Тестовые задания: задачка на вероятность
Позиция — Junior Data Analyst в компанию-разработчик мобильных игр.
🔵 Условие задачи
Вы летите в Москву и хотите решить, стоит ли брать зонт. Вы звоните трем случайным москвичам и спрашиваете, идёт ли дождь. Каждый
из них говорит правду с вероятностью 3/5, а с вероятностью 2/5 обманывает вас. Каждый утверждает, что у него за окном идёт дождь.
Какова вероятность, что он идет на самом деле? В среднем в Москве 30 дождливых дней за год. Опишите процесс решения.
Так как в тексте невозможно отобразить формулы, мы представили процесс решения в карточках.
Задавайте вопросы и присылайте свои варианты ответов в комментариях.
🔜 @leftjoin_career
#разбор_тестового
Позиция — Junior Data Analyst в компанию-разработчик мобильных игр.
Вы летите в Москву и хотите решить, стоит ли брать зонт. Вы звоните трем случайным москвичам и спрашиваете, идёт ли дождь. Каждый
из них говорит правду с вероятностью 3/5, а с вероятностью 2/5 обманывает вас. Каждый утверждает, что у него за окном идёт дождь.
Какова вероятность, что он идет на самом деле? В среднем в Москве 30 дождливых дней за год. Опишите процесс решения.
Так как в тексте невозможно отобразить формулы, мы представили процесс решения в карточках.
Задавайте вопросы и присылайте свои варианты ответов в комментариях.
#разбор_тестового
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13👍7🔥6
Вакансия: Junior Project Manager в Valiotti Analytics
Valiotti Analytics — компания, которая строит кастомные системы аналитики данных от инжиниринга до датавиза для digital-компаний по всему миру.
Что нужно делать?
🔵 Выполнять ad-hoc задачи от проджект-менеджера
🔵 Помогать в координации и контроле работы команды проекта по срокам и качеству выполнения задач
🔵 Помогать в реализации проектов в кросс-функциональных командах (маркетинг, операции, bizdev)
🔵 Регулярно информировать о статусе проекта и его потребностях
🔵 Выявлять области для повышения производительности проекта
🔵 Улучшать бизнес-процессы
Требования
🔵 Опыт работы в управлении проектами от 6 месяцев (необязательно в сфере IT)
🔵 Опыт работы над проектами с кросс-функциональными командами
🔵 Владение английским языком на уровне B1 и выше
🔵 Уверенное владение такими инструментами как Miro, Notion
🔵 Опыт работы с Agile (Scrum, Kanban)
🔵 Опыт коммуникации и взаимодействия с заказчиками
🔵 Быть знакомым со сферой дата-аналитики
🔜 Откликнуться
@leftjoin_career
Valiotti Analytics — компания, которая строит кастомные системы аналитики данных от инжиниринга до датавиза для digital-компаний по всему миру.
Что нужно делать?
Требования
@leftjoin_career
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥3👏3
Forwarded from LEFT JOIN
Независимое исследование онлайн-курсов по аналитике
Все новое — хорошо забытое старое. Мы уже проводили исследование в далеком 2021 году и, кажется, пришло время обновить результаты. Поменялось все — мир, сфера и даже мы уже другие… (здесь должна быть меланхоличная музыка)
В общем, снова взываем о помощи и просим вас пройти опрос и оставить свое мнение —хорошее, плохое, главное, не безразличное!
Результатами в виде красивого дашборда мы обязательно поделимся в самое ближайшее время. Дату называть не будем, вдруг сглазим 🤣
Важно!
Мы будем принимать ответы до 19 сентября включительно, поэтому не откладывайте это дело в долгий ящик.
И чтобы смотивировать вас сделать это быстрее, за прохождение мы дарим подборку бесплатных материалов на русском и английском языках про дата-аналитику, SQL и не только.
🔜 Еще раз — ссылка на опрос.
