Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
Przed Tobą starannie wyselekcjonowane materiały z całego internetu, które pomogą Ci być na bieżąco ze światem danych, AI i programowania. Z ponad 500 źródeł, które wpadły do sitka w tym tygodniu, wybrałem te najbardziej wartościowe i inspirujące.
W tym wydaniu znajdziesz sporo praktycznych materiałów o Pythonie - od łączenia z bazami danych, przez wielowątkowe przetwarzanie z Joblib, po kolejkowanie zadań z Procrastinate. Dla miłośników AI, LLMów i RAGów są teksty o budowaniu własnych systemów przetwarzania dokumentów oraz optymalizacji pipeline’ów RAG.
Nie zabrakło tematów big data i architektury - zaglądamy za kulisy warstwy semantycznej Airbnb i porównujemy różne podejścia do stronicowania danych (to interesujące architektonicznie ale też nieco UXowo). A dla równowagi między technologią a człowiekiem, polecam artykuł o transformacji z inżyniera w konsultanta.
Jak zawsze, staram się dostarczać treści, które nie tylko informują, ale też inspirują do własnych eksperymentów i rozwoju. Niezależnie od tego, czy jesteś analitykiem danych, programistą, architektem systemów czy po prostu pasjonatem nowych technologii - mam nadzieję, iż znajdziesz tu coś wartościowego dla siebie.
W zeszłym tygodniu najchętniej czytaliście:
Open Source Data Engineering Landscape 2025 GitHub Copilot vs. ChatGPT How WhatsApp Handles 40 Billion Messages Per Day Analyzing Time Tracking Data for Personal Development: Unlock Growth Insights Python Heatmaps: A Game-Changer for Visualizing Missing Data, Correlation & Data Trends
Zapraszam też na moje sociale związane z tym newsletterem: fanpage i LinkedIn. Pamiętaj o książce (kup ją!) i cyklu mailowym (zapisz się!).
#ai_ml
Deploy an in-house Vision Language Model to parse millions of documents
Zbuduj własny system do masowego przetwarzania dokumentów wykorzystując model Qwen-2.5-VL, vLLM i AWS Batch. Idealne rozwiązanie dla tych, którzy chcą uniezależnić się od zewnętrznych API i pożegnać rachunki od dostawców chmurowych usług AI.
#analiza_danych_koncepcje
Evaluating Time Series Models for Real-World Forecasting
Porównanie różnych podejść do prognozowania szeregów czasowych z naciskiem na to, co naprawdę ma znaczenie w praktyce - nie tylko dokładność, ale też interpretowalność i wyjaśnialność wyników. Kompletny przewodnik z kodem dla wszystkich modelu, który pozwoli ci wybrać odpowiednie narzędzie zamiast ślepo podążać za najnowszymi trendami.
#analiza_danych_projekty
Exploratory Data Analysis: Radiation Monitoring with Python and Geiger Counter
Pewnie tego nie wiecie, ale redaktor naczelny to z wykształcenia fizyk jądrowy (pracujący w jednej z wielu polskich elektrowni atomowych - co lubi dodawać ;-). Nic więc dziwnego, iż ten tekst znajduje się w newsletterze. Jak połączyć fizykę jądrową z nauką o danych? Ten projekt pokazuje, jak zbudować własny system monitorowania promieniowania dzięki Pythona i Raspberry Pi. Od surowych impulsów licznika Geigera do użytecznych analiz - doskonały przykład DIY dla miłośników danych i sprzętu. A może zainspiruje cię do podobnych eksperymentów z własnymi czujnikami?
#architektura
Cursor vs Offset Pagination: Which One Scales Better?
Stronicowanie to nie tylko dodanie "?page=2" do URL-a. Artykuł porównuje dwa podejścia: klasyczne według limitu elementów na stronie i przesunięcia oraz oparte o według kursora i elementów następujących po nim. Tekst pokazuje wpływ wybranego podejścia na wydajność przy dużych zbiorach danych.
#big_data
How did Airbnb build their semantic layer?
Zajrzyj za kulisy Minervy - platformy metrycznej Airbnb, która pozwala firmie podejmować decyzje oparte na danych. To nie tylko warstwa semantyczna, ale cały ekosystem do analizy danych. Cenne spostrzeżenia dla wszystkich, kto buduje infrastrukturę analityczną w większej skali.
#ciekawostki
[PL] Jak pisać dziennik w trakcie pracy aby zwalczyć prokrastynację?
Gdzie zniknęły twoje ostatnie godziny pracy? jeżeli też zadajesz sobie to pytanie, ten artykuł proponuje praktyczne podejście - prowadzenie dziennika pracy, który pomoże ci zidentyfikować "czarne dziury" w produktywności. Proste narzędzie do walki z rozpraszaczami, które nie wymaga instalowania kolejnego systemu do śledzenia czasu.
