Привет, друзья!
Держите небольшую, но максимально эффективную подборку ресурсов для подготовки к собеседованиям по Data Science: практические задачи с ML-спецификой, вопросы от FAANG и полезные чек-листы👇

🔠 StrataScratch
Платформа с практическими задачами на SQL, Pandas, Polars и PySpark. Вопросы собраны из интервью реальных компаний (Amazon, Google, Lyft и др.). Можно фильтровать по уровню сложности и компании, а код исполняется прямо в браузере. Задачи есть как на выборку данных, так и на аналитическое мышление, манипуляции с датами, оконные функции и многое-многое другое!

🔠 DataLemur
Этот сайт для отработки чисто SQL-навыков. Все задачи делятся по темам (JOIN, агрегаты, оконные функции...), по сложности и по компаниям. Встроенный SQL-редактор позволяет сразу проверять решение. Есть подсказки, подробные разборы, статистика по сложности и рейтинг задач. И в отличие от sql-ex.ru с гораздо более современным интерфейсом и интересными задачами😁

🔠 Extremesarova/ds_resources (github)
Большой список ресурсов по всем темам для подготовки: Python, статистика, машинное обучение, SQL, A/B‑тесты, product sense, system design. Есть ссылки на видео, статьи, тренажёры и шаблоны. Удобно использовать как базу знаний или дорожную карту перед собеседованием.

🔠 alexeygrigorev/data-science-interviews (github)
Ещё один полезный чек-лист: краткая и чёткая структура по темам, которые часто встречаются на интервью. Плюс есть ссылки на полезные книги, туториалы и примеры вопросов. Особенно приятно, что есть разделы про системный дизайн и поведенческие интервью именно для DS.

А какие ресурсы нравятся вам? Может, есть любимые тренажёры или подборки, которые прокачали вас перед интервью? Поделитесь в комментариях😊

Успешной подготовки и уверенности на собесах! 💪

#карьера@data_easy