Python тренажёр онлайн — 538 задач с решениями (pandas, NumPy)

Python-тренажёр с автопроверкой кода в браузере через Pyodide. 538 задач по pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, matplotlib. Включает A/B-тесты и алгоритмы для собеседования аналитика. Задачи с реальных собесов Yandex, Ozon, Сбер, T-Bank, Авито. Первые 5 — без регистрации. Полный доступ — в подписке Pro 1999 ₽/мес. Альтернатива — бесплатный курс «SQL с нуля» на 92 задачи.

Pandas (195 задач)

• Топ-5 товаров по выручке — Easy (Ozon)
• Средний чек по городам — Easy (Wildberries)
• Количество проданных товаров по категориям — Easy (Яндекс Маркет)
• Агрегация с несколькими функциями — Medium (Сбер)
• Доля каждого товара в выручке категории — Medium (Ozon)
• Фильтрация групп по условию — Medium (VK)
• Порядковый номер заказа клиента — Medium (Тинькофф)
• Первая покупка каждого клиента — Easy (Avito)
• Второй по величине заказ в каждом городе — Hard (Яндекс Еда)
• Кумулятивная сумма продаж по менеджерам — Medium (Сбер)
• Процент от максимума в группе — Medium (Тинькофф)
• Количество уникальных клиентов по каналам — Easy (VK)
• Ранжирование внутри групп — Hard (Яндекс)
• Множественная агрегация с переименованием — Hard (Wildberries)
• Последняя запись в каждой группе — Easy (Avito)
• Объединение заказов и клиентов (inner) — Easy (Ozon)
• Все заказы с информацией о клиенте (left) — Easy (Wildberries)
• Клиенты без заказов (anti-join) — Medium (Тинькофф)
• Объединение с разными именами ключей — Easy (Яндекс)
• Вертикальная конкатенация DataFrame — Easy (VK)
• Горизонтальная конкатенация — Medium (Сбер)
• Merge с индикатором источника — Medium (Тинькофф)
• Merge по нескольким ключам — Medium (Ozon)
• Суффиксы при совпадении имён колонок — Medium (Яндекс)
• Right merge: все продукты с продажами — Easy (Wildberries)
• Cross join для всех комбинаций — Hard (Сбер)
• merge_asof для ближайшего значения — Hard (Тинькофф)
• Сводная таблица продаж по регионам и категориям — Easy (Wildberries)
• Сводная таблица с итогами (margins) — Medium (Ozon)
• Развернуть DataFrame из широкого в длинный (melt) — Medium (Яндекс)
• Кросс-таблица событий — Medium (VK)
• Stack и unstack мульти-индекса — Hard (Сбер)
• Pivot без агрегации — Easy (Тинькофф)
• Сводная таблица с несколькими aggfunc — Hard (Ozon)
• Stack: колонки в строки — Medium (VK)
• Кросс-таблица с нормализацией — Medium (Avito)
• Сводная таблица с fill_value — Easy (Яндекс Маркет)
• Скользящее среднее за 3 дня — Easy (Яндекс)
• Скользящее стандартное отклонение — Medium (Тинькофф)
• Кумулятивная сумма продаж — Easy (Wildberries)
• Процентное изменение день к дню — Easy (Сбер)
• Сдвиг данных (lag) — Medium (VK)
• Расширяющееся среднее (expanding) — Medium (Ozon)
• Экспоненциально взвешенное среднее (EWM) — Hard (Тинькофф)
• Ранг значений в Series — Medium (Яндекс)
• Кумулятивный максимум (running max) — Easy (Сбер)
• Разница с предыдущим периодом (2 шага) — Medium (Wildberries)
• Преобразование строки в datetime — Easy (Яндекс)
• Ресемплирование по месяцам — Medium (Ozon)
• Фильтрация по диапазону дат — Easy (Тинькофф)
• Разница в днях между датами — Medium (Avito)
• Генерация диапазона рабочих дней — Easy (Сбер)
• Округление дат (floor) — Medium (VK)
• Ресемплирование по неделям — Medium (Яндекс)
• Добавление timedelta — Easy (Ozon)
• Поиск подстроки в тексте (str.contains) — Easy (Ozon)
• Извлечение числа из строки (str.extract) — Medium (Wildberries)
• Замена в строках (str.replace) — Easy (Яндекс)
• Разделение строки (str.split) — Medium (VK)
• Длина строки и фильтрация — Easy (Avito)
• Приведение к нижнему регистру и strip — Easy (Сбер)
• Конкатенация строк (str.cat) — Medium (Тинькофф)
• Подсчёт вхождений подстроки — Medium (Яндекс)
• Apply к колонке: категоризация зарплат — Easy (Тинькофф)
• Apply к строке (axis=1): расчёт бонуса — Medium (Сбер)
• Map для перекодировки значений — Easy (VK)
• Vectorized условие с np.where — Medium (Яндекс)
• Pipe для цепочки трансформаций — Hard (Ozon)
• Apply с несколькими возвращаемыми значениями — Hard (Wildberries)
• np.select для множественных условий — Medium (Avito)
• Фильтрация с boolean indexing — Easy (Ozon)
• Фильтрация с query() — Easy (Тинькофф)
• Фильтрация с isin() — Easy (VK)
• Фильтрация с between() — Easy (Сбер)
• Фильтрация с loc и множественными условиями — Medium (Wildberries)
• Заполнение пропусков (fillna) — Easy (Яндекс)
• Удаление строк с пропусками (dropna) — Easy (Ozon)
• Удаление дубликатов — Easy (Тинькофф)
• Преобразование типов (astype) — Medium (Сбер)
• Clip и replace для выбросов — Medium (Avito)
• Retention Day 7 — Hard (VK)
• RFM-скоринг клиентов — Hard (Ozon)
• Конверсия воронки продаж — Hard (Яндекс)
• Когортный анализ — Hard (Тинькофф)
• Z-тест для A/B эксперимента — Hard (Яндекс)
• ARPU по сегментам — Medium (Сбер)
• Признаки для предсказания оттока — Hard (Тинькофф)
• DAU / WAU / MAU — Medium (VK)
• Декомпозиция выручки: цена x количество — Hard (Ozon)
• Сегментация клиентов по поведению — Hard (Wildberries)
• Retention Day 1 — Medium (Яндекс)
• Rolling Retention D7 — Medium (Тинькофф)
• Матрица удержания — Hard (Ozon)
• Визуализация retention curve — Medium (Wildberries)
• Retention по сегментам — Medium (Авито)
• N-day retention функция — Medium (МТС)
• Resurrection rate — Hard (Сбер)
• Retention vs Acquisition — Hard (Тинькофф)
