Полный разбор SQL задач из Кремниевой долины (Amazon, Uber, Lyft)

Станьте аналитиком вместе с ProductStar: go.productstar.ru/9lUWjn
(токен: Pb3XmBtzt5fwKvxAtWN1GXYgdVSbFoJvrDGg94k)
Сегодня вместе будем решать задачи по SQL с собеседований топовых технических компаний - Amazon, Uber, Lyft и Facebook*. Видео будет интересно как тем, кто учит SQL с нуля, так и тем, кто уже работает в IT и планирует проходить собеседования.
💙 Больше информации об аналитике и карьере в IT в моем Telegram-канале - подпишись! t.me/noukashblog
Первая часть видео с разбором SQL-задач: • SQL. Решаем ТЕСТОВЫЕ З...
Вторая часть видео с разбором SQL-задач: • Полный разбор SQL зада...
Как и где учить SQL: • Как и где учить SQL дл...
Таймкоды:
00:00 - Задача из Amazon
07:11 - Учим аналитику на реальных кейсах
09:21 - Задача из Facebook*
15:29 - Задача из Uber
25:05 - Задача из Lyft (моя любимая)
_______________
Меня зовут Андрей - я работаю продуктовым аналитиком в немецком IT-стартапе и на этом канале (Noukash) я рассказываю про карьеру в IT и продуктовую аналитику. Будут разборы профессий, советы по обучению, истории и многое другое. Подписывайся и оставляй комментарии)
Интенсив по поиску работы за границей: noukash.com
Instagram*: / noukash
Telegram: t.me/noukashblog
Чат для общения: t.me/noukash_it
*Meta признана экстримистской организацией и запрещена на территории России...

[@luckyenough64]

Побольше оконных функций и self join'ов - тут прям огонь примеры, жизненные задачи, кайф)

[@Noukash]

Спасибо! Будет больше!)

[@Phantom-ul2hl]

Крутой формат по разбору задач!!!👍👍👍Подобные задачи и у нас в РФ, например в Яндекс Такси мне вот такая задача на собесе попалась, где просят ещё и на питоне попробовать сделать: Есть две таблицы: поездки (order_id, user_id, order_dt, order_cost) - все поездки в Я.Такси пользователи (user_id, gender) - таблица пользователей, где размечен пол пользователя (М/Ж) Нужно: посчитать разницу среднего чека для М/Ж пользователей за какой-то период (любым способом в SQL, Python) объяснить, почему он может отличаться

[@Noukash]

Отличный пример! Действительно очень похоже. Крутяк! Спасибо, что поделился!

[@sumburno]

Эта задачка в Excel считается за 2 минуты с подтягиванием пола, сводной и вычисляемого поля среднего чека. Но мы же аналитики, мы же не ищем лёгких путей 🤣🤣🤣 Поэтому всегда и говорю, что 95% всех задач аналитика в 90% фирм можно решить в EXCEL!

[@Ruwisk]

@@sumburno камрад, тут вопрос о объёме. Экзель не потянет большие размеры

[@Phantom-ul2hl]

EXCEL не потянет БД в которой миллионы пользователей, т.к. он вывозит только 16000 столбцов и 1000000 строк, если не ошибаюсь). Здесь сначала надо понять как считать, а уже потом код: выручку за день делите на количество чеков, полученная сумма - это средний чек за день, таким же способом считаете средний чек за месяц. А чтобы посчитать выручку, надо средний чек на конец месяца умножить на количество покупателей, которые сделали у вас покупку. Чтобы посчитать средний чек, нужно выручку за день(или интересующий нас период) разделить на количество чеков, полученная сумма - это средний чек за день. -- расчет среднего чека для пользователей мужчин SELECT SUM(u.order_cost) / COUNT(u.order_id) FROM taxi AS t INNER JOIN users AS u ON t.user_id = u.user_id WHERE u.gender = M Отличаться он может только от количества пользователей мужчин и женщин.

