достаточно ли вы зрелая личность для признания своих недостатков и слабых сторон? 🔹 Умеет…
Вопрос имеет разную цель в зависимости от этапа, на котором он задается. 🔹 Если до оффера…
Кандидаты, отвечая на подобный вопрос, думают, что нужно перечислить, как можно больше досто…
Этим вопросом работодатель хочет понять следующее: 🔹 Насколько вам интересна позиция; 🔹 Ск…
Этим вопросом HR и нанимающий менеджер пытаются понять ваше отношение к работе. Если канди…
Этим вопросом проверяется способность признавать и учиться на ошибках, проявлять инициативу,…
Работодатель хочет проверить, готовы ли вы бесплатно работать лишние N часов в неделю. Есл…
На этот вопрос стоит отвечать релевантно и честно. Но выбирать при этом незначительные слабо…
HR задаёт его, чтобы понять вашу мотивацию перейти на новое место и узнать возможные проблем…
Проверяется, проходите ли вы по бюджету и адекватности. Если вы сильно выше, они скорее всег…
Проверить, влезаете ли вы в их бюджет Заанкерить предложение как можно ниже Косвенно оцени…
Неожиданный для кандидатов вопрос на собеседовании. Лично я задаю его независимо от того, на…
🔹 Умеете ли вы работать с людьми, у которых другие взгляды; 🔹 Как вы ведёте себя в напряжён…
🔹 Умеете ли вы принимать фидбек без защиты и агрессии; 🔹 Делаете ли вы выводы и меняете пов…
🔹 Умеете ли вы организовывать свою работу; 🔹 Как справляетесь с многозадачностью; 🔹 Не буд…
🔹 Насколько вы вообще интересуетесь вакансией и компанией; 🔹 Умеете ли задавать осмысленные…
🔹 Оценить, можете ли вы делиться знаниями; 🔹 Понять потенциал для роли с элементами тим/тех…
🔹 Проверить, умеете ли вы работать в условиях неопределённости; 🔹 Как вы уточняете требован…
🔹 Понять, не будете ли вы отказываться от любого неидеального задания; 🔹 Как вы балансирует…
20 популярных поведенческих вопросов: зачем их задают, как отвечать и частые ошибки.
Посмотри на собеседование аналитика со стороны и попробуй решить задания сам.
Как повысить конверсию этапов собеседований и найти свои слабые места.
Сегодня предлагаю подразмять мозги и порешать задачки на SQL. Первые 4 из 7 заданий, которые представлены в карточках выше, не должны доставить проблем.
Продолжаем разминать мозги и дорешиваем оставшиеся 3 из 7 задач на SQL.
Разбор задач с собеседования на SQL в Альфа-Банк
Как и в любом навыке, регулярная практика — твой лучший друг. Особенно если речь идет про прохождение технических интервью – нужно постоянно держать себя в форме.
Давайте договоримся так: если вы хорошо разобрали задачу в комментариях, и мне нечего к ней добавить, я буду публиковать пост на другую тему вместо разбора.
SQL задачи – база любого собеседования для специалиста, работающего с данными.
Крупные компании любят давать математические задачки на собеседованиях.
Три задачи с собеседований, которые выглядят просто, но прячут подвох. Попробуй решить сам и сверься с разбором.
Даже если вы уже знаете решение этой распространенной на собеседованиях задачи, я на 95% уверен, что вы знаете популярное, но неоптимальное решение.
Разбор задачи с собеседования в Яндекс: как рекурсивно «расплющить» вложенный словарь в плоский с готовым решением.
Обнаружение пересечений в интервалах — довольно типичная задача, с которой приходится сталкиваться на практике.
Моделирование методом Монте-Карло – это математический метод, который позволяет исследовать возможные исходы неопределенного события.
Задача направлена на понимание биномиального распределения и проверок гипотез.
Этим вопросом HR и нанимающий менеджер пытаются понять ваше отношение к работе.
Сегодня предлагаю размять мозги и поразгонять в комментариях кейс, который вам могут задать на продуктовом интервью.
Шаблон ответа на вопрос «Расскажите о себе»: что уложить в 3–5 минут на интервью, чтобы показать себя подходящим под вакансию.
Задачи на теорию вероятностей любят давать на собеседованиях в крупные компании: Yandex, Avito, T-Bank и подобные.
Ситуация: тебя позвали на собеседование и сказали, что оно будет посвящено разбору продуктовых кейсов.
Комбинаторный разбор задачи о числе путей по доске: как свести её к выбору шагов и посчитать варианты.
На первый взгляд, может показаться, что это задание никак не связано с рабочими задачами.
Эту задачу можно эффективно решить за линейное время и константную память.
Пусть A – первый бросок, B – повторный бросок. A, B ∈ {1, 2, 3, 4, 5, 6} Выберем стратегию: Рассмотрим A = 3.
Эту задачу любят задавать на продуктовых собеседованиях и секциях-финалах.
На собеседовании в Plata дается ровно 10 минут, чтобы решить «эти» 6 задач.
Почему отклики на HH всё чаще игнорируют и чем узкие Telegram-каналы с вакансиями повышают конверсию в ответ.
Вероятностный разбор задачи про 20- и 10-гранные кости: когда стоит перебрасывать кубик, чтобы максимизировать шанс победы.
Все привыкли видеть задачки на SQL на собеседованиях. Но вместо задач, либо в дополнение к ним, можно встретить и вопросы на понимание теории SQL.
Сначала разберемся с вероятностями размеров ледника.
Вопросы на Python, в частности на Pandas, частенько встречаются на собеседованиях у аналитиков.
Ещё один достаточно распространенный вопрос на собеседованиях. HR задаёт его, чтобы понять вашу мотивацию перейти на новое место и узнать возможные проблемы на текущем.
Этим вопросом проверяется способность признавать и учиться на ошибках, проявлять инициативу, управлять ожиданиями и работать с приоритетами в сложных ситуациях.
В школе мне бы за такое отбили руки, но для простоты восприятия предлагаю привести единицы измерения в более читаемые для задачи метры в минуту.