• Пошаговая конверсия воронки — Medium (Ozon)
• Drop-off анализ — Medium (Wildberries)
• Воронка по сегментам — Hard (Тинькофф)
• Время между шагами — Medium (Авито)
• Визуализация воронки — Medium (МТС)
• RFM: расчёт скоров — Hard (Ozon)
• RFM: именованные сегменты — Hard (Wildberries)
• RFM: визуализация сегментов — Medium (Тинькофф)
• RFM: миграция между сегментами — Hard (Яндекс)
• RFM + CLV — Hard (Сбер)
• Pivot table: средняя выручка по городу и категории — Easy (Ozon)
• Мёрдж таблиц заказов и клиентов — Easy (Яндекс)
• Оконная функция: ранг внутри группы — Medium (Тинькофф)
• Cumulative sum и доля нарастающим итогом — Medium (Сбер)
• Resample временного ряда по неделям — Medium (VK)
• Explode: развернуть списки в строки — Easy (Ozon)
• Кросс-табуляция и хи-квадрат готовность — Medium (Яндекс)
• Rolling mean для сглаживания метрик — Easy (VK)
• Удаление дубликатов с приоритетом — Medium (Тинькофф)
• Apply с пользовательской функцией — Easy (Сбер)
• MultiIndex: агрегация по двум уровням — Hard (Ozon)
• Категоризация через pd.cut — Easy (Яндекс)
• Pipe: цепочка преобразований — Hard (Тинькофф)
• Melt: из широкого формата в длинный — Easy (Сбер)
• Строковые методы: парсинг логов — Medium (VK)
• Обработка пропусков: стратегия заполнения — Medium (Ozon)
• Когортный анализ: retention по месяцам — Hard (VK)
• Обнаружение выбросов через IQR — Medium (Тинькофф)
• Оконная функция: доля от группы — Hard (Сбер)
• Stack/Unstack: reshape с MultiIndex — Hard (Яндекс)
• Скользящее среднее заказов за 7 дней — Easy (Wildberries)
• Дедупликация заказов по клиенту и дате — Easy (Самокат)
• Категоризация клиентов по RFM-сегментам — Hard (Lamoda)
• Когортный анализ: retention по месяцам — Hard (Авито)
• Парсинг JSON-колонки в DataFrame — Medium (МТС)
• Процентное изменение метрики day-over-day — Easy (Delivery Club)
• Multi-index groupby: выручка по городу и категории — Medium (Мегафон)
• Замена выбросов методом IQR — Medium (Авито)
• Explode: разворот списков в строки — Easy (Wildberries)
• Интерполяция пропущенных значений в временном ряду — Medium (МТС)
• Pipe: цепочка трансформаций DataFrame — Medium (Самокат)
• Биннинг метрики через pd.cut — Easy (Lamoda)
• Stack/unstack: преобразование широкого формата — Medium (Delivery Club)
• Условное обновление через np.select — Easy (Мегафон)
• Window function: разница с предыдущей строкой в группе — Medium (Wildberries)
• Кросс-табуляция: распределение заказов по дню и часу — Easy (Самокат)
• Merge asof: ближайшее совпадение по времени — Hard (МТС)
• Applymap: форматирование всех ячеек DataFrame — Easy (Авито)
• Assign + query: цепочка трансформация + фильтрация — Medium (Lamoda)
• Мультииндексный срез: xs и loc для иерархических данных — Hard (Мегафон)
• Rank продавцов по выручке — Medium (Yandex)
• Кумулятивная доля заказа в категории — Hard (Ozon)
• Lag предыдущей покупки юзера — Medium (Tinkoff)
• Top-2 клиента в каждом регионе — Hard (Сбер)
• Доля от категории через transform — Medium (M.Видео)
• Cumcount внутри сессии — Medium (Aviasales)
• JSON list of dicts → DataFrame — Easy (Yandex)
• Парсинг nginx-логов через regex — Hard (VK)
• Сессионизация по 30-минутному gap — Hard (Я.Лавка)
• Нормализация телефонов — Medium (Циан)
• Dedup близких записей по similarity — Hard (Avito)
• Парсинг nested JSON через json_normalize — Medium (Tinkoff)
• Парсинг datetime с разными форматами — Medium (Сбер)
• Топ-3 продукта по выручке в каждой категории — Medium (Ozon / WB)
• Merge с suffixes и обработка дубликатов — Medium (Yandex)
• Pivot table: продажи по месяцам и категориям — Medium (X5 Retail Group)
• Apply с lambda: cohort label — Easy (T-Bank)
• Transform для нормализации внутри группы — Medium (Avito)
• Filter групп по условию — Medium (Sber)
• Multi-index aggregation — Medium (Lamoda)
• Анти-join: пользователи без заказов — Medium (VK)
• Resample: дневные продажи в недельные — Medium (WB / Ozon)
• Rolling 7-day average — Medium (Yandex.Метрика)
• Diff и pct_change: WoW рост — Easy (Avito)
• Shift для same-day-last-year сравнения — Medium (Sber)
• Expanding median: статистика накопительно — Medium (HH.ru)
• CR в группах: ручной расчёт — Easy (T-Bank)
• RFM-сегментация пользователей — Hard (WB / Lamoda)
• Cohort retention matrix — Hard (Ozon / Avito)
• Anomaly detection через скользящее стандартное отклонение — Hard (мониторинг сервиса)
• Merge с дубликатами ключей: ожидать ли cartesian? — Medium (Yandex)
• GroupBy с NaN-ключами — Easy (Avito)
• Merge с different dtypes (str vs int) — Medium (T-Bank)
• GroupBy.transform vs apply: средний возраст в группе — Medium (VK)
• Merge_asof: ближайшее событие во времени — Hard (Yandex Go)
• Resample: daily → weekly revenue — Easy (WB)
• Rolling 7-day average с пропусками — Medium (T-Bank)
• EWMA: экспоненциальное сглаживание — Medium (Yandex)
• Group by month + cumulative sum — Medium (Сбер)
• Pivot: продажи по дням и категориям — Medium (Ozon)
• Melt: wide → long для долгого формата — Easy (Avito)
• Pivot с multi-index: продажи по [date, category] × store — Hard (X5)
• GroupBy + named aggregation: сводка по менеджерам — Medium (Ozon)
• Outer merge с indicator: кто только в одной таблице — Medium (T-Bank)
• Pivot с итогами: выручка регион × квартал + Total — Medium (X5)
• Resample в месяц + rolling 3M moving average — Medium (Сбер)
• Векторизация вместо apply: цена с НДС из строки — Medium (Yandex)

