Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
Dzisiaj w numerze od rewolucji w projektowaniu API po fundamentalne pytania o architekturę danych, od praktycznych implementacji AI po badania nad samopoczuciem programistów - każdy artykuł odkrywa nowe perspektywy na temat tego, jak sztuczna inteligencja przemienia nasze sposoby pracy.
Era Agentów AI wymaga nowego podejścia do projektowania
Jednym z kluczowych tematów tego numeru jest ewolucja API w kontekście rosnącej popularności agentów AI. Agenty AI zachowują się jak wątki - to boty zadaniowe uruchamiane w celu osiągnięcia określonego celu, co oznacza, iż nasze dotychczasowe podejście do projektowania interfejsów programowych wymaga gruntownego przemyślenia. Czy nasze API są gotowe na świat, w którym konsumentami nie są już tylko ludzie, ale także inteligentne maszyny działające autonomicznie?
Równie fascynujące są praktyczne przykłady wykorzystania AI w codziennych zadaniach programistycznych. W tym numerze znajdziecie szczegółowe instrukcje dotyczące automatycznego generowania danych testowych do PostgreSQL, budowania wyciągów z CV z wykorzystaniem przetwarzania języka naturalnego, czy łączenia tradycyjnych algorytmów XGBoost z nowoczesnymi technikami embeddings. Te artykuły pokazują, jak AI może stać się naszym partnerem w rozwiązywaniu konkretnych problemów biznesowych.
Architektura jako fundament, nie tylko dodatek
Mimo entuzjazmu wokół najnowszych technologii, jeden z artykułów przypomina nam o fundamentalnej prawdzie: solidna architektura danych pozostaje kluczowa choćby w erze AI i machine learning. To ważne przypomnienie, iż żadne zaawansowane rozwiązanie nie zastąpi (przynajmniej na razie) dobrze przemyślanych podstaw. Podobnie rzecz ma się z mikroserwisami - wiele zespołów wciąż popełnia podstawowe błędy, koncentrując się na technicznych aspektach zamiast na prawdziwej separacji kontekstów biznesowych.
A jeżeli chodzi o podstawy... dla tych, którzy zaczynają swoją drogę w świecie danych przygotowałem przewodnik o tym jak zostać analitykiem danych (po prawdzie jest tam też o tym jak zostać data scientistą albo data engineerem).
Pełna roadmapa tego co potrzeba, masa przykładowych projektów do portfolio, masa pytań, które mogą trafić się na rozmowie kwalifikacyjnej. Kupuję.
Wracając do dzisiejszych tematów...
Człowiek za kodem - wyniki badań, które zaskakują
Szczególnie interesujące są wyniki badania "State of Devs 2025", które po raz pierwszy skupiło się nie tylko na technologiach, ale na życiu programistów poza kodem. 15% uczestników stanowiły kobiety, co jest znacznie wyższym wskaźnikiem niż w poprzednich badaniach technicznych. Programiści są ogólnie zadowoleni ze swojej pracy - pod warunkiem, iż przetrwają pierwsze 10 lat, a najważniejsze okazują się relacje z współpracownikami, nie zaawansowane technologie. A iż w "wieku produkcyjnym" spędzamy głównie czas ze współpracownikami możesz zobaczyć na wynikach badań (na Amerykanach, ale co za różnica?), w sekcji Ciekawostki.
Hity zeszłego tygodnia:
Analiza dowodów manipulacji w wyborach 2025 A friendly guide to choosing a chart type Top 7 Popular Open Source MCP Servers Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again) Unsupervised Anomaly Detection for Unseen Risk Events Building AI Workflows with Model Context Protocol
Tradycyjnie zapraszam też na moje sociale związane z tym newsletterem: fanpage i LinkedIn.
#ai_agent
How To Prepare Your API for AI Agents
Wraz z rosnącą popularnością agentów AI jako konsumentów API, firmy muszą przemyśleć sposób projektowania interfejsów - nie wystarczy już tylko udostępnić je przez MCP. Dynamiczne i celowe działania agentów wymagają API zaprojektowanych z myślą o maszynach, nie ludziach. Chociaż większość istniejących API nie jest gotowa na ten zwrot, zaczynają pojawiać się konkretne strategie i standardy, które pozwalają tworzyć interfejsy przyjazne agentom - a to może przynieść firmom przewagę w nadchodzącej erze automatyzacji opartej na AI.
