**Контекст:** Образовательная платформа анализирует результаты тестов для персонализации учебных рекомендаций.
**Данные:** DataFrame `test_results` — колонки: `student_id`, `test_id`, `topic` (Python, SQL, Statistics, ML, Probability), `score` (0–100), `time_spent_min`, `completed_at`, `attempt_number`.
**Задание:**
1. Рассчитайте средний балл по каждой теме
2. Найдите темы с наибольшим разбросом (std) — «проблемные»
3. Постройте bar chart средних баллов с error bars (std)
4. Определите студентов, которым нужна помощь (средний балл < 50)
Структура для ориентира — реальные значения из эталонного решения.
results = pd.DataFrame({
'student_id': np.random.randint(1, 301, n),
'test_id': range(n),
'topic': np.random.choice(topics, n),
'time_spent_min': np.random.normal(30, 10, n).clip(5, 90).round(1),
'completed_at': pd.date_range('2024-01-01', periods=n, freq='20min'),
'attempt_number': np.random.choice([1, 2, 3], n, p=[0.6, 0.3, 0.1]),
})pandas groupby matplotlib визуализация образование
Это задание для уровня Junior. Подходит для начинающих аналитиков, проверяет базовые знания SQL/Python/статистики.
Подобные задания в категории «Python» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: pandas, groupby, matplotlib, визуализация, образование.
На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 5-10 минут — проверяется скорость и базовая грамотность. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.
На zasqlpython.ru есть 482 Python задачи с проверкой через Pyodide, конспекты Python и pandas, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.
← Все задания