NumPy (32 задач)

• Создание и reshape массива — Easy (Яндекс)
• Broadcasting: нормализация матрицы — Medium (Сбер)
• Boolean indexing в numpy — Easy (Тинькофф)
• np.where для условной замены — Easy (Ozon)
• Перцентили массива — Medium (Wildberries)
• Корреляция между массивами — Medium (Сбер)
• Linspace для равномерной сетки — Easy (Яндекс)
• Конкатенация и стэкинг массивов — Medium (VK)
• Slicing матрицы — Easy (Тинькофф)
• Уникальные значения и их частоты — Medium (Ozon)
• Векторизованная обработка: np.where с условиями — Easy (Ozon)
• Матричное умножение: взвешенные оценки — Medium (Яндекс)
• Broadcasting: нормализация матрицы — Medium (Сбер)
• np.select: множественные условия — Easy (Тинькофф)
• Генерация синтетических данных — Easy (VK)
• Линейная алгебра: решение системы уравнений — Hard (Яндекс)
• Fancy indexing и маски — Medium (Ozon)
• Einsum: эффективные тензорные операции — Hard (Сбер)
• Матричное умножение: взвешенный скоринг — Medium (Авито)
• Broadcast: нормализация по столбцам — Easy (Wildberries)
• Булева маска: фильтрация по нескольким условиям — Easy (Самокат)
• Vectorized string operations с numpy — Medium (МТС)
• Reshape и агрегация: месячные данные в квартальные — Medium (Delivery Club)
• Маскированные массивы: среднее без выбросов — Hard (Lamoda)
• Бинарный поиск: np.searchsorted для тарифов — Easy (Мегафон)
• Broadcasting: нормализация по столбцам — Medium (general)
• Top-K индексов через argpartition — Medium (ML)
• Random sampling без повторов — Easy (A/B-тесты)
• Boolean indexing: отрицательные значения — Easy (general)
• np.where: классификация по threshold — Easy (Yandex)
• np.cumprod: composite growth rate — Medium (T-Bank)
• np.select: сегментация клиентов по тратам — Medium (Avito)