[@sumburno]

@@Phantom-ul2hl в Excel я тянул из создаваемой таблицы SQL сразу в сводную таблицу. Исходник был 4 млн. строк. А в сводной порядка 200. Так что, не стоит недооценивать ) Но в целом с вами соглашусь - конечно, из-за объёма в первую очередь развился анализ в Python

[@user-mo2vt9ku4x]

очень круто! спасибо за задачи! и за ход мысли!

[@user-fi2vi9lo2c]

Отличный формат! Видео супер, побольше таких на канале!

[@vasilychernukha5906]

Отличный формат, само видео тоже понравилось. Единственное предложение -- быть поаккуратнее с форматированием, для новичков это особенно важно.

[@Noukash]

Да, сто процентов! Важное замечание - спасибо!

[@user-ep2yd9nm5k]

При собеседовании в одну компанию была интересная задача. Имелись столбцы с датой прихода и даты ухода(конкретный товар на складе), требовалось для КАЖДОГО дня в течение определенного месяца указать общее кол-во товара. Там были дополнительные усложнения, но именно данный пункт был самым проблемным). Сложность в том, что в исходной таблице присутствуют именно даты в виде диапазона.

[@EugeneVerkhovsky]

Разбор супер, было очень понятно! Хочется посмотреть более сложные задачи на оконные функции и join

[@user-lq7fl1pn7q]

Спасибо за разбор Напишу для вариативности решения - в 4 задаче можно было в LAG задать значение по умолчанию, если нет предыдущего значения

[@anastasiyapastushenko3973]

Очень понравился разбор!

[@user-ff7uo5fi7q]

Очень понравилось. Давай ещё.

[@bahorvan7990]

Теперь есть понимание куда расти))) Пошел изучать основы SQL на stepik)))

[@lexa_russ]

Побольше таких разборов) маст хэв)

[@user-bi5zi8fk3w]

Шикарный разбор. Благодарю. Как раз в тему. Сегодня собес будет. )

[@Noukash]

Удачи на собесе!

[@opaf5461]

Разборы всегда топ контент

[@Noukash]

Спасибо! Рад, что полезно)

[@user-hs1fv9tp6x]

Спасибо за видео, очень интересно наблюдать, как мыслят другие :)

[@sevensevensev]

спасибо дружище

[@user-om4ln5kh8q]

Лайк за инфу и кота 😊

[@violetpeace5334]

птички вернулись, давно их не было!))

[@TheMrGrench]

Четенько)) шо сказать ещё?

[@Noukash]

Привет, Гренч!) рад, что полезно :)

[@Optimus9617]

Интересные задачки, особенно, с дистанс пердолой. Спасибо за разбор. Присоединюсь к просьбе другого комментатора - хотелось бы видеть более читабельное форматирование.

[@algentug]

Привет. Все классно! Покажи решение задачи ID 514.

[@TheAlexeyDogma]

Классно! Пока еще не освоил оконные функции. Вообще пока мне не понятно как не запутываться при использовании SQL))

[@user-nk1bs5ks6u]

Ученик СкиллБоксов? 😂😂

[@silverblade7777]

Круто

[@ArtemM-zg8uj]

Видос бомба, будет ли в будущем про написание оптимальных запросов ?

[@Noukash]

Да, обязательно будет)

[@olzh6285]

Как раз завтра тест по sql)

[@aidanpride600]

Я в ужасе осознания того, что я не знаю, а знать надо. Щас меня отпустит и сяду шаг за шагом учить. З.Ы. благодарю за платформу

[@user-ff7uo5fi7q]

Здорово

[@maksi_lopes]

Вторую задачу можно было бы компактнее сделать: Расчёт row_number вниз и вверх одним селектом в cte, А потом делать уже select ... From cte t1 join cte t2 on t1.column=t2.column

[@dogeatsthesun908]

Формат топ, надо больше разборов реальных задач. Да и вообще у тебя топ канал. ПС. какая же душная шляпа этот сикель)

[@Noukash]

Спасибо большое за хороший комментарий! Обязательно будет больше такого контента!

[@defmaster3591]

Формат топ! Глядишь когда-нибудь перерастёт в стрим "Решаем Leeetcode SQL" и тогда будет вообще отвал всего.

