diff --git a/data/DE-task.md b/data/DE-task.md
new file mode 100644
index 0000000..357fba9
--- /dev/null
+++ b/data/DE-task.md
@@ -0,0 +1,55 @@
+**Дашборд для e-commerce кликстрима**
+
+Представьте, что вы работаете в e-commerce проекте. Бизнес-юнит в процессе обсуждения, закупать ли вам кликстрим логов посещения некоторого портала другого магазина. Для первичного анализа вам предоставили данные, чтобы оценить применимость и выводы, которые можно сделать из них.
+
+Вам нужно подготовить данные для первичного анализа и собрать несколько графиков в дашборд. Финальный результат вашей работы — развернутая инфраструктура и дашборд с графиками на которых "бизнес" может сделать выводы о данных. Вам дали полный карт-бланш на тему того, как эти данные можно обработать.
+
+## Вам нужно:
+
+* спроектировать хранилище в /PostgreSQL/Clickhouse/ со слоями и объектами, которые вы посчитаете нужными
+* написать все нужные расчёты и алгоритмы для создания витрин
+* реализовать расчёт с помощью какого-то регулярного процесса
+* сделать на основе этих данных дашборд который можно будет посмотреть в браузере
+
+### Какие инструменты выбрать
+
+Пара вариантов:
+
+* **Kafka + Clickhouse + Airflow + Superset/Power BI**
+* Postgresql + dagster + Grafana
+* dlt + duckdb + Airflow + [Panel](https://panel.holoviz.org/)
+* Clickhouse + Airflow + Redis + [Streamlit](https://streamlit.io/)
+* sqlitedb + скрипты питона + Flask + d3.js
+
+Начните с маленького среза данных, чтобы ознакомиться, что за данные вам предоставляют:
+
+* browser_events.jsonl — данные с информацией о просмотрах браузера
+* device_events.jsonl — данные об устройствах, с которых пользователи пользовались сайтом
+* geo_events.jsonl — данные о локации пользователя
+* location_events.jsonl — вопреки названию, это данные не о локации пользователя, а непосредственно о положении пользователя на сайте и информации о том, откуда пользователь попал на страницу
+
+Смысл задачи на **своей ВМ** развернуть инструменты и загрузить данные в Kafka и из нее прогнать их в Clickhouse /другая DB по слоям.
+
+В Airflow взять данные из таблиц и преобразовать, потом выгрузить в Clickhouse / другая DB в агрегированном формате под дашборд.
+
+Дашборд не оценивается, но будет плюсом, если получиться собрать удобный визуал.
+
+Записать можно на видео и отправить контактному лицу или продемонстрировать на собеседовании
+
+Можно использовать любые инструменты.
+
+Данные могут быть(скорее всего) с ошибками и компания которая их предоставляем заранее об этом сообщила т.к. они не хотят делиться 100% качественными данными полноценно с продакшена.
+
+### ИНФРАСТРУКТУРА
+
+* инфраструктура клевая и работает = 18 баллов
+* инфраструктура работает, но есть баги = 12 баллов
+* инфраструктура почти есть, но не совсем = 6 баллов
+* инфраструктуры нет = 0 баллов
+
+### ДАШБОРДЫ
+
+* дашборды есть и удобные и работают = 12 баллов
+* дашборды работают, но неудобные = 8 баллов
+* дашборды почти работают = 4 балла
+* дашбордов нет = 0 баллов
diff --git a/data/Задание дата инженер.docx b/data/Задание дата инженер.docx
deleted file mode 100644
index 1a9ffe9..0000000
Binary files a/data/Задание дата инженер.docx and /dev/null differ