Matplotlib / визуализация (50 задач)

• Bar chart выручки по категориям — Easy (Ozon)
• Временной ряд со скользящим средним — Medium (Яндекс)
• Гистограмма длительности сессий — Easy (VK)
• Scatter plot с линией регрессии — Medium (Авито)
• Круговая диаграмма сегментов рынка — Easy (Тинькофф)
• Тепловая карта корреляционной матрицы — Medium (Сбер)
• Box plot сравнение групп — Medium (Wildberries)
• Stacked bar chart — Medium (Ozon)
• Мультилинейный график — Easy (Яндекс)
• Area chart кумулятивных метрик — Medium (Сбер)
• Dual-axis chart: выручка + заказы — Hard (Тинькофф)
• Воронка визуализация — Hard (Wildberries)
• Парето-диаграмма (80/20) — Hard (Ozon)
• Сравнение двух распределений — Medium (Яндекс)
• Когортная тепловая карта retention — Hard (Тинькофф)
• Столбчатая диаграмма выручки — Easy (Ozon)
• Линейный график динамики — Easy (Яндекс)
• Диаграмма рассеяния — Easy (Авито)
• Гистограмма распределения — Easy (Тинькофф)
• Круговая диаграмма долей — Easy (Wildberries)
• Составная столбчатая диаграмма — Medium (Сбер)
• Горизонтальная диаграмма — Easy (МТС)
• Area chart — Medium (Яндекс)
• Boxplot распределений по группам — Medium (Тинькофф)
• Тепловая карта корреляций — Medium (Яндекс)
• Subplots 2x2 — Medium (Ozon)
• Двойная ось Y — Hard (Сбер)
• Аннотированный график — Medium (Тинькофф)
• Error bars — Medium (МТС)
• Логарифмическая шкала — Medium (Яндекс)
• Воронка конверсий — Hard (Ozon)
• Кривая удержания — Medium (Тинькофф)
• Когортная тепловая карта — Hard (Яндекс)
• Waterfall chart выручки — Hard (Сбер)
• Сравнение распределений — Medium (Авито)
• Гистограмма распределения с KDE — Easy (Ozon)
• Heatmap корреляционной матрицы — Easy (Яндекс)
• Subplots: сравнение метрик по группам — Medium (Сбер)
• Stacked bar chart: структура выручки — Medium (Тинькофф)
• Scatter plot с цветовой шкалой — Easy (Ozon)
• Аннотированный line plot с событиями — Hard (VK)
• Воронка конверсии (horizontal bar) — Hard (Яндекс)
• Линейный график с аннотациями пиков — Easy (Wildberries)
• Stacked bar chart: структура выручки — Medium (Самокат)
• Scatter plot с цветовой шкалой — Easy (Авито)
• Subplots: дашборд из 4 графиков — Hard (МТС)
• Гистограмма с KDE и перцентилями — Medium (Lamoda)
• Heatmap корреляционной матрицы — Medium (Delivery Club)
• Boxplot: распределение зарплат по отделам — Easy (Мегафон)
• Dual-axis: выручка и конверсия на одном графике — Hard (Wildberries)

scikit-learn / ML (40 задач)

