Jak učit (malé) děti datovou analýzu? | Mňamka #210
Máte doma malého analytika? Já jednoho (teda spíš “jednu”) mám, a tak jsem si řekla, že napíšu těchto pár řádků a ukážu vám, jak nejenom data jsou všude kolem nás, ale datová analytika taky. A není to o učení se SQL :-)
A zase ty patterny!
Náš mozek neustále zpracovává vše, co kolem sebe vidíme a cítíme - a hlavně - miluje patterny! A to i samozřejmě i ten dětský, tak mu to dopřejme. Zkuste s dětmi analyzovat vzorce v běžném životě - Kolik vidí červených věcí na stole? Kolik je venku listnatých stromů? Kolik projelo druhů aut? Prostě hledat věci stejné - barvy, tvaru, vůně, textury atd.
Příklad na doma: Vemte si pytlík lentilek a gumových medvídků a vyberte z nich různě třeba 10 kusů. A teď se ptejte: Kolik je červených medvídků? Kolik je celkově lentilek? A tak dál...
Pozn: Zkuste si malý test, jak mozek miluje patterny!
Umí dítě predikovat? No jasně!
Že si dělám srandu? No vůbec ne! Podle mě si každý rodič někdy koupil takové ty vyplňovací sešity pro předškoláky. No a v nich jsou takové ty logické řady (tady jich pár taky najdete). Děti v nich na základě historie předpovídají budoucnost. Zní to povědomě? :-)
Nebo stačí vzít, co máte zrovna v kapse - nějaké mince, kancelářské sponky a žvejky. No a vyzvat dítě, aby vám řeklo dalších 5 kroků. Nezapomeňte se u toho zeptat “proč” vybralo, co vybralo.
Příklad na doma: Vemte vaše bombońy z prvního příkladu a udělejte z nich logickou řadu. Nechte dítě, ať “predikuje” dalších 5 kroků.
Pochybujte
O Biases jsem už taky psala (např. zde) Potká se s nimi každý analytik. Prostě je super stát si za svým názorem, ale taky je dobré naučit se pochybovat. Tak například, mají vaše děti nějakou oblíbenou knížku, kterou znají téměř nazpaměť? Já když nějakou takovou dětem čtu, tak jim dávám různé otázky: “Kdo skočil do toho rybníka? Pes a kočka? A už nikdo? Jsi si jistá? A co ta myška, co na ně koukala na břehu, mohla tam skočit ona?”
Příklad na doma: Zkuste si vzít zase lentilky a medvidky. Tentokrát vemte třeba červeného medvídka k oranžovým medvídkům, modrou lentilku k modrému medvídkovi a ptejte se, šlo by to tak udělat? Patří také k sobě? Je to jediný výsledek?
PS: Kdo nemá rád sladké, stačí vytáhnout geniální Lego :-)
Ratolest je starší? Tak šup kódit!
Nemusí se hned začínat s SQL, naopak! Super startovací programovací jazyk pro děti je Scratch. Umožňuje vytvářet programy pomocí vizuálních prvků místo textové podoby jako je to třeba u SQL. Ale i pro to existuje pár dobrých stránek:
- Několik tipů i na našich stránkách: SQL
- Nebo w3 schools je super
Zeptej se svých dat: BigQuery vs. Fabric vs. Copilot | Mňamka #558
Je to sen skoro každého manažera: místo čekání na analytika prostě napíšu do chatu „jak nám rostly tržby po regionech za poslední kvartál?" a za pár vteřin mám odpověď, ideálně i s grafem. Říká se tomu konverzační analytika a tři velcí hráči ji dnes nabízejí. My jsme si všechny tři osahali. Tady je upřímné srovnání, co funguje a kde to zatím drhne.
Postavili jsme stejného AI chatbota nad firemními daty v Googlu i v Microsoft Azure. | Mňamka #557
Skoro každá firma dneska sedí na hromadě vlastních dokumentů - produktové listy, FAQ, smlouvy, zápisy z projektů. A skoro každá firma by chtěla to samé: chatbota, kterému napíšete otázku a on odpoví z vašich dat, ne z toho, co si kde přečetl na internetu. Zní to jednoduše. My jsme si to chtěli osahat pořádně, a tak jsme jedno a to samé řešení postavili dvakrát - jednou v Google Cloudu, podruhé v Microsoft Azure. Tady je, co z toho vypadlo.
Microsoft Fabric vs. dbt | Mňamka #556
Když firmy modernizují svou datovou platformu, narazí dřív nebo později na otázku, jaký datový stack zvolit a co je pro jejich byznys nejvhodnější. Migrovat na Microsoft Fabric? Nasadit dbt? Otázka je ale položená trochu zavádějícím způsobem, jde totiž o srovnání dvou věcí, které stojí na jiné úrovni datového stacku: Fabric je platforma, dbt je transformační nástroj, který na takové platformě běží. Přesto má smysl se ptát, jak se tyto dva světy doplňují, kde si uvnitř Fabricu konkurují nativní nástroje a dbt, a kdy se vyplatí sáhnout po dbt jako standardní transformační vrstvě.
