- Interviurile tehnice în domeniul tehnologiei publicitare se concentrează pe SQL la nivel mediu, Python cu Pandas și abilități analitice.
- Este esențial să stăpânești JOIN, GROUP BY, subinterogările și funcțiile window atât în SQL, cât și echivalentul lor în pandas.
- Înțelegerea indicatorilor de evaluare a modelelor, cum ar fi precizia, F1 sau ROC-AUC, adaugă valoare în rolurile de analiză avansată.
- O pregătire eficientă combină teoria, numeroase exerciții practice și învățarea explicării cu voce tare a raționamentului.
Dacă te pregătești pentru un interviu în domeniul adtech , analiză digitală sau analiză de date , mai devreme sau mai târziu va trebui să te confrunți cu temutul test tehnic. Acolo, companiile verifică dacă stăpânești cu adevărat ceea ce treci în CV: SQL pentru a extrage date, Python pentru a le procesa și analiza și câteva abilități de gândire analitică pentru a evita să te pierzi printre toate tabelele și scripturile.
Vestea bună este că interviurile tehnice nu sunt magice: de obicei, se învârt în jurul acelorași blocuri de SQL, Python și evaluare a modelelor . Dacă înțelegi temeinic elementele fundamentale, exersezi cu exerciții din lumea reală și înveți să-ți explici raționamentul, vei avea un avantaj semnificativ față de ceilalți candidați.
De ce interviurile tehnice sunt înfricoșătoare (și cum să le ameliorezi)
În rolurile de analist de date sau de produs în domeniul tehnologiei publicitare, interviurile tehnice combină de obicei întrebări conceptuale cu exerciții practice, reale . Ți se poate cere să explici funcția unei clauze SQL sau să rezolvi un caz de afaceri care implică date din campanii de publicitate programatică.
De obicei, vei fi evaluat pe trei fronturi: SQL de nivel intermediar (JOIN, GROUP BY, subinterogări, funcții fereastră), Python orientat pe date (pandas, curățare, agregări, îmbinări) și capacitatea ta de a interpreta rezultatele și de a comunica concluziile . Nu se caută un specialist senior în știința datelor, ci mai degrabă pe cineva care poate lucra cu date într-un mod robust și fiabil.
Greșeala tipică pe care o fac mulți candidați este concentrarea pe memorarea sintaxei și uitarea de a exersa exerciții complete , similare cu cele pe care le veți întâlni pe platforme precum HackerRank, StrataScratch sau testele interne ale companiilor. Scopul dvs. ar trebui să fie să ajungeți la interviu având deja rezolvate zeci de întrebări și scripturi foarte similare.
Nivel SQL necesar de obicei în interviurile pentru adtech și analist de date
Pentru un rol de analist în medii adtech sau marketing digital, companiile se așteaptă să fii expert în SQL relațional clasic : extragerea datelor din mai multe tabele, combinarea, gruparea, filtrarea și crearea de indicatori utili. Nu vor fi necesare abilități de administrare a bazelor de date, dar ar trebui să te simți familiarizat cu interogări moderat complexe.
De obicei, testul va include interogări care combină INNER JOIN, LEFT JOIN, filtre cu clauze WHERE, agregări cu GROUP BY și unele condiții asupra agregatelor folosind clauze HAVING. De acolo, în poziții puțin mai avansate, este foarte frecvent să vedem subinterogări și funcții fereastră pentru clasamente, totaluri cumulative și comparații de rânduri.
În domeniul tehnologiei publicitare, probabil veți răspunde la întrebări de afaceri precum „Care campanii au un CTR mai bun decât media industriei lor?” sau „Care editori pierd afișări în comparație cu luna trecută?”. Rezolvarea eficientă a acestor întrebări necesită, de obicei, o înțelegere de bază a subinterogărilor corelate și a funcțiilor ferestre.
Întrebări SQL de bază care apar frecvent (și cum să răspundeți la ele)
Aproape fiecare interviu tehnic orientat spre date include un set de întrebări de bază despre teoria SQL . Nu încearcă să te prindă în eroare, ci mai degrabă să se asigure că ai o bază solidă.
Una dintre cele mai frecvente întrebări este diferența dintre WHERE și HAVING . Cea mai clară modalitate de a explica acest lucru este că WHERE filtrează rândurile individuale înainte de grupare , în timp ce HAVING filtrează grupurile care au fost deja agregate . De asemenea, puteți menționa că condițiile care implică funcții de agregare (COUNT, SUM, AVG etc.) ar trebui plasate în HAVING, nu în WHERE.