Vibe Coding with Django, React and Cursor: My Experience and Takeaways
Wideo pokazujące "vibe coding" w praktyce - podejście do programowania, które stawia na flow i przyjemność z kodowania. Zobacz, jak wygląda budowanie aplikacji webowej z Django i React przy użyciu Cursora jako narzędzia wspierającego. Niespełna 25 minut omówienia całego procesu [YT, po angielsku]
#kafka
Say Goodbye to ZooKeeper
KRaft (Kafka Raft metadata mode) to odpowiedź Kafki na ograniczenia ZooKeepera. W nowszych wersjach Kafki KRaft przejmuje w pełni pałeczkę od ZooKeepera. Dowiedz się, dlaczego ta zmiana była konieczna i jakie korzyści przynosi nowy system zarządzania metadanymi. jeżeli korzystasz z Kafki, to zmiana, której nie możesz przegapić.
#llm_&_chatgpt
Creating the Best RAG Finder Pipeline for Your Dataset
Zbudowanie skutecznego systemu RAG to więcej niż podłączenie modelu do bazy wektorowej. Ten artykuł pokazuje, jak optymalizować każdy element pipeline’u - od podziału dokumentów, przez strategie wyszukiwania, po liczbę odzyskiwanych fragmentów. Praktyczne wskazówki, które mogą drastycznie poprawić jakość odpowiedzi twojego systemu.
FastAPI-MCP Tutorial for Beginners and Experts
Przewodnik jak przekształcić aplikację FastAPI w serwer MCP (Message Control Protocol) - rozwiązania, które zyskuje na popularności w świecie LLM. Praktyczne podejście zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych programistów, którzy chcą nadążyć za ewolucją architektury aplikacji AI.
#management
Software engineer to consultant: inward to outward focus
Co różni świetnego inżyniera od skutecznego konsultanta? Zmiana perspektywy z wewnętrznej (kod, architektura) na zewnętrzną (potrzeby klienta, kontekst biznesowy). Artykuł analizuje tę fundamentalną zmianę myślenia, która sprawia trudność wielu technicznie uzdolnionym specjalistom. Lektura obowiązkowa dla wszystkich, kto rozważa podobną ścieżkę kariery.
#python
How to Connect Between Python and SQL?
Przegląd różnych metod łączenia Pythona z PostgreSQL - od surowego psycopg2, przez SQLAlchemy, po nowoczesne biblioteki ORM. Artykuł bez zbędnej teorii, za to z praktycznymi przykładami, które możesz od razu wykorzystać w swoich projektach.
[PL] A jak już wiesz jak rozmawiać z bazą danych... [autopromocja]
...to możesz do niej zapisać dane pozyskane przez API. Później z tej bazy dane wyjąć i pokazać w aplikacji na WWW. Ta książka jest praktycznym przewodnikiem po wykorzystaniu Pythona do tego typu celów. Krok po kroku, bez pomijania trudnych szczegółów - idealny dla średniozaawansowanych programistów Pythona, którzy chcą rozwinąć umiejętności full-stack. Kup ją.
Setting Environment Variables in FastAPI: The Right Way
Jak przechowywać konfigurację oraz wykorzystac zmienne środowiskowe? W tekście kilka jest o FastAPI, a wszystko co potrzebne na początek o Pytantic-settings.
Joblib for Processes, Threads, and Caching
Biblioteka Joblib od lat wykonuje ciężką pracę: uruchamia procesy lub wątki, dystrybuuje pracę, buforuje wyniki, a choćby pozwala przetwarzać dane, które nie mieszczą się w pamięci RAM. Ten przewodnik pokazuje, jak wycisnąć jak najwięcej z Joblib bez zagłębiania się w szczegóły przetwarzania wieloprocesorowego na niskim poziomie.
PostgreSQL Task Queue for Python
Procrastinate to oparta na PostgreSQL kolejka zadań dla aplikacji Python, z wbudowaną integracją Django. Jak używać Procrastinate do wykonywania zadań w odpowiedzi na działania, a także do planowania zadań do okresowego wykonywania. [YT, 22 minuty, po angielsku]
#środowisko_pracy
A Data Scientist’s View of Running R in Visual Studio Code
Pracujesz zarówno w R, jak i Pythonie? Ten artykuł pokazuje, jak skonfigurować VS Code, aby bezproblemowo przełączać się między tymi językami w jednym środowisku. Praktyczne wskazówki dla data scientistów, którzy cenią sobie wydajny workflow i nie chcą rezygnować z zalet obu ekosystemów.
Most commonly used git tips and tricks
Zbiór praktycznych sztuczek i poleceń Gita, które oszczędzą ci czasu i nerwów. Kolekcja obejmuje zarówno podstawowe, jak i zaawansowane triki, które przyspieszą twoją pracę z systemem kontroli wersji. Idealne do dodania do zakładek i konsultowania, gdy wpadniesz na gitowy problem.
Zestawienie linków przygotowuje automat, wybacz więc wszelkie dziwactwa ;-)
