Nová generace datových detektivů | Mňamka #222
V pátek 27.8. jsem měl možnost účastnit se příměstského tábora pod taktovkou FIMky (Fakulta Informatiky a Managementu, UHK). Byla to pro mě úplně nová zkušenost, pokusit se vysvětlit dětem “z druhého stupně ZŠ”, jak funguje “datový detektiv”, co to vůbec znamená a co běžně děláme …
Upřímně říkám, že jsem už vystupoval na dost akcích, před docela hodně lidmi, ale … byl jsem nervózní, dost nervózní. Netušil jsem vůbec, jaká bude úrověň, na které se budeme bavit a jestli tam na sebe budeme koukat a nechápat se. Připravil jsem se na variantu, kdy si budeme říkat úplné základy, vzal jsem s sebou LEGO kostky, na kterých jsem se snažil vysvětlit principy práce s daty.
Cílem dne bylo vymyslet a poskládat dashboard. Jakýkoliv. Měli jsme na to vlastně celé dopoledne. Na papír, kreativně.
To, co se odehrálo, předčilo všechny moje představy. Děti byly naprosto super! Orientovaly se, poznávaly naše zákazníky. Dokázaly popsat, jak funguje třeba Dámejídlo.cz nebo Bageterie Boulevard. Nikdy by mě nenapadlo, že se budu s dětmi 10-13 let bavit o “delivery fee” a z čeho mají firmy revenue. Fakt jsem zíral, jaký dostávám otázky, jak se děti doplňují, atd. atd.
Téma, které jsme vybrali bylo “vyberte si oblíbeného youtubera a pojďte mu pomoc s datama, ideálně definujte nějaký byznys problém”. Děti nádherně pospojovaly různá čísla, která si dohledaly, daly je do kontextu, namalovaly dashboard, barevné KPIs, dohledaly si “revenue”, přepočítaly do lokální měny (jako fakt!!), a dokonce otagovaly content podle typu. Pracovaly ve skupinách a výsledek mi prostě naprosto luxusně odprezentovaly. Fakt neuvěřitelný a smekám!
Podle feedbacku od dětí je to bavilo a už se domlouvaly, že dorazí příští rok. Je vidět, že biflování letopočtů a slepý mapy nejsou úplně dobrá cesta, jak poznávat a naučit se něco nového.
Díky moc UHK za šanci se účastnit, byla to super zkušenost, kterou moc rád zopakuju. O budoucnost datových detektivů nemám strach.
Pandas – k čemu slouží, k čemu jej raději nepoužijeme a jeho alternativy | Mňamka #435
Pandas je jednou z nejpoužívanějších knihoven pro zpracování dat v jazyce Python. Jeho největší předností je zejména jednoduchá a intuitivní syntaxe a také rychlost, se kterou můžete zpracovávat velké datové soubory. V BizzTreatu ho proto často využíváme např. pro ad hoc analýzy dat, kdy potřebujeme rychle prozkoumat, jak data vlastně vypadají a jaká je jejich kvalita. V dnešní mňamce od Báry si ukážeme, kde všude lze Pandas použít a jak si stojí v porovnání s ostatními knihovnami!
Keboola transformace – v hlavní roli proměnné | Mňamka #432
Co dělat, když se váš projekt liší jen v několika důležitých parametrech? No mohli byste samozřejmě všechno hardkódovat, to je ale značně pracné. V BizzTreatu proto raději dáváme přednost hojnému využívání proměnných. Jednak se s nimi lépe pracuje a zároveň nám usnadňují následnou správu kódu. V Keboola transformacích přitom máme hned dva typy proměnných – ty keboolácké a ty snowflakové. V dnešní mňamce od Kristýny si ukážeme, jaký je mezi nimi rozdíl a kdy a jak je používat!
MAQL I. - MAQL vs SQL | Mňamka #427
SQL dozajista velmi dobře znáte, jak jste na tom ale s takovým MAQL? Pokud si chcete rozšířit obzory o další dotazovací jazyk, tak to jste na správném místě. MAQL je uživatelsky přívětivý jazyk, se kterým se můžete setkat při práci v GoodData, a naše Péťa si o něm připravila krátkou minisérii. A hned v prvním díle tu máme malé srovnání pro všechny zaryté fanoušky SQLka. Ukážeme si totiž, k čemu vám může být MAQL užitečný a kolik práce vám díky předdefinovaným operacím ušetří. Tak pojďme na to!