[@Noukash]

Перерастёт! Может и не литкод а датакэмп

[@Noukash]

Перерастёт! Может правда не литкод а датакэмп

[@user-jd2hw8hr9f]

Хотим бесконечное количество решения задач!

[@user-qr1xl1pt9y]

Подскажите пожалуйста как делать группировку по неделям, чтобы с понедельника по воскресенье. С днями, месяцами, годами все понятно. А вот с неделями засада. Очень полезно посмотреть разборы задач из собеседований.

[@user-hs1fv9tp6x]

Через date_trunc('week', date), если я вас правильно поняла :) Будет это с пн по вс или вс по пн лучше смотреть в документации к вашей бд

[@alsetlaram7233]

coooooool))))

[@andrzeyshliaha5302]

Андрей, как на счет курса по SQL на udemy ?. Я думаю ты будешь в топе продаж

[@Noukash]

Я думаю такой сделать, пока просто руки не доходят. Но в ближайшие 4-5 месяцев обязательно организую. Спасибо за поддержку!

[@maksi_lopes]

3 задача: зачем джоинить? Оконка со средним по месяцу, селект с оконкой в подзапрос

[@jagudinfelix4470]

В 4 задаче, по условию есть узкое место. В случае если есть разрыв в данных за какой-то год, то у вас подтянется предыдущий год, который имеется в наличии. Т.е. за 15 год есть данные, за 16 нет данных, а за 17 есть, у вас к 17 году подтянутся данные за 15 год, что судя по условию задачи, не совсем верно.

[@Noukash]

Да, отличное замечание. Тем более это частая проблема при работе с последовательными периодами

[@dummy_rider]

Это задачи, видимо, с HR скрининга? Чтобы получить право попасть на собеседование. Не верю, что этим ограничивается необходимое мастерство SQL для работы в FAANG. Ну или где тогда мой оффер!? :))))))

[@Noukash]

Вы удивитесь, но +- такие задачи есть. Но это не единственное же, что спрашивают. Гоняют по статистике, продуктовым кейсам и т.д. Ну может задачи капельку сложнее, но не сильно

[@romn1380]

Гуд. Есть маленькая прозьба. Пиши код более читабельние. Для меня как новичок трудно читать код в кашу.

[@jqdk4512]

Прохожу обучение в Product Star на профессию аналитик (что в рекламе) "Данные для анализа составлены топовыми сотрудниками *branddroping*." По факту у них выгрузка KZbin в RU и US сегменте из socialblade за 2017г - основные БД для работы, анализируй названия, теги, кол-во лайков и дизлайков. Ещё одна выгрузка на обучении была - количество туристов по турагентству с 10 000 полетов туристов. А также бесплатная БД по количеству выпиваемого алкоголя по регионам России. Скудненько, добавлять в партфолио такие дашборды как-то стрёмно, на собеседовании вообще молчу про работу с такими БД

[@jqdk4512]

P.s. Product Star лучший в сегменте, у других выгрузки ещё хуже, как почитал отзывы курсов на «профессию аналитик»

[@user-uu1ll8sx3w]

Часто появляется ощущение, что работу аналитику сложно найти

[@user-fk3hm3lm1q]

У меня тоже такое ощущение. Особенно с учётом, что в целом направление для РФ вроде достаточно молодое, из-за этого заметил что требования в вакансиях очень размыты, а ещё я заметил что во многих вакансиях на аналитиков в РФ сразу хотят найти такого аналитика, чтобы он был и дата аналитик и BI и сайнтист в одном флаконе и всего по немногу)

[@user-uu1ll8sx3w]

@@user-fk3hm3lm1q я не из РФ и пытался искать на европейском рынке

[@maksi_lopes]

@@user-fk3hm3lm1q так и есть, поскольку данные часто невылизаны или не подготовлены к необходимому срезу, поэтому нужно быть готовым заниматься в какой-то степени инженерией с целью подготовить себе холст, а в случае чего будь готов написать простую модельку. Весь ML - 4 слова: fit, predict, всё готово)))

[@qazaqempire3828]

Я сделал все задачи с этого сайта страта скрач