• Стандартизация признаков — Easy (Тинькофф)
• MinMax нормализация — Easy (Ozon)
• OneHotEncoder для категорий — Medium (Яндекс)
• LabelEncoder для меток — Easy (Wildberries)
• Разделение на train/test — Easy (Сбер)
• Логистическая регрессия: обучение — Medium (Тинькофф)
• Accuracy модели — Easy (Авито)
• Classification report — Medium (Яндекс)
• Матрица ошибок — Easy (МТС)
• ROC-AUC метрика — Medium (Сбер)
• Линейная регрессия: обучение — Medium (Avito)
• R2 score регрессии — Easy (Циан)
• MAE и MSE ошибки — Easy (Ozon)
• Коэффициенты модели — Medium (ДомКлик)
• Предсказание для набора — Easy (Яндекс)
• KMeans кластеризация — Medium (Ozon)
• Предсказание кластера — Easy (Wildberries)
• Silhouette score — Medium (Тинькофф)
• Метод локтя — Medium (Яндекс)
• Центры кластеров — Easy (Сбер)
• Кросс-валидация — Medium (Тинькофф)
• GridSearchCV: подбор параметров — Hard (Яндекс)
• Learning curve — Hard (МТС)
• Feature importances — Medium (Сбер)
• Pipeline: преобразование + модель — Hard (Авито)
• Random Forest: feature importance — Medium (Сбер)
• Cross-validation: оценка модели — Medium (Яндекс)
• Pipeline: препроцессинг + модель — Hard (Тинькофф)
• KMeans кластеризация — Medium (Ozon)
• Confusion Matrix и classification report — Easy (Сбер)
• GridSearchCV: подбор гиперпараметров — Hard (Яндекс)
• PCA: снижение размерности — Hard (Тинькофф)
• ROC-AUC: оценка бинарного классификатора — Medium (VK)
• Линейная регрессия: предсказание выручки — Medium (Wildberries)
• K-Means кластеризация клиентов — Medium (Авито)
• Train/test split и метрики классификации — Easy (МТС)
• Decision Tree: важность признаков — Medium (Самокат)
• Cross-validation: оценка устойчивости модели — Hard (Lamoda)
• PCA: снижение размерности для визуализации — Hard (Мегафон)
• Confusion matrix и ROC-AUC — Hard (Delivery Club)

SciPy (64 задач)

• T-тест: сравнение двух групп — Medium (Яндекс)
• Хи-квадрат тест независимости — Hard (Тинькофф)
• Тест Шапиро-Уилка — Easy (МТС)
• Тест Колмогорова-Смирнова — Medium (Авито)
• Доверительный интервал для среднего — Medium (Яндекс)
• Биномиальная вероятность — Easy (Тинькофф)
• Пуассоновская вероятность — Easy (Ozon)
• Экспоненциальное CDF — Medium (Wildberries)
• P-value из z-score — Medium (Сбер)
• Z-тест для конверсий — Medium (Яндекс)
• Bootstrap CI для среднего — Hard (Ozon)
• Расчёт MDE — Hard (Тинькофф)
• Расчёт размера выборки — Hard (Авито)
• A/A тест: проверка сплиттера — Medium (Яндекс)
• Ratio метрика: revenue per user — Hard (Ozon)
• Последовательный тест (Wald) — Hard (Тинькофф)
• Стратифицированный анализ — Hard (Сбер)
• T-тест: сравнение двух групп — Easy (VK)
• Хи-квадрат тест независимости — Medium (Яндекс)
• Доверительный интервал для среднего — Medium (Тинькофф)
• Корреляция Спирмена и Пирсона — Easy (Ozon)
• Бутстрэп для оценки медианы — Hard (VK)
• Тест Шапиро-Уилка: проверка нормальности — Easy (Тинькофф)
• A/B тест: t-test для средних — Medium (Авито)
• Хи-квадрат тест: зависимость категорий — Medium (Wildberries)
• Доверительный интервал для среднего — Easy (Самокат)
• Bootstrap: доверительный интервал для медианы — Hard (Delivery Club)
• Корреляция Спирмена: монотонная связь — Easy (Lamoda)
• KS-тест: проверка нормальности распределения — Hard (Мегафон)
• Множественные сравнения: поправка Бонферрони — Hard (Авито)
• Среднее, медиана, мода массива — Easy (Яндекс)
• Z-score нормализация — Easy (Тинькофф)
• Доверительный интервал среднего — Easy (Сбер)
• Корреляция Пирсона двух метрик — Easy (VK)
• Генерация выборки и гистограмма — Easy (Ozon)
• Квантили распределения — Easy (Тинькофф)
• Стандартная ошибка среднего — Easy (Сбер)
• Проверка нормальности (тест Шапиро-Уилка) — Easy (Яндекс)
• Описательная статистика с skew и kurtosis — Easy (Ozon)
• Ковариационная матрица — Easy (VK)
• T-тест для двух независимых выборок — Medium (Яндекс)
• Хи-квадрат тест для таблицы сопряженности — Medium (Ozon)
• Bootstrap доверительный интервал медианы — Medium (Тинькофф)
• Расчёт MDE по формуле — Medium (Сбер)
• CUPED -- уменьшение дисперсии через ковариату — Medium (Яндекс)
• Пермутационный тест разницы средних — Medium (VK)
• QQ-plot для проверки нормальности — Medium (Тинькофф)
• Расчёт размера выборки для A/B теста — Medium (Сбер)
• Линейная регрессия + R-квадрат — Medium (VK)
• Поправка Бонферрони для множественных тестов — Medium (Ozon)
• Расчёт мощности теста (power) — Medium (Яндекс)
• Bootstrap ratio-метрики (ARPU) с CI — Hard (Яндекс)
• Delta-method для ratio-метрики — Hard (Тинькофф)
• Стратифицированный z-тест — Hard (Сбер)
• Логистическая регрессия + marginal effects — Hard (Тинькофф)
• BH-коррекция (FDR) для 20 p-values — Hard (Ozon)
• Байесовский A/B тест (Beta distribution) — Hard (Яндекс)
• Пуассоновская регрессия для count-метрик — Hard (VK)
• Симуляция мощности теста (Monte Carlo) — Hard (Сбер)
• t-test для сравнения двух групп — Medium (Tinkoff)
• Chi-square для categorical A/B — Medium (Ozon)
• ANOVA: сравнение 3+ групп — Medium (Skyeng)
• Mann-Whitney U для не-нормальных данных — Hard (Aviasales)
• Shapiro-Wilk: нормальность распределения — Medium (Сбер)

