Working with data

Jak na optimalizaci výkonu v BigQuery | Mňamka #86

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.

Python taháky pro začátečníky i pokročilé | Mňamka #76

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.

Metriky a dimenze | Mňamka #64

Metriky a dimenze | Mňamka #64

Já vím, já vím! Je to přece úplně triviální záležitost... Ale...Jste si tím jisti? Často se při lektorování ptáme, co to jsou metriky a dimenze. Odpovědi bývají různé a ne vždy je v tom úplně jasno. A tak jsme se rozhodli vrátit k úplným základům a postupně to probrat. Dokážete je poznat a dobře definovat?

Když se bere kanón na mouchu | Mňamka #52

Když se bere kanón na mouchu | Mňamka #52

Přišlo mi to neprůstřelný. Nemůže mi přece chybět žádný modul, když je tam mám všechny. Moje teorie byla taková, že když během kódění zjistím, že něco potřebuju, už to prostě rovnou budu mít. Štěstí přeje připraveným, ne?

Design Patterns #4: Agregace long tail a ‘ostatní’ | Mňamka #50

Design Patterns #4: Agregace long tail a ‘ostatní’ | Mňamka #50

Pamatujete na video od Radovana: “Jak efektivně čistit data s Google Analytics?”. Dnes se k této mňamce ještě jednou vrátíme. Tentokrát jako Design pattern od Petry, schovaný pod pojmem “long tail”.

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

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.