P.S. Репосты среди коллег или друзей из аналитики не возбраняются, а только приветствуются👀
Все новое — хорошо забытое старое. Мы уже проводили исследование в далеком 2021 году и, кажется, пришло время обновить результаты. Поменялось все — мир, сфера и даже мы уже другие… (здесь должна быть меланхоличная музыка)
В общем, снова взываем о помощи и просим вас пройти опрос и оставить свое мнение —хорошее, плохое, главное, не безразличное!
Результатами в виде красивого дашборда мы обязательно поделимся в самое ближайшее время. Дату называть не будем, вдруг сглазим 🤣
Важно!
Мы будем принимать ответы до 19 сентября включительно, поэтому не откладывайте это дело в долгий ящик.
И чтобы смотивировать вас сделать это быстрее, за прохождение мы дарим подборку бесплатных материалов на русском и английском языках про дата-аналитику, SQL и не только.
P.S. Репосты среди коллег или друзей из аналитики не возбраняются, а только приветствуются
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤4🔥4
Завтра в Data №4: Путь от раздачи листовок до собственного дата-агентства
Это спецвыпуск нашей ставшей уже регулярной рубрики, где мы берем интервью у экспертов сферы.
Решили вернуться к истокам и поговорили с Николаем Валиотти — основателем дата-агентства Valiotti Analytics и медиа LEFT JOIN.
О чем это интервью?
🔵 Образование, первая работа, и почему не сложилось с разработкой на аутсорсе.
🔵 Трудности предпринимательства и важность фундаментального образования.
🔵 Как стать успешным специалистом, и почему тренд на AI не очень оправдан.
Все подробности — в карточках.
Ну, и как обычно — задавайте любые вопросы Николаю в комментариях.
🔜 @leftjoin_career
#завтра_в_data
Это спецвыпуск нашей ставшей уже регулярной рубрики, где мы берем интервью у экспертов сферы.
Решили вернуться к истокам и поговорили с Николаем Валиотти — основателем дата-агентства Valiotti Analytics и медиа LEFT JOIN.
О чем это интервью?
Все подробности — в карточках.
Ну, и как обычно — задавайте любые вопросы Николаю в комментариях.
#завтра_в_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤5🔥5
Дайджест вакансий от SuperJob
Так, вакансии заграницей были, присоединиться к нашей команде предлагали. Да что уж там, даже аналитиком в лес отправляли. А вам все мало — тогда ловите еще.
Junior Data Analyst в Сбер (можно без опыта)
Чем предстоит заниматься
🔵 Исследовать и анализировать большие неструктурированные объемы информации
🔵 Участвовать в аудиторских проверках по всем направлениям работы
🔵 Подготавливать рекомендации по улучшению процессов
Откликнуться
Аналитик данных SQL в ВТБ (руководитель проекта)
Чем предстоит заниматься
🔵 Поддерживать и обновлять регламентированную отчетность
🔵 Готовить регламентные презентации для руководства по показателям контакт-центра
🔵 Разрабатывать новую регламентную отчетность
🔵 Заниматься Ad-hoc аналитикой
🔵 Проводить аналитические исследования
🔵 Строить прогнозы
🔵 Оценивать потенциальные и фактические эффекты по внедряемым мероприятиям / доработкам процессов / технологическим доработкам.
Откликнуться
Аналитик отдела сопровождения отчетности в ВТБ (SQL)
Чем предстоит заниматься
🔵 Анализировать новые функциональные требования к отчетности от бизнес-заказчиков/смежных подразделений
🔵 Вести проекты по развитию объектов мотивационной отчетности, составлять бэклог и планировать спринты
🔵 Заниматься прототипированием и согласовывать разработанные объекты
🔵 Разрабатывать методологическую часть расчетов совместно с продуктовыми технологами и аналитиками
🔵 Решать Ad-hoc задачи
Откликнуться
🔜 @leftjoin_career
Так, вакансии заграницей были, присоединиться к нашей команде предлагали. Да что уж там, даже аналитиком в лес отправляли. А вам все мало — тогда ловите еще.