A/B-тесты (7 задач)

• A/B тест конверсии (z-test для пропорций) — Medium (Яндекс)
• A/B-тест: z-test для разницы пропорций — Medium (Yandex / Ozon)
• Sample Ratio Mismatch (SRM) тест — Medium (general)
• CUPED variance reduction — Hard (general)
• A/B test: t-test для среднего чека — Medium (Ozon)
• A/B test: chi-square для конверсии (rate metric) — Medium (T-Bank)
• Sample size calculator: сколько нужно юзеров для A/B — Hard (Yandex)

Алгоритмы (133 задач)

• Two Sum -- найти пару с заданной суммой — Easy
• Разворот строки без срезов — Easy
• FizzBuzz — Easy
• Проверка палиндрома — Easy
• Подсчёт вхождений элементов в списке — Easy
• Найти максимум без встроенной max() — Easy
• Удаление дубликатов с сохранением порядка — Easy
• N-е число Фибоначчи — Easy
• Бинарный поиск — Medium
• Слияние двух отсортированных списков — Medium
• Проверка корректности скобок — Medium
• Проверка анаграммы — Medium
• Максимум в скользящем окне — Medium
• Группировка последовательных дубликатов (RLE) — Medium
• Разворачивание вложенного списка (flatten) — Medium
• Самый частый элемент без Counter — Medium
• Транспонирование матрицы — Medium
• Циклический сдвиг массива на k позиций — Medium
• Наибольшая возрастающая подпоследовательность (LIS) — Hard
• Слияние интервалов — Hard
• Быстрая сортировка (Quick Sort) — Hard
• BFS: кратчайший путь в сетке — Hard
• Размен монет (Coin Change, DP) — Hard
• Наибольшая общая подпоследовательность (LCS) — Hard
• Top-K частых элементов через кучу — Hard
• Подсчёт слов в строке — Easy (Wildberries)
• Самое длинное слово в строке — Easy (X5 Group)
• Группировка анаграмм — Medium (Yandex)
• Проверка изоморфных строк — Medium (Tinkoff)
• Удаление повторяющихся подряд символов — Easy (Авито)
• Самая длинная общая подстрока двух строк — Hard (Сбер)
• Подсчёт уникальных слов (case-insensitive) — Easy (VK)
• CamelCase из snake_case в реверсе — Easy (Ozon)
• Найти пропущенное число в 1..N — Easy (Yandex)
• Найти все дубликаты в массиве — Medium (Авито)
• Произведение всех элементов кроме i-го — Medium (Tinkoff)
• Поворот матрицы на 90° по часовой — Medium (Ozon)
• Run-length encoding (RLE) — Easy (X5 Group)
• Обход матрицы по спирали — Hard (VK)
• K-й по величине элемент — Medium (Сбер)
• Второй максимум за один проход — Easy (Yandex)
• Партиционирование на чётные и нечётные — Easy (Wildberries)
• Разность двух списков с порядком — Easy (Авито)
• Top-K частых элементов — Medium (Yandex)
• Группировка по ключу — Easy (X5 Group)
• Jaccard similarity двух списков — Easy (Tinkoff)
• Пересечение N списков — Medium (Сбер)
• Симметричная разность — Easy (VK)
• Уникальные IP в логах — Easy (Ozon)
• Самый частый элемент без Counter — Easy (Авито)
• Самая длинная подстрока без повторов — Medium (Yandex)
• Максимум скользящего окна размера K — Hard (Tinkoff)
• 3Sum — все тройки с суммой 0 — Hard (X5 Group)
• Container with most water — Medium (Сбер)
• Sort Colors (Dutch Flag) — Medium (VK)
• Climbing Stairs (DP) — Easy (Yandex)
• House Robber — Medium (Ozon)
• Edit Distance (Levenshtein) — Hard (Tinkoff)
• Coin Change (минимум монет) — Medium (Авито)
• Longest Common Subsequence — Hard (Сбер)
• НОД (gcd) Евклида — Easy (X5 Group)
• Решето Эратосфена — Medium (Сбер)
• Быстрое возведение в степень — Medium (VK)
• Степень двойки — Easy (Авито)
• Сессионизация событий по 30-минутному gap — Medium (Yandex)
• Парсинг строки nginx-лога — Medium (Ozon)
• Скользящее среднее окна 7 дней без pandas — Medium (Tinkoff)
• Дедупликация словарей по полю — Easy (X5 Group)
• Парсинг URL query params — Easy (VK)
• Нормализация телефонных номеров — Easy (Сбер)
• Валидация email через regex — Easy (Авито)
• Группировка timestamps в часовые корзины — Medium (Wildberries)
• Найти топ-3 страницы по числу визитов — Easy (Yandex)
