Add new assignment

backend-marketing-statistic-service.md

@@ -0,0 +1,47 @@
+# Тестовое задание для стажёра Backend в команду Trade Marketing
+[Источник](https://github.com/avito-tech/tm-backend-trainee)
+
+Нужно разработать микросервис для счетчиков статистики. Сервис должен уметь взаимодействовать с клиентом при помощи REST API или JSON RPC запросов. Также нужно реализовать валидацию входных данных.
+
+## API методы:
+- Метод сохранения статистики
+- Метод показа статистики
+- Метод сброса статистики
+
+## Метод сохранения статистики.
+Принимает на вход:
+- **date** - дата события
+- **views** - количество показов
+- **clicks** - количество кликов
+- **cost** - стоимость кликов (в рублях с точностью до копеек)
+
+Поля **views**, **clicks** и **cost** - опциональные.
+Статистика агрегируется по дате.
+
+## Метод показа статистики
+Принимает на вход:
+- **from** - дата начала периода (включительно)
+- **to** - дата окончания периода (включительно)
+
+Отвечает статистикой, отсортированной по дате. В ответе должны быть поля:
+- **date** - дата события
+- **views** - количество показов
+- **clicks** - количество кликов
+- **cost** - стоимость кликов
+- **cpc** = cost/clicks (средняя стоимость клика)
+- **cpm** = cost/views * 1000 (средняя стоимость 1000 показов)
+
+## Метод сброса статистики
+Удаляет всю сохраненную статистику.
+
+## Критерии приемки:
+- язык программирования: *Go/PHP/Python*.
+- можно использовать любое хранилище(*PostgreSQL, MySQl, Redis* и т.д.) или обойтись без него (*in-memory*). При использовании СУБД нужен файл с запросами на создание - - всех необходимых таблиц.
+- формат даты **YYYY-MM-DD**.
+- стоимость указывается в рублях с точностью до копеек.
+- простая инструкция для запуска (в идеале — с возможностью запустить в *docker*).
+
+## Усложнения:
+- в методе показа статистики можно выбрать сортировку по любому из полей ответа.
+- покрытие unit-тестами.
+- документация (достаточно структурированного описания методов, примеров их вызова в README.md).