Поговорим о собесах (часть 1) 😎

Собесы во многом про соответствие критериям. Интервьюеру важно понять, как вы мыслите.
Недавно было собеседование. Человек завалил софты. И прямо сказал: готовился только к техничке.

Знать, что надо написать GROUP BY, но не знать зачем - бесполезно 💯

Я собрал вопросы, которые задают на собеседованиях аналитикам. Разыграем сценки.

Soft skills. HR-этап.

По статистике, именно тут чаще всего отказывают. Из-за неумения формулировать мысли.

1️⃣ "Расскажите о ситуации, когда работали под давлением дедлайна"

❌ "Ну, у нас всегда дедлайны, я привык"
✅ "Готовили отчёт для клиента. Обычный срок 2 недели, дали 5 дней. Разбил задачу на блоки, автоматизировал сбор данных скриптом, убрал ручную сверку. Сдали вовремя"

Разница 🤔
Первый не сказал ничего. Второй дал ситуацию, действие, результат. Метод STAR.
Запомни это слово. Уж очень любят модные названия методологий.
Вы можете следовать этой методике по наитию, но на собеседовании важно говорить общепринятыми фразами 👌

2️⃣ "Как объясните сложный анализ человеку без технического бэкграунда?"

❌ "Ну, я использую визуализации..."
✅ "Убираю термины. Вместо "p-value < 0.05" говорю: мы на 95% уверены, что это не случайность. Вместо "retention Day 7": из 100 новых пользователей через неделю вернутся 30."

Интервьюер тут проверяет не знания. Сможешь ли разговаривать с бизнесом. 80% работы аналитика именно в этом 💯

Наш любимый Excel ➕

Первые полгода карьерного пути по большей части состоят из Excel. Разыграем и тут сценку.

3️⃣ "Объясните, как работает ВПР и когда не подходит?"

✅ "VLOOKUP ищет значение в первом столбце диапазона и возвращает значение из указанного столбца. Не подходит, когда ключ правее значения. Тогда INDEX+MATCH. В новых версиях XLOOKUP ищет в любом направлении"

4️⃣ "Как найдёте дубликаты в таблице на 50 000 строк?"

✅ "Условное форматирование или COUNTIF: =COUNTIF(A:A, A2)>1. Или Data → Remove Duplicates с предварительным копированием."

Ещё порой спрашивают про горячие клавиши. Не ответил - и пункт собеса мимо.
Ctrl+Shift+L, Ctrl+T, Alt+=. Это базовый минимум.
Пост-сводка с горячими клавишами.

5️⃣ Продуктовый кейс

"Retention упал на 15% за месяц. Ваши действия?"

❌ "Надо улучшить продукт и запустить рекламу"
✅ "Сначала уточню: какой retention?
Day 1, Day 7, Day 30?
Потом разрежу данные по когортам и каналам привлечения.
Если падение только в одном канале - это не проблема продукта, а проблема трафика. Проверю внешние факторы: сезонность, обновления, изменения в рекламе. И только потом гипотезы."

Эти примеры из моей практики и из опыта ребят, кто часто бегает на собесы. Большинство провалов сводятся к мышлению, а не к инструментам.

Самые частые причины отказа:
- слабый инструментарий (Excel,SQL,Python),
- нет конкретных примеров (STAR!),
- ни одного встречного вопроса к работодателю (пришёл на собес, а чем компания занимается не знаешь),
- завышенные зарплатные ожидания (да, просить 100к с нулевым опытом не стоит; такое встречается сплошь и рядом).

Это фундамент: soft skills, Excel, мышление. А SQL-вопросы с собесов разберём в следующем посте.

С какими вопросами вы чаще всего встречаетесь? Кидайте в комменты, поглядим.

#sql

@data_dzen🙂

Поговорим о собесах (часть 2) 😎

В прошлом посте затронули софты, методологию STAR и Excel. Это базовый набор. Теперь идём дальше, SQL.