• Конверсия по воронке шагов — Medium (Ozon)
• Two Sum — пара с заданной суммой — Easy (Yandex / Tinkoff / Ozon)
• Первый уникальный символ в строке — Easy (Yandex / VK)
• Group Anagrams — группировка анаграмм — Medium (Ozon / VK / Сбер)
• Valid Anagram — проверка анаграммы — Easy (Tinkoff / Wildberries)
• Top K Frequent Elements — топ-K частых — Medium (VK / Ozon / Сбер)
• Contains Duplicate — есть ли дубликат — Easy (Wildberries / Сбер)
• Contains Duplicate II — дубль в окне K — Easy (Yandex / Ozon)
• Subarray Sum Equals K — кол-во подмассивов с суммой K — Medium (Yandex / VK)
• Longest Consecutive Sequence — Medium (Yandex / Ozon)
• Группировка событий по пользователю — Easy (Tinkoff / Авито)
• Maximum Sum Subarray of Size K — Easy (Yandex / Ozon / VK)
• Longest Substring Without Repeating — Medium (Yandex / Tinkoff)
• Minimum Window Substring — Medium (Yandex / VK)
• Permutation in String — Medium (Ozon / Сбер)
• Maximum Average Subarray I — Easy (Yandex / Wildberries)
• Longest Substring with At Most K Distinct — Medium (Yandex / Tinkoff)
• Fruit Into Baskets — Medium (Авито / X5)
• Minimum Size Subarray Sum — Medium (Сбер / Ozon)
• Sliding Window Maximum — Medium (Yandex / VK / Tinkoff)
• Сессионизация по тайм-ауту 30 минут — Medium (Yandex / Авито (DA-classic))
• Two Sum II — отсортированный массив — Easy (Wildberries / Tinkoff)
• Three Sum — тройки с суммой 0 — Medium (Yandex / Сбер)
• Container With Most Water — Medium (Yandex / VK)
• Remove Duplicates from Sorted Array — Easy (Tinkoff / Wildberries)
• Move Zeroes — переместить нули в конец — Easy (Авито / X5)
• Valid Palindrome — Easy (Сбер / VK)
• Squares of Sorted Array — Easy (Yandex / Tinkoff)
• Merge Two Sorted Logs — Easy (Авито / Ozon (DA-real))
• Merge Intervals — Medium (Yandex / Авито / Tinkoff (КЛАССИКА для DA))
• Insert Interval — Medium (Yandex / Сбер)
• Meeting Rooms — сколько комнат нужно — Medium (Yandex / Tinkoff (DA-classic))
• Non-overlapping Intervals — минимум удалений — Medium (Ozon / VK)
• Interval Intersection — пересечение двух списков — Medium (Авито / Yandex)
• Valid Parentheses — сбалансированные скобки — Easy (Yandex / VK / Tinkoff)
• Daily Temperatures — monotonic stack — Medium (Yandex / Ozon)
• Implement Queue using Stacks — Easy (Tinkoff / Сбер)
• Min Stack — stack с min() за O(1) — Medium (Yandex / Ozon)
• Binary Search — бинпоиск в отсортированном массиве — Easy (Yandex / Tinkoff / VK)
• First Bad Version — Easy (Сбер / VK)
• Search in Rotated Sorted Array — Medium (Yandex / Tinkoff)
• Find Peak Element — Medium (Ozon / Авито)
• Climbing Stairs (Fibonacci) — Easy (Yandex / Tinkoff / Wildberries)
• House Robber — Medium (Yandex / VK)
• Maximum Subarray (Kadane's algorithm) — Medium (Yandex / Сбер / Tinkoff)
• Coin Change — минимум монет — Medium (Yandex / Ozon)
• Парсинг nginx-логов: топ-N IP по запросам — Medium (Yandex / Авито (DA-real))
• Rolling 7-day retention без pandas — Medium (Tinkoff / Ozon (DA-real))
• Когортный анализ: разбивка по месяцу регистрации — Medium (VK / Сбер (DA-real))
• Топ-N event_type по частоте за день из stream — Medium (Yandex / Tinkoff (DA-real))
• Z-score аномалий во временном ряду — Medium (Сбер / VK (DA-real))
• Bonferroni correction для множественного тестирования — Medium (general)
• Sessionization из event log (30-минутный gap) — Hard (Yandex.Метрика)
• Parse nginx-log — топ-IP по запросам — Medium (devtools)
• Train/test split с stratify — Medium (ML)
• AUC через trapezoid rule — Hard (ML)
• Confusion matrix и метрики (precision/recall/F1) — Medium (ML)
• Sliding window: максимальное скользящее окно — Medium (Yandex)
• Longest substring без повторов (Hashmap) — Medium (Ozon)
• Sessionize logs: pure Python без pandas — Hard (Avito)

