7 nejběžnějších promptů datového analytika a inženýra | Mňamka #550

Datoví analytici a inženýři tráví spoustu času rutinními úkoly – od čištění dat až po ladění kódu. Umělá inteligence dnes dokáže část téhle práce výrazně urychlit. Klíčem je dobře napsaný prompt – zadání, kterým AI přesně řeknete, co má udělat.

Podívejme se na 7 promptů, které se v praxi hodí nejčastěji.

1. Co se skrývá v datech

Když dostanete do ruky nový dataset, první otázka vždy zní: „Co v těch datech vlastně je?“ AI vám během chvilky poskytne první vhled – odhalí outliery, upozorní na kvalitu dat a pomůže nastavit směr další analýzy.

Prompt: „Popiš mi tento dataset. Identifikuj chybějící hodnoty, trendy, anomálie a vzorce v datech. Vyber 5 nejdůležitějších zjištění.“

2. Jak si nechat vysvětlit pojmy jednoduše

Ne vždy je jednoduché pochopit nové koncepty – a ještě těžší je je srozumitelně vysvětlit klientovi.Tento přístup se hodí jak pro vlastní vzdělávání, tak pro rychlé sdílení znalostí.. AI dokáže složitý pojem rozebrat krok za krokem, doplnit příklady z praxe a přizpůsobit jazyk konkrétnímu publiku.

Prompt: „Popiš, co je data lakehouse – jak se liší od tradičního data warehouse a data lake, jaké má výhody a nevýhody. Vysvětli to tak, aby to pochopil i netechnický manažer.“

3. Čištění dat – konec nekonečného přepisování

Každý, kdo někdy čistil data, ví, že to je práce trochu za trest. Přitom AI zvládne připravit skripty, které odhalí a opraví základní problémy. Ušetříte si hodiny ladění a můžete rovnou řešit, co data říkají, místo toho, abyste se potýkali s prázdnými řádky a divnými formáty.

Prompt: „Vyčisti tento dataset: nahraď chybějící hodnoty vhodným způsobem, sjednoť formát datových typů, přejmenuj názvy sloupců do čitelného formátu a upozorni mě na možné problémy s kvalitou dat.“

4. Rychlé pochopení cizího kódu

Snad každý analytik zažil situaci, kdy se dostal k cizímu kódu, kde chybí dokumentace i komentáře. Nevíte, kde začít, a čtení řádek po řádku by zabralo hodiny. AI vám v takovém případě funguje jako rychlý průvodce cizím kódem – rozebere ho, přidá vysvětlení a usnadní vám první orientaci.

Prompt: „Projděte tento kód krok za krokem a vysvětli, co každá část dělá. Shrň jeho hlavní účel a upozorni na části, kde by mohl vzniknout problém nebo chyba.“

5. Nechejte AI přepsat kod podle vašich potřeb

Někdy kód funguje, ale vy potřebujete rychle něco upravit, rozšířit nebo agregovat jinak. Místo složitého přepisování můžete AI přesně říct, co chcete získat.

Prompt:  “Uprav tento SQL dotaz tak, aby místo měsíčních tržeb počítal týdenní tržby pro každou kategorii produktu, zároveň vypočítej průměr a medián za celé období a seřaď výsledky podle nejvyššího týdenního obratu.“

6. Cesta od funkčního kodu k efektivnímu

Kód často funguje, ale běží pomalu, nebo není napsaný podle best practices. AI vám dokáže nabídnout rychlou pomoc. Místo zdlouhavého ladění dostanete konkrétní návrhy, jak zlepšit výkon, čitelnost a udržovatelnost kódu.

Prompt: „Prohlédni tento kód nebo SQL dotaz a navrhni optimalizace pro lepší výkon a čitelnost. Uprav složité výpočty tak, aby byly jednodušší a správné, doporuč úpravy JOINů nebo struktury dotazu a přepiš kód podle best practices, aby byl čitelný a snadno udržovatelný.”

7. Dokumentace za pár vteřin

Dokumentace je často opomíjená, přesto je klíčová pro udržitelnost kódu. Díky AI to ale je otázka sekund – kód dostane smysluplné komentáře a vysvětlení, aniž byste museli ztrácet čas ručním popisováním každé řádky.

Prompt: „Doplň k tomuto Python skriptu komentáře ke každému kroku a vysvětli, co se v něm děje.“

Tyto prompty pokrývají nejčastější scénáře, se kterými se datoví analytici setkávají. V moderní práci s daty je klíčové umět efektivně využívat nástroje, které vám ušetří čas.  Od prvního pohledu na dataset přes optimalizaci dotazů až po luštění neznámého kódu – dobře napsaný prompt šetří čas a umožní soustředit se na to podstatné: hledání odpovědí v datech.