O altă întrebare clasică este ce tipuri de JOIN există și când se utilizează fiecare: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN și, în unele cazuri, CROSS JOIN sau self-join. În analiza datelor, LEFT JOIN este utilizată pe scară largă atunci când se dorește păstrarea întregului set de date primar (de exemplu, toți utilizatorii), chiar dacă nu există înregistrări asociate în tabelul secundar (de exemplu, achiziții).
Exemple de interogări SQL de bază și logica lor
Pentru a vă face o idee despre nivelul „minim rezonabil”, ar trebui să puteți scrie interogări din memorie, cum ar fi selectarea anumitor coloane, filtrarea rândurilor și sortarea rezultatelor . La un nivel foarte elementar, întrebările tipice includ: cum să extrageți toate coloanele dintr-un tabel, cum să selectați doar anumite coloane sau cum să aplicați aliasuri lizibile cu AS.
De asemenea, este frecvent să fii întrebat despre clauza WHERE cu condiții multiple care combină AND, OR și NOT sau despre cum se utilizează operatorii de comparație (<, <=, >, >=, =) atât pentru valori numerice, cât și pentru date. Multe companii pun accent pe filtrele NULL , unde simpla utilizare a semnului egal nu este suficientă; trebuie să folosești IS NULL sau IS NOT NULL.
Un alt clasic este filtrarea bazată pe text cu LIKE și modele folosind wildcard-urile % și _. De exemplu, puteți găsi campanii ale căror nume conțin un anumit cuvânt sau utilizatori ale căror adrese de e-mail se termină într-un anumit domeniu. Este important să se explice faptul că LIKE „%text%” caută modelul oriunde în șir.
În final, această secțiune de bază acoperă de obicei cum se actualizează înregistrările cu UPDATE și cum se filtrează rândurile modificate cu WHERE, precum și cum se șterg rândurile cu DELETE FROM folosind condiții de ștergere. Este esențial să subliniați întotdeauna importanța utilizării unei clauze WHERE specifice pentru a evita ștergerea accidentală a jumătății tabelului.
Interogări intermediare: GROUP BY, HAVING, subinterogări și UNION
Odată ce depășești nivelul junior, aproape fiecare companie începe să aprecieze stăpânirea ta în combinarea funcțiilor GROUP BY, a funcțiilor agregate și a filtrelor pe agregate cu HAVING . Aceasta este funcția pe care o vei folosi zilnic pentru a genera rapoarte de performanță pentru campanii, segmente de public și materiale creative.
Funcționează astfel: GROUP BY grupează rândurile după una sau mai multe coloane și puteți aplica SUM, COUNT, AVG, MIN și MAX acestor grupuri pentru a calcula valori. Urmează HAVING, pentru a păstra doar grupurile care îndeplinesc o condiție, de exemplu, clienții cu vânzări peste un anumit prag.
O altă temă recurentă o reprezintă subinterogările : o interogare în cadrul altei interogări. Acestea sunt frecvent utilizate pentru a filtra după valorile calculate într-un pas anterior, cum ar fi selectarea clienților cu vânzări peste media globală sau a campaniilor cu afișări peste percentila 90.
De asemenea, vi se cere adesea să înțelegeți diferența dintre UNION și UNION ALL . UNION combină două seturi de rezultate cu aceeași schemă și elimină duplicatele; UNION ALL face același lucru, dar păstrează toate rândurile, chiar dacă sunt repetate. În analiza datelor, veți prefera adesea UNION ALL din motive de performanță și pentru că doriți să păstrați toate înregistrările originale.
Funcții de fereastră: următorul salt în SQL
Funcțiile ferestrelor au devenit un standard în testarea tehnică la un anumit nivel, în special pentru rolurile legate de adtech, unde trebuie analizate tendințele în timp, clasamentele campaniilor sau totalurile investițiilor.
Ideea cheie este că o funcție de tip fereastră calculează o valoare pe un set de rânduri legate de rândul curent , dar fără a restrânge rezultatul, așa cum face GROUP BY. Cu alte cuvinte, vedeți în continuare fiecare rând individual, dar însoțit de un agregat calculat pe o „fereastră” de date.