How I Used AI Agents to Auto-Populate My PostgreSQL Database
Autor pokazuje, jak dzięki modelu językowego (np. OpenAI) w łatwy sposób wygenerować i automatycznie wstawić do bazy PostgreSQL realistyczne dane testowe. Przechodząc krok po kroku przez konfigurację bazy, projektowanie precyzyjnych promptów, parsowanie odpowiedzi oraz formułowanie zapytań SQL, zyskujesz prostą i elastyczną metodę na szybkie zasypanie schematu tysiącami wartości gotowych do testowania.
#analiza_danych_projekty
How I Created a Python Tool That Reads Emails and Extracts Action Items Like a Virtual Assistant
Autor krok po kroku opisuje, jak stworzyć w Pythonie wirtualnego asystenta, który loguje się do skrzynki Gmail, przegląda maile i automatycznie wyłuskuje z nich konkretne zadania do wykonania. W tekście znajdziesz przewodnik po konfiguracji OAuth, korzystaniu z Gmail API, a także po technikach parsowania treści (wyrażenia regularne, biblioteka spaCy), które pozwalają zamienić e-maile w uporządkowaną listę "to-do". Całość wieńczy dyskusja nad możliwymi usprawnieniami - od lepszych modeli NLP po automatyczne przypomnienia - co zachęca do samodzielnego eksperymentowania.
Combining XGBoost and Embeddings: Hybrid Semantic Boosted Trees?
Jak wzbogacić klasyczne drzewo wzmacniane XGBoost o semantykę tekstu, łącząc wektory osadzeń (embeddings) z cechami numerycznymi, by uzyskać modele lepiej rozumiejące kontekst słów? Znajdziesz tu krok po kroku opis ekstrakcji i przetwarzania embeddingów, ich integracji z XGBoost, fragmenty kodu w Pythonie oraz porównanie wyników klasyfikacji tekstu - wszystko po to, by przekonać się, jak prosto można zbudować hybrydowe Semantic Boosted Trees o wyższej skuteczności.
#architektura
Why Data Architecture Still Wins - Even in the Age of AI, ML, and Data Mesh
Mimo rosnącego entuzjazmu wokół AI, uczenia maszynowego i koncepcji data mesh, to solidna architektura danych wciąż stanowi najważniejszy fundament wszelkich inicjatyw analitycznych. Autor przekonuje, iż bez stabilnych fundamentów architektonicznych choćby najbardziej zaawansowane rozwiązania AI, ML czy koncepcja data mesh nie przyniosą oczekiwanych korzyści.
Agentic AI and RAG in Regulated FinTech with Apache Kafka at Alpian Bank
Artykuł opisuje, jak szwajcarski Alpian Bank wdrożył agentowe modele sztucznej inteligencji w połączeniu z techniką Retrieval-Augmented Generation (RAG) oraz strumieniowaniem danych w czasie rzeczywistym dzięki Apache Kafka, by w pełni spełniać wymagania regulacyjne sektora fintech. Autor przybliża architekturę rozwiązania, wyzwania związane z ochroną i audytem danych oraz korzyści płynące z elastycznego dostarczania spersonalizowanych usług klientom.
Why Most Developers Are Doing Microservices Wrong (And How to Fix It)
Większość zespołów myli mikroserwisy z prostym podziałem na warstwy techniczne czy wspólne bazy danych, co prowadzi do silnego sprzężenia, licznych synchronizacji i trudności we wdrażaniu zmian. Autor tego artykułu proponuje definiować usługi wokół wyraźnych kontekstów biznesowych, nadać im własne repozytoria danych, wprowadzić asynchroniczną, event-driven komunikację oraz pełną automatyzację procesów CI/CD.
What I Learned Migrating a Monolith Java App to Microservices
Autor dzieli się swoim doświadczeniem z rozbijania wielkiej aplikacji Java na zestaw małych mikroserwisów - od analizy domen i wyodrębniania granic funkcjonalnych, przez stopniowe wydzielanie komponentów, wprowadzenie konteneryzacji (Docker, Kubernetes) i zautomatyzowanych pipeline’ów CI/CD, aż po wdrożenie monitoringu, zarządzanie wersjami API i strategii radzenia sobie z błędami rozproszonego systemu.
