Code
-
Qué esperamos
Esta será una entrevista de aproximadamente una hora de duración, donde deberás escribir código en Python y SQL durante la conversación. Espera escribir código activamente durante toda la sesión.
-
📚 Cómo prepararse – Code
Repasa los fundamentos
Siéntete libre de escribir código sin depender del autocompletado o la documentación. Asegura un dominio sólido de los temas de Python y SQL.
Practica la resolución de problemas
Resuelve ejercicios de SQL y Python en plataformas como LeetCode, HackerRank o DataLemur. Practica explicar tu razonamiento mientras codificas. El día de la entrevista, esto ayudará al entrevistador a guiarte.
Planifica antes de codificar
Tómate un momento para entender el problema y esboza tu enfoque. Haz que una solución básica funcione antes de optimizar y verifica tu código con ejemplos para identificar problemas a tiempo.
-
Python
Variables y Tipos de Datos Estructuras de Datos Control de Flujo Funciones → Tipos de datos básicos: strings (textos), enteros (números sin decimales), floats (números con decimales) y booleanos (verdadero/falso).
→ Formato de strings y f-strings: cómo presentar textos de forma organizada, incluyendo variables.
→ Conversión de tipo: transformar un tipo de dato en otro (ej: número a texto).→ Listas: cómo crear, acceder a elementos por índice, «cortar» partes de la lista y usar métodos como append (agregar) e insert (insertar en un lugar específico).
→ Diccionarios: cómo crear, acceder a valores por clave y usar sus métodos.
→ Tuplas: colecciones de ítems que no se pueden cambiar después de crearlas.
→ List comprehensions: una forma concisa de crear listas.→ Declaraciones condicionales: if, elif (sino si) y else (sino) para ejecutar bloques de código basados en condiciones.
→ Bucles (Loops): for y while para repetir bloques de código.
→ Uso de break (para detener un bucle) y continue (para saltar una iteración del bucle).→ Definir y llamar funciones: cómo crear tus propios bloques de código reutilizables y ejecutarlos.
→ Argumentos y parámetros: cómo pasar información a las funciones (posicionales, por nombre, con valores predeterminados).
→ Valores de retorno: lo que una función puede «devolver» como resultado.
→ Ámbito (Scope) y namespaces: dónde las variables son visibles y accesibles en tu código.
→ Funciones Lambda: pequeñas funciones anónimas (sin nombre). -
SQL
Consultas Básicas Joins y Operaciones con Tablas Conceptos Avanzados de SQL →Declaraciones SELECT: Selección de columnas y uso de alias (AS).
→Filtrado de datos: Cláusulas WHERE para especificar condiciones.
→Ordenación de resultados: ORDER BY para clasificar (ascendente/descendente).
→Agregación de datos: Funciones como COUNT (contar), SUM (sumar), AVG (promedio), MIN (mínimo), MAX (máximo).
→ Agrupación de datos: GROUP BY y HAVING para filtrar grupos.→ Tipos de JOIN: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN, CROSS JOIN para combinar tablas.
→ SELF JOIN: Comparar filas dentro de la misma tabla.
→ Operaciones de conjunto: UNION y UNION ALL para combinar resultados de consultas.
→ Subqueries: Consultas anidadas (con un único valor o múltiples valores).→Common Table Expressions (CTEs): Consultas nombradas y temporales para organizar códigos complejos.
→Window functions: Funciones de ventana (RANK, ROW_NUMBER, PARTITION BY) para cálculos en grupos de filas relacionadas.
→ CASE statements: Lógica condicional dentro de las consultas.
→ Trabajo con valores NULL: Cómo manejar datos faltantes.
→ Manipulación de strings: Uso de LIKE y comodines para búsqueda de patrones. -
📌 Checklist – Code
¿Quieres asegurarte de no olvidar nada? Te ayudamos con esta lista de verificación práctica para repasar los puntos clave:
✅ Tengo confianza en escribir código en Python y SQL sin autocompletado ni documentación.
✅ Practiqué la resolución de problemas en plataformas como LeetCode o HackerRank.
✅ Sé explicar mi razonamiento mientras codifico.
✅ Puedo planificar mi enfoque antes de empezar a codificar.
✅ Sé hacer que una solución básica funcione y optimizarla después.
✅ Estudié y tengo conocimiento de los conceptos de Python y SQL descritos en la guía.
Business Case
-
Qué esperamos
Prepárate para hablar sobre proyectos anteriores de tu carrera y un problema de negocio real que presentaremos. El razonamiento claro y la visión de negocio son más importantes que las respuestas rápidas.
-
Cómo prepararse – Business Case
Proyectos anteriores
Prepárate para discutir tus proyectos anteriores y para realizar un análisis de datos para resolver un problema de negocio real durante la sesión.
Análisis estructurado
Se te invitará a realizar un análisis estructurado de un problema del mundo real. Describe cómo abordarías el problema, conecta insights con decisiones de negocio y usa herramientas de análisis avanzado.
Cómo destacar
Antes de sumergirte en las respuestas, tómate un momento para diseccionar el problema, aclarar los objetivos y organizar tus pensamientos. Muestra tu razonamiento, haz preguntas, considera las ventajas y desventajas (trade-offs) y comunícate de forma clara.
-
📌 Checklist – Business Case
¿Quieres asegurarte de no olvidar nada? Te ayudamos con esta lista de verificación práctica para repasar los puntos clave:
✅ Tengo proyectos anteriores de mi carrera listos para conversar en detalle.
✅ Puedo diseccionar un problema de negocio, aclarar los objetivos y organizar mis pensamientos.
✅ Sé cómo conectar insights con decisiones de negocio.
✅ Puedo explicar mi razonamiento y hacer preguntas para aclarar el problema.
✅ Estoy listo(a) para discutir ventajas y desventajas (trade-offs) de diferentes enfoques.
Experiment Design
-
Qué esperamos
Prepárate para discutir un problema real en vivo y diseñar un experimento desde cero. Esperamos que seas competente en metodologías de prueba A/B.
-
Cómo prepararse – Experiment Design
Diseñar un experimento desde cero
Esperamos que seas capaz de diseñar un experimento desde cero. Esto significa que debes tener una sólida comprensión de cómo probar una hipótesis sistemáticamente y ser capaz de implementar un experimento de principio a fin.
Conceptos estadísticos
Sugerimos que repases los conceptos estadísticos más relevantes relacionados con las pruebas A/B, como dimensionamiento de la muestra, prueba de hipótesis, intervalos de confianza, p-valores, poder estadístico, niveles de significancia, entre otros.
Interpretación de resultados
Practica cómo analizar ventajas y desventajas (trade-offs), definiciones de métricas, limitaciones y cómo interpretar resultados en un contexto de negocio.
-
📌 Checklist: Experiment Design
¿Quieres asegurarte de no olvidar nada? Te ayudamos con esta lista de verificación práctica para repasar los puntos clave:
✅Entiendo cómo probar una hipótesis sistemáticamente.
✅ Conozco las metodologías de prueba A/B.
✅ Puedo diseñar un experimento desde cero, de principio a fin.
✅ Puedo explicar los conceptos estadísticos de las pruebas A/B.
✅Estoy preparado para discutir ventajas y desventajas (trade-offs) de las decisiones.