Pandas — даты и время (1 задач)

• Resample: дневные продажи → недельная сумма с moving average — Medium (X5 Group)

Pandas — группировка (2 задач)

• GroupBy + transform: % вклад каждой строки в общий по группе — Medium (Авито)
• RFM-сегментация: разделить юзеров на сегменты по recency и monetary — Hard (Wildberries)

Pandas — очистка данных (2 задач)

• Melt + pivot: преобразование данных опроса в long → wide → average — Hard (VK)
• Missing data: смарт-заполнение пропусков медианой по группе — Medium (Тинькофф)

Временные ряды (8 задач)

• Resample заказов по дням — Easy (Ozon)
• 7-дневное скользящее среднее DAU — Medium (VK)
• Day-over-day прирост через shift — Medium (Tinkoff)
• Заполнение пропусков forward-fill — Easy (Купер)
• Группировка по дню недели — Medium (Самокат)
• Cumulative sum revenue — Easy (Lamoda)
• Discretize timestamps в часовые корзины — Medium (Я.Драйв)
• Сравнение MoM-метрик через resample — Hard (Wildberries)

nlp (4 задач)

• Tokenize текста через regex — Easy (Яндекс)
• TF-IDF матрица текстов — Medium (VK)
• Bigrams: топ-5 пар слов — Medium (HH.ru)
• Поиск email-адресов в тексте — Easy (Tinkoff)

Гайды и подготовка к собесу

• Бесплатный курс SQL с нуля — 10 уроков
• Pandas с нуля — основы для аналитика
• Pandas groupby — guide + задачи
• SciPy stats — A/B-тесты и проверка гипотез
• Собеседование аналитика данных — полная подготовка

Часто задаваемые вопросы

Какой Python-тренажёр и как он работает?

Это интерактивная среда для решения Python-задач прямо в браузере через Pyodide (CPython 3.11 в WebAssembly). Открываешь задачу — видишь условие и template-код. Пишешь функцию, нажимаешь «Запустить» — Python исполняется локально без сервера. Кнопка «Проверить» сравнивает результат с эталоном. На zasqlpython.ru — 538 задач по pandas, NumPy, SciPy, алгоритмам и A/B-тестам.

Какие задачи в Python-тренажёре бесплатны?

Первые 5 Python-задач — без регистрации. После регистрации (30 секунд) — ещё 5 free задач, плюс 5 на каждом другом тренажёре (SQL, кейсы, метрики). Полный доступ ко всем 538 Python + 521 SQL + 564 кейса + 394 метрики + AI-собес без лимитов — Pro 1999 ₽/мес. Если нужна только база — пройди наш бесплатный курс «SQL с нуля» на /course.

Какие библиотеки Python поддерживает тренажёр?

Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, matplotlib, seaborn — всё что нужно для анализа данных. Pyodide загружает их в браузер автоматически при первом использовании (5-30 секунд). После этого код работает мгновенно — без интернета и без сервера.

Что покрывает Python-тренажёр для аналитика?

Pandas (groupby, merge, pivot_table, временные ряды), NumPy (векторизация, broadcasting), SciPy (статистические тесты, оптимизация), A/B-тесты (t-test, chi2, bootstrap), машинное обучение (sklearn), визуализация (matplotlib). Также есть отдельный раздел Python-алгоритмов для собеса.

Можно ли решать Python-задачи без регистрации?

Да, первые 5 задач каждого тренажёра видны без аккаунта. Регистрация открывает прогресс между устройствами и доступ к 5 free задачам на каждый раздел.

Сколько Python-задач нужно решить перед собесом аналитика?

Junior — 30-50 базовых задач (фокус: pandas основы, groupby, merge, фильтрация). Middle — 100-150 (+ pivot, оконные операции в pandas, NumPy vectorization). Senior — все 538 + алгоритмы + A/B-тесты на Python.

Тренажёр работает на мобильном?

Pyodide загружает 5-10 МБ WASM при первом запуске — на мобильном через Wi-Fi работает, через 3G/4G может быть медленно. Для серьёзной практики Python — рекомендую десктоп или планшет.