Каталог задач
1000 задач. Страница 7 из 20. Тестовые задания с реальных собеседований по аналитике и алгоритмам.
301
DataLearn DE-101: Star vs Snowflake schema — какая модель подходит
Кейсы и метрикиМоделирование DWHСредняяJuniorDataLearn
302
DataLearn DE-101: SCD Type 2 — история изменения атрибутов
Кейсы и метрикиSlowly Changing DimensionsСредняяMiddleDataLearn
303
DataLearn DE-101: AWS vs GCP vs Azure — выбор облака под аналитику
Кейсы и метрикиCloudЛёгкаяJuniorDataLearn
304
DataLearn DE-101: Airflow DAG для ежедневной загрузки заказов
Кейсы и метрикиOrchestrationСредняяMiddleDataLearn
305
DataLearn DE-101: Стратегии инкрементальной загрузки
Кейсы и метрикиIncremental loadСредняяMiddleDataLearn
306
DataLearn DE-101: Data Quality — какие тесты обязательны на витринах
Кейсы и метрикиData QualityЛёгкаяMiddleDataLearn
307
DataLearn DE-101: Airflow vs Prefect vs Dagster — выбор оркестратора
Кейсы и метрикиOrchestrationЛёгкаяMiddleDataLearn
308
Яндекс.Еда: Метрики утилизации курьеров и анализ простоев
Кейсы и метрикиOperations / MetricsСредняяMiddleЯндекс.Еда
309
Яндекс.Еда: Атрибуция эффекта промокодов и оценка инкрементальности
Кейсы и метрикиPricing / PromoСложнаяMiddleЯндекс.Еда
310
Хабр Кейс — оценить качество работы службы поддержки
Кейсы и метрикиДизайн метрикСредняяMiddleХабр
311
Хабр Кейс — метрики качества поиска и выдачи
Кейсы и метрикиДизайн метрикСредняяMiddleХабр
312
Хабр Кейс — назовите метрики Яндекс Браузера и его конкурентов
Кейсы и метрикиДизайн метрикЛёгкаяJuniorХабр
313
Хабр Кейс — найти Aha-moment для продукта
Кейсы и метрикиПродуктовая аналитикаСредняяMiddleХабр
314
InterviewQuery Case — упала Daily Revenue: как декомпозировать
Кейсы и метрикиМетрики и декомпозицияСредняяMiddleInterviewQuery
315
Glassdoor (Meta) Case — какие метрики у Messenger «здоровья» продукта
Кейсы и метрикиДизайн метрикСложнаяSeniorMeta
316
OBenner/data-engineering: что такое Kafka и зачем
Кейсы и метрикиData EngineeringСредняяMiddleGitHub: OBenner/data-engineering-interview-questions
317
OBenner/data-engineering: Spark vs pandas, когда переходить
Кейсы и метрикиData EngineeringСредняяMiddleGitHub: OBenner/data-engineering-interview-questions
318
OBenner/data-engineering: ETL vs ELT
Кейсы и метрикиData EngineeringСредняяMiddleGitHub: OBenner/data-engineering-interview-questions
319
OBenner/data-engineering: SCD Type 1, 2, 3
Кейсы и метрикиData EngineeringСредняяMiddleGitHub: OBenner/data-engineering-interview-questions
320
OBenner/data-engineering: спроектировать ежедневный DAG
Кейсы и метрикиData EngineeringСредняяMiddleGitHub: OBenner/data-engineering-interview-questions
321
OBenner/data-engineering: data quality framework
Кейсы и метрикиData EngineeringСредняяMiddleGitHub: OBenner/data-engineering-interview-questions
322
Сценарий: спроектировать метрики для onboarding в приложении
Кейсы и метрикиDesigning metricsСредняяMiddleУчебная
323
Сценарий: health score для B2B SaaS
Кейсы и метрикиDesigning metricsСложнаяSeniorУчебная
324
Сценарий: метрики качества content discovery для контентного продукта
Кейсы и метрикиDesigning metricsСредняяMiddleУчебная
325