Sintaxa tipică este de a utiliza funcția (SUM, AVG, RANK etc.) urmată de OVER, iar în cadrul lui OVER se definește partiția (PARTITION BY) și ordinea (ORDER BY). De exemplu, se calculează clasamentul vânzărilor în funcție de agentul de vânzări sau numărul cumulativ de afișări pe zi.
Dacă vrei să demonstrezi competență, ar trebui să te familiarizezi cu funcții precum RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER, LAG și LEAD . Acestea sunt foarte utile pentru clasificarea campaniilor în funcție de performanța lor, compararea fiecărei perioade cu cea precedentă sau identificarea variațiilor de la an la an ale indicatorilor cheie.
CTE, totaluri cumulative și medii mobile
În interviurile de angajare moderne, lizibilitatea codului SQL este foarte apreciată. De aceea, veți fi adesea întrebați despre expresiile comune de tabel (CTE) . Un CTE este, în esență, un tip de tabel temporar denumit, definit cu clauze WITH, care există doar în timpul execuției interogării.
CTE-urile sunt utilizate pentru a descompune interogările complexe în blocuri logice și a reutiliza rezultatele intermediare. De exemplu, mai întâi calculați valorile zilnice per campanie într-un CTE, iar apoi, în interogarea principală, efectuați agregări suplimentare sau filtrare asupra acelui rezultat.
Un alt exercițiu foarte comun este calcularea unui total curent folosind SUM ca funcție de fereastră. În mediile adtech, este normal să vi se solicite afișări, clicuri sau cheltuieli cumulative pentru a vedea cum performează o campanie în timp.
Legate de acestea sunt mediile mobile , în care AVG este aplicat ca o funcție de fereastră peste un cadru de rând deplasat (de exemplu, cele două date anterioare și cea curentă). Aceasta este o modalitate simplă de a uniformiza seriile temporale și de a detecta tendințele fără a se baza atât de mult pe vârfurile zilnice.
Nivel Python necesar de obicei pentru un analist de date
În majoritatea rolurilor de analist de date (inclusiv în domeniul adtech), companiile nu se așteaptă să fii un guru al învățării automate, dar se așteaptă să ai stăpânire practică a Python cu Pandas . De obicei, ți se va cere să încarci seturi de date, să le cureți, să le transformi și să obții indicatori sau vizualizări simple.
Testele Python se concentrează de obicei pe operațiuni precum citirea datelor din fișiere CSV , inspectarea valorilor nule și a tipurilor de coloane, filtrarea rândurilor, crearea de noi coloane, agregările folosind groupby și joncțiunile între DataFrame-uri. În multe cazuri, formularea este aproape identică cu partea SQL, dar în format pandas.
Nu este ceva obișnuit să ți se ceară să construiești modele complexe de la zero într-un test de analiști, deși aceștia ar putea aprecia capacitatea ta de a te conecta cu scikit-learn pentru a antrena un model de bază și, mai presus de toate, cunoștințele tale despre indicatorii fundamentali pentru măsurarea performanței sale.
Operațiuni de bază cu panda pe care ar trebui să le stăpânești
Pentru a finaliza cu succes orice exercițiu despre date în Python, trebuie să fii expert în operațiunile de bază cu DataFrames. Primul pas este de obicei să încarci un fișier folosind `read_csv` și să explorezi structura acestuia cu metode precum `head()`, `info()` sau `describe()`.
Partea despre curățarea valorilor nule apare de obicei și ea: numărarea câte valori nule există pe coloană cu isnull().sum(), decizia dacă se șterg rânduri sau coloane întregi cu dropna() sau se completează cele lipsă cu fillna(), de exemplu folosind media sau mediana coloanei.
În ceea ce privește filtrele, vi se va cere să construiți condiții pe coloane numerice sau categorice, cum ar fi selectarea vânzărilor peste o anumită sumă sau a rândurilor care îndeplinesc mai multe condiții combinate cu & și |. Cheia este să știți cum să scrieți df fără ezitare.
Explicația pentru `groupby` în pandas este aproape întotdeauna inclusă, deoarece este echivalentul direct al `GROUP BY` din SQL. Grupezi după una sau mai multe coloane și apoi aplici agregări precum `sum`, `mean`, `count` etc. Sintaxa `groupby('column').agg()` este esențială.
