Ответ
SQL (PostgreSQL, MySQL) для работы с базами данных, извлечения и агрегации данных.
Python (Pandas, NumPy) для обработки, очистки и анализа данных.
BI-инструменты (Tableau, Power BI, Metabase) для визуализации и дашбордов.
Jupyter Notebook для исследования данных и прототипирования.
Git для контроля версий кода.
Пример кода для анализа данных в Pandas:
import pandas as pd
# Загрузка данных
df = pd.read_csv('data.csv')
# Агрегация и фильтрация
result = df.groupby('category')['sales'].sum().reset_index()
print(result.head())
Также работал с Airflow для оркестрации ETL-процессов.
Видео-ответы
▶
РЕАЛЬНОЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ СОБЕСЕДОВАНИЕ НА РАБОТУ ТЕСТИРОВЩИКОМ / THE REAL JOB INTERVIEW OF SENIOR AQA
▶
Собеседование на middle qa engineer. Что спрашивают в 2022 году у Тестировщика???
▶
Собеседование JavaScript junior Рита
▶
Моковое собеседование Java | Илья Исахин, Raiffeisenbank
▶
Моковое собеседование Junior BI-аналитик | Даниил Джепаров, EPAM | Solvery+Аналитика growth mind-set
▶
ITMAE - Mock interview Middle Project Manager
▶
Тренировочное собеседование на IT рекрутера
▶
Как пройти собеседование в DevOps?
▶
Public Interview for Vue developer
▶
Публичное собеседование: Ведущий frontend-разработчик CSSSR собеседует активиста Хекслета