#ciekawostki
State of Devs 2025
Pomysł stworzenia ankiety dla programistów skupionej wyłącznie na tematach związanych z pracą, zdrowiem i życiem poza kodem wywołał mieszane reakcje — od zarzutów, iż to zbyt osobiste, po sugestie, by trzymać się tematów technicznych. Mimo to pomysł został zrealizowany i okazał się strzałem w dziesiątkę: 8 717 odpowiedzi, w tym znacznie większy udział kobiet niż w poprzednich badaniach, pokazuje, iż w społeczności programistów brakowało przestrzeni na takie rozmowy.
State of AI code quality in 2025
Nowy raport "State of AI Code Quality" od Qodo.ai analizuje, jak generatywne modele sztucznej inteligencji radzą sobie z pisaniem i utrzymywaniem kodu. Dowiesz się, iż chociaż narzędzia AI coraz lepiej spełniają zadania programistyczne, wciąż popełniają błędy logiczne, niezgodności ze standardami stylu czy luki bezpieczeństwa. Autorzy prezentują porównanie najpopularniejszych modeli, przykłady typowych problemów oraz rekomendacje - m.in. integrację linterów, automatyczne testy i ścisłą weryfikację przez deweloperów.
Who Men and Women Spend Time With
Interaktywny wykres pokazujący, z kim Amerykanie - oddzielnie kobiety i mężczyzni - spędzają czas w kolejnych dekadach życia. Dzięki przejrzystej wizualizacji łatwo dostrzec, jak ewoluują nasze relacje i priorytety na przestrzeni lat.
I Spent $12,000 on Premium Tools Before Discovering These 20 Free Alternatives That Work Even Better
Autor opisuje, jak wydał ponad 12 tysiące dolarów na różne płatne narzędzia, by w końcu odkryć ponad 20 darmowych alternatyw, które często sprawdzają się choćby lepiej. W jednym miejscu znajdziesz propozycje bezpłatnych rozwiązań do generowania i edycji AI-grafiki, projektowania, automatyzacji kodu, hostingu repozytoriów, transkrypcji i syntezy mowy, testowania, monitoringu, baz danych i wielu innych zadań.
#devops
Mounting an S3 Bucket as a Filesystem on a Linux Machine
W artykule autor w przystępny sposób pokazuje, jak dzięki narzędzia s3fs zamontować zasobnik AWS S3 jako lokalny system plików na maszynie z Linuxem.
#llm_&_chatgpt
The Prompt Engineering Playbook for Programmers
W tym obszernym przewodniku Addyo podsuwa "Prompt Engineering Playbook" - zbiór sprawdzonych wzorców i szablonów do projektowania skutecznych zapytań dla dużych modeli językowych. Przekonaj się, jak zoptymalizować pracę z AI, korzystając z tej esencji prompt engineeringu!
#powerbi
My Favorite Way to Forecast in Power BI
Artykuł pokazuje, jak wyjść poza wbudowane możliwości prognozowania w Power BI i dzięki czystego DAX-a zbudować własny model oparty na algorytmie ETS - od przygotowania danych, przez definiowanie miar prognozowanych wartości i obsługę sezonowości, aż po wizualizację wyników z przedziałami ufności. Dzięki temu podejściu można w pełni dynamicznie generować prognozy bez sięgania po R czy Pythona, zyskując większą elastyczność i kontrolę nad analizą przyszłych trendów.
#programowanie_ogólnie
Schema Evolution in Apache Avro, Protobuf, and JSON Schema
Jak w trzech popularnych formatach danych - Apache Avro, Protocol Buffers i JSON Schema - radzić sobie z ewolucją schematu, czyli dodawaniem, usuwaniem czy zmianą pól, zachowując przy tym kompatybilność wsteczną i w przód.
7 Critical API Security Tests to Automate and Prevent Breaches
Ten wpis na blogu przedstawia 7 kluczowych testów bezpieczeństwa API, które należy zautomatyzować - nie jako listę kontrolną, ale jako element kulturowej zmiany. Od rzeczywistych naruszeń po praktyczne scenariusze - to Twoja mapa drogowa do tworzenia bezpieczeństwa już na etapie projektowania.