Uniri și îmbinări între DataFrame-uri
Așa cum stăpânirea JOIN-urilor este esențială în SQL, stăpânirea pd.merge este obligatorie în pandas . Companiile vor dori să vadă dacă știi cum să unești seturi de date care partajează o cheie, de exemplu, un tabel de utilizatori cu un altul de evenimente sau achiziții.
Funcția merge preia cele două DataFrame-uri care urmează să fie unite, coloana cheie (on) și tipul de joncțiune (how), care poate fi „left”, „right”, „inner” sau „outer”, la fel ca în SQL. În analiza datelor, joncțiunea left este utilizată în principal pentru a păstra setul de date principal și a adăuga atribute sau metrici din tabelele secundare.
Într-un interviu, este o idee bună să menționezi detalii precum ce se întâmplă când există chei duplicate pe ambele părți sau cum se gestionează conflictele dintre numele coloanelor și sufixele parametrilor. Acest lucru transmite un nivel mai ridicat de maturitate.
Întrebări tipice, mai teoretice, despre Python
Pe lângă întrebările despre panda, multe interviuri includ un scurt bloc de întrebări generale despre Python pentru a vă verifica înțelegerea limbajului. Acestea sunt de obicei întrebări scurte despre caracteristici, memorie, tipuri de date sau mici elemente de sintaxă.
Printre subiectele care apar în mod repetat se numără gestionarea automată a memoriei în Python, bazată pe un heap privat pe care utilizatorul nu îl accesează direct și un colector de gunoi care este responsabil pentru eliberarea obiectelor care nu mai au referințe.
De asemenea, este obișnuit să ți se ceară să compari Python cu Java , nu pentru a declara un câștigător, ci pentru a demonstra că înțelegi diferențele: Python este mai dinamic, cu o sintaxă mai concisă, perfectă pentru prototipare și știința datelor, în timp ce Java tinde să domine în ecosistemele mai corporative și de înaltă performanță.
Alte întrebări tipice se învârt în jurul expresiilor lambda (funcții anonime pentru operații simple), proceselor de selectare/anulare a selecției pentru serializarea obiectelor în octeți și recuperarea acestora sau diferența dintre liste și tupluri, unde primele sunt mutabile și definite cu paranteze pătrate, iar cele din urmă sunt imuabile și definite cu paranteze.
Mai multe concepte cheie Python în interviuri
Este frecvent să fii întrebat cum să ștergi sau să copiezi un obiect în Python. De obicei, este suficient să explici că poți folosi instrucțiunea `del` pentru a elimina o referință și că copiile superficiale se fac cu `copy.copy()`, în timp ce copiile profunde necesită `copy.deepcopy()`.
Un alt concept care poate apărea, în special în profilurile mai backend, este așa-numitul efect dogpile , care descrie scenariul în care mai mulți utilizatori sau procese atacă o resursă (de exemplu, un site web sau o memorie cache) în același timp, saturând sistemul.
În ceea ce privește ecosistemul, s-ar putea să întâmpinați întrebări și despre bazele de date care pot fi utilizate cu Python . Cea mai sensibilă abordare este să menționați câteva dintre cele populare, cum ar fi MySQL, PostgreSQL, SQLite, MongoDB și Oracle, și să rețineți că Python se integrează, în general, bine cu o mare varietate de motoare de baze de date relaționale și NoSQL.
În cele din urmă, apar adesea întrebări mai simple, cum ar fi cum se sortează un dicționar folosind elemente sortate, ce este un spațiu de nume și la ce se folosește (asocierea numelor cu obiecte din domenii de aplicare diferite) sau cum se lansează un subproces folosind modulul subproces cu funcții precum run() sau Popen().
Metrici pentru evaluarea modelelor în Python: minimul pe care ar trebui să-l știi
Deși multe poziții de analist nu necesită proiectarea arhitecturilor de deep learning, este normal să fii familiarizat cu indicatorii de bază pentru evaluarea modelelor de clasificare , mai ales dacă rolul implică produse de date, atribuirea campaniilor sau detectarea fraudelor în adtech.
Punctul de plecare este matricea de confuzie , care rezumă succesele și eșecurile unui clasificator binar sau multiclasă. În cazul binar, aceasta este împărțită în adevărate pozitive (VP), adevărate negative (VN), false pozitive (FP) și false negative (FN). O înțelegere aprofundată a acestor patru categorii este esențială.