Если вы хорошо освоили Excel, вы уже понимаете основы: как данные связываются, какие проблемы бывают при связках, как работают группировки. Переход к SQL на старте это по сути 5 команд: SELECT, FROM, WHERE, JOIN, GROUP BY. Оконные функции и временные таблицы полезны, но на старте не критичны.

А вот теперь к главному. Основная проблема не в синтаксисе. Проблема в блоках, которые не роняют запрос. Код отрабатывает, интерпретатор молчит, а результат не тот, который ждёт интервьюер. Именно на этом сыпятся.

1️⃣NOT IN + NULL: тишина вместо данных

В SQL: NULL ≠ пусто ≠ 0. Кто изучал Python, знает: ноль это ноль, а NULL это пустота, ничто. Держите в голове.

Задача: найти пользователей не из чёрного списка.

❌

SELECT * FROM users
WHERE id NOT IN (SELECT user_id FROM blocked)

Казалось бы, всё верно. Но если в blocked хоть одна строка с user_id = NULL, результат: 0 строк. SQL не может сравнить с NULL и молча возвращает пустоту.

✅

SELECT * FROM users u
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1 FROM blocked b
WHERE b.user_id = u.id
)

Кстати, NOT EXISTS ещё и быстрее: берёт id, идёт во вторую таблицу, нашёл первое вхождение, остановился. NOT IN шерстит таблицу сверху донизу целиком. На больших таблицах разница заметная.

2️⃣ LEFT JOIN, который молча стал INNER JOIN

Про типы JOIN подробно разберём в следующих постах серии. Сейчас только суть ловушки.
❌

SELECT c.name, o.amount
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON c.id = o.customer_id
WHERE o.status = 'completed'

Что происходит: WHERE убивает NULL-строки из правой таблицы. Клиенты без заказов просто исчезли. LEFT JOIN превратился в INNER JOIN. А результат мимо.
✅

SELECT c.name, o.amount
FROM customers c
LEFT JOIN orders o
ON c.id = o.customer_id
AND o.status = 'completed'

Одна строчка через AND. Разница принципиальная.

3️⃣AVG врёт красиво

Вот вам задачка. 10 строк по продажам. У трёх NULL. Сколько вернёт AVG? Среднее по 7, не по 10. Если значения похожи на правду, подвох заметить сложно. Цифра реалистична, но искажена.
❌

SELECT AVG(salary) FROM employees

✅

SELECT AVG(COALESCE(salary, 0)) FROM employees

COALESCE: встретил NULL, заменил на 0. Можно и без него, но тогда объясните интервьюеру, что понимаете поведение AVG и принимаете его осознанно. Оба варианта зачтутся 👌

4️⃣Порядок выполнения: главный подвох

Пишем: SELECT → FROM → WHERE → GROUP BY.
Выполняется: FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY.

Нелогично? Ещё как 🤷‍♀️

❌

SELECT category, AVG(sales) AS avg_sales
FROM orders
WHERE avg_sales > 1000
GROUP BY category

Алиас avg_sales ещё не существует на этапе WHERE. Система просто не знает этого поля.

✅

SELECT category, AVG(sales) AS avg_sales
FROM orders
GROUP BY category
HAVING AVG(sales) > 1000

HAVING это фильтрация после группировки. Подробнее разберём в отдельном посте серии.

5️⃣Забыли синтаксис? Не паникуйте

Бывает: нервы, давно не касались темы. Ну с кем не бывает. Говорите прямо: «Я понимаю логику, могу описать шаги. Точный синтаксис загуглил бы». Любой адекватный специалист это оценит. Логику понимать одно дело. Функцию загуглить = 30 секунд.

Бонус напоследок: первый вопрос при тестовом = «Какая у вас СУБД?».
DATE_TRUNC — PostgreSQL. DATE_FORMAT — MySQL. Правильный запрос для неправильной базы = ошибка на ровном месте.

В следующем посте SQL: Retention и когорты. А завтра пост и статья про кейс моей команды с компанией Гранд-Альфа. Занимаются кормами для животных.

Вопрос к вам. У вас бывало такое, что забыли ответ и хоть убей не помнишь ? Как действовали в этой ситуации? 👇

#sql
@data_dzen 🙂