Компания деректерді бірнеше көздерден алады, бизнес көрсеткіштерін қалыптастырады және процестерді автоматтандыру үшін агенттердің AI пайдаланады. Негізгі Data және ai құбырларын жобалау және енгізу қажет 1 бөлім. REST API бар https://api.example.com/ads API келесі өрістері бар нысандарды қайтарады date campaign_id spend clicks Келесі әрекеттерді орындайтын Python сценарийін енгізу қажет: Соңғы 7 күн ішінде деректерді алады API қателерін дұрыс өңдейді Орындалу мәртебесін анықтайды Деректерді CSV файлына немесе дерекқорға сақтайды 2 бөлім. Келесі өрістері бар тапсырыстар кестесі бар: order_id user_id order_date revenue Келесі көрсеткіштерді есептейтін SQL сұрауларын жазу керек: Күн бойынша кіріс Күн бойынша тапсырыстар саны ARPU Қайта тапсырыстар саны 3 бөлім. Apache Airflow-да DAG сипатталуы керек, ол келесі кезеңдерден тұрады: Жарнамалық API-ден деректерді алу Деректер базасынан Тапсырыс деректерін алу Күнделікті көрсеткіштерді түрлендіру және есептеу Жинақталған деректерді қоймаға жүктеу Орнату керек: Іске қосу кестесі Ретраи Қателерді тіркеу және өңдеу 4 бөлім. Daily_business_metrics кестесінің құрылымын сипаттау қажет Кестеде келесі өрістер болуы керек: date revenue orders_count ad_spend roi Әр көрсеткішті есептеу формулаларын сипаттау қажет 5 бөлім. Daily_business_metrics көрмесіндегі деректерді пайдаланатын және келесі бизнес тапсырмалардың бірін орындайтын агенттің ai тұжырымдамасын сипаттау қажет: Кірістегі ауытқуларды бақылау Жарнаманың тиімділігін бақылау ROI құлауы туралы хабарлама Күнделікті бизнес есептерді қалыптастыру Сипаттау керек: Агент қандай деректерді пайдаланады Ол қаншалықты жиі жұмыс істейді Ол қандай шешімдер қабылдайды Жұмыс нәтижесін қайда жібереді Агенттің жұмысын бағалау критерийлерін әзірлеу қажет.