Сценарий: баг в metric pipeline — как найти и доказать
Кейсы и метрикиDiagnoseСредняяMiddleУчебная
326
Сценарий: аномалия в DAU — root cause анализ
Кейсы и метрикиDiagnoseСредняяMiddleУчебная
327
Сценарий: conversion drop в конкретном сегменте
Кейсы и метрикиDiagnoseСредняяMiddleУчебная
328
Сценарий: revenue упало в одной стране — разобрать
Кейсы и метрикиDiagnoseСредняяMiddleУчебная
329
Сценарий: tradeoff retention vs growth — что выбрать
Кейсы и метрикиTradeoffsСредняяSeniorУчебная
330
Сценарий: quality vs speed — релизы или стабильность
Кейсы и метрикиTradeoffsСредняяMiddleУчебная
331
Сценарий: control vs flexibility — конфигурируемый vs мнения
Кейсы и метрикиTradeoffsСредняяMiddleУчебная
332
ML — фичи RFM для модели оттока пользователей
ML / Data ScienceFeature engineeringСредняяMiddleТ-Банк / классика
333
ML — спрогнозировать бинарный target по клиентским признакам
ML / Data ScienceБинарная классификацияСредняяMiddleСравни.ру
334
Retentioneering: кластеризация пользователей по траекториям событий
ML / Data ScienceКластеризация и event-based аналитикаСложнаяMiddleRetentioneering
335
Яндекс ML — TwoFeatureGame: предсказать баланс матча по двум признакам
ML / Data ScienceБинарная классификацияСложнаяSeniorЯндекс
336
Яндекс ML — Утерянный язык: машинный перевод с few-shot fine-tuning
ML / Data ScienceNLP / машинный переводСложнаяSeniorЯндекс
337
Яндекс ML — Заклинание продолжения: восстановить пароль через LLM
ML / Data ScienceLLM / промпт-инжинирингСложнаяSeniorЯндекс
338
Яндекс ML — MSE vs MAE: когда какой использовать
ML / Data ScienceLoss-функцииЛёгкаяMiddleЯндекс
339
Яндекс ML — L1 и L2 регуляризация: почему L1 отбирает признаки
ML / Data ScienceРегуляризацияСредняяMiddleЯндекс
340
Яндекс ML — AUC-ROC и AUC-PRC: алгоритмы построения, когда что
ML / Data ScienceМетрики классификацииСредняяMiddleЯндекс
341
Яндекс ML — Дисбаланс классов: способы борьбы
ML / Data ScienceКлассификация / дисбалансСредняяMiddleЯндекс
342
Яндекс ML — Bias-Variance Decomposition: интерпретация и переобучение
ML / Data ScienceТеория обученияСредняяMiddleЯндекс
343
Яндекс ML — Кросс-валидация: на что влияет число фолдов K
ML / Data ScienceВалидация моделиСредняяMiddleЯндекс
344
Яндекс ML — Решающие деревья vs линейные модели: связь и различия
ML / Data ScienceДеревья / линейные моделиСредняяMiddleЯндекс
345
Яндекс ML — SGD: зачем менять шаг и какие стратегии бывают
ML / Data ScienceОптимизацияСредняяMiddleЯндекс
346
World of Tanks — прогноз DAU на 3 месяца вперёд
ML / Data ScienceПрогнозирование временных рядовСредняяMiddleWorld of Tanks (Wargaming)
347
Skytec Games — предсказание оттока на шагах туториала
ML / Data ScienceБинарная классификация и оценкаСложнаяMiddleSkytec Games
348
Пиклема — модель прогноза скорости карьерных самосвалов по телеметрии
ML / Data ScienceTime series / regressionСложнаяMiddleПиклема
349
A1 Junior — прогноз ряда, классификация Target и анализ миграций тарифов
ML / Data ScienceTime series / classification / migration analysisСредняяJuniorA1
350
Стажировка ML — Tree Barber: минимальная сумма энтропий после стрижки
ML / Data ScienceДеревья решений и энтропияСложнаяSeniorЯндекс