Junior Data Analyst в Сбер (можно без опыта)
Чем предстоит заниматься
Откликнуться
Аналитик данных SQL в ВТБ (руководитель проекта)
Чем предстоит заниматься
Откликнуться
Аналитик отдела сопровождения отчетности в ВТБ (SQL)
Чем предстоит заниматься
Откликнуться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥3👏3👍1
Тестовые задания: задачка на SQL для Junior Data Analyst
Нужно написать запрос, который бы реализовал логику алгоритма рекомендаций фильмов, которые пользователи еще не смотрели.
На выходе должна получиться таблица: Пользователь, Рекомендованный фильм, Рейтинг рекомендации.
Что проверяет такая задача?
🔵 Базовое знание SQL.
🔵 Работу с алгоритмами рекомендаций
🔵 Работу с агрегацией и моделированием данных.
Решение
1. Построим систему рекомендаций на принципе коллаборативной фильтрации.
Если пользователи А и Б выбирают какой-то фильм, то высока вероятность схожести их интересов и по другим фильмам.
2. Схожесть интересов пользователей определим как N%общих просмотренных фильмов.
То есть если у пользователя А N% общих просмотренных фильмов с пользователем Б, то мы можем рекомендовать пользователю А фильмы, которые посмотрел пользователь Б.
3. Рейтинг рекомендации построим индивидуально на основании количества просмотров фильма у пользователей со схожими интересами.
Подробное решение и результат описали в карточках.
Код может выглядеть следующим образом
Маленький комментарий по задачи от нашего аналитика Надежды
@leftjoin_career
#разбор_тестового
Нужно написать запрос, который бы реализовал логику алгоритма рекомендаций фильмов, которые пользователи еще не смотрели.
На выходе должна получиться таблица: Пользователь, Рекомендованный фильм, Рейтинг рекомендации.
Что проверяет такая задача?
Решение
1. Построим систему рекомендаций на принципе коллаборативной фильтрации.
Если пользователи А и Б выбирают какой-то фильм, то высока вероятность схожести их интересов и по другим фильмам.
2. Схожесть интересов пользователей определим как N%общих просмотренных фильмов.
То есть если у пользователя А N% общих просмотренных фильмов с пользователем Б, то мы можем рекомендовать пользователю А фильмы, которые посмотрел пользователь Б.
3. Рейтинг рекомендации построим индивидуально на основании количества просмотров фильма у пользователей со схожими интересами.
Подробное решение и результат описали в карточках.
Код может выглядеть следующим образом
with users as (
select
distinct user1_id,
user2_id
from
(select
cus.user_id as user1_id,
ous.user_id as user2_id,
cus.movie_id as movie1_id,
ous.movie_id as movie2_id,
(cus.movie_id = ous.movie_id) as common_interest
from
likes as ous
join likes as cus
on cus.user_id <> ous.user_id) following
group by
user1_id, user2_id
having
((count(*) filter (where "common_interest")::float) / (count(*)::float)) >=
0.1
), user_likes as (
select users.user1_id, likes.movie_id, count(likes.user_id) as like_count
from users
left join likes on users.user2_id = likes.user_id
group by users.user1_id, likes.movie_id
)
select
user_likes.user1_id as "Пользователь",
user_likes.movie_id as "Рекомендованный фильм",
user_likes.like_count as "Рейтинг рекомендации"
from user_likes
left join likes
on user_likes.user1_id = likes.user_id and user_likes.movie_id =
likes.movie_id
where likes.movie_id is null
order by user_likes.user1_id, user_likes.like_count desc
Маленький комментарий по задачи от нашего аналитика Надежды
Задача сложная, а решение неоднозначное и далеко от идеала. От того еще интереснее почитать ваши варианты в комментариях!
@leftjoin_career
#разбор_тестового
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍3🔥3