#python
A picture shows you details of matplotlib with code
Artykuł w przejrzysty sposób prezentuje zaawansowane możliwości biblioteki Matplotlib dzięki jednego, bogato opisującego schematu wzbogaconego o gotowe fragmenty kodu. Jeden obrazek, który stanowi dobrą podręczną dokumentację.
Python Probability and Statistics Visualization — Probability Distributions, Hypothesis Testing, and Molecular Motion Models
Jak w Pythonie - przy użyciu bibliotek numpy, scipy i seaborn - w prosty sposób wizualizować rozkłady prawdopodobieństwa oraz przeprowadzać podstawowe testy hipotez. Pełen praktycznych przykładów kodu i wykresów tekst, stanowi szybki przewodnik dla wszystkich, kto chce nauczyć się graficznie analizować dane i statystycznie weryfikować swoje założenia.
How I Built an Automated Resume Screener Using Python, spaCy, and scikit-learn
Artykuł krok po kroku pokazuje, jak dzięki Pythona zbudować automatyczny screener CV: od wydobycia tekstu z plików, przez oczyszczenie i tokenizację z użyciem spaCy, wektoryzację TF-IDF, aż po trenowanie i ewaluację modelu klasyfikacyjnego w scikit-learn. Dzięki praktycznym fragmentom kodu i wizualizacji wyników dowiesz się, jak znacznie przyspieszyć i usprawnić wstępną selekcję kandydatów, oszczędzając czas i eliminując subiektywne błędy rekrutacyjne. interesujące ćwiczenie z Pythona, dla uczących się NLP.
Optimizing Python for Concurrency: A Deep Dive into Asyncio, Threads, and Multiprocessing
To praktyczny przegląd trzech głównych podejść do współbieżności w Pythonie - asyncio, wątków i przetwarzania wieloprocesowego. Autor krok po kroku wyjaśnia, jak działa pętla zdarzeń i korutyny, kiedy warto sięgnąć po ThreadPoolExecutor, a kiedy po ProcessPoolExecutor, jakie ograniczenia narzuca GIL oraz jak dobierać narzędzia do zadań I/O-bound i CPU-bound.
Streamlit for Data Engineers: Where Magic Meets Mundane
Streamlit to narzędzie, które zmienia sposób, w jaki inżynierowie danych współpracują z interesariuszami — umożliwia szybkie tworzenie interaktywnych aplikacji bez konieczności budowania skomplikowanych interfejsów. Dzięki temu możemy skupić się na solidnych rozwiązaniach technicznych, jednocześnie pokazując realną wartość biznesową naszej pracy. jeżeli chcesz budować aplikacje, które robią wrażenie i naprawdę rozwiązują problemy, Streamlit powinien znaleźć się w Twoim zestawie narzędzi.
How to Use Wikipedia API in Your Next Data Science Project
W tym artykule autor krok po kroku pokazuje, jak zamiast skomplikowanego web scrapingu skorzystać z oficjalnego API Wikipedii, by w Pythonie pobierać treści artykułów (w tym streszczenia), historię wersji, statystyki odsłon czy listy haseł z wybranych kategorii. Dzięki prostym przykładom z użyciem bibliotek requests i pandas dowiesz się, jak zautomatyzować pozyskiwanie i przetwarzanie danych do analiz tekstowych, wizualizacji czy modelowania.
[PL] Zostań Ekspertem Pythona!
Ta książka jest praktycznym przewodnikiem, bez pomijania trudnych szczegółów. Dla subskrybentów newslettera - kod zniżkowy. Wpisz w koszyku DIA_NLT_2025 aby uzyskać 50% rabatu. Kup ją.
#spark
Apache Spark Deployment Modes Explained: Must-Know for Interviews
Artykuł przybliża najważniejsze tryby wdrażania Apache Spark - od uruchomienia lokalnego przez Standalone, YARN i Mesos aż po Kubernetes.
#sql
SQL Joins: Solving Business Problems
Artykuł to praktyczny przewodnik po kluczowych typach łączeń w SQL (inner, left, right, full i cross join), pokazujący, jak dzięki nim rozwiązywać codzienne wyzwania biznesowe - od scalania danych klientów i zamówień, przez wykrywanie nieaktywnych użytkowników czy brakujących transakcji, aż po budowanie miar sprzedaży i analizę porzuconych koszyków.
Zestawienie linków przygotowuje automat, wybacz więc wszelkie dziwactwa ;-)
