Code
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💙 O que esperamos:
Esta será uma entrevista com cerca de uma hora de duração, onde você deverá escrever código em Python e SQL durante a conversa. Espere escrever código ativamente durante toda a sessão.
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Como se preparar: Code
Revise os fundamentos:
Fique à vontade para escrever código sem depender de autocompletar ou documentação. Garanta um domínio sólido dos tópicos de Python e SQL.
Pratique resolução de problemas:
Resolva exercícios de SQL e Python em plataformas como LeetCode, HackerRank ou DataLemur. Pratique explicar seu raciocínio enquanto estiver codificando. No dia da entrevista, isso ajudará o entrevistador a te guiar.
Planeje antes de codificar:
Tire um momento para entender o problema e esboce sua abordagem. Faça uma solução básica funcionar antes de otimizar e verifique seu código com exemplos para identificar problemas cedo.
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Python
Variáveis e Tipos de Dados
→ Tipos de dados básicos:
Strings (textos), inteiros (números sem casas decimais), floats (números com casas decimais) e booleanos (verdadeiro/falso).→ Formatação de strings e f-strings:
Como apresentar textos de forma organizada, incluindo variáveis.→ Conversão de tipo:
Transformar um tipo de dado em outro (ex: número para texto).Estruturas de Dados
→ Listas:
Como criar, acessar elementos por índice, “fatiar” partes da lista e usar métodos como append (adicionar) e insert (inserir em um local específico).→ Dicionários:
Como criar, acessar valores por chave e usar seus métodos.→ Tuplas:
Coleções de itens que não podem ser alterados depois de criadas.→ List comprehensions:
Uma forma concisa de criar listas.Controle de Fluxo
→ Declarações condicionais:
if, elif (senão se) e else (senão) para executar blocos de código com base em condições.→ Laços (Loops):
for e while para repetir blocos de código.→ Uso de break (para parar um loop) e continue (para pular uma iteração do loop).
Funções
→ Definir e chamar funções:
Como criar seus próprios blocos de código reutilizáveis e executá-los.→ Argumentos e parâmetros:
Como passar informações para as funções (posicionais, por nome, com valores padrão).→ Valores de retorno:
O que uma função pode “devolver” como resultado.→ Escopo e namespaces:
Onde as variáveis são visíveis e acessíveis no seu código.→ Funções Lambda:
Pequenas funções anônimas (sem nome). -
SQL
Consultas Básicas
→ Declarações SELECT:
Seleção de colunas e uso de apelidos (AS).→ Filtragem de dados:
Cláusulas WHERE para especificar condições.→ Ordenação de resultados:
ORDER BY para classificar (ascendente/descendente).→ Agregação de dados:
Funções como COUNT (contar), SUM (somar), AVG (média), MIN (mínimo), MAX (máximo).→ Agrupamento de dados:
GROUP BY e HAVING para filtrar grupos.Joins e Operações com Tabelas
→ Tipos de JOIN:
INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN, CROSS JOIN para combinar tabelas.→ SELF JOIN:
Comparar linhas dentro da mesma tabela.→ Operações de conjunto:
UNION e UNION ALL para combinar resultados de consultas.→ Subqueries:
Consultas aninhadas (com um único valor ou múltiplos valores).Conceitos Avançados de SQL
→ Common Table Expressions (CTEs):
Consultas nomeadas e temporárias para organizar códigos complexos.→ Window functions:
Funções de janela (RANK, ROW_NUMBER, PARTITION BY) para cálculos em grupos de linhas relacionadas.→ CASE statements:
Lógica condicional dentro das consultas.→ Trabalho com valores NULL:
Como lidar com dados ausentes.→ Manipulação de strings:
Uso de LIKE e curingas para pesquisa de padrões. -
Checklist – Code
Quer garantir que não esqueceu de nada? A gente te ajuda com esse checklist prático pra revisar os pontos-chave:
✅ Estou confiante em escrever código em Python e SQL sem autocompletar ou documentação.
✅ Pratiquei a resolução de problemas em plataformas como LeetCode ou HackerRank.
✅ Sei explicar meu raciocínio enquanto codifico.
✅ Consigo planejar minha abordagem antes de começar a codificar.
✅ Sei fazer uma solução básica funcionar e otimizá-la depois.
✅ Estudei e tenho conhecimento dos conceitos de Python e SQL descritos no guia.
Business Case
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💙 O que esperamos:
Prepare-se para conversar sobre projetos anteriores da sua carreira e um problema de negócio real que apresentaremos. O raciocínio claro e a visão de negócio são mais importantes do que respostas rápidas.
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Como se preparar: Business Case
Projetos anteriores:
Prepare-se para discutir seus projetos anteriores e para realizar uma análise de dados para resolver um problema de negócio real durante a sessão.
Análise estruturada:
Você será convidado(a) a realizar uma análise estruturada de um problema do mundo real. Descreva como abordaria o problema, conecte insights a decisões de negócio e use ferramentas de análise avançada.
Como se destacar:
Antes de mergulhar nas respostas, tire um momento para dissecar o problema, esclarecer os objetivos e organizar seus pensamentos. Mostre seu raciocínio, faça perguntas, considere as vantagens e desvantagens (trade-offs) e comunique-se de forma clara.
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Checklist – Business Case
Quer garantir que não esqueceu de nada? A gente te ajuda com esse checklist prático pra revisar os pontos-chave:
✅ Tenho projetos anteriores da minha carreira prontos para conversar em detalhes.
✅ Consigo dissecar um problema de negócio, esclarecer os objetivos e organizar meus pensamentos.
✅ Sei como conectar insights a decisões de negócio.
✅ Consigo explicar meu raciocínio e fazer perguntas para esclarecer o problema.
✅ Estou pronto para discutir vantagens e desvantagens (trade-offs) de diferentes abordagens.
Experiment Design
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💙 O que esperamos:
Prepare-se para discutir um problema real ao vivo e projetar um experimento do zero. Esperamos que você seja proficiente em metodologias de teste A/B.
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Como se preparar: Experiment Design
Projetar um experimento do zero:
Esperamos que você seja capaz de projetar um experimento do zero. Isso significa que você deve ter um forte entendimento de como testar uma hipótese sistematicamente e ser capaz de implementar um experimento de ponta a ponta.
Conceitos estatísticos:
Sugerimos que você revise os conceitos estatísticos mais relevantes relacionados a testes A/B, como dimensionamento de amostra, teste de hipóteses, intervalos de confiança, p-valores, poder estatístico, níveis de significância, entre outros.
Intepretação de resultados:
Pratique como analisar vantagens e desvantagens (trade-offs), definições de métricas, limitações e como interpretar resultados em um contexto de negócio.
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Checklist: Experiment Design
Quer garantir que não esqueceu de nada? A gente te ajuda com esse checklist prático pra revisar os pontos-chave:
✅ Entendo como testar uma hipótese sistematicamente.
✅ Conheço as metodologias de teste A/B.
✅ Consigo projetar um experimento do zero, de ponta a ponta.
✅ Consigo explicar os conceitos estatísticos de testes A/B.
✅ Estou preparado para discutir vantagens e desvantagens (trade-offs) das decisões.