Zpracování dat - integrace a transformace

SQL taháky pro začátečníky i pokročilé | Mňamka #87

A je tu další moje taháko-mánie :-) Nedávno jsme sdíleli našeptávače na Python. A to by přece byla škoda, kdybychom si neukázali i pár pro SQL. Na webu je najdete pod pojmem "SQL cheatsheets" a stejně jako pro Python, i pro SQL se jich na netu potuluje velké množství.

Jak na optimalizaci výkonu v BigQuery | Mňamka #86

Ten, kdo začíná s BigQuery, bývá zpravidla překvapený, že BigQuery sama neposkytuje žádné přímé možnosti, jak vývojář může ovlivnit výkon či rychlost zpracování. Transakční databáze používají indexy, analytické databáze zase např. způsob, jak je výpočet paralelizován (pomocí uživatelem definovaného partitioningu), či může přímo ovlivnit výkon zakoupeným výkonem. BigQuery nic takového nemá a proto někdy začátečníky odrazuje. Ale i zde existuje celá řada způsobů, jak optimalizovat výkon konkrétních queries. Máme tady pro vás pár tipů.

Keboola ZADARMO? Jasně, jde to. | Mňamka #85

Asi před dvěma lety se Keboola vydala vstříc vysněnému enterprise segmentu a tomu bohužel přizpůsobila i svůj ceník. O to víc jsme rádi, že po delší době se vrací ke svým kořenům - malým a středním firmám - a pro SMB spouští pay-as-you-go program, který zpřístupňuje “kábécéčko” opravdu každému týmu a umožňuje začít doslova zadarmo. Jaké jsou první dojmy?

Python taháky pro začátečníky i pokročilé | Mňamka #76

A je tu další moje taháko-mánie :-) Tentokrát si nasdílíme našeptávače na Python, kterých je plný internet a najdete je pod výrazem "cheatsheets".  A k čemu nám to je dobré? Za mě: Začátečník si nemusí hned vše pamatovat a starý vlk si může osvěžit paměť.

[VIDEO] K čemu vám může být datová analytika? | Mňamka #61

Článek starší, ale stále platný! Velmi často dostáváme otázku: K čemu mi může být datová analytika užitečná? Chcete po nás konkrétní příklady z praxe, ale protože důvěrnost dat našich zákazníků je alfou a omegou celého byznysu, rozhodli jsme se ukázat vám příklady toho, jak datovou analytiku používáme v BizzTreat sami pro sebe - takovéto Datový detektiv sobě!

Nic nemusí být takové, jak se nám zdá. | Mňamka #46

(Nejen) datoví analytici si musí dávat pozor na tzv. kognitivní zkreslení. Jde o nevědomé tendence myšlení, díky kterým může docházet k chybných úsudkům. Rozeznat a uvědomit si tyto "cognitive biases" je jednou ze základních skills v datařině.