Самая простая IT профессия DWH-аналитик | ОБЗОР + ВОПРОСЫ с собеседования

• DWH-аналитик - одна из самых высокооплачиваемых и востребованных профессий в IT.  

• DWH-аналитики поддерживают IT-инфраструктуру компании, связанную с базами данных.  

• Они анализируют источники данных и создают модели для их хранения.  

• Низкий порог входа: не требуется знание языков программирования.  

• Большой спрос на рынке из-за миграции компаний на российские сервисы.  

• Высокая зарплата и дефицит специалистов.  

• Ученик школы получил 265 тысяч рублей за успешное собеседование.  

• Вопросы на собеседовании были несложными.  

• Полная версия собеседования доступна по ссылке в описании.  

• Три слоя данных: сырые данные, детализированные данные, витрины данных.  

• В даталейке нет детализированного слоя, все витрины строятся из сырых данных.  

• Даталейк хаус - гибрид DWH и даталейка.  

• Дата мэш и дата фабрик - похожие архитектуры, но с отличиями.  

• Хаб - фреймворк для хранения и обработки больших объемов данных.  

• Гринплюм - распределенная СУБД на основе PostgreSQL.  

• Использует массовую параллельную обработку MPP для обработки больших объемов данных.  

• Процессирование бывает пакетным и потоковым.  

• Шардирование улучшает масштабируемость и производительность, бывает горизонтальным и вертикальным.  

• Витрина данных - хранилище данных для определенной группы пользователей или бизнес-задач.  

• Витрина - источник данных для отчетов и анализа.  

• Тестирование данных в обеих системах для сравнения результатов.  

• Приглашение на обучающую программу для DWH-аналитиков.  

• Звезда и снежинка отличаются уровнем нормализации данных.  

• Звезда: таблица фактов в центре, измерения вокруг.  

• Снежинка: измерения могут иметь другие измерения, что улучшает нормализацию.  

• Автор упоминает различные социальные сети и каналы, где он присутствует.  

• Упоминает свой сайт с образовательными проектами и базой вопросов из собеседований.  

• Призывает подписаться на его каналы и посетить сайт.  

• Объясняет разницу между оконной функцией rank и dunn's rank.  

• Упоминает, что агрегатные функции игнорируют null, кроме конструкции count(*).  

• Автор предлагает найти ошибки в запросе, ставя видео на паузу.  

• Находит четыре ошибки: неправильный синтаксис cast, функция lit должна принимать два аргумента, пропущен энд в конструкции case, оператор равно вместо им.  

• Автор находит пять ошибок в более сложном запросе.  

• Ошибки включают несуществующую таблицу, сравнение даты и строки, неправильную скобку в функции calcs, сравнение значений с разными типами данных, и неправильное использование конструкции null.  

• Автор подводит итоги собеседования на должность DWH аналитика.  

• Упоминает, что кандидат получил офер и работает за 265 тысяч рублей.  

• Рекомендует обучающую программу "офер под ключ" для ускорения процесса получения офера.