Din matrice se obțin valori precum acuratețea , care măsoară procentul de predicții corecte din total; precizia (TP / predicții pozitive); și rechemarea sau sensibilitatea (TP / pozitive reale). Acestea din urmă două sunt deosebit de importante atunci când clasele sunt dezechilibrate.
Scorul F1 combină acuratețea și reamintirea folosind media armonică, penalizând scorurile deosebit de mici pentru ambele. Este o metrică comună în scenariile în care atât rezultatele fals pozitive, cât și cele fals negative sunt costisitoare, cum ar fi detectarea fraudelor, scorarea clienților potențiali sau detectarea bolilor.
Alte valori avansate: ROC-AUC, logloss, Jaccard și altele
Pentru pozițiile cu o componentă mai puternică de știință a datelor sau analiză de marketing, companiile analizează dacă stăpânești indicatori mai avansați, cum ar fi ROC-AUC , care măsoară aria de sub curba ROC și reflectă capacitatea unui model de a separa clasele.
Curba ROC reprezintă relația dintre rata de rezultate pozitive reale (reamintire) și rata de rezultate fals pozitive (1 – specificitate) pentru diferite praguri de decizie. Un model aleatoriu s-ar situa pe o linie diagonală, în timp ce un model bun s-ar afla mai aproape de colțul din stânga sus. Cu cât aria de sub curbă este mai mare, cu atât capacitatea de discriminare este mai bună.
O altă metrică comună este pierderea logaritmică (logloss) , care evaluează calitatea probabilităților prezise, penalizând puternic supraîncrederea și erorile. Un model perfect ar avea o pierdere logaritmică de 0 și, în general, cu cât pierderea logaritmică este mai mică, cu atât mai bine.
De asemenea, este posibil să vă întrebe despre indicele Jaccard , care măsoară similaritatea dintre două mulțimi ca mărime a intersecției împărțită la mărimea uniunii. Acesta este utilizat pentru a evalua clasificatorii, segmentarea și sistemele de recomandare, printre altele.
În anumite contexte, se menționează graficele de creștere și creștere , care arată ce procent din ținte captați folosind doar o parte din populație (de exemplu, primii 20% dintre utilizatori evaluați de modelul dvs.). Acest lucru este utilizat pe scară largă în marketing pentru a decide pe cine să vizați mai întâi.
Kolmogorov-Smirnov, coeficientul Gini și evaluarea aprofundată
Dacă firma se concentrează puternic pe modele de scoring sau de risc, pot apărea indicatori precum statistica Kolmogorov-Smirnov (KS) , care măsoară gradul de separare dintre distribuțiile scorurilor pozitive și negative.
O valoare KS apropiată de 100 (ca procent) indică faptul că modelul separă cele două populații aproape perfect; o valoare apropiată de 0 implică faptul că modelul nu distinge mai bine decât întâmplător. În practică, modelele din lumea reală se încadrează în valori intermediare și sunt comparate între ele pentru a selecta cel mai bun.
Coeficientul Gini este o altă metrică derivată din ROC-AUC folosind formula Gini = 2 × AUC – 1. Foarte popular în domeniul creditelor și asigurărilor, este interpretat și ca o măsură a inegalității: cu cât Gini este mai mare, cu atât este mai mare capacitatea modelului de a concentra adevăratele pozitive la scoruri mai mari.
În interviurile mai avansate, este posibil să vi se ceară să explicați cum sunt implementate aceste metrici în Python folosind scikit-learn (de exemplu, confusion_matrix, accuracy_score, roc_auc_score, f1_score…) și să comentați când ați utiliza fiecare dintre ele, în funcție de natura problemei și de dezechilibrul dintre clase.
Cum să-ți structurezi răspunsurile în timpul interviului tehnic
Dincolo de codul pe care îl scrii, intervievatorii acordă o atenție deosebită modului în care gândești și cum te explici . Un răspuns prost structurat te poate face să pari mai puțin calificat decât ești în realitate, chiar dacă știi soluția corectă.
O abordare foarte utilă pentru a răspunde la întrebări tehnice este următoarea: mai întâi, explicați conceptul într-o singură propoziție , apoi oferiți un exemplu concret (în mod ideal legat de unul dintre propriile proiecte) și, dacă este relevant, menționați alternative sau nuanțe . Aceasta funcționează la fel de bine pentru SQL, Python sau metrici de model.
De exemplu, dacă ești întrebat la ce servește un CTE, ai putea spune că este o subinterogare temporară denumită care îmbunătățește lizibilitatea interogărilor complexe, adăugând că o folosești atunci când trebuie să reutilizezi un rezultat intermediar de mai multe ori și menționând că, în unele cazuri, ar putea fi înlocuită de subinterogări imbricate, chiar dacă este mai puțin clară.
Gândirea cu voce tare este, de asemenea, esențială . Dacă te blochezi, nu rămâne tăcut: verbalizează ce încerci să faci, ce informații îți lipsesc, ce presupuneri faci. Acest lucru îl ajută pe intervievator să-ți vadă procesul de gândire și uneori chiar îți oferă indicii sau clarificări care îți facilitează mersul mai departe.
Cele mai frecvente greșeli în interviurile de date tehnice
Mulți candidați sunt eliminați nu pentru că nu au suficiente cunoștințe de SQL sau Python, ci din cauza unei combinații de pregătire deficitară și erori de comunicare . Este esențial să fim pe deplin conștienți de capcanele comune pentru a le evita.
Prima este memorarea fără înțelegere . Cunoașterea sintaxei funcției RANK sau a unei funcții lambda nu este foarte utilă dacă nu poți explica apoi în ce cazuri ai folosi aceste instrumente sau de ce sunt preferabile altor alternative.
O altă greșeală foarte frecventă este neevaluarea calității datelor în exerciții. Dacă vi se oferă un set de date, înainte de a începe agregarea, este recomandabil să verificați dacă există valori nule, duplicate sau valori aberante care ar putea denatura analiza. Acest lucru demonstrează o judecată solidă și experiență practică.
De asemenea, este extrem de dăunător să eviți să pui întrebări clarificatoare . Într-un studiu de caz privind campaniile publicitare, de exemplu, este perfect logic să întrebi despre sezonalitate, intervalul de timp țintă, dacă se caută valori per utilizator sau per impresie și așa mai departe. Tăcerea și formularea de presupuneri duc adesea la soluții care nu sunt aliniate cu ceea ce avea în minte intervievatorul.
În cele din urmă, evitați abordarea de „supracodificare”: crearea de soluții inutil de complexe atunci când interogarea sau scriptul ar putea fi mai simple. În mediile de lucru din lumea reală, claritatea, mentenabilitatea și eficiența sunt apreciate , nu soluțiile de tip puzzle.
Plan de antrenament intensiv de două săptămâni
Dacă aveți timp limitat înainte de interviu, puteți urma un plan concis care acoperă cele trei domenii cheie: SQL, Python cu panda și aplicații practice. Nu veți face minuni în 14 zile, dar puteți ajunge cu un nivel solid de competență și o încredere rezonabilă.
În primele zile, este o idee bună să te concentrezi pe SQL pentru începători și intermediari : revizuiește sintaxa de bază, JOIN-urile, GROUP BY-ul, subinterogările și cele mai comune funcții ale ferestrelor. Dedică timp atât citirii exemplelor, cât și scrierii propriilor interogări.
Într-o a doua fază, concentrați-vă pe panda : încărcarea datelor, curățarea, filtrarea, gruparea prin grupare, îmbinarea acestora și câteva vizualizări rapide cu matplotlib sau seaborn. Nu este nevoie să construiți tablouri de bord complexe, dar trebuie să puteți reproduce în Python aceleași transformări pe care le-ați efectua în SQL.
Apoi, rezervați câteva zile pentru a face exerciții practice pe platforme precum HackerRank sau repozitorii de interviuri tehnice. Scopul este să vă obișnuiți cu formatul, constrângerile de timp și presiunea scrierii de cod într-un mediu controlat.
În cele din urmă, încercați una sau două simulări complete de interviuri : luați un set de date public, adresați întrebări de afaceri rezonabile, rezolvați-le cu SQL sau Python și explicați cu voce tare întregul raționament, de la explorarea inițială până la concluziile finale.
Cu o combinație bună de recapitulare teoretică, practică ghidată și exerciții realiste, vei ajunge la ziua interviului cu o bază solidă în SQL de nivel intermediar, Python pentru analiza datelor și metrici de modelare - exact ceea ce se așteaptă majoritatea companiilor din domeniul